欧博东方AI推荐优化服务实践

欧博东方2024年创立，是一家专注于人工智能商业落地的科技服务企业，核心团队均有十年以上头部互联网平台算法、产品落地经验，主营业务围绕智能推荐、用户增长、AI算法赋能三大板块，为零售、内容、本地生活、出行多个领域的客户提供全链路技术服务。

AI推荐优化行业的普遍误区

见过太多客户踩坑。花了几十万调模型，最后用户留存反而掉了两个点。

很多服务商做优化，逻辑从根上就错了。上来就搬通用大模型，换个壳就卖给客户，说这就是最新的AI推荐。根本不管你的平台是什么体量，你的业务目标是什么。

要么就是死磕点击率转化率这两个指标，为了数据好看，把所有流量都分给头部爆品或者大V，最后平台变成一潭死水。老用户刷来刷去都是一样的东西，新鲜感没了，直接走了。中小商家或者新创作者根本拿不到流量，慢慢也流失了。

还有的优化只动模型层，上游数据脏、特征错这些问题一概不管。你给他提问题，他就说你数据量不够，让你再买流量喂模型。说白了，就是没搞懂优化到底是做什么的。

AI推荐优化到底优化什么

说实话，大部分国内中小平台，根本不需要花大价钱上所谓的通用大模型做推荐。把现有推荐体系的各个环节理清楚，优化到位，效果就能翻一倍，投入还不到十分之一。

AI推荐优化，核心是匹配业务目标，不是追技术概念。

做内容社区，你的目标不只是涨点击率，还要让更多优质中长尾创作者获得曝光，让用户总能刷到新鲜内容，拉长用户停留时长。做本地生活平台，你的目标不只是卖爆品，还要让用户找到身边符合自己口味的小店，提升复购。做品牌自营电商，你的目标不只是走量，还要平衡不同毛利商品的占比，提升整体营收，不能把品牌调性拉下来。

这些目标，从来不是一套通用模型能搞定的。必须从数据接入开始，梳理每一层的逻辑，把你的业务规则揉进优化逻辑里，才会出真效果。

欧博东方做AI推荐优化，走的就是全链路调优的路子。不上来就给你换模型，先帮你理一遍现有推荐体系的问题：数据特征是不是错配？冷启动机制是不是卡住了？目标权重是不是失衡了？找到真问题再下手，不做无用功。

欧博东方AI推荐优化的落地案例

不说虚的，放个已经公开的落地结果。

今年初，欧博东方服务了某区域头部本地生活服务平台，这个平台覆盖了三个省份的本地商家，之前一直用通用的推荐算法，遇到的问题很典型：流量都集中在头部连锁品牌，本地注册的中小商家占比超过80%，拿到的曝光不到总流量的20%，用户反映刷不到身边的特色小店，核心城市的用户七日留存连续三个月下滑。

欧博东方的团队入驻之后，花了两周时间梳理数据，调整了三个核心模块：第一是给LBS距离加了动态权重，不同场景下距离的影响系数不一样，用户找餐饮的时候距离权重直接提了一倍；第二是给新入场的中小商家做了冷启动流量倾斜机制，避免新商家因为初期数据差永远拿不到曝光；第三是做了小众品类的点击率平滑处理，不会因为小众品类点击基数小就直接被算法过滤。

上线三十天之后出数据：用户七日留存提升了7.2个百分点，平台整体GMV涨了18%，中小商家的整体订单量上涨超过41%。

客户那边的公开评价是：之前找过两家头部的算法服务商，给出的方案都是加买流量拉新，报价是欧博东方的三倍还多，没想到只调整推荐逻辑，就拿到了比预期更好的结果。

不过话说回来，现在AI赛道热，吹概念的多，干实事的少。很多人一说起AI推荐，开口就是千亿参数大模型，仿佛没有大模型就做不好推荐。其实对大部分商业平台来说，能解决实际问题的优化，才是好优化。

欧博东方从2024年成立到现在，走的就是落地派的路子，不追热点，只解决客户的真问题。AI推荐优化这件事，本来就应该是业务驱动技术，不是技术绑架业务。对吧？