百度商业产品经理面经

LLM对百度传统的关键词竞价广告商业模式,带来了什么样的根本性冲击?

在传统的搜索结果页,广告位是明确的,但在AI驱动的“对话式搜索”或“生成式答案”中,这些广告位消失了。请你构思2-3种全新的、能自然融入AI搜索体验的商业广告产品形态。

追问: 针对你提出的某种新形态,你认为它的主要挑战是什么?(例如,用户接受度、广告效果衡量、还是技术实现?)

随着搜索向AI转型,广告主(客户)的投放方式也需要改变。你觉得需要为广告主提供哪些全新的AI赋能工具,来帮助他们适应“AI搜索时代”的营销?

追问: 例如,在“关键词购买”这个传统环节,AI可以如何帮助广告主做得更好?

在生成式AI的答案中,用户直接获得信息而无需点击任何链接。这对我们传统的以CPC为核心的广告计费模式,构成了巨大挑战。你认为未来搜索广告的核心计费模式会如何演变?

情景题:一个重要的电商客户向我们抱怨,自从搜索结果开始大量出现“AI摘要”后,他们网站来自百度的SEO和广告点击量都下降了,但他们怀疑这些“AI摘要”中可能引用了他们的内容。作为商业PM,你会如何分析和应对这个客户的抱怨?

追问: 这里体现了平台、内容创作者/商家、用户之间的哪些新矛盾?你会如何思考其中的平衡?

假设我们要利用机器学习模型,来预测用户在一次“AI对话式搜索”后,对结果的“综合满意度”。你会考虑使用哪些Features来构建这个模型?

追问: 你认为在AI搜索场景下,用户的“满意”除了“点击”之外,还能通过哪些行为数据来体现?

“文心一言”“Kimi智能助手”,它们在产品定位和核心应用场景上有什么不同?

追问: 从商业化的角度看,你认为哪种定位更有利于探索未来的广告变现模式?

如果AI在生成的答案中,错误地引用了某个广告主的信息,并对用户造成了误导,这是一个非常严重的体验和商业问题。作为产品经理,你会如何设计产品或流程上的“安全护栏”来预防和应对这类风险?

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1️⃣ 基础认知类请用通俗的语言解释什么是 Agent,以及它与传统 AI 工具的核心区别。回答要点:简单来说,Agent 是具备自主能力的智能体,核心是可以独立完成 “理解需求 → 落地执行” 的完整闭环,不需要人一步步下达指令。传统 AI 工具比如翻译,需要你手动复制粘贴、选择语言、点击翻译,每一步都要人操作。而 Agent 只需要你说一句 “把这份英文合同翻译成中文,核对专业术语后导出 PDF 发到我邮箱”,它就能自动识别文件、调用翻译能力、校验内容、调用邮箱发送,全程不用人看管。传统 AI 是 “工具”,Agent 更像 “能自主干活的助手”。2️⃣ 产品设计类在设计 Agent 产品时,你会优先考虑哪些核心能力模块?为什么?回答要点:我会优先聚焦四个核心模块,它们是 Agent 跑通执行闭环的关键:一是目标理解与任务拆解模块,Agent 必须先准确理解需求,并拆成可执行的步骤;二是规划与决策模块,确定执行顺序、优先级以及异常处理逻辑;三是工具调用与执行模块,能够调用多种工具,并对结果做校验和纠错。3️⃣ 技术协同类Agent 涉及大模型、工具链、记忆存储等多种技术栈,你如何与技术团队对齐需求,保证产品顺利落地?回答要点:核心是做好需求拆解、可行性校验和迭代节奏对齐,避免和技术脱节。在需求阶段,我会和技术负责人对齐最小可行方案,把产品目标翻译成清晰的技术语言。4️⃣ 落地经验类在你做过的 Agent 产品中,最大的落地难点是什么?如何解决的?回答要点:我之前做过电商运营类 Agent,最大难点是场景边界模糊,导致出现误操作。比如 “优化商品标题” 这个需求,新品要突出卖点,爆款要侧重关键词,Agent 初期无法区分场景,甚至出现过误改订单状态引发问题的情况。5️⃣ 用户体验类Agent 经常出现理解偏差、执行不到位的问题,你会如何设计来提升用户信任度?回答要点:提升信任的核心是做到可预期、可控制、可纠正。可预期:提前明确能力边界,对模糊需求主动追问,减少理解偏差;可控制:执行过程透明、实时反馈进度,提供暂停 / 撤销功能,高危操作必须二次确认,让用户随时可以干预。
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