跨端兼容智能分类模型：一次训练，全平台精准归类

　　去年七月份那会儿，我原以为把分类模型从PC端搬到移动端，顶多调调参数的事儿——毕竟素材类型就那几种，用户行为逻辑也差不多。结果第一天上线，移动端转化率直接掉到PC端的三分之一，后台数据页面转了十分钟圈才加载出来，我盯着屏幕骂了句“这破系统”。销售小张凑过来看，说“哥，你这模型是不是把‘短视频’和‘图文’搞混了？移动端用户刷到图文直接划走，PC端还能多看两秒。”

　　那天下午我蹲在办公室空调出风口底下，把训练数据重新筛了八遍。发现根本不是参数问题——PC端用户点“科技”标签的，有六成会看“手机评测”，移动端用户点“科技”的，八成直接跳去“游戏硬件”。更离谱的是，同一个素材，PC端显示“长图文”时转化率还行，移动端自动压缩成“小图”后，用户连点都不点。我盯着两套完全不同的行为路径，突然想起上周客户说的那句话：“你们总说‘全平台适配’，可适配的是平台规则，还是用户脑子？”

　　其实这事儿早有苗头。五月份那会儿，甲方非要在模型里加“年龄分层”标签，说“年轻人爱看萌宠，中年人爱看职场”。结果训练完发现，PC端35岁以上用户点“职场”的比例确实高，可移动端同年龄段用户，点“职场”的还没点“历史故事”的多——后来才知道，移动端用户刷信息流时，职场内容总被夹在“明星八卦”和“搞笑视频”中间，谁有空看？那天我举着手机给甲方看后台数据，说“您这标签，在PC端是导航，在移动端是路障”，甲方总监挠了挠头：“那…要不咱再训一套移动端专属模型？”

　　可烧了不少钱训了两套模型后，问题更大了。PC端模型在移动端跑，转化率低；移动端模型在PC端跑，点击率高但转化差——因为移动端用户点“低价”素材的多，可PC端用户点“低价”的，八成是来比价的，根本不转化。更头疼的是，每次平台更新规则，两套模型都得重新调。有次某平台改了推荐算法，PC端模型突然把“美食教程”全推给了“健身用户”，移动端模型却把“健身课程”全推给了“吃货”——那周转化率直接腰斩，我盯着后台数据，手机都快捏碎了。

文章配图，仅供参考

　　其实最让我意外的是“优胜劣汰”的逻辑。以前两套模型各自为战，PC端训出来的“职场干货”在移动端没人看，可因为“职场”在PC端表现好，模型还是拼命推；现在跨端模型会把“职场干货”在移动端的表现也纳入评估，发现转化差就自动降权，转而推“职场段子”这种移动端更吃香的内容。上周甲方来看数据，指着“职场”分类下“段子”素材的转化率说：“这…这算职场内容吗？”我耸耸肩：“用户觉得算就算呗——反正转化率比干货高两倍。”

　　现在这模型跑了三个月，最大的感受是“省心”。以前每周要调三次参数，现在半个月看一次数据就行；以前怕平台更新规则，现在规则变了，调调“平台适配模型”就能跟上；最关键的是，不用再跟甲方解释“为什么PC端转化高移动端转化低”了——因为现在只有一个模型，全平台数据一起算，转化高的素材自然多推，转化低的自动淘汰。昨天销售小张还跟我说：“哥，现在客户问‘全平台适配’怎么实现，我就说‘一次训练，自动优胜劣汰’，他们听得一愣一愣的。”

　　不过说实话，我现在也没完全搞懂这模型的底层逻辑。比如为什么有些内容类型在PC端和移动端的表现会完全相反？为什么“历史故事”在PC端转化率一般，在移动端却能排前三？我原以为是因为移动端用户更闲，结果查了停留时长，发现PC端用户看“历史故事”平均停两分钟，移动端用户只停四十秒——可转化率还是移动端高。这事儿我琢磨了半个月，还是没想明白。算了，反正转化率涨了就行，管它呢——下周准备试试把小程序和APP的数据也加进去，看看这模型能不能再“跨”一个端。

（编辑：站长网）

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