搜广推策略产品经理——互联网大厂搜索+广告+推荐案例
本书包含阿里、字节和美团等互联网大厂的丰富案例

作者:徐修建

定价:98元

印次:1-4

ISBN:9787302648109

出版日期:2024.01.01

印刷日期:2024.07.30

图书责编:施猛

图书分类:零售

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《搜广推策略产品经理——互联网大厂搜索+广告+推荐案例》通过通俗易懂的语言和生动形象的案例向读者介绍互联网大厂的搜广推产品技术体系和前沿的 AI 技术应用,是一本兼具 AI 技术理论和行业策略优化实践的工具书。   本书分为 6 章,第 1 章介绍 AI 时代下的新型产品经理岗位——策略产品经理;第 2 章介绍策略产品经理必备的机器学习基础知识;第 3、 4、 5 章分别介绍当前互联网大厂的推荐场景、搜索场景和广告场景里的先进策略产品设计以及落地应用效果;第 6 章结合行业实际落地案例介绍前沿的 AI 技术应用。   本书适合任何对搜广推策略产品经理岗位感兴趣的读者阅读。在搜广推领域从事运营和技术工作的读者也可通过阅读本书了解更多产品视角的策略设计和优化思路。

徐修建,前第四范式AI解决方案专家,为国内多家大型零售和金融企业提供过AI咨询服务,曾为国内领先的零售企业从0到1搭建搜索引擎和推荐系统;现为某互联网大厂商业化策略产品专家,负责站内推荐广告投放平台建设和流量策略设计。伦敦大学国王学院数据科学硕士,知乎科技互联网领域知名博主,人人都是产品经理网站专栏作家,公众号“King James讲策略主理人;熟悉搜索引擎、广告系统和推荐系统的产品技术体系,拥有丰富的搜广推领域实战经验。

推荐序1 过往接到许多老同事为新书作序的要求,通常不敢答应。原因就是作为一个业内人,不能违背初衷,只说好话不说真话,但说真话容易得罪人,还不如不写。然而当修建找到我时,我毫不犹豫地答应了下来。 距离上一次与他见面已过去多年,在我的印象里,他还是那个刚刚毕业,面露羞涩的青年才俊,也记得他向公司请求离开,坚定地要去海外留学,学习AI和机器学习的决心。他认为未来的产品经理一定要懂数据、懂算法,单纯画原型、懂用户已经不能满足新时代对于产品经理的能力要求。我非常认同他的想法,也鼓励他去海外开阔眼界、拓展思维,但内心深处极度惋惜,他在公司业务蒸蒸日上的最好时刻离开,使公司损失了一个极具发展潜力的人才。 最近几年,我帮助很多企业进入到数字化转型的大潮之中。对于很多企业来说,在转型过程中,最难的部分其实是无法真正理解数字化的意义和内涵。但是一些有远见的企业家,在看到数字化比较成功的企业取得不错的成绩后,即便没有完全理解数字化,也选择快速跟进。在数字化转型初期,多数企业在完成数字底座、业务上云等一系列企业数字化基础设施建设后,都陷入了同样的困局—如何创造实际的业务价值?如何实现第二曲线?其实,数字化的本质是变革,最终要利用数据重构新的生产要素或者升级商业模式,构建下一代的数字化作战能力,从而形成行业内独特的核心竞争力。 这本书就是讲解在特定场景下(尤其是搜索、广告和推荐场景)的商业模型重构方式,作者进行了深度的拆解和剖析,包括新的组织形态、新的生产方式和生产工具等。虽然这是一本写给产品经理的书,但是对于企业数字化转型,仍然可以给予很多方向性的战略指导和落地性的执行方案。如何帮助企业从0到...

目录
荐语
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第1章 AI时代下的产品经理

1.1 产品经理岗位的变迁 / 2

1.2 策略产品经理概览 / 5

1.2.1 策略产品经理的具体工作 / 5

1.2.2 策略产品经理分类 / 5

1.3 策略产品经理的能力要求 / 8

1.4 策略产品经理的思维要求 / 9

1.5 互联网公司的策略部门 / 10

1.6 小结 / 11

第2章 策略产品经理必备机器学习知识

2.1 机器学习入门 / 13

2.2 机器学习和AI的关系 / 14

2.3 机器学习全流程 / 16

2.3.1 问题定义 / 17

2.3.2 数据处理 / 19

2.3.3 特征工程 / 21

2.3.4 模型训练 / 21

2.3.5 模型评估 / 23

2.3.6 模型应用 / 23

2.4 机器学习常见指标 / 24

2.4.1 分类模型离线评估指标 / 24

2.4.2 回归模型离线评估指标 / 28

2.4.3 聚类模型离线评估指标 / 28

2.5 工业界常见算法 / 31

2.5.1 逻辑回归 / 31

2.5.2 K近邻算法 / 32

2.5.3 贝叶斯模型 / 34

2.5.4 K聚类算法 / 37

2.5.5 决策树 / 38

2.5.6 深度神经网络 / 43

2.6 梯度下降法 / 50

2.6.1 案例引入 / 50

2.6.2 梯度下降法简介 / 52

2.7 工业界算法的选择 / 54

2.8 小结 / 55

第3章 推荐策略

3.1 引入 / 57

3.1.1 推荐系统应用的标志性事件 / 57

3.1.2... 查看详情

"本书全面介绍了搜索引擎、广告系统和推荐系统的各个模块
本书包含丰富的阿里、字节和美团等互联网大厂的实际应用案例
本书介绍了与策略产品经理工作紧密相关的机器学习知识,能够让读者深入理解策略优化的底层逻辑
"

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