埃森哲在2016年度报告中指出，2017八大趋势，AI驱动未来。
智能推荐作为人工智能的绝对产物，堪比夏洛克福尔摩斯，见微知著，毕竟构造用户画像是智能推荐的拿手好戏更是开山之石。今天便说一说个性化推荐的甚妙之处。
善用领先的智能推荐系统提升用户留存率
用户获取信息的渠道越来越多，同时对于信息的要求不断提高，但是用户的兴趣难以捕捉，照此便会产生一系列的问题，用户留不住导致变现困难，拉新成本又太高。如何从用户获取信息的众多渠道中争夺其注意力，培养用户黏性，便是致胜关键。
解决诸如上述难题，可用优良的个性化推荐留住每位充满“个性”的用户，满足用户阅读口味的独特性和多样性，并避免为用户提供同质化的内容，同时使用相关推荐满足用户阅读口味的深度以此聚焦相关性。利用个性化推荐和相关推荐双“荐”齐发，在用户打开App，首页显现时便勾起用户阅读的欲望，提高用户的留存和停留时间。
今日头条的成功足以说明智能推荐的重要性，尤以个性化推荐为甚。“你想成为下一个今日头条吗”已经成为各个大数据公司吸引企业注意力的一个营销点，足以说明现今智能推荐对于企业的重要意义。无论是电商、直播、媒体类等等互联网企业，亦或是传统的银行、证券、保险行业，智能推荐的使用都有着巨大的推动意义。
优良的智能推荐不仅能够急你所需，推你所想，更能够做到比你更快一步知道自己的需要，甚至是引导你发现自己的需求。如果把智能推荐看作一个“学生”的话，毫无疑问是班级的优等生，因为老师永远会说要学会举一反三，而举一反三绝对是智能推荐的不二优势。
智能推荐在电商领域的应用司空见惯，使用淘宝的我们应该会发现无论是淘宝的banner还是下方的各个版块，都是针对你自己最近的喜好和需求来进行显示，总能戳中你的偏好，忍不住点了又点，反正我很难逃过淘宝个性化推荐的吸引，因为个性化推荐，我的停留时间越来越长（唉，宝贵的学习时间就这么一点点被蚕食）。
对于媒体和内容创业领域而言，精准传播至关重要，即怎么把一个内容分发给想看这个内容的用户。
比如我们看新闻，因为好奇而感兴趣产生点击，怎样把好奇的人和其所好奇的新闻内容结合起来，这是一个需要关注的问题。一个历史记录显示各种财经类文章的用户，又比较关注美国大选，那这个用户会不会关心特朗普的财经政策，根据这个思路可以给此用户推荐与此相关的新闻。智能推荐的作用可见一斑。
A/B测试，顾名思义就是我们中学里面的对照实验，在互联网公司应该是司空见惯的事情。达观推荐引擎成功拿下客户推荐业务为其保驾护航，经历了N多次A/B测试，且不是司空见惯的两组测试，是将用户分成了十组来进行对比测试，一较高下。
客户将用户分成十组，其中九组接入达观数据的智能推荐，剩余一组接入客户自己的推荐系统，然后对比两者的效果。经测试发现，达观九组用户的推荐效果均高于客户自建推荐系统那一组用户的推荐效果，且九组用户的推荐效果相差无几，可以反映出达观推荐效果不仅优越且稳定。
A/B测试的赢局只因为达观是“专业选手”，不能失误也不会失误。优良的推荐系统一定是建立在优秀的文本语义理解的基础上，通过海量数据的长期训练，进而实现精准的推荐效果。推荐多种算法融合，针对不同需求自动组合算法，换成人话就是你要的我们都有。另外，达观提供给客户Saas服务方式调用接口，成本低廉。
资讯已进入智能分发时代。在智能推荐系统的绝对“利好”期，拥有它未必万事大吉，但没有它一定会被逐渐淘汰。无论你是选择自组推荐团队还是调用第三方推荐API，都需要用智能技术优化内容的传播效率和传播精度，毕竟“千人千面”是一个用户可以实实在在感受到的体验。
