“但不是無限制地推。”
“每半小時內，使用者看到的內容推薦不超過兩次，穿插在正常帖子之間，不能打斷使用者的瀏覽節奏。”
“使用者體驗始終是第一位的。”
“這個思路，等於是把我們的推薦引擎從內容擴充套件到了商品。”
趙圓圓抬起頭，筆停在紙面上。
“之前猜你喜歡推的是帖子和影片，現在要把商品也納入同一個推薦池。”
“技術上有不少需要打通的地方，商品標籤怎麼跟使用者的興趣標籤做對映。”
“推薦邏輯怎麼在內容和商品之間做權重分配，都需要重新設計。”
“所以今年尋知的推薦引擎需要做一次大版本升級，從內容推薦升級到內容加商品混合推薦。”
“推薦引擎要根據使用者的瀏覽歷史、點贊收藏、評論互動、停留時長這些資料。”
“自動給每個使用者建立一套興趣標籤體系。”
“同時把商品庫裡的每件商品打上對應的標籤，護膚、零食、文具、數碼、服裝。”
“兩套標籤做協同過濾，系統會自動判斷在什麼時間節點、給什麼樣的使用者、推什麼樣的商品。”
陳景在白板上寫下幾個關鍵詞。
使用者畫像、商品標籤、協同過濾、場景匹配，然後在中間畫了個圈，圈裡寫了兩個字。
尋購。
“這個板塊叫尋購。”
“以後賣家在尋知上開店，使用者看到推薦點進商品詳情頁，直接在站內下單、支付、等待收貨，全部在尋知內完成閉環。”
“尋知從中抽取佣金，每一筆交易的佣金比例按品類和商戶等級浮動。”
“我們的營收結構就不再只是內容和廣告，交易流水會成為第三根支柱。”
王一凡推了推眼鏡，把胳膊肘擱在桌上，往前探了探身子。
整個辦公區裡，他是最清楚推薦引擎底層架構的人。
也是最清楚把商品推薦嵌入資訊流這件事在技術上有多複雜的人。
他思考問題的方式向來是先想困難再想方案，所以他的第一個問題永遠是同一個角度。
“支付系統怎麼解決。”
陳景直言道。
“自己研發一部分，對接第三方一部分。”
“站內交易系統我們自己搭建。”
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