小米商业化AI产品经理面经

谈谈你对“商业化产品经理”和“AI产品经理”这两个角色的理解。你为什么认为将AI技术应用于广告商业化是一个看好的方向？

AI素材生产、AI Agent工具、智能广告投放。请选择你最感兴趣的一个方向，谈谈你认为AI可以在其中为小米广告主解决哪些核心痛点？

追问： 针对这个方向，你认为衡量AI能力应用效果的核心指标应该是什么？为什么？（例如，是提升了广告的CTR/CVR，还是降低了广告主的操作成本，或是提升了投放的ROI？）

假设你是小米效果广告平台的产品经理，需要设计一个“AI智能创意”功能，帮助广告主自动生成广告文案和图片素材。请描述这个功能的核心用户流程。

追问： 在这个功能的设计中，你会如何平衡AI生成内容的“效率”与创意的“多样性”和“高质量”？你会如何收集用户反馈来迭代你的AI模型和产品？

请设想一个服务于中小广告主的“AI Agent投放助手”。如果让你来定义这个AI Agent需要具备的核心能力，你会列出哪三条？

追问： 这个AI Agent在与广告主进行交互时，你认为应该是什么样的“人设”或沟通风格？如何建立广告主对这个AI Agent的信任感？

“智能广告投放”的核心是利用算法进行自动出价和精准定向。你是否了解主流广告平台（如巨量引擎、广点通）的智能投放产品？请选择一个，谈谈你认为它的优势和可以改进的地方。

追问： 你认为小米的广告平台，因为拥有小米硬件生态和MIUI系统的独特数据，其在“智能定向”方面可能有哪些区别于其他平台的独特优势或机会？

假设一个广告主向你抱怨，他使用了我们平台的“AI托管智能投放”功能后，虽然整体ROI达标了，但感觉“花钱没花在刀刃上”，很多优质的流量位都没有充分曝光。你会如何分析和应对这个反馈？

追问： 这个问题背后可能反映了我们AI投放策略的哪些潜在问题（例如，模型过于追求短期转化而忽视品牌曝光、探索新流量的能力不足等）？你会如何推动算法和技术团队进行优化？

请谈谈你对生成式模型底层逻辑的理解。不需要深入技术细节，但请用产品经理的语言描述它们的工作原理和能力边界。