手淘双11最新实践:PopLayer弹层领域研发模式升级

简介: 近年来,各大APP内的弹层需求逐渐增多,以手机淘宝为例,日常的弹层上线频率为单端每月50次左右,而在大促期间可以达到240次以上。在手淘内,各类弹层业务都会通过PopLayer中间件的能力进行投放。但业务往往会遇到开发弹层难、慢、稳定性差的种种困难。对比于往年业务研发成本较高的现状,PopLayer在今年提出了【低研发搭投模式】来解决这类问题,形成一套快速搭建+可视化+多端多场景通用的解决方案,在日常与大促期间得到了广泛应用:

背景


近年来,各大APP内的弹层需求逐渐增多,以手机淘宝为例,日常的弹层上线频率为单端每月50次左右,而在大促期间可以达到240次以上。在手淘内,各类弹层业务都会通过PopLayer中间件的能力进行投放。但业务往往会遇到开发弹层难、慢、稳定性差的种种困难。对比于往年业务研发成本较高的现状,PopLayer在今年提出了【低研发搭投模式】来解决这类问题,形成一套快速搭建+可视化+多端多场景通用的解决方案,在日常与大促期间得到了广泛应用:


  • 研发效率升级:弹层业务的上线成本从3天+,降低到2小时左右
  • 业务覆盖率高:双11大促期间的业务覆盖率达到75%
  • 稳定性极佳:大促期间线上0故障


在各类APP都逐渐走向存量时代,精细化流量运营的今天,弹层作为一个可以随时随地产生内容并带来高流量的强运营手段,已经从低频需求,变成了面向各类人群投放的高频需求。作为业务支撑方向的中间件,如何为业务提效,将业务的关注重点从开发转向内容运营,助力其完成触达矩阵,成为了一件非常值得探索的事情。



PopLayer



弹层,是一种强触达用户的交互形态。PopLayer的定义,则是一个可以在任何APP页面上,在指定时间内,对页面无侵入地弹出任何内容的弹层中间件。其业务定位,则为触达各领域用户的重要流量场。


为了便于理解,下面以手淘首页近期Pop为例,将手淘内的Pop业务分类举例介绍(本文中Pop即指弹层):


1、大促氛围打造



0:15

image.png

02B01

洛达三代真降噪

搜索

签到

领钱

聚

芭芭农场

天猫超市

者旅行

天猫新品

今日爆款

三

1小时

充值

里拍卖

限时

好货

你有双11红包未使用

还剩11元红包

02:29:58

双11活动结束倒计时

参加

立即使用

爆款

汽本工想

补贴价¥35

补贴价¥599

淘

我的淘宝

微淘

购物车

消息

开售倒计时提醒


2、增强用户体验

死亡恢复.jpg

$A

6.8K/s中

13:03

63%

小米10十周年

搜索

签到

天猫双11终极狂欢

抢5折神券

去抢大额券

GO

预售爆款

潮电新品

热销榜

速抢新品

聚

天猫超市

飞猪旅行

天猫新品

饿了么

今日爆款

红包

捡漏

50

三

1小时

淘鲜达

分类

充值中心

领淘金币

阿里拍卖

双11最强星秀猫

小米官方旗舰店

瓜分20亿

An

专志社欢

小米10至尊纪念版

(24期免息享8重好礼

疯抢红包

120惊长住指光相机

双11聚划算00:56:49

天天红包

打开上次访问的页面

天猫双1

购物车

我的淘宝

消息

微淘

 

死亡恢复浏览飘条


3、红包发放&提醒


image.gif

左图:星秀猫开奖,右图:红包催用提醒飘条


4、用户指引

,时长00:06


可以看到,弹层业务的交互形态是灵活多变的,业务目标诉求也各有不同。其背后有着各自业务层面的复杂诉求和增长目标。PopLayer为此提供了一套端侧弹层管理SDK+投放系统的整体解决方案。

image.png

H5页面开发

活动配置&下发

配置推送

后端接口开发

曝光预判MTOP接借口

活动触发

活动同步筛选

活动分层排序

Poplayer端侧SDK

页面切换&事件触发

时间,疲劳度,app版本

多层+优先级排序

异步筛选

容器加载

曝光

关闭

业务后端过滤接口

业务数据MTOP接借口

image.png

H5页面开发

活动配置&下发

配置推送

后端接口开发

曝光预判MTOP接借口

活动触发

活动同步筛选

活动分层排序

Poplayer端侧SDK

页面切换&事件触发

时间,疲劳度,app版本

多层+优先级排序

异步筛选

容器加载

曝光

关闭

业务后端过滤接口

业务数据MTOP接借口

PopLayer常规投放&生效流程


注:PopLayer是以端侧中间件为核心进行建设的,其中每个环节都有比较复杂的链路可以展开,这里我们不展开讨论端侧细节,主要讨论研发效率方面。


在这套流程中,对业务方负担最重的,也是研发耗时最重的,便是前端页面的研发以及服务端接口的研发。且各个业务的曝光预判接口不断累积,也带来了非常大的资源浪费与QPS压力。随着弹层业务逐年增多,这套模式的弊端越来越凸显:


  • 研发效率低下。以日常期间观察,研发一个图文类型弹层,至少需要一个前端人员投入三天以上时间+一个后端人员投入三天以上时间+测试人员投入一天以上。
  • 运营效率低下。运营策略往往受限于研发成本、资源调控、以及上线时间等等问题,而无法灵活展开与快速迭代。尤其在大促期间,很多快速决策的运营玩法无法及时且稳定地落地,丧失了关键时刻获取流量的机会。
  • 研发质量难以保证。不同于整页研发,弹层存在一些特殊需要注意的问题。而研发人员接入PopLayer的流程熟悉程度往往有限,很容易因缺乏经验而产生线上异常,比如只有背景黑色遮罩弹出而内容加载失败(可以想一想会是什么状况)
  • 业务数据指标没有统一标准,无法形成客观统一的业务指标,无法通过数据快速定位问题,无法形成有效的数据沉淀与对比。
  • 整体方案难以沉淀复用。


这样的研发成本,对于Pop这类往往需要快速响应的业务需求,是远远不能满足的。尤其在大促期间,对时效性要求很高,一个Pop从决策到上线,可能仅仅只有1-2个小时的响应时间,一旦错过时机对业务的流量损失是巨大的。


经过建设搭投模式,这套陈旧野生的研发流程终于得到了改变。如今,通过新模式,一个常规的单图Pop几分钟就可以完成搭投。业务方可以彻底解放双手,集中精力在更加优质的内容编排与制作上。


模板全域触达技术模型1111111.png

旧研发流程

学习Poplayer开发流程

前端:

了解PopLayer各个接口,配置定义

新研发流程

搭投模式赋能

开发H5页面

自研对接AB实验

运营:

根据视觉稿搭建Ul,构建变量

统一搭建&解析引擎

一站式AB方案

设计&自研埋点数据

统一数据指标&无痕埋点

服务端:提供曝光预判接口

服务端:提供业务数据接口

人群预判&场景级别组合预判

提供业务数据接口

测试Pop功能

测试:

解析引擎严格质量交付&统一适配方案

测试:

仅需测试Pop功能

测试Pop性能(内存占用,性能影响)

大量机型适配

1-2小时交付上线

3-10天交付上线

PopLayer搭投模式对研发流程的影响



PopLayer搭投模式



▐  Pop业务背景分析


经过长期与业务深入合作,我们发现弹层的需求往往有一定的规律可循。PopLayer领域下的业务特征大体如下:


  • UI结构轻量:主要为底图+内部图文混合的UI结构,视觉复杂度有限
  • 点击交互可枚举:跳转页面、关闭Pop、发送后端接口、切换内部子页面等
  • 组件复用性低、整体复用性高:每个Pop内部可复用的组件几乎不存在,更应该以一个完整的Pop作为一个模板进行维护和复用
  • Pop特有逻辑较多,比如疲劳度规则、各类数据来源变量解析等


那么实现一套统一标准的搭建-投放链路,从前后端等各个方面逐个击破,来承载业务的大部分高频需求,支持其快速、无研发迭代上线,便成了解决这类问题的首选方案。


得益于这套标准化的前端协议规则,我们可以将PopLayer的触发范围,从APP站内触达,向其他流量场横向扩展,比如Android桌面、H5环境等,这部分后文将会展开讨论。


▐  搭投模式架构


模板全域触达技术模型.png

数据采集

站外投放

桌面投放

站内投放

PopNativeSDK

PopNativeSDK

PopJSSDK

站内DSL解析引学

H5DSL解析引擎

站内DSL解析引学

离线处理

PopLayer投放策略

分流离线任务

场景扩展-桌面

疲劳度策略

预加载策略

场景扩展-站外

全局数据处理

PopLayer模板管理

全局数据大盘

模板推荐

模板标签

搭建管理

页面管理

模板管理

沉淀业务数据

Pop域统一DSL

推荐策略

PopLayer搭建IDE

疲劳度编排

实时预览

封装原子组件

多页面

动线模型数据

模板推荐

统一点击事件

降级策略

变量提取绑定

多版本

SPM

搭建推荐

搭投模式方案框架图


我们通过锁定 无研发搭建+多端多领域统一框架 的解决方案,支持运营与业务快速完成各类弹层小时级上线。其链路主要包括如下几个部分:


  • 搭建
  • 设计一套Pop业务域内的统一业务描述DSL,来描述Pop的全部UI架构、数据提取规则、交互逻辑等等内容。以其为核心,完成搭建与各端各领域的解耦
  • 搭建IDE,提供友好的编辑界面、实时动态预览、真机预览、搭完即投等业务服务,最终产生标准DSL内容
  • 投放
  • 探索除APP站内之外的更多触达领域,包括Android桌面环境、H5环境
  • 研发DSL运行时解析引擎,并完成统一体验的Pop渲染及交互
  • ServerLess服务
  • 提供一体化人群预判服务
  • 提供权益、AB与模板搭建的打包配置能力,无需业务方自建实验、自研权益对接
  • 将单场景多Pop情况下的预判QPS压力,降低为单场景组合预判模式,有效降低服务端压力


▐  搭建


搭建与DSL

DSL,即领域特定描述语言,是为了解决特定领域问题而形成的编程语言或规范语言。在Pop业务域下,我们无需形成编程语言,甚至追求尽可能低研发,所以这里的DSL即为一种Pop业务域范围内的规范描述语言。


Pop的DSL格式为常用的JSON格式。其整体结构为pages-UI动线、props-变量解析、requests-请求接口、env-环境全局配置。


image.png

"pages":[

props":[

requests":

]

env":


下面我们从交互动线结构、变量解析、事件结构、疲劳度几个方面分别介绍DSL描述的主要内容。


1、交互动线与UI结构


交互动线


,时长00:05

,时长00:04


以如上的测试Demo为例,我们可以看到其基本动线为:展示开奖图文,点击后,进入第二页红包获取图文。但实际针对部分不同策略的用户,会如第二个视频,直接展示其红包获取图文。


对应到DSL,我们提供了多子页面+多版本的描述方案,即通过创建多个子页面+每个子页面的多个版本来完成动线素材,并通过设置事件动作,完成动线串联。对应到DSL的结构,即通过pages+vers以树形结构分别描述各个子页面版本。其整体示例如下:


模板全域触达技术模型.png

8-4食

号拉口日村

8*4气

民特口旺

耐京红均学一商]

oetettwerirr

*horeraoettrawri.

国都脑吉培无球售书

B类用户

A类用户

超酸星再码开奖

红包领取页

红包开奖页

双11罐旺量秀

点击兑换

点击开奖

恭喜获得

20亿

红包领取页

跳转至引流会场

正在开奖

点击兑换

立即兑换>

点击开奖>

跳转至引流会场

diapphoc_aoeteg


布局版型


Pop的布局版型是多种多样的,但基本可归类为如下几种:居中、四角挂角、四边贴边。DSL设计中,每一个子页面都可以单独设置其布局版型。不同的版型,会以不同的布局逻辑计算其大小位置。


模板全域触达技术模型1231.png

全年爆款箱包

Mr-I

招5家开一锅6

江出出时电间

双山超级呈秀蹬

蚊1超缝星秀罐

这发宠出造

20亿

瓜分20亿

周抢红包

薄鲜会好,

正在开奖

双聚划其鸥口四

双小百亿补贴

米常市日本菁汞部作街

点击开奖>

本使用

存88元红.动将于23:50:56.4后

88会员

高人村族

O

口

小y

淘

居中

贴边

挂角


UI组件


Pop形态下的UI组件,基于围绕着如下几个类型展开:图片、文本、视频、容器、倒计时、点击热区等。即通过提供大图或视频为背景,并通过容器+内部组件形成内部复杂的界面布局。我们针对各个组件提供了统一的布局配置+各自不同的素材配置。以一个倒计时组件为例:


2231313.png

时加购45m

"id":"countdown8eo12i"

"materialType":"countdown",

"remainingTime"rop-uReainTime

"width":"'auto",

"height":"'auto",

你有双11红包未使用

"fontStyle":"normal"'

还剩1元红包

"fontsize":40,

"fontweight":500,

"textDecoration":"normau",

"isBindData":false

20:37:07

"isTpicustom":true

双11活动倒计时

"remainingTimeTpl":"H:mm:ts"

"'sortIndex":4,

立即使用

"coLor":"FFE2C3"

"top":100,

wrapwidth":28


2、变量数据提取与绑定


变量数据提取


Pop的内容与服务端数据做绑定时,需要提供一套提取数据的描述方案。而数据来源因Pop的整体链路设计,存在多个可能来源。我们通过 指定数据来源+提供插入式Mtop接口配置+接口数据提取Function 完成数据提取的设置,形成一个变量。仍以上述Demo为例,其中红包金额的变量为服务端Mtop接口返回数据。其提取流程示例:


模板全域触达技术模型11111.png

"data":号

"props":[

精缓显开督开奖

Hid""orop31ujg4"

"name":"toney",

"datasource":"precheck"

money:*5.2",

"dataFormat":"string"

恭喜获得

PARsFuncTion;"JSONPath"

5.2

"parseFunctionParan

"path":"moncy'

立即兑换>

hh7Z

RU

"dataType":"prop"

m


即通过预判MTOP接口数据源,通过JSONPath,并指定其数据位置完成提取。在某些较为复杂的情况下,有时数据来源需要多层解析(JSONPath+URLDecode+URLParse),那么也支持其设置串行多层解析。


变量绑定


解析结束的变量,即视为一种全局资源,其可以绑定到各种内容与其他数据上,哪里需要哪里搬。比如图片地址、文本内容、toast内容、跳转地址、MTOP请求参数等等。其实现方案为常用的字符串模板表达式${prop_name},进行运行时替换。


3、事件结构


大多情况下,Pop内的事件,即为用户点击事件,但随着业务复杂度的提升,例如视频播放结束、视频加载失败、倒计时结束等时机也需要响应事件,我们便提供了统一的事件描述,方便挂载到各个组件事件配置上。而事件的类型。即为跳转场景、切换子页面、发送MTOP接口、关闭Pop等,我们分别对这些事件提供了对应的封装描述。此处细节较多暂不展开。


4、疲劳度


疲劳度是Pop投放策略的重要组成部分之一。疲劳度的设计分为疲劳度规则+疲劳度消耗规则。例如Pop需要用户每天曝光不设限,但点击后当天不再弹出。那么其疲劳度规则为一天一次,而消耗规则即为点击时消耗。通过这样的实现方式,则可以非常灵活的实现各类疲劳度需求,做到想怎么弹就怎么弹。


在DSL的曝光、关闭、以及每个事件结构中,均有疲劳度消耗规则,而疲劳度整体规则,则通过不同的疲劳度表达式完成配置。


搭建IDE


IDE的核心功能,即为业务用户提供一个实时可视化、随时可真机预览、搭完即投的一站式搭建编辑器。其产出,则是产生一份描述业务完整需求的DSL内容。目前已为业务提供包括页面搭建、数据管理、曝光判定、疲劳度规则、降级策略、埋点配置等方面的搭建服务。


20201113135045.jpg

球光列定

坑点配置

数据管理

疲劳度

硅级贡路

布局

点击

京材

活动页面

时为贸75045

布巧调世剩式

瓦百训版型

净商毛霜码

PodLan活动页面

基本信息

子页面1.paqge1-舶页

k片ID

子爽由2-paqe-adeldg

淘红小城

千花临

星秀海正在开奖,立博关线

当前子页面

版本用薰方式

限时加赠45ml同款

子页面-p9991-112%页

索材迎妖

超级星秀猫开奖

微本1-wer1-[本认认款本

版本2-1El74ho0

上传出片

做据师定

良片造

当前子可面版本UI

动色设直

恭喜获得

子页面.Pape本yorzhdhco

3元

粘贴/拖拽直接上传,感

主营材园

国片1间点由

点击上代

容11问点击]

(PGIPEG.AGFBMPMEBP

文本

立即兑换

ICO,5WG)

文本2

关闭饺钮

搭建IDE


▐  投放


如方案框架图所示,搭投模式的目标不仅仅是在APP站内完成Pop投放,还需要在Android桌面、站外H5这样的环境里完成一站式多端投放。我们可以把目前涉及的几个流量域,称为投放领域。


APP站内的触发流程,即PopLayer端侧中间件,功能上有非常丰富的积累,可支撑几乎所有Pop业务的各方面诉求,此处不进行展开,本文将从弹出Pop后的解析引擎、Android桌面的投放领域支持方面进行介绍。


运行时解析引擎


针对不同的投放领域,需要形成各自的运行时解析引擎,目前我们完成了APP站内引擎:负责站内+Android桌面的解析渲染,以及H5站外引擎:负责H5环境下的解析渲染。这里我们主要针对站内引擎进行介绍。


PreDisplay + Running


解析引擎的主体工作流程,分为PreDisplay阶段:获取DSL、获取各环境数据、解析变量、完成UI渲染并曝光,以及Running阶段:在曝光后的事件交互处理。


模板全域触达技术模型121231312.png

PreDisplay-invisible

Running-visible

fetchDSL

prepareEnvnfo

tniggerParampreMtop

preCheck

downGradeJudge

prewindvane

handleAction

parseProps

jumpswitchPagemtopnativeApi

getDataSource

propparser-keyvalueJSoNPathURLParse

storelalue

handleFatigue

一Display

finishPop

costOnce

displayJudge

judgeFunction

propValueValiduiTreeVaid

handleTrack

actionLine

closeReason

UIRender

propBindwidgetTreeRender

getFirstPage

resLoad

resLoadCounter

style

解析引擎工作流


在执行display之前,Pop为隐形状态,用户无感知。经过如上图的DSL解析、同步各类环境数据、变量解析、曝光判定、素材加载等流程后,通过display接口,完成最终曝光。


为了达到双端统一的渲染效果、高适配性、以及高性能渲染的要求,站内引擎的底层载体目前为Rax方案。基于Rax完善的工程化支持,我们得以完成一系列上层方案,无需过度关注动态性、适配性等问题。


Android桌面流量域打通


对于手淘这样日活流量足够大的APP,其Android桌面的触达流量价值同样是巨大的。相比APP站内的Pop触达,其更加拥有包括加强唤端、二方流量交换这样的独特价值。在有规则规范的投放前提下,我们可以通过端侧中间件建设,把Pop搭投的能力无差别的输出到桌面环境,使其成为Pop触达生态的一环。其具体的触达形态,则可以是顶部消息、挂角提醒等。其底层实现方案为Android悬浮窗。


桌面Pop的效果Demo如下:


20201115180521.jpg

x0.2K/s

16:28

xOK/s

96%

第贝

16:29

96%

淘宝网

示例文本示例文本示例文本

Taobao.com

UC浏览器

filuttermod...AndroidTes...MyApplicat

flutter_mod...Ang

AndroidTes...MyApplicat.

O

天猫

天猫

6.18

6.18

0.p

夸克

手机天毛

夸克

手机天猫

淘

618

6.18

淘宝直播

手机淘宝

Test

手机淘宝

淘宝直播

Test

x

断桥

时装秀

模板全域触达技术模型-桌面.png

桌面场景搭投

PopLayer搭投后台

打通站内模板

分层管理

桌面触发规则

Orango全量

疲劳度管理

AcCs定投

拖携支持

窗口区域设置

桌面活动触发

桌面弹层管理

Action时机

即时触发

跳转二方App

(指定人群,内容,触发规则)

层级

触发-切换桌面

统一端侧埋点

骄光点击

触发队列

计划触发

隐藏-切换APP

优先级

跳转站内场景

(预直人群,内窄,触发规则)

桌面Pop方案框架


首先,我们将桌面与站内进行了包括端侧、投放侧的搭投能力对齐,使一个搭建产生的页面,即可以投放在手淘里,也可以投放在桌面上。为此我们抹平了底层方案不同带来的差异,包括:


  • 搭投模式与站内一致,同样采用标准DSL+解析引擎完成渲染
  • 通过控制Window添加次序来对齐层级管理
  • 通过控制视窗大小位置,控制其可绘图区域;通过搭建输出可视区域位移量,对视窗内容进行位移还原窗口内容


另外,我们提供了桌面环境的特殊处理:


  • 增加了切换桌面触发时机(计划触发,适合计划常驻),并打通了ACCS消息触发时机(即时触发,适合消息类型)
  • 增加了自由拖拽、边侧自动吸附功能


由于桌面环境的特殊性,应避免对用户形成严重的干扰。那么桌面触达的规则管理则十分重要。目前我们设计了如下避免过度干扰的规则:


  • 桌面环境的Pop必须有明确明显的关闭按钮
  • 切换其他APP时,需要将Pop内容进行隐藏,对于Android高版本则进行倒计时后自动关闭设置
  • 桌面的弹出管理底层与站内一致,采用分层分优先级管理,并对一次桌面切换的曝光次数进行上限设置


▐  ServerLess相关建设


从上述投放流程图可以看到,业务对于曝光预判、业务数据方面都是需要服务端的人力投入的。即除前端的研发成本问题,服务端同样面临类似的问题。我们梳理业务目前痛点如下:


  • 人力消耗大,大促时效性差
  • 机器资源消耗大
  • 全量配置下发+全量接口预判的模式,导致单活动机器资源消耗大;
  • 单场景(比如手淘首页)下的Pop往往存在多个,活动之间筛选独立进行,导致机器消耗总量增长快(QPS总量随活动数线性增加且无上限)
  • 稳定性风险高
  • 临时开发的模式,加上人员开发质量层次不齐,稳定性很难保障。
  • 业务需要自己投入精力维护稳定性,特别是每次大促的时候应对突发流量


为此我们实现了对业务进行一站式托管服务。核心目标为:


  • 实现权益、导流这两个业务领域的无研发极速上线
  • 降低机器资源消耗,在线活动数量不再受机器资源限制
  • 托管业务全年0故障


通过拆解上文的投放流程图,可以看到服务端的工作主要包括曝光预判接口,以及页面内的业务数据接口。我们针对两部分分别进行部分托管建设,架构图设计如下:


1587024041829-d573d633-5736-4b3b-9939-8b2285049b82.png

预判接口

接口层

页面内接口

流量管理

下线管理

安全层

渲染功能

筛选功能

其他

拉菲

其他

拉菲

奥格

商品

链式处理层

预置

预置

预置

预置

预置

预置

业务

业务

自定义业务脚本

自定义业务脚本

转发

转发

业务自定义层

POP模板库:红包型,商品型,津贴型...

首屏渲染拉取

基础层

拉菲二方包

奥格二方包

POP数据

集团中间件

POP配置

ServerLess服务架构


  • 针对曝光预判接口,我们提供了单场景多活动的人群预判复用能力,即将人群圈选的预判模式统一集中管理,底层与奥格人群平台二方包打通,上层单场景仅透出一个整合接口。从过去每次切换页面触发N次预判接口,变为仅触发一次。业务也无需自研人群接口,仅需把人群包ID进行配置即可。
  • 针对内容数据接口,我们仍在建设中。计划通过底层打通了拉菲权益平台二方包,将权益类型(红包、优惠券等)直接整合进搭建体系中,业务无需进行复杂的权益能力对接,仅需提供权益ID配置即可。



整体效果



除文章开头提到双十一期间的业务覆盖率已经达到75%之外,得益于搭投模式对研发效率的提升,今年双十一期间,手淘内Pop的业务量和整体流量也有了大幅度飞跃:


image.png

同比增长134%

同比增长176%

同比增长33.8%

同比增长25.1%

2019双十一2020双十一

2019双十一2020双十一

2019双十一2020双十一

2019双十一2020双十一

Pop活动总量

Pop单天曝光峰值

Pop单天活动量峰值

Pop曝光总量

2019双十一

2019双十

2019双十

2019双十

2020双十一

2020双十一

2020双十一

202D双十


除此之外,今年我们快速稳定地响应了大促期间的全部紧急需求,避免出现过去几年因封网、研发效率等问题带来的无法上线Pop的情况。



写在最后



PopLayer目前除手淘外,已经服务了集团众多APP,包括天猫、淘宝特价版、闲鱼、淘宝直播、饿了么、Lazada、零售通、AE等等。后续也将继续以手淘为核心,服务更多的集团业务。


通过双十一大促期间以及日常的业务覆盖率,我们印证了搭投模式+ServerLess对业务的价值。站在业务的角度思考,Pop这类“既轻量又复杂”的业务域,经过一番深挖的底层支持,可以大幅度破除业务的桎梏,让其解放双手,去快速通过“提出idea-搭投-AB-看数据-再次迭代”的模式得到最佳的业务结果。这套研发模式的优化,从思考如何研发变为如何尽可能封装研发,对于相对轻量级的业务域来说也是有输出价值的。


后续,我们一方面将会继续完善相关建设,将AB、标签+推荐系统、引擎加载页面性能优化等等进行深度挖掘,从研发效率提升,升级到业务价值提升;另一方面也会将Pop的建设经验沉淀成流量域方法论的一部分,输出到其他流量域中,为业务探索与构建更有价值的流量增长矩阵。

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Claude Code 的 /goal 命令可以一键设定目标,让 AI 全自动多轮迭代直到任务完成。本文详细讲解 /goal 的核心概念、使用方法和最佳实践,帮你省下 80% 的指挥时间。
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11月前
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消息中间件 人工智能 缓存
淘宝评论接口深度应用:用用户反馈数据拆解竞品增长密码
本文深度解析淘宝评论接口(taobao.item.joint.comment.get)的技术实现与商业应用,涵盖权限开通、数据调用、分析实战及合规要点,助力电商人从用户真实反馈中挖掘需求,实现产品优化、精准运营与服务升级,构建“比竞品更懂用户”的数据驱动竞争力。
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JSON API 数据安全/隐私保护
Python采集淘宝评论API接口及JSON数据返回全流程指南
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安全 搜索推荐 数据挖掘
虾皮店铺商品API接口的开发、运用与收益
虾皮(Shopee)作为东南亚领先的电商平台,通过开放API接口为商家和开发者提供了全面的数据支持。本文详细介绍虾皮店铺商品API的开发与运用,涵盖注册认证、API文档解读、请求参数设置、签名生成、HTTP请求发送及响应解析等步骤,并提供Python代码示例。API接口广泛应用于电商导购、价格比较、商品推荐、数据分析等场景,带来提升用户体验、增加流量、提高运营效率等收益。开发者需注意API密钥安全、请求频率控制及遵守使用规则,确保接口稳定可靠。虾皮API推动了电商行业的创新与发展。
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如何高效爬取天猫商品数据?官方API与非官方接口全解析
本文介绍两种天猫商品数据爬取方案:官方API和非官方接口。官方API合法合规,适合企业长期使用,需申请企业资质;非官方接口适合快速验证需求,但需应对反爬机制。详细内容涵盖开发步骤、Python实现示例、反爬策略、数据解析与存储、注意事项及扩展应用场景。推荐工具链包括Playwright、aiohttp、lxml等。如需进一步帮助,请联系作者。
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618省心凑背后的新算法——个性化凑单商品打包购推荐
作为购物导购链路的一个重要环节,凑单旨在快速帮助用户找到达成某个满减门槛(比如满300减50)的商品,完成性价比最高的跨店组合结算。
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存储 安全 Java
Hashtable 和 HashMap 的区别
【8月更文挑战第22天】
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