美团技术团队
·
美团外卖智能陪伴型导购的探索与实践
💡
原文中文，约15500字，阅读约需37分钟。
📝
内容提要
本文介绍了美团外卖智能陪伴型导购的探索与尝试，通过智能刷新推荐框架、策略、用户行为建模和效率优化等方法提升用户选购效率和个性化体验。取得了增加搜索UV_RPM、搜索UV_CXR和框内词UV_CTR等指标的成果。未来将继续探索智能刷新、大模型赋能导购和打破反馈闭环等方向。
🎯
关键要点
- 美团外卖智能陪伴型导购旨在提升用户选购效率和个性化体验。
- 搜索导购模块包括框内词、框下词和搜索发现，为用户提供个性化搜索建议。
- 智能陪伴型导购通过主动提供搜索建议，解决用户输入成本高和需求表达不清的问题。
- 面临的挑战包括如何实现主动导购、优化导购与转化目标的一致性，以及将用户行为转化为机器可理解的信息。
- 框内词智能刷新通过实时信号收集和用户行为建模，提升推荐效果。
- 导购Query推荐全场景统一模型通过自监督学习优化多个场景的模型效率。
- 通过无效样本过滤和样本归因，提升模型对用户兴趣的捕捉能力。
- 未来将继续探索智能刷新和大模型赋能导购的方向，以提升用户体验和转化率。
- 智能陪伴型导购已在外卖搜索全量落地，取得了显著的用户增长和转化提升。
➡️
