11厉害了，阿里的数据驱动和人工智能

厉害了，阿里的数据驱动和人工智能

揭秘阿里运营：互联网运营高手的方法论

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今天我要给你分享的主题是「阿里的数据驱动和人工智能」。

在《人类简史》和《未来简史》两本书流行时，很多人开始恐慌，开始猜测「哪些工种会消失？我的工作会被机器替代么？」其实在阿里，这样的故事早就在上演。

我曾经忧心忡忡地问过阿里的老板，我觉得我的经验在不断地被产品化，产品可以替代我们大部分的工作，以后我还有事儿可做吗？老板说，当然呀，你会去做更有挑战性的事儿。果然，现在人工智能替代很多阿里运营的日常工作，但是阿里运营人数还是没有少，作为先驱在探索更陌生的场景。

我们说一家好的互联网公司应该是数据驱动的，阿里就完全是一个数据驱动的公司。任何感性的、经验的东西，都会被转化为数据，比如多次验证后我发现这类商品会大卖，那这类商品到底有哪些共性，是可以用数据化的指标挑出来的，能不能写进程序，让没有我这个经验的人也能把这批好货选出来。任何决策也都是数据说了算，比如这个这个文字链是否比另一个点击率高，这个 banner 是否比另一个 banner 效果好。极大减少了人为左右和感性判断。

除了数据驱动，近年来，人工智能（AI）也是个热门话题，很多人还是雾里看花，阿里却早就运用进了日常运营里。

今天给大家分享下人工智能和大数据驱动之下，淘宝天猫高效运营的两大黑科技，千人千面的商品和千人千面的 banner。这两项革新都大大提高了首页流量到宝贝详情页的转化率。从而提升交易额。

（一）千人千面的商品「猜你喜欢」

举个例子，在 2015 年之前的「双 11」，商品推荐都是人来控制的，由运营决定给用户推荐什么产品，而 2015 年那次「双 11」，是阿里第一次基于算法和大数据，为用户做大规模的、个性化的商品推荐，我们形象的称他为「千人千面」，这是阿里流量分发模式很大的升级。

具体的说，就是在首页和活动页面增加了「猜你喜欢「的模块，不由运营决定而由机器决定给用户推荐什么商品。记得当时老板做了这个决定后，在场的运营同学还是疑虑重重的，毕竟以前展示什么是自己可以把控的，现在会感到一些不可控制，但也还是充满期待。在接下来的几周里，我们全员都在测试」猜你喜欢」的准确程度怎样。收到各种令人奔溃的反馈，比如有人说，虽然我之前浏览过可是我已经买了啊，怎么还一直给我推荐这类商品？也有人说，怎么都是给我推荐的几十块到一百多的 T 恤，明明我的消费力就高于这个啊！还有人说，男装是帮我老公买的啊，不能因此判断我的喜好啊……问题层出不穷。那段时间产品同学的压力也特别大，全员在摸索中忐忑前行。

灰度发布后的数据表明，「千人千面」与「非千人千面」的页面相比，浏览转化率（也就是在淘宝首页逛的人点击到宝贝详情页的转化率）高出了 N 个百分点。这在巨大的独立访问者的基数下，相当于每天给卖家多带去了百万级的流量。对整个大盘交易额的贡献不可小觑！

现在的千人千面成熟了许多，很多人因为这个模块延长了在淘宝的停留时间。逛着逛着就加购物车了。

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（越来越成熟的「猜你喜欢」模块）

（二）千人千面的 banner-设计机器人「鲁班」

2016 年双 11，人工智能又一次让我惊喜。一个人工智能的产品「鲁班」设计了 1.7 亿个 banner！实现了从以前的商品个性化到现在的广告资源位个性化。你能想象以下首焦图都是机器做的吗？上面的商品是不是很熟悉呀？都是根据你的消费偏好做的个性化展现。

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（人工智能做出的 banner）

这是什么原理呢？其实我们把一个 banner 结构化后会发现它就是由 3 层组成的，①主题风格（它决定了要用什么样的背景），②投放商品（放上你曾经浏览过、收藏过、加购物车过等有消费偏好的商品），③投放文案（文案是运营根据活动主题事先提供的 1 组或多组文案）。通过批量生成加精准投放，提高每个广告位的资源效率，同样的流量会转化出更高的销售额。

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（「鲁班」工作原理）

做 banner 以前可是大多数阿里运营必备的技能啊！而且我自认为在这方面有专长，我们曾经总结过一个 banner 黄金公式：饱和度高的背景+高颜值模特 or/and 爆满的爆款商品堆头+含利益刺激的文案，这样的 banner 点击率保准不会差。

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（运营总结出来的点击率不会差的 banner）

以前都是人肉做 banner，一个活动每两天换一个创意，双 11 更是一天要换几版创意，工作量巨大。我们对 banner 的点击数据也非常看重，每天甚至每个小时都会看 banner 的点击数据怎么样，不好的话会立即换图。市场部每周还会评选 CPC(Cost Per Click，每点击成本=资源位价值/点击数)最低的优秀 banner 给大家鉴赏。怎么估算 CPC 呢？比如说市场部会按该广告位的日均点击量给它预估个广告价值 X 万，当这个位置用来投放内部活动时，虽然我们不用真的付钱，但是资源位是货币化的，在这个广告位上如果你的 banner 点击量越大，那么平摊到每次的点击成本就越低，对于这位运营的广告创意好不好是一个很直观的反馈。

眼看着我的老本行竟然被机器取代了，并且机器可以比我这样的熟练工效率高上 N 倍，点击率也翻倍了！真是觉得又骄傲，又有压力。骄傲的是外界天天在说却没见落地的人工智能在我的工作岗位上实现了，并且机器学习的正是我们几年做 banner 积累出的经验；有压力的是这已经不是我第一次感到工作被机器替代了，其实从 5 年前我加入阿里起就经常感到运营是在对自己步步紧逼，比如我们要负责的活动报名选品、活动页面制作填充上线等工作基本上都被产品经理做成工具了，我们的大部分工作是在跟工具打交道，点几下工作就完成了。我们一方面越来越不需要干繁复的人肉活儿，另一方面却要更加绞尽脑汁做机器做不到的事儿，去扩展能力的边界，生怕闲着，被淘汰。

所以，后面我发现运营越来越需要有创意，懂营销，于是我去了天猫市场部。在那里，补足了大公司做运营只能当螺丝钉的短板，对整合营销、新媒体、社、事件营销、品牌营销等有了一定了解。

后面我到了创业公司，发现很多公司没有专门的市场部，需要运营兼顾这部分工作。我的知识储备恰好用得上。后面的课上也会给大家分享。

二、总结提升

好，这就是今天的课程了。总结一下：这节课我为你讲解了阿里的数据驱动和人工智能的应用。主要体现在千人千面的商品推荐和千人千面的广告 banner 推展现。不断成熟的人工智能也在部分替代运营人的工作，特别是如果你感觉自己在打杂一定要注意了。

阿里运营就像是拥有犀利的眼睛和睿智头脑的鹰，不是冲锋陷阵，而是在暗处，排兵布阵、运筹帷幄。身处日常运营工作的你，要有把工作经验数据化，产品化的意识，助力人工智能去完成更大规模更精准的工作。

三、下节预告

最后，感谢你的收听，这节课就到这里了。下次课我会为你分享大厂运营高手具体的工作方法，咱们下期见！

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目标拆解：制定与拆解 KPI，找到确定性

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