大部分书都是特定时代下的产物,本书也不例外。在当前的AI时代,企业面临着降本增效的需求,希望借助AI技术来提升业务效率和转化率。同时,随着移动互联网的流量红利消失,企业需要精细化运营现有流量,并希望通过AI来替代人工,降低人力成本。因此,推荐系统、搜索引擎、智能定价和销量预测等成为了企业关注的重点领域。
然而,在实际工作中,我发现关于搜索引擎和推荐系统的专业书籍十分有限。虽然有很多技术的文献,但这些内容过于底层和技术化,与实际业务的落地存在很大的脱节。非技术人员阅读起来很困难,即使阅读完也不知道如何在实际工作中应用。因此,我希望能有一本通俗易懂的书籍,介绍如何快速搭建推荐系统和搜索引擎,并结合行业内先进的实际案例,指导我进行后续的优化工作。
后来,我加入了互联网行业,担任商业化广告策略岗位。在大厂中,有专门的策略产品经理负责各个场景的策略优化工作。大厂之所以设立这些岗位,正是因为它们也面临着与之前咨询的B端企业同样的问题,即如何通过AI技术实现降本增效。然而,很多策略产品经理并不了解机器学习和AI技术,与算法工程师的沟通只能浮于表面,无法参与到整个策略优化过程中,无法发挥出其核心价值。
当前,人人都需要懂数据和策略优化,产品经理需要具备这些能力。市场上对策略产品经理的需求越来越高,大厂希望招聘具有专业技术背景的产品经理,能够和算法团队无障碍沟通,并主导策略优化工作。而中小厂则希望招聘有着大厂经验、能够从零开始构建各类场景策略的策略产品经理。然而,相关岗位的专业人才却非常匮乏。市面上关于策略产品经理的相关书籍也很少,既没有结合实际案例进行策略优化指导的书籍,也没有覆盖“搜广推”三大主流策略的系统性书籍。
因此,从2020年开始,我在网上发表了许多关于机器学习、推荐系统和搜索引擎的相关文章。2021年初,知乎官方编辑找到我,希望合作出版一本面向非技术人员的AI科普书籍。当时,我觉得自己能力有限,没有足够的动力去写一本数十万字的书。然而,一年半后的2022年9月,清华大学出版社编辑找到我,希望合作一本书籍。此时,我已经积累了丰富的行业经验,经过几天的思考后,决定用一年的时间将自己的经验总结起来,出版一本关于推荐、搜索和广告策略的书籍,填补市场上的空白。
我之所以有能力创作这本书,首先是因为我研究生主修Data Science专业,专攻机器学习,并以优秀的学位毕业。虽然我现在从事产品工作,但之前也是从事算法工作的,对工作中常见的算法都有实践经验。其次,我毕业后第一份工作就是以AI解决方案专家的身份,帮助多家大型零售企业搭建推荐系统和搜索引擎,并积累了大量实战经验。之后,我加入互联网行业做商业化广告,将之前的经验与广告业务结合,积累了丰富的商业化经验。通过这些经历,我涉足了“搜广推”三大场景,拥有了从0到1策略设计和后续优化的丰富经验。
本书通过通俗易懂的语言和生动形象的例子,介绍了底层的AI技术,为读者提供了与算法团队更流畅的沟通方式。同时,本书还介绍了行业先进的策略体系和优化经验,为读者在实际工作中进行持续迭代优化提供了指导性建议。
在过去将近一年的时间里,我几乎放弃了所有的节假日和下班时间,不断思考学习并创作。这期间,我重新塑造和迭代了自己的策略体系和知识。为了与读者分享更多行业内前沿的技术应用和实际案例,我咨询了多家互联网大厂的专业人士,阅读了大量的文章。创作的过程也是我不断成长的过程。如果本书能对读者的工作或就业起到一些实质性的帮助,那么这些付出都是值得的。
我希望这本书能成为当下产品经理的策略宝典,帮助他们在AI时代中更好地发挥自己的价值。
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