方案架构
方案特点
- 智能算法解决数据偏差和兴趣迁移挑战通过智能算法解决由于商品曝光、用户的选择偏差和从众心理等因素造成的数据缺失、数据偏差问题，同时解决因时序变化而使用户兴趣发生变化等问题，向用户推荐用户想要的商品。
- 多种策略召回深度挖掘用户偏好基于多种算法策略捕捉用户、商品和行为特征，结合元路径和图神经网络算法实现千人千面的个性化推荐，并具备可解释性。
- 知识图谱助力营销收入增长借助知识图谱技术，精准理解用户和商品之间的交互行为，通过交互行为产生的信息，找到可运营因素，帮助业务营销收入增长。
- 开放接口支持定制化业务场景需求提供开放接口支持企业根据业务场景定制个性化方案，例如设置白名单或黑名单，可用于大型促销等场景。
方案优势
- 提供搜索推荐一站式服务将搜索和推荐融合提供一站式服务，精准理解用户意图并提供个性化智能推荐，推用户之所想。
- 融合知识图谱技术和数据沉淀运用知识图谱技术，融合阿里电商丰富策略和数据沉淀，提供行业知识驱动、多元场景覆盖的智能服务。
- 切实提升核心业务营收指标面向用户业务场景，通过智能算法和策略的赋能，同时支持用户面向一些业务场景的定制化需求，切实提升营收指标。
可解决问题
- 优化搜索匹配效果。
- 千人千面精准分发和推荐。
- 新商品和用户快速冷启动。
- 支持方案场景化定制。
应用场景
电商、新零售或泛推荐：精准理解用户搜索意图，个性化千人千面推荐分发，切实提升GMV营收指标。
方案实例
某奢侈品电商将智能搜索推荐服务接入自己的核心搜索业务，智能搜索推荐服务帮助客户优化搜索推荐结果，打造出“猜您喜欢”的个性化推荐方案，使该电商的新用户平均GMV（Gross Merchandise Volume）提升61.88%，平均点击率提升18.44%。
申请方法
智能搜索推荐一体化营收增长方案的试用活动已上线，您可以登录（试用申请）智能搜索推荐一体化营收增长方案申请试用（不支持RAM账号试用），具体请参见申请智能搜索推荐解决方案服务。
