产品经理面经

(由于面试官清楚换量机制，不再介绍背景)(任务)极速版激励系统需低成本快速实现DAU增长，因此和外部APP的激励系统进行换量合作。(结果)在ROI无明显降低的情况下，实现了2个月内激励系统70W+的归因DAU增长。

通过换量渠道首次启动带来的DAU约为xx万。

评估峰值约xx万。一是现在的量级由什么组成，二是扩量的上限由什么制约。现在的换量DAU组成:xx极速版等贡献了最多的量级，其余APP量级相对较少，因此换量量级受外部APP规模影响大。扩量的瓶颈:现有合作方扩量难:导出的量级基本到了上限，因此无法让xx极速版等合作方加大导入量级。剩余合作方量级小:待合作的APP大多本身DAU较小，激励系统渗透率更低，因此即使和对方合作，导入量级也不大。集团内赛马:由于换量去重机制，在集团内需和主板等其他APP进行资源分配。ROI限制:因换量任务列表有限，新的导出任务加入时，用户可能不会做完所有换量任务，导致边际效益递减。

换量任务的供给:与新的外部APP合作，从而引入更多换量任务。换量任务的曝光:优化换量任务排序和任务系统设计(如每日弱提醒等)。换量任务的CTR(完成率):提高换量任务整体激励、首次换量激励等。

主要会带来两个问题：换量任务列表冗长，导致任务整体的曝光和CTR下降；任务成本提高且任务之间互相干扰，导致发放奖励带来的支出上升或广告任务收益降低，从而降低了ROI。解决办法：任务优先级评估：如各类任务中，ROI最高的广告任务优先，换量任务次之，功能体验任务最后；换量任务中，量级较大的导出任务优先，量级较小的次之。不断地做AB测试:尝试不同排序因子和奖励曲线来做trade-off得到正向收益(拆东墙补西墙的艺术)

略低于自然流量用户的ROI，因为端内奖励金额相对xx极速版等APP较低、换量用户商业价值较低、粘性较差等原因，但整体仍为正收益(ROI>1)

约xx。通过对导入用户和导出用户的device_id进行圈选，和大盘对照组用户进行对比

对导出用户，会通过AB实验来设置开放换量任务的流量比例，通过观测AB实验中的实验组和对照组确认导出用户的ROI变化情况，导出用户的ROI为xx，DAU为xx。对导入用户，则会通过身份标识确定导入渠道，将{换量对照组∩导入用户}作为实验组，{换量对照组\导入用户}作为对照组进行比较，从而确认导出用户和导入用户的商业价值间的区别，导入用户的ROI为xx，DAU为xx。综合这两类用户的DAU和ROI情况，与大盘对照组相比，可以得出换量用户的ROI和大盘delta_ROI情况。(再找补一句)在当时的扩量背景下，一般综合ROI必须为正(>1)，delta_ROI可以允许略负(<1)

C端样式强化：例如通过一次性界面调整、任务提示弹窗的手段来激活 策略调优：提高这批用户首次任务奖励；优化签到任务、广告任务奖励曲线等

引入以上承接手段前，xx秒；引入以上承接手段后，xx秒

承接弹窗和奖励曲线优化通过了AB测试并成功推全，但ROI收益仅为略正

用户习惯:在关键流失节点(如3日、7日)加大奖励 优化样式:如加强动效和音效、直接显示金额等手段 个性化吸引:给新用户设置专属福利任务；基于用户在端内浏览兴趣，结合AIGC模块推送个性化任务列表等

在任务系统中引入AIGC和轻量游戏化设计提升交互体验和趣味性 在内容生态上引入新的头部创作者(如明星、游戏主播)来破圈，吸引年轻用户

以酒旅助手项目为例，讲述了在缺乏算法资源+时间紧任务重时，如何通过搭建Workflow、优化内容评测机制、利用本地开发环境等方式，自主解决了AIGC的质量和效率问题。

AI相关和策略相关的工作很顺手，学习曲线平稳。不顺手的地方在于初期容易陷入技术实现和指标，忽视用户真实需求，后续通过加强用户调研来改善。

在酒旅助手项目中，通过分析用户点击偏好，发现了“目的地适宜游玩天数”与“旅游路线供给天数”之间的Gap，从而推动了旅游路线供给优化和推荐策略调整，实现了CTR和用户停留时长的提升。

内容推荐机制:推荐算法可能导致信息过载和焦虑(如过度推送秋招内容)。商业化与用户体验冲突:广告与原生UGC内容混淆，削弱了用户的整体信任感。

对用户、内容分层，利用AI提升打标效率和精准度，从而提高内容推荐的匹配成功率。根据用户实时行为和长期兴趣动态调整推荐策略。

先提到之前实习的复盘，指出在任务列表本身直接应用AIGC意义不大。再提出自己的一些想法，即更可行的方向是：用AI分析用户全站行为以洞察真实需求，优化策略；设计UGC活动，利用AI对内容打标，让用户参与审核(类似小美评审团)，同时给予激励；利用AI对用户画像更细的分层和聚类，提升奖励发放和任务推荐的精准度。