目标设计:方法

目标形态多样性

推荐,搜索,广告这些业务的形态,在目标上有很大的差异。
特别是在现在越来越复杂的产品中,不同的产品对这些业务有这不同的诉求与目标。

1、基本形态目标
基本的搜索/广告/推荐,其目标都是比较明确的。我之所以在这里强调基本,是因为很多产品中,都会有搜索,广告,推荐信息流的模块,在混合的业务形态下,其承载的目标可能是更多种多样的,但是其最简单的形势下,都有一个最基本的诉求,即优化目标。广告:广告收入,搜索:信息检索效率,推荐:用户时长/点击量。

2、混合形态目标
在现今很多产品中,混合了多种业务形态。由于产品本身的定位不同,各业务的目标也不同。譬如,对于依靠搜索赚钱的淘宝来说,搜索广告的营收目标,就是其核心目标之一。同时,在不同的产品发展阶段,不同的业务也有极不相同的目标,譬如在业务刚起步阶段,推荐信息流的最主要目标是新客留存率。

目标设计

1、算法逻辑拆解

  • 譬如,优化信息流GMV,那么,我们优化可以拆解为,GMV = 用户量 * 用户日均流量数量 * 点击率 * 转化率 * 转化价格。这是一个非常自然的过程,将大问题,大目标拆解成子问题子目标。这里是从算法逻辑上进行拆解。

2、工程逻辑拆解

  • 上述是从算法逻辑上对目标的直接拆解。有时候算法的设计受限于系统资源与工程的设计,譬如过滤的目标,粗排的目标,精排的目标,这些目标需要从系统设计的角度来设计。譬如粗排主要是缩减精排的候选集,则他的召回率很重要,那么设计目标就是优化其在精排标准下的召回率。即,不同系统模块,都有其特定的优化目标,评估指标。
    从工程体系设计的角度思考,只要目标和评估指标确定了,其模块具体实施方法就算很“山寨”,结果也能够有保证。

3、业务拆解

  • 不同的业务,有不同的设计需求,有不同的目标。譬如电商中的搜索,承担满足搜索意愿的诉求,还是提供搜索广告收入,还是...?不同的产品形态,设计出不同的业务划分,有不同的业务功能。比如垂类页面的作用?营销页面的作用?往往业务上划分的越细,可能会将资源分散得越开(流量资源,内容资源,人力资源都会因为这种设计产生隔阂),导致越难优化。
  • 所以现在很多产品也是不断地简化,只保留最核心的功能减少各种花哨的功能,对用户进行一定的引导,让算法策略更能满足用户的各种诉求。(用户有时候意图也不是那么清晰【除非是一些纯工具类的产品】,很多时候都要淡化需要让用户主动选择的场景)

4、问题归纳

  • 一般来说,问题的表现形式,并不能直接归结为优化目标,或者说,并不能直接归纳为一个“合理”的优化目标。比如,老板说,xx热门商品,为什么没有在xx query的第一位。这个问题本身并不能归结为一个优化问题,需要进行一定的分析,一定的转换。这些问题,通常会引出一些优化目标的缺失。譬如此处,比如该热门商品是一个新品,那么引出的可能是时效性识别优化;或者热门的因素(比如购买概率高)并没有在搜索排序目标(点击优先)中,那么这就是一个搜索排序目标的优化。
    通常,一个简单的case,背后可能也会隐藏的需要潜在优化的对象是巨大的(可能在多个环节缺失)通过case,我们归纳总结出来的优化目标,最好要具有普遍性:即能解决很多类似的问题,而非一个特定问题。同样,我们得系统化地设计整个目标体系。因此,有时候也会有“特例”的问题,但是如果经过分析,这个“特例”不能通过一定的手段归纳为其他普世的问题。那么如果只能作为“特例”,其优化的价值可能就比较低了(等同于收益低,可以暂缓优化),再譬如:老板觉得现在的内容格调不够,不符合市场需求。也许经过调研后,大部分用户就是低阶用户,不喜欢那么“高格调”的东西,那么这个“问题”首先可能就是不成立的,或者只在“特定”条件下所谓的“特例”。
  • 陷阱:注意对问题“客观成立性”与“优化收益”的分析,谨防变成面向老板编程。这种方式短期可能有一定收益(老板满意),但是长期收益堪忧(缺乏泛化性)。
  • 过程方法总结:由于问题一般是由我们人来发现的,所以,这都是些主观意义上的“问题”,即,在真正的客观事实上不一定是一个“问题”(一般将终极目标,以及合理的逻辑推演的过程视为一个客观事实,当然,这些逻辑推演的客观性,可以通过一些实验的手段来证明)。所以我们需要通过一系列的分析,与推演,来思考这些表象的“问题”是不是真的存在对应的,客观合理的“问题”,并将其归纳转化为优化的目标

5、模式推导

  • 模式,可以是商业模式,流量增长模式。模式一般是一个体系中,最根源的动力,稳定简单的形式。对于很多不同的上层建筑来说,他们的模式很大概率都是相同的。
    其实很多的业务,并没有想清楚,一个最根本的模式,而是照抄了别人的形式,但是别的模式往往只可学其形,无法得其根本。这种方式,初期能正常发展,但是一定会遇到瓶颈,随着发展的进行,决策难度越来越大,决策风险也变得难以控制,因为决策过程缺乏了最根本的东西。这时候需要跳出现有体系,将思路回归到最根本的模式上,再进行演绎并决策,设计出合理的目标。
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