时至今日，推荐系统已然成为一门显学，智能推荐成了互联网产品的标配。那么在互联网产品运营场景中，如何巧用智能推荐赋能业务增长?又该如何评估推荐系统的优劣?本文从以下角度带你一探究竟。

　　·智能推荐七大玩法场景化解读

　　·如何评估推荐效果?

　　·推荐系统如何实现业务闭环?

　　注：文中数据均为模拟

　　　　一、智能推荐七大玩法场景化解读

　　　　玩法一：热门事件，让“吃瓜群众”看过来！

　　当用户打开App，面对海量内容和商品无从选择，这时如果有 热推荐或爆款商品等版块，就极有可能快速吸引他的注意力。

　　这种热门推荐场景一般由系统定时更新数据并主动推荐到用户面前，用户打开界面就能接触到讨论度 高的内容，一方面满足了用户的从众心理，不会错过一手瓜，另一方面也能激发用户兴趣，让用户不会出现选择困难。

　　典型场景——微博热搜榜、抖音热榜

　　　　玩法二：相关推荐，让用户“意犹未尽”

　　信息 时代，罗列所有信息等同于给用户添麻烦，这样不仅使用户无从下手，而且导致信息利用率低下，相关推荐正是为了解决此类问题而生。

　　所谓相关推荐，是根据计算内容或商品的相似度，进行一些相似内容或商品的推荐，以满足用户延伸阅读或者延伸购买的需求。比如用户浏览一个手机后，下面推荐了“相关手机”，阅读一篇文章后，下面推荐了“相关文章”，推荐内容和用户关注的内容相关，可以有效帮助用户筛选信息，过滤掉相关度低或完全不相关的信息，发挥用户时间的 大效用，提升阅读和购买的幸福度。

　　典型场景：微信读书“继续阅读”相关推荐

　　　　玩法三：想用户之所想，Feed流让用户持续“消费”

　　伴随内容爆发和用户时间的挤压，传统的内容信息流已经呈现出了很大的弊端，无法再满足用户高效获取特定内容的需求，如何让用户进入App后可以持续消费内容?Feed流成为 优解。

　　目前Feed流的主流排序方式不再严格按照时间线，而是广泛使用智能Feed排序。智能排序基于趋势、热门、用户生产、编辑推荐、相似性等因素综合考虑。新的Feed流不再需要用户主动订阅或者搜索，只要根据其浏览时长、点赞 等动作，或者建立用户画像，就可以主动推荐用户感兴趣的内容。在内容很多很杂，且与用户关联不强的情况下，Feed流无疑是一个很好的筛选器。它对用户了如指掌，能够源源不断地提供用户想了解的，可以有效地提升使用时长。

　　　　玩法四：激发并推荐UGC，度过“冷启动期”

　　去中心化的时代，平台之间的竞争已经演变成生态系统的竞争，内容型平台更是如此。维护 三方生态的繁荣成了很多平台公司的刚需，这就需要将 三方创作者新生产的内容尽可能的推荐出去，才能保障平台的多样性，激发平台上 三方创作者的积极性，提升平台生态的活力。同时通过这种冷启动推荐方式可以让新内容快速找到 可能的受众，也可以快速知道哪些新内容是大受用户欢迎的，有助于提升平台自身的营收。

　　具体怎么实现呢?以视频为例，100个作者新发的视频往往只有10个是优质视频并预期能得到平均水准以上的消费，那么通过模型预估视频的价值，并为可能成为热门的视频增加推荐权重就能让爆款尽快的出来，另外90个也要合理的推荐，在尽量不影响大盘核心指标的情况下，提高创作者的积极性，只有创作者们愿意花时间创造更多的内容，才能让产品内容生态更加丰富。

　　　　玩法五：因人而异，“黄金时间”有效留住新用户

　　众所周知，现在获取新用户的成本和难度都在增大，因此一旦获取新用户，他们的留存就变得非常关键，因为如果新用户来到平台发现对推荐的内容不感兴趣，那么很有可能快速卸载流失。相反，如果新用户冷启动推荐的好，会让这部分用户留下来， 终产品的用户量就会稳步增长。