在数字化营销的业务场景中,召回模型是一种重要的工具,它可以根据用户的行为和属性,从海量的候选物品中筛选出最有可能感兴趣的物品,从而提高转化率和用户满意度。然而,传统的召回模型往往只能利用内部信息,即用户在平台上的行为和属性,而忽略了外部信息,即用户在其他平台或渠道上的行为和属性,以及其他来源的信息,如社交媒体、新闻、天气、节日等。这些外部信息可能对用户的兴趣和需求有很大的影响,如果能够有效地利用它们,就可以提升召回模型的效果和覆盖度,从而实现更精准的个性化推荐。
本文将介绍如何应用人工智能大模型,即具有强大的自然语言理解和生成能力的深度学习模型,来实现基于外部信息的召回模型。我们将分别介绍基于营销漏斗的召回模型和基于情景的召回模型,以及它们的原理和应用场景。我们还将给出一些实例和示意图,以帮助你更好地理解和运用这些模型。