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個人化與 ML · ML
內容個人化延長會員停留時間
+40%
按編輯習慣排版的首頁，服務的是「平均會員」，而這個人並不存在。本項目把瀏覽行為化成向量，分群成生意講得出名字的群體，再按群重排模組。
流程
採集瀏覽行為
在 PostHog 或 GA4 收集內容瀏覽、停留時間、捲動深度與完成度，並以會員層級而非頁面層級寫入 warehouse。
建立瀏覽向量
每位會員以其消費內容的 embedding 表示，並加時間衰減權重，令上季興趣不會蓋過本週興趣。
分群成編輯講得出的名字
分群結果對照真實內容標題檢視，並以日常語言命名，因為無人形容得出的分群不會有人使用。
重排模組
模組排序按分群經 feature flag 投放，並保留編輯置頂位，令活動與合規版位永遠守得住自己的位置。
對照對照組量度停留深度
停留時間、每次 session 內容數與回訪率，對照隨機留出的對照組，並以完整一週為周期讀數。
你需要提供
- 帶穩定會員識別碼的行為事件權限
- 模組庫存所需的內容 metadata
- 能夠動態渲染模組次序的前端
你會得到
- 會員層級瀏覽向量與已命名分群
- 經 flag 控制的分群模組排序
- 對照留出對照組的停留深度讀數
時程
五至八星期取得首個對照讀數。