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AI智能消息推送文案的产品建设,包括文案库建设,短语库建设、创作规则建设、标签库建设、个性化推送规则5个版块,同时文案的曝光和点击数据回流,形成完整的数据链路闭环,优化底层算法模型。

背景资料

传统的push文案编辑高度依赖于运营水平,人力成本非常高。要创作出满足不同用户的个性文案,除了需要深刻的用户洞察外,还需要做人群画像,从而进行精细化的人群细分和使用场景梳理,很难产出足够多足够好的文案。

其次,传统的文案分发,一般都是给所有用户统一发放。如果做人群细分,随之而来的人群圈选和文案编辑工作成倍增加。我曾经最多一次人肉push,拆分了16种人群,编辑了16种不同的文案,虽然辛苦,但得到点击率表现比全量统一push提高了近200%,还是可喜可贺。

需求

通过大量的push分组实验,相同文案对不同用户、不同的场景会有不一样的数据表现,针对性强的个性化文案可以提升不同用户的点击率,文案的个性化写作需求非常明显。

市面上的AI智能文案产品,主要针对商品描述、APP页面展示、新闻类编辑,在push的文案编辑上并没有成熟的产品。AI智能文案在push领域上的使用,可以结合自身业务特点,批量自动生成、嵌入时尚热词、使用个性标签、个性化分发等特性,快速生成个性化文案并针对不同用户完成分发。

文案库建设

文案库的素材主要分为内外两个来源:内部来源是长期运营积累;外部来源则要根据业务确定关键词,根据关键词找到垂类app、网站或微信公众号、搜索引擎等渠道爬取。

利用分类算法,对文案进行打标,将文案按照以下几个维度进行划分,包括文案来源、行业业务、风格、文案场景、功能、使用人群等。

1、短语库建设

利用大量的文案素材,根据规则抽取短语,例如在“我们为辛苦工作的你,准备了一张【超级品质外卖红包】,点击领取>>>”,我们采用正则表达式来抽取短语,得到代表职业人群的描述短语“辛苦工作的你”。

生成的短语最好有一定的广泛性,生成的短语需要具有一定的抽象意义,能表达多个偏好的共同特征,同时又需要避免泄露用户隐私,例如“吃货”可以对应美食、火锅、零食、夜宵等。

短语库需要不断刷新优化,产出包括:热词文案、人群描述、营销词库、广告语、关键词文案、业务词库、行业文案、风格文案、场景文案等类型文案短语。

同时也需要为各短语进行打标操作,方便使用时提取:

业务:如外卖、网购、打车、旅游、美发等(业务太多了,在脑图中省略);

行动:登录、分享、点击、搜索、下单等;

权益:积分、红包、立减、满减、话费等;

用途:折扣、抵扣、充值等;

风格:悬疑、紧张、抒情、诗歌等;

场景:促销、清单、推荐、排行、节假日、天气等

用户画像个性化字段:地域、明星、热点、时间、星座、年龄段等。


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