接1面面经接着复盘：https://www.nowcoder.com/discuss/1088104     阿里国际站，策略产品，二面 30min（仍然是魔鬼业务面）        Q1：你对推荐策略的理解？        我的回答：     目的：对用户和物品进行最佳的匹配    实例：抖音的推荐策略、新闻的内容推荐、滴滴的匹配策略    架构：（索引）+ 召回 + 排序 + 干预策略       这里引用不二的回答的一个很有意思的面试题，也是今年的快手真题    策略产品对比短视频卖货和直播卖货的优劣势?      以GMV(信息流CVR)为核心指标，拆解指标达成路径5(用户漏斗):    曝光-点击/播放-下单(-支付-售后)     1.售前(点击率)--推荐策略 短视频vs直播:短视频更符合用户内容消费习惯，在推荐场景也更容易基于用户画像做到推荐的准确、优质、多样，点击率更高     2.售中(下单率)--撮合效率 直播vs短视频:直播场景能让用户得到更多的商品描述，且基于店铺/平台评级信任度更高，撮合效率更高，下单率更高     3.售后(好评率)--售后服务(可不考虑) 直播vs短视频:直播场景更多以店铺为承接，品类更三富，能够直接对接售后客服完成订单跟进，差评/退货率更低      Q2：对电商场景下搜索的体验？目前做的不好的点？        一词多义情况（苹果）       未收纳的关键词的情况：时间（“次日达”、“顺丰”)       长尾内容/商品的召回优化         （抖音：如何提升素人博主的权重？）        query的解析       召回：精准性、多样性、时效性（结合业务需求）       排序：头三精准性       搜后结果的体验优化（内容的类型和呈现形式）         Q3：如何优化？           我的回答：        一词多义：用户画像（分新、老用户），新用户：general 的推荐，大众更多是搜苹果水果-推苹果水果 （兜底）；老用户：用户标签是否有数码、手机、iphone 这样的标签       自然语言处理搜索关键词：识别到用户的时间要求，如“次日”、“隔日”，然后给予含有相关关键词商品的召回，并提升其权重 （词典收录，解析）      店家上架时：粗标签 (一级类别：衣服、二级类别：t恤、三类.....）    机器识别：细标签，关键词（情绪、爆款、明星）       Q4：对电商场景下推荐内容的体验？目前做的不好的点？如何优化？           我的回答：        同类商品重复推荐：买了电脑之后还会继续推电脑，但其实可能两年内都不会再有购买欲望       旅游景点推荐：擦边球封面推荐       淘宝的策略是显示最低价，吸引用户点击      （准、丰富-多样性：类别的不同、好：时效、物的本身）       Q5：为什么当时会想要做一个***（我的项目）？和竞品比的差异化在哪里？        我的回答：需求洞察；技术实现；差异化。      Q6：那你觉得这个需求是伪需求吗？           我的回答：这块本质是如何判断需求的真伪，用户有这个需求并且愿意买单，成长后的规模化效应，我反思了一下这个项目的落地性会比较差，回答的时候需要注意！      Q7：自己的职业规划是什么？     数据/策略的产品经理，最近投的面的也基本都是这个方向（总感觉答的比较浅，希望大家有更好的回答）   复盘：       理想：长期坚持并有成长的事情，找到热爱的工作         平台宽，好的公司：足够复杂的场景，足够的用户量，基本盘的打磨         业务垂：行业的产品专家）         整体面下来感觉面试官是十分专业的，后面聊的很好，可惜最后无缘，溜了溜了。