流量增长已达瓶颈淘系工程师公开破解方法
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▐ 为什么要做智能UI
一方面，在流量增长逐步到达瓶颈，已经无法依靠流量的跳跃式增长来促进业务快速发展的背景下，越来越多的精细化运营手段应用于推荐领域，比如更全面的个性化、AB实验、定投技术的使用等，而如何找到新的方式，更好的提高流量分发的效率，进一步解决人货场匹配效率的问题，是我们工作中需要解决的重要命题。
另一方面，从用户的角度来看，随着消费需求多元化，购物已经不再是仅仅关注物美价廉的货品买卖关系，而是成为一种更复杂、更多样、更全面的生活方式，决策信息的多元化，为我们更精细的运营流量提供了前提;而智能UI就是我们在解决上面问题的一种尝试。
本文将介绍我们是如何将智能UI落地在实际的推荐场景中，通过智能UI，激发用户兴趣，提升用户体验，提高流量分发效率，并如何通过产品化的方式，提升效率的同时，进行智能UI技术的规模化应用。把建设智能UI体系的经验和成果和大家分享，有不足之处，欢迎交流指正。
▐ 定义问题
流量的自然增长，个性化算法效果的不断提升，立体化，精细化的流量运营体系都能够提升业务指标的转化，促进业务的发展，实现业务的商业价值。对于一个特定业务来讲，智能UI要解决的问题就是作为流量立体化、精细化运营的一种新的方式，围绕业务的商业价值，提升业务指标的转化。
我们作为手淘首页信息流团队，手淘流量分发的重要入口，覆盖了购前，购中，购后的整个流程，流量大，分发业务多，非常适合智能UI技术的落地与应用。我们的业务目标是要不断提升猜你喜欢推荐的DPV。智能UI技术的应用，能够提升一跳的点击转化和推荐的访问深度，进而提升DPV。
▐ 智能 UI 概念和发展
智能UI是将交互的内容、展现、逻辑与算法个性化相结合，个性化出最符合用户诉求的商品形态。最初的智能UI是页面级别的智能UI，针对用户和UI设计进行建模，对于同一个页面，不同用户可以看到不同的样式，实现了从千人一UI到个性化页面级别UI的转变，但页面级别UI，只考虑了用户和UI的相互影响且页面内展现形式单一，受制于UED的设计方案。
为了解决这些问题， 我们实现了元素级别智能UI，细化到模板内部的元素，将模板拆解成多个元素组成，并结合商品、用户、样式进行多元化建模，这样，同一商品能够展示出不同的样式，不同用户可以看到不同的商品形态。在此基础上，可以针对⽤户在视觉和内容上的偏好，元素之间进⾏个性化的创意优选与组合优化，就形成了我们现在的智能UI的形式。
如下图1所示，同一个商品，图片区元素和推荐理由区域元素针对不同用户，进行创意优选和组合优化，展示不同的形态。
▐ 工程化、产品化
为了让智能UI技术更好的落地，更快的规模化，我们以手淘信息流为基础场景，进行了一系列工程化和产品化的实践。
智能UI技术体系主要的核心要素有素材，个性化算法，展示样式，效果数据四个部分，基于这四部分，我们希望打造一个如图2所示的包括素材生产加工、素材管理、算法个性化服务、素材样式投放、素材样式展现以及数据反馈的闭环链路，并将闭环链路打包成为整体输出能力，便于规模化应用。
通过定义素材接入的协议标准，素材与个性化服务数据协议以及个性化服务与素材投放的数据协议，贯穿整条链路。所有符合协议的素材都可以快速的通过平台接入，并按照特定样式投放到对应的场景，新的场景和业务也可以按照协议，使用已有的素材和算法能力，快速的接入智能UI体系，实现业务智能UI。工程化和产品化，在提升研发效率的同时，能够更快的实现智能UI的规模化，即素材的规模化、业务的规模化、场景的规模化。
目前信息流首猜、便宜好货Tab、购物车、订单列表、订单详情等场景，支持商品、轻应用、云主题等业务都已经接入了智能UI体系，业务指标都取得了不错的正向效果，提升了业务的商业价值。
本章节，主要介绍下我们在智能UI工程化、平台化和产品化方面的建设。如何通过这些建设，更好的进行智能UI的规模化应用。下面主要从整体架构，素材接入，个性化服务，素材投放和智能展示几个部分介绍下我们的平台化建设。
整体架构
展示了智能UI的体系架构，素材生产和素材加工，是不断丰富素材的种类和素材的来源，素材管理，对智能UI的素材进行标准化接入，结构化管理，配置化投放。算法服务，不断的优化模型，提升算法效果，更好的创意理解，创意优选和组合优化。需要平台化手段将各个分层之间与应用场景和数据反馈连接起来，形成闭环。
为了串联素材生产，素材加工，素材管理，算法服务，素材投放，素材样式展示以及数据反馈整个闭环流程，加快素材在流程中的流动和反馈，提升效率，更好的规模化应用。
我们将素材在智能UI中流转的整个生命周期过程管理起来，从接入、供给算法、投放及样式、效果数据的角度，建设了智能UI平台，平台包括了智能UI素材运营平台，智能UI素材服务插件，智能UI投放SDK三部分能力。素材运营平台：主要是素材进行标准化接入，结构化管理，配置化投放等功能。素材服务插件定义了数据的协议，打通了和算法服务之间的供给通道。智能UI投放SDK，定义了和智能UI算法和端上展示的数据协议，负责请求智能UI算法以及对请求结果进行样式转换。
如图4所示，是智能UI平台后台的体系架构图，我们将图片、利益点、推荐理由、评价、关注等类型的素材，通过平台进行素材接入，管理以及投放。素材通过素材统一服务插件给智能UI算法供给素材，智能UI算法进行创意理解和创意优选和组合优化后，通过智能UI SDK进行样式转换后，在端上通过DinamicX技术，模板展现元素级别的智能UI，并收集UT埋点数据，作为算法的输入和平台素材优化的输入。
如图5所示，是首页信息流场景下，智能UI请求链路的示意图。
1、运营在智能UI后台，接入素材后，选择将素材投放到特定的场景如首猜，投放到特定的业务，如商品卡片，投放到特定的元素区块，如商品的推荐理由区块;
2、用户请求猜你喜欢推荐的时候，首页服务端会在请求到个性化商品列表后，通过智能UI SDK去请求智能UI算法服务，将请求结果进行样式转化后，返回给端上，进行DinamicX模板的渲染;
3、智能UI算法服务，获取素材后，进行创意理解，创意优选和组合优化后，选中最优元素组合输出;
素材接入
打通素材加工和算法服务之间的通道，实现素材的快速接入是提高素材流转效率，加快素材规模化的重要一步。我们通过定义素材接入协议，离线素材通过表的schema约定，实时素材通过接口schema约定，打通素材提供方和智能UI素材库的通路，通过定义素材供给算法服务的数据协议，包括优先级、人群、商品标等，打通智能UI素材库供给算法服务的链路。在实现素材便捷接入的同时，实现了智能UI素材工程链路和算法链路的解耦。
如图6所示，素材提供方可以在智能UI平台上，按照数据协议，对文案，图片等多类型的离线素材和实时素材进行便捷的接入和投放。我们使用TPP插件技术实现了素材服务插件，来给算法服务供给素材，将接入的素材，按照数据协议[基础结构、优先级、人群标等]供给给算法服务，离线素材按照协议接入后，会通过ODPS回流到IGraph，通过IGraph来提供数据查询服务，实时素材会通过调用接入的HSF服务或者Jar包的方式提供查询服务，离线素材和实时素材会在素材插件中进行组装后供给智能算法服务。
素材个性化
算法个性化是智能UI服务的核心。提供UI个性化选择和重排序的功能。如下图7所示，是基于元素级智能UI的一个基本算法流程，在商品个性化的基础上，对个性化后的商品列表，从视觉审美、内容语义等⻆度，来理解图⽂创意，对⽤户在图⽂创意上的交互⾏为进⾏建模，基于商品特征，用户特征，进行图片，标题，决策信息的召回，基于召回的结果，进行候选模板组合生成，对组合结果Rtp在线打分后，重新混排或者保持原有个性化序列输出。
素材投放
打通智能UI算法个性化服务和智能UI素材投放之间的通道，便于智能UI服务的规模化应用到其他的场景和业务。我们通过定义算法服务和素材投放之间的数据协议，素材样式协议，将算法的个性化服务结果通过智能UI SDK来提供素材投放和样式转换服务。如图8所示，推荐服务端可以通过调用智能UI SDK，来调用智能UI算法服务，并通过智能UI后台的配置，完成样式转换后，统一数据格式后输出。
素材智能展示
素材在通过个性化组合优选，展现样式转化后，按照特定的UI样式呈现，在手淘信息流场景中，智能UI数据最终会以卡片坑位的形式展现。我们结合端上的DinamicX动态模板技术，通过万能卡片模板支持元素级别的样式个性化展现。
如图9所示，我们以信息流商品卡片为例，将商品模板划分成主图，标题，副标题[决策信息]、价格等区域，对其分区域做智能UI，对多区域做组合优选，将最符合商品特征和用户兴趣的信息呈现出来。
通过定义智能UI投放服务和端测展示样式的协议，不论是利用DinamicX的模板技术，还是使用Weex技术的场景，都可以快速的接入智能UI。
建设成果
目前智能UI技术体系，在日常和大促期间，覆盖了手淘首页购前，购中，购后整条链路，支持了商品、轻应用、云主题等业务，支持多类型离线和实时素材。实现了素材规模化、场景规模化和业务规模化。在首页猜你喜欢的场景中，智能UI明显提升了业务效果和业务价值。
展望发展
未来我们希望在平台建设中，一方面要对智能UI素材进行结构化，素材本身是具备业务属性的，包括类目、人群、渠道、标签等，这些业务属性某种程度上决定了素材和用户、商品、场景的相适性。将素材的业务属性和数据反馈之间建立关系，可以找到素材和业务转化指标之间的相适性。
通过对素材进行结构化管理，定义素材的业务属性，建立起素材与用户特征、商品特征、场景特征、转化指标之间的联系，让新素材在接入的时候，能够更好的投放到适合的场景，新场景和新业务接入的时候，能够快速找到自己适合的素材，在考虑业务差异的前提下，更好的规模化，另一方面要将智能UI的技术和端智能的技术想结合，希望根据用户的实时行为，在端上进行，实时的智能UI素材调整。