内容页面个性化展示的最佳实践：使用人工智能大模型，三个行业案例教你如何做到

摘要

本文介绍了如何利用人工智能大模型来优化内容页面的个性化展示，从而提高广告营销的效果、用户流程和平台及内容发布者的收益。本文以三个不同行业的案例为例，分别是电商、新闻资讯和视频平台，展示了人工智能大模型在内容页面个性化展示方面的应用和价值。如果你想要了解更多关于人工智能大模型在数字营销和智能营销领域的应用和原理，请关注作者的个人号“产品经理独孤虾”（全网同号）中的专栏《智能营销—大模型如何为产品与运营经理赋能》。

在数字化时代，内容是吸引和留住用户的重要手段，内容页面的展示方式直接影响了用户的体验和满意度，进而影响了广告营销的效果、用户流程和平台及内容发布者的收益。那么，如何优化内容页面的展示方式，使之能够适应不同用户的喜好和需求呢？传统的方法是通过人工或者规则的方式来设计和调整内容页面的各个元素，如页面配色、页面模块显示、页面布局和个性化的行间距、字间距、字体字号以及导航栏目的样式等，但这种方法存在很多问题，如效率低、成本高、难以满足千人千面的用户需求等。那么，有没有更好的方法来优化内容页面的展示方式呢？答案是有的，那就是利用人工智能大模型来实现内容页面的个性化展示。那么，什么是人工智能大模型，它们是如何在内容页面个性化展示方面发挥作用的呢？本文将为你揭晓这些问题的答案。

电商行业应用案例

电商是一个典型的内容页面个性化展示的应用场景，电商平台需要根据不同用户的购物需求和喜好，为用户推荐最合适的商品和优惠活动，同时也需要根据不同商品的特点和场景，为商品设计最吸引人的页面展示方式。电商平台可以利用人工智能大模型来实现这些功能，例如：

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• 利用自然语言处理大模型和视觉处理大模型来分析和理解用户和商品的特征，如用户的购物历史、偏好、意图、情感等，以及商品的类别、属性、评价、图片等；
• 利用多模态大模型和推荐系统大模型来匹配和推荐用户和商品的最佳组合，如根据用户的特征和场景来推荐最适合的商品和优惠活动，以及根据商品的特征和场景来推荐最适合的用户和购买时机；
• 利用视觉处理大模型和多模态大模型来生成和优化商品页面的各个元素，如根据用户和商品的特征和场景来生成和优化商品页面的配色、图片、文字、布局、按钮等。

一个具体的案例是某大型电商平台，该平台是中国最大的电商平台之一，它利用了人工智能大模型来实现内容页面的个性化展示，从而提高了用户的购物体验和满意度，以及平台的销售额和收益。该平台使用了自然语言处理大模型和视觉处理大模型来分析用户和商品的特征，如用户的购物历史、偏好、意图、情感等，以及商品的类别、属性、评价、图片等；使用了多模态大模型和推荐系统大模型来匹配和推荐用户和商品的最佳组合，如根据用户的特征和场景来推荐最适合的商品和优惠活动，以及根据商品的特征和场景来推荐最适合的用户和购买时机；使用了视觉处理大模型和多模态大模型来生成和优化商品页面的各个元素，如根据用户和商品的特征和场景来生成和优化商品页面的配色、图片、文字、布局、按钮等。该平台的内容页面个性化展示的效果和收益是显著的，根据该平台的数据，使用了人工智能大模型的内容页面个性化展示的用户，其点击率提高了30%，转化率提高了20%，复购率提高了15%，平均订单金额提高了10%。

延伸阅读：电商平台如何用人工智能大模型打造个性化内容页面

新闻资讯平台应用案例

新闻资讯是另一个典型的内容页面个性化展示的应用场景，新闻资讯平台需要根据不同用户的阅读需求和喜好，为用户推荐最合适的新闻和资讯内容，同时也需要根据不同新闻和资讯内容的特点和场景，为内容设计最吸引人的页面展示方式。新闻资讯平台可以利用人工智能大模型来实现这些功能，例如：

NLP & CVNLP & CV --> ???? & ???????? & ???? --> MM & RSMM & RS --> ???????? --> ???????? --> ???????? --> NLP & CV -->

• 利用自然语言处理大模型和视觉处理大模型来分析和理解用户和内容的特征，如用户的阅读历史、偏好、意图、情感等，以及内容的主题、风格、质量、情感等；
• 利用多模态大模型和推荐系统大模型来匹配和推荐用户和内容的最佳组合，如根据用户的特征和场景来推荐最适合的内容，以及根据内容的特征和场景来推荐最适合的用户和阅读时机；
• 利用视觉处理大模型和多模态大模型来生成和优化内容页面的各个元素，如根据用户和内容的特征和场景来生成和优化内容页面的配色、图片、文字、布局、按钮等。

一个具体的案例是某大型新闻资讯平台，该平台是中国最大的新闻资讯平台之一，它利用了人工智能大模型来实现内容页面的个性化展示，从而提高了用户的阅读体验和满意度，以及平台的广告收入和内容发布者的收益。该平台使用了自然语言处理大模型和视觉处理大模型来分析用户和内容的特征，如用户的阅读历史、偏好、意图、情感等，以及内容的主题、风格、质量、情感等；使用了多模态大模型和推荐系统大模型来匹配和推荐用户和内容的最佳组合，如根据用户的特征和场景来推荐最适合的内容，以及根据内容的特征和场景来推荐最适合的用户和阅读时机；使用了视觉处理大模型和多模态大模型来生成和优化内容页面的各个元素，如根据用户和内容的特征和场景来生成和优化内容页面的配色、图片、文字、布局、按钮等。该平台的内容页面个性化展示的效果和收益是显著的，根据该平台的数据，使用了人工智能大模型的内容页面个性化展示的用户，其阅读时长提高了40%，阅读深度提高了30%，分享率提高了20%，广告点击率提高了15%。

延伸阅读：如何用人工智能大模型打造新闻资讯平台的个性化展示

视频平台应用案例

视频平台是最后一个典型的内容页面个性化展示的应用场景，视频平台需要根据不同用户的观看需求和喜好，为用户推荐最合适的视频和直播内容，同时也需要根据不同视频和直播内容的特点和场景，为内容设计最吸引人的页面展示方式。视频平台可以利用人工智能大模型来实现这些功能，例如：

NLP & CVNLP & CV --> ???? & ???????? & ???? --> MM & RSMM & RS --> ???????? --> ???????? --> ???????? --> NLP & CV -->

• 利用自然语言处理大模型和视觉处理大模型来分析和理解用户和内容的特征，如用户的观看历史、偏好、意图、情感等，以及内容的主题、风格、质量、情感等；
• 利用多模态大模型和推荐系统大模型来匹配和推荐用户和内容的最佳组合，如根据用户的特征和场景来推荐最适合的视频和直播内容，以及根据内容的特征和场景来推荐最适合的用户和观看时机；
• 利用视觉处理大模型和多模态大模型来生成和优化内容页面的各个元素，如根据用户和内容的特征和场景来生成和优化内容页面的配色、图片、文字、布局、按钮等。

一个具体的案例是某大型视频平台，该平台是中国最大的视频平台之一，它利用了人工智能大模型来实现内容页面的个性化展示，从而提高了用户的观看体验和满意度，以及平台的广告收入和内容发布者的收益。该平台使用了自然语言处理大模型和视觉处理大模型来分析用户和内容的特征，如用户的观看历史、偏好、意图、情感等，以及内容的主题、风格、质量、情感等；使用了多模态大模型和推荐系统大模型来匹配和推荐用户和内容的最佳组合，如根据用户的特征和场景来推荐最适合的视频和直播内容，以及根据内容的特征和场景来推荐最适合的用户和观看时机；使用了视觉处理大模型和多模态大模型来生成和优化内容页面的各个元素，如根据用户和内容的特征和场景来生成和优化内容页面的配色、图片、文字、布局、按钮等。该平台的内容页面个性化展示的效果和收益是显著的，根据该平台的数据，使用了人工智能大模型的内容页面个性化展示的用户，其观看时长提高了50%，观看深度提高了40%，分享率提高了30%，广告点击率提高了25%。

延伸阅读：视频平台如何用人工智能大模型实现内容页面的个性化展示

结语

本文介绍了人工智能大模型的概念和特点，以及它们在内容页面个性化展示方面的应用和价值。本文以三个不同行业的案例为例，分别是电商、新闻资讯和视频平台，展示了人工智能大模型在内容页面个性化展示方面的实际效果和收益，从而证明了人工智能大模型在数字营销和智能营销领域的强大能力和潜力。本文只是简单地介绍了人工智能大模型在内容页面个性化展示方面的应用，如果你想要了解更多关于人工智能大模型在数字营销和智能营销领域的应用和原理，请关注作者的个人号“产品经理独孤虾”（全网同号）中的专栏《智能营销—大模型如何为产品与运营经理赋能》。