AI驱动电商广告推荐：阿里妈妈黄金时代给新零售的启示

2014年前后，淘宝的“猜你喜欢”从一两百万用户起步，到2017年日活过亿，成了电商行业最具代表性的推荐产品之一。很多人只看到前台页面的“无限刷”，却忽略了背后更关键的一点：电商广告的增长，不是靠多卖几个坑位，而是靠更聪明地分配流量。

这也是为什么吴泳铭在接任后把“用户为先、AI驱动”摆到台面上——电商的竞争早就从“谁有更多流量”变成“谁能更高效地把流量分给对的人、对的货、对的时机”。我一直认为，电商与新零售的AI落地，最先见效、最能持续产生现金流的地方，往往就在广告推荐与智能投放。

阿里妈妈的“黄金时代”，本质上是一段关于“算法如何把商业化做得更像产品、把投放做得更像运营”的历史。把这段历史拆开看，对今天（2025-12-19）正在做大促复盘、筹备年货节与春节营销的品牌方和零售商来说，仍然非常实用。

从“三架马车”到无线推荐：电商广告为什么会被AI改写

电商广告的核心矛盾很简单：同样的曝光，给谁、在什么时候给、以什么价格给。早期依赖规则与人工运营时，这三件事靠经验堆出来，效率低且容易顾此失彼。

阿里早期商业化产品形成“三架马车”：

• 直通车（CPC）：解决“明确搜索意图”的商业化
• 钻石展位（CPM）：解决品牌曝光与大流量资源位售卖
• 淘宝客（CPS）：用成交分佣把“找人卖货”的风险外包给推广者

它们共同把电商广告跑通，但真正让广告进入“算法红利期”的，是移动互联网带来的两件事：

1. 行为数据爆炸：用户在无线端的浏览、停留、收藏、加购、回访频次更高，兴趣更可被刻画
2. 供给形态变化：从搜索结果页，扩展到信息流、推荐页、内容化场景，广告不再只是“插入”，而是“混排与重排”

当推荐成为入口级产品（例如“猜你喜欢”），广告系统就必须升级为“实时学习系统”：它不仅要预测点击（CTR），还要兼顾转化（CVR）、客单（AOV）、长期价值（LTV）与体验指标（如跳出率、投诉率）。这就是AI在电商运营里最现实的价值：把权衡从人脑搬到模型与系统里。

组织与人才：为什么阿里妈妈能把算法做成现金流

很多公司学推荐、学投放，最后学成“论文很好看、业务没起色”。原因往往不是技术不够，而是技术与商业目标的耦合太松。

阿里妈妈在那段时间形成了一个很关键的结构：

• 推荐、定向、搜索等算法线，与商业化产品目标强绑定
• 由于广告能直接带来收入增长，算力与资源投入更容易被批准
• 通过算法委员会建立人才标准与训练体系，让算法从“少数人的手艺”变成“可复制的生产能力”

这对新零售尤其重要。线下零售、即时零售、私域电商常见的痛点是：

• 数据割裂（门店、到家、会员、导购、内容渠道不通）
• 投放目标混乱（既要拉新又要清库存，还要做会员复购）
• 预算分散、测试周期长

阿里妈妈的经验说明：先把“能直接产生现金流的场景”做成增长飞轮，再反哺更长期的体验与品牌指标，组织才有持续投入AI的底气。

观点很直白：如果你的AI项目不能在一个季度内讲清楚“能省多少钱、能多赚多少钱”，它大概率会在资源竞争中输掉。

从MLR到DIN：广告推荐算法升级到底解决了什么问题

电商广告推荐的“难”，不在模型名字，而在数据特点：

• 特征高维稀疏（商品、店铺、类目、价格带、地域、时间段）
• 用户兴趣多峰且随时间漂移（今天看羽绒服，明天看火锅底料）
• 供给侧变化快（上新、断货、价格波动、活动节奏）

阿里妈妈黄金时代的两类思路，对今天仍然成立。

MLR：从“人工特征工程”走向“自动学习组合模式”

MLR（mixed logistic regression）的价值可以用一句话概括：让模型在原始空间里学到非线性组合关系，减少人手工拼规则的成本。

对投放侧的直接意义是：

• 更少依赖“运营写规则”决定谁该被曝光
• 更快完成对新品、长尾类目的建模
• 更稳定地提升CTR与RPM（文章中提到在主要场景CTR和RPM均有20%以上提升）

如果你在做新零售广告系统（或私域推荐），可以把MLR类思想理解为：把“人设标签/人群包”的部分能力，迁移到模型自动发现的特征交互上。

DIN：把“用户兴趣”从一个向量，变成“随场景动态激活”

DIN（Deep Interest Network）的关键，是承认“用户兴趣不是一个固定画像”，而是会被当前商品、场景、时段激活。

落到业务语言里，它解决了三个常见问题：

1. 同一用户在不同品类下表现差异巨大：用动态兴趣权重，而不是一套画像打天下
2. 历史行为利用率低：把用户行为序列的“相关性”学出来，而不是简单统计次数
3. 推荐与广告融合更自然：广告不是硬插，能以更接近自然推荐的方式参与排序

对线下零售的启发也很现实：门店周边即时需求强、时段特征明显（早餐/下午茶/夜宵），DIN类的“场景激活兴趣”思路，比静态会员标签更有效。

新零售与品牌方怎么把“AI广告推荐”落到可执行的动作

把阿里妈妈的故事转成可操作方法，我建议用“四步走”，尤其适合2025年末做年度预算与2026年增长计划的团队。

1）先选一个“能闭环”的目标：用指标把争论结束

推荐/广告最怕目标不清。建议优先从以下三类中选一类作为主目标（不要全都要）：

• 增收类：GMV、ROI、RPM、LTV（适合预算充足、追增长）
• 提效类：获客成本CAC、转化成本CPA、库存周转天数（适合经营压力大）
• 体验类：负反馈率、投诉率、复购率（适合品牌升级、做长期）

实践里我更推荐：主目标一个 + 护栏指标两个。例如“ROI为主，投诉率与跳出率做护栏”。

2）搭一条“最短数据链路”：先让数据能用，再谈大模型

新零售AI项目常见误区是先上大模型、先谈智能化，结果数据连不起来。最短链路通常包括：

• 用户：匿名设备ID/会员ID统一
• 商品：SKU、类目、价格、毛利、库存、到货时效
• 行为：曝光、点击、加购、到店核销/到家签收、退款
• 场景：门店位置、时间段、天气（可选）、活动标签

有了这条链路，CTR/CVR/复购等基础建模才能稳定。

3）用“分桶实验”管理组织风险：让升级可被验证

阿里内部通过分桶PK决定业务归属，本质上是一种成熟的实验文化。对品牌方与平台运营来说，分桶实验能解决两件事：

• 避免拍脑袋：用统计显著性决定是否扩大
• 降低切换成本：旧系统与新模型并行，风险可控

最实用的做法是：先在一个类目、一个城市、一个渠道做A/B，周期至少覆盖一个完整周末。

4）把“投放”当作供应链的一部分：广告要为库存和履约服务

新零售的难点在履约。广告推荐若只追CTR，可能把库存打爆或把缺货商品推成“差体验”。建议把以下约束显式纳入排序：

• 库存与安全库存
• 履约时效（30分钟达、次日达、门店自提）
• 毛利与促销预算
• 售后风险（易退货品类）

一句话：广告系统不是流量机器，是经营系统。

2026年趋势判断：AI驱动的广告推荐会走向“经营智能”

阿里妈妈黄金时代证明了：当算法把投放效率提升到一个阈值后，商业化收入会呈现“系统性增长”。但2026年的竞争重点，我更看好三条：

1. 从CTR时代转向“利润与长期价值”：只追点击的优化会被淘汰，利润率与复购将进入主目标
2. 推荐、广告、内容的边界继续消失：商品信息流、短视频种草、直播间承接会形成统一排序框架
3. 线上线下同价同权的全域投放：门店库存、商圈热度、到家运力会成为广告出价与分发的关键特征

对“人工智能在电子商务与新零售”这条主线来说，广告推荐是最值得优先投入的模块之一：它既能快速带来增长，又能倒逼数据与组织走向标准化。

如果你正在做的事情是：电商增长、私域投放、即时零售运营、或门店数字化升级——不妨把问题换个问法：你的流量分配机制，是否已经从“人定规则”变成“AI在约束下自动学习”？

下一步要做的并不玄学：选一个闭环目标，打通最短数据链路，做分桶实验，把经营约束塞进排序。跑起来，你就会看到差异。