Datawhale干货
作者：徐修建，Datawhale成员
《搜广推策略产品经理》 我的新书终于在2023.11.17日正式上线预售，京东首发，前500本为签名版。文末留言送签名版。
本书特色
全面深度覆盖搜索、广告和推荐三大策略应用领域；
49W+字，100+策略方向，100+大厂实战案例讲解（阿里+字节+美团+京东等）；
前瞻性解析前沿AI技术（强化学习+联邦学习+隐私计算）在搜广推领域的应用；
与实践强结合，即学即用，快速落地；
行业专家联合推荐
10位互联网大厂搜广推领域专家+AI咨询领域专家和组织联名力荐。
书籍目录
本书面向的读者
已经在大厂从事策略产品经理工作，希望深入了解AI底层技术和系统化学习策略 知识的人士;
在中小厂从事策略产品经理工作，希望了解先进“搜广推”系统和策略优化方法 的人士;
从事其他产品经理工作，但希望了解更多AI技术和策略知识，未来想从事策略产品经理工作的人士;
从事数据分析、商业化分析等工作，已经具备一定的数据分析能力，希望以后转向策略方向的人士;
从事数据智能化转型咨询工作，希望了解先进的推荐系统和搜索引擎的设计方法 从而更好地为甲方提供解决方案的人士;
从事“搜广推”算法相关工作，希望更多地了解业务，从业务视角出发进行算法 优化的算法工程师;
目前在校，未来希望从事策略产品经理工作，想要为职业生涯做好规划的学生;
任何对策略产品经理工作和AI产品经理工作感兴趣的人士。
我的创作故事
大部分书籍都是特定时代下的产物，本书也不例外。
我在研究生毕业后到第四范式为企业做 AI 咨询，当时基本上所有企业都希望通过 AI 技术来降本增效。随着移动互联网流量红利的逐渐消退，很多企业的C端用户流量已经见顶，它们需要针对现有流量进行更加精细化的运营，提升现有流量的变现和 转化效率，实现企业下一个阶段的持续性增长。同时企业的人力成本不断上升，这些企业 又希望用 AI 来替代人工，降低企业的人力成本。所以当时大量的咨询是与推荐系统、搜索引擎、智能定价和销量预测有关的。
当我因为工作需要希望深入学习推荐系统和搜索引擎相关知识时，发现市面上关于搜索引擎的专业书籍少之又少，关于推荐系统的书籍虽然很多但基本上都是写给技术人员看的，书的内容偏重底层技术，和实际业务存在非常大的差别，对于非技术类的工作人员来 说阅读起来比较困难，即使阅读完以后也不知道如何在自己的工作中运用。当时自己就希望市场上可以有一本面向非技术人员介绍快速搭建推荐系统和搜索引擎，并能结合行业先 进案例来进行持续迭代优化的书籍。
后来我来到互联网公司做商业化广告策略，发现有专门的策略产品经理岗位来负责各个场景的策略优化。对应的岗位有推荐策略产品经理、搜索策略产品经理、广告策略产品经理和反欺诈策略产品经理等。大厂设置这么多细分策略产品经理岗位，也是因为大厂面临着我之前做咨询服务时那些 B 端企业面临的问题，即如何借助 AI 技术来实现降本增效。虽然岗位是策略产品经理，但实际工作中很多时候扮演着需求的对接人和项目经理的角色，因为很多策略产品经理本身对于机器学习和 AI 技术并不是很了解，和算法工程师的沟通只能浮于表面，完全没法参与到整个策略优化当中，并没有发挥出策略产品经理的核心价值。
现在“人人都是产品经理”的时代已经过去了，只懂竞品调研、懂用户分析、会画产品原型的产品经理已无法满足市场需求。AI 时代的产品经理需要懂数据，更需要懂策略优化。未来大量的 C 端产品经理和功能型产品经理需要兼具策略制定和策略优化的能力。这 两年市场上对于策略产品经理的需求越来越大，大厂希望招聘有专业技术背景和算法基础并能够主导策略优化的专业产品经理。中小厂希望招聘有大厂策略优 化经验并能进行各类场景策略构建的经验丰富的策略产品经理。相关岗位越来越多，但是专业人才极度匮乏。目前市面上关于策略产品经理的书籍很少，没有一本结合大厂落地案例进行策略优化的书籍，也没有一本可以全面覆盖三大主流策略场景— “搜索、广告、推荐”的书籍。
从 2020 年开始，我就一直在网上发表关于机器学习、推荐系统和搜索引擎的文章， 2021 年年初，知乎官方编辑找我合作出版一本面向非技术人员科普 AI 的书籍，当时我觉得自己才疏学浅，很难胜任，而且自己也没有那么充足的动力去写一本几十万字的书。一年半以后，2022年9 月，清华大学出版社的编辑邀请我写一本策略产品经理方面的书籍， 此时的我已经积累了较多的行业经验，经过几天思考我就答应了。我决定用一年的时间来 对自己过往经验进行总结，写作一本关于搜索、广告、推荐策略的书籍。既然市场上没有，那么就自己来填补这方面的空白吧。
为什么我可以撰写本书?首先我研究生的专业是数据科学 (data science)，主修机器学习，并以优异成绩毕业。虽然我现在主要做产品策略工作，但之前也做过算法工作，对于工作中常见的算法自己大部分都实践过。研究生毕业回国后，我的第一份工作是以 AI 解决方案专家的身份帮助多家大型零售企业从 0 到 1 搭建推荐系统和搜索引擎，从中积累了 大量的实战经验。我的第二份工作是在互联网行业做商业化广告，将自己之前的搜索、推荐经验结合到广告业务中，同时积累了大量商业化的经验。至此，关于“搜广推”三大场 景我全部实践过，有着丰富的策略设计和后续策略优化经验。本书通过通俗易懂的语言和 生动形象的案例为大家介绍底层的 AI 技术，让大家在工作中和算法工程师的沟通更加顺 畅。同时本书还介绍了先进的策略体系和优化经验，为大家后续工作中的持续迭代优化提 供指导性建议。
自 2022 年 10 月 1 日正式动笔到成稿大约用了一年时间，在这一年时间里，几乎所有的节假日和下班后的时间我都在不停地思考、学习和创作，这期间也对自己的策略体系和 知识进行了重塑和迭代。为了向读者分享更多行业前沿的技术应用和实际落地案例，我咨询了多家互联网大厂的专业人士，也阅读了大量文章。创作的过程也是倒逼自己成长的过 程。如果本书可以对读者的工作或者求职有所帮助，那么这些付出都是值得的。
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