腾讯智能推荐平台IRP_智能内容推荐系统_APP应用个性化推荐工具-云巴巴

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腾讯智能推荐平台IRP

腾讯智能推荐平台IRP，集生态、技术、场景于一体，采用业界领先的AI学习技术和智能推荐算法，基于腾讯多年在超大型场景中积累的最佳实践方法论，助力客户业务实现增长的企业级应用产品。

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增长困境1/2：数据驱动力弱，企业降本增效的诉求强烈 icon

增长困境2/2：内容吸引力不足，用户粘性减弱 icon

解决方案：腾讯赋能企业以用户为中心，为业务增长提供新动能 icon

腾讯智能推荐产品

腾讯智能推荐产品

集生态、技术、场景于一体，采用业界领先的AI学习技术和智能推荐算法，基于腾讯多年在超大型场景中积累的最佳实践方法论，助力客户业务实现增长的企业级应用产品。

核心能力：顶尖技术×场景理解×内容生态 icon

顶尖的技术加持

稳定的平台服务：超大规模高性能，高并发，高可用系统，基础组件安全稳定，支持亿级规模DAU，万级QPS。领先的推荐技术：多项自研技术专利，在腾讯业务中成熟应用，如联邦推荐、深度学习、OCR、ASR等，增益效果明显。

全维的场景理解

多维的数据理解：腾讯在音视频、图文资讯、游戏、社交、金融等产品中的用户理解和内容理解，完善客户的数据体系，提供冷启动能力。成熟的增长方法论：腾讯在feeds流场景、电商场景、广告场景、用户增长等场景的成功实践，帮助客户快速定义北极星指标。

丰富的内容扶持

开放的内容合作：腾讯丰富的内容生态体系，如图文、视频、直播、专题等多元资讯，或游戏类的垂直场景内容，可为内容冷启动/需要进一步丰富内容货架的客户，提供算法+内容的整体方案支持。

推荐流程：全链路多场景的精准推荐 icon

从用户访问到转化，从数据上报到模型应用，从运营策略到效果统计，提供端到端的功能支持。

产品优势：完善的产品功能，科学的平台架构 icon

技术优势1/2：成熟的内容理解技术，挖掘多样可用的推荐特征 icon

2亿+日均调用量

内容理解技术中，特定属性与分类标签都为推荐系统输入非常重要的基础特征，支持模型排序，画像和精细化运营工作，目前已广泛在腾讯信息流、视频、搜索等产品中应用。

技术优势2/2：业界领先的联邦推荐技术，突破效果瓶颈 icon

我们可以解决：数据不出域的情况下多方联合建模，既保障数据安全，又实现数据协同应用。首批通过信通院隐私计算性能评测的五家产品之一；首批通过CFCA中国人民银行多方安全计算技术金融应用规范的产品。2021 数博会“领先科技成果奖”之新技术奖。2020 iDASH 国际隐私计算冠军。2020 中国信息通信研究院大数据“星河”案例。

场景优势1/2：全维的用户理解，支持冷启动场景 icon

覆盖全国98%用户以及60%线上时长

丰富的应用矩阵，从社交到游戏，从媒体到工具、支付、出行、办公，腾讯拥有全方位的用户经营理解优势。

挖掘与搭建360°数据特征体系

基于用户理解的优势，我们熟悉如何构建更全面更精准的数据特征支撑体系，为推荐冷启动阶段提供输入。

场景优势2/2：丰富的推荐Know-How，快速定义核心指标 icon

提高点击率，优化用户时长，增加购买概率，提升数据指标与转化。

生态优势：提供【内容+推荐】的整体解决方案 icon

灵活可选的产品部署方式 icon

SAAS方案

低成本：不涉及服务器采买费用与部署人工成本；轻量化：标准API接入，双方快速对接POC，腾讯更聚焦数据模型优化工作。

私有化部署方案

数据安全：所有数据内网流通，安全系数高；专属方案：定制解决方案，专属团队优化。

传媒行业案例1/2：某省广电传媒集团新建APP的推荐场景 icon

项目背景介绍

项目背景：45个中央新闻网站及单位所属APP，近60%没有使用推荐引擎。行业媒体所属的17个APP，均没有使用智能推荐。在整个行业大背景下，某省广电传媒集团开始重新构建自有APP，并且关注内容精准分发的重要性。项目名称：某省广电传媒集团APP智能推荐项目。所属行业：传媒行业。合作场景：首页“推荐”频道。业务规模：冷启动。

客户核心诉求

低成本接入：客户自建智能推荐系统成本投入大，无相关团队及技术经验积累，期望采购及快速接入标准化的产品。上线冷启动：客户APP属于新建运营，用户数据零积累，物料数据新导入，要求能够实现推荐冷启动，即APP上线后可直观体验到推荐能力的应用。人工可干预：基于媒体行业的特性，客户需在推荐过程中进行各种策略的运营调整，人工可参与干预。

传媒行业案例1/2：某省广电传媒集团新建APP的推荐场景 icon

标准的产品接入流程通过SDK接入客户APP端侧行为数据，通过API接口进行推荐结果交互，约3周时间完成全部部署与联调工作。

快速的冷启动策略用户冷启动：在新热召回的基础上综合考虑物料的区分度和代表性，同时保证推荐列表的多样性，进行用户兴趣点探索，用户行为数据累计到一定量级切换为个性化推荐；物料冷启动：对物料进行关键词抽取、实体抽取、主题分类、embedding等一系列深度内容理解，计算新物料与用户历史行为序列的相似性、关联性等，保证新物料能及时推荐给潜在感兴趣的用户。

灵活的运营管理功能物品置顶：支持强制要求指定内容出现在信息流的最顶端；类型混排：支持客户配置推荐展示图文视频比例；已推去重：支持客户配置同一物品被推荐后，多少条内不再重复；类目打散：支持客户配置每次请求包含多个类别的内容，保障推荐的多样性；物品权重：支持客户配置物品权重，影响物品在信息流中出现的概率。

泛互行业案例1/2：某头部综合内容APP全托管的推荐场景 icon

项目背景介绍

项目背景：在互联网流量红利已经消退的大背景下，企业降本增效的诉求愈发强烈，作为国内某头部互联网企业同样面临增长困境，希望通过采购腾讯云整体服务，以降低人力成本和运营成本，并提高商业转化效率。项目名称：某头部综合内容类APP全频道智能推荐项目。所属行业：泛互行业。合作场景：APP全频道。业务规模：DAU 500万+。

客户核心诉求

确保稳定的服务：客户计划通过本次项目，替换原有推荐系统及算法团队，并将全部流量，全部场景都切换到腾讯智能推荐产品承接，要求保障线上业务的稳定性。体现显著的效果：腾讯推荐产品团队须快速理解客户的业务特性及迭代算法模型，满足客户超越沉淀多年的自建算法的需求。提供整体的交付：客户要求腾讯推荐产品深度整合企鹅号内容资源，通过一套产品方案完成对接，以减少接入成本。

泛互行业案例2/2：某头部综合内容APP全托管的推荐场景 icon

高可靠的产品底层架构

大规模并发支持：基于腾讯云原生组件搭建的工程架构，成功支持客户主feeds场景+33个垂类频道，500万以上DAU，业务峰值时段2000以上请求并发。优异实时性：平均100毫秒全链路推荐结果返回，保障用户界面的友好体验。

定制化的推荐算法建模

百亿级特征工程：有效特征6.4亿/日、数十种的用户和文章特征；低丢失实时数据流：数据流优化，样本重复率74.26%降至0.49%，样本保留率44.54%升至80.58%；多路召回：支持新热、兴趣、协同类、模型、图召回和多目标优化；多层次排序：混排负责多品类融合，精排负责单品类精细排序，粗排负责降本增效。

一体化的【内容+推荐】产品模式

统一接入与内容处理技术：推荐平台规整接入企鹅号图文短小视频等多元异构内容，进行语义理解，内容分类，标签提取，质量打分，安全审核，时效管理等；内容推荐应用服务：推荐产品统一封装【新闻、体育、汽车、娱乐等】各种类目内容，经推荐算法分发到客户APP的首页与频道页个性化推荐，详情页相关推荐，热点推荐等各类TAB。

更多客户推荐案例

某垂类内容推荐场景
点击率：+8%

用户时长：+10%

某线上零售推荐场景
加购率：+260%

点击率：+210%

某游戏投放推荐场景
点击率：+20%

ROI：+10%

某金融产品推荐场景
点击率：+35%

留资率：+28%

产品使用流程