不懂算法, 如何让产品“智能”起来? ——无算法团队的产品经理AI赋能(上)

对于许多没有算法团队支撑的产品经理来说，如何让产品在没有复杂算法的情况下实现“智能”功能，是一个亟待解决的问题。本文将深入探讨如何通过设计精良的规则引擎，为产品赋予“智能”属性，从而在资源有限的情况下实现业务增长。

声明：作者是在职产品经理，文章提到的项目为真实项目，保密要求做了脱敏处理。

我先说结论：在没有算法团队的前提下，一个设计精良的[规则引擎]，就是撬动业务增长最有效的杠杆。

没有之一。

但很多人，尤其是技术背景的同事，一听到“规则引擎”，眼神里就透出三分薄凉，七分不屑

他们的潜台词我都能翻译出来：这不就是一堆if-else的封装吗？

“属于上个时代的产物了，是产品经理为了规避开发自己瞎搞的”

“典型的伪智能，跟真正的AI推荐系统比，就是个玩具”

毕竟在大家的认知里，AI就得是神经网络，智能就得是深度学习

毕竟在开发的认知里，没个算法博士都不配谈个性化推荐

毕竟在老板的PPT里，“基于规则的动态分发”这句话，远没有“AI驱动的智能推荐”听起来更震撼

这些宏大叙事，他们敢讲，我都不敢信

因为我知道，从PPT到现实的鸿沟，需要用真金白银去填补

但但但但但，重点来了。

如果说以前的规则引擎是写死的代码，那么现在，对于没有算法团队支撑的PM来说

规则引擎，就是性价比之王。

为啥？

我就问大家一个问题，对于90%的业务场景来说，需要那么复杂的深度学习模型吗

不好意思，真没有

大部分时候，我们需要的不是一个能预测用户下一秒想什么的算命先生

而是一个能对用户当前行为做出快速反应的金牌销售

所以在绝大多数业务场景下，我们离需要复杂算法的阶段，还隔着十万八千里

可以依靠规则优化的空间，还非常充足

时代变了兄弟们，老板也吃多了大饼

现在老板要的不是论文，是TM的转化率

1.过去偏见：为啥规则引擎总被口诛笔伐

说实话，以前这玩意儿被骂，一点都不冤

要是以前，一个产品经理拿着一堆if-else逻辑，就敢跟老板要几百万预算去做“AI项目”

就凭这股勇气就得被全公司的开发吊起来打

凭啥啊

就凭你会写，如果用户是男的，就给他推剃须刀吗

就凭你会写，如果用户来自北京，就给他推烤鸭吗

这种在代码里写死的逻辑，改一次得求爷爷告奶奶，排期得到下个世纪

一个简单的运营活动想换个Banner文案

对不起，请走研发流程等到你上线，黄花菜都凉了，是吧

这种体验就像你买了一辆“智能汽车”，结果发现它的“智能”就是天热了自动开冷气，天冷了自动开暖气

你想让它放首歌

对不起，请联系4S店进行固件升级

这不叫智能，这叫智障

那时候的规则引擎，就是个鸡肋食之无味，弃之可惜所以大家嫌弃它，太正常了

但问题是现在的规则引擎，它进化了呀

它不再是写死在代码里的“僵尸逻辑”，而是产品经理自己就能在后台配置的积木了

这时候你再说它是if-else那咋了？那咋了？

我一个产品经理，动动鼠标，就能实现：从抖音来的用户，落地页的BGM自动变成最近单依纯最火的“李白”。

凌晨2点还点进来的用户，页面自动切换成夜间主题，并弹出一张夜宵外卖权益券

这事儿，不香吗

2.横向对比：为啥它比“空谈算法”更值得选

有人说，你这不还是小打小闹吗

真正牛逼的公司，都直接上推荐算法了，千人千面

你这最多算“分组群面”

我还是那个道理，方案一样，成本不一样

你去组建一个算法团队，需要多少钱算法工程师的薪水，一个比一个吓人

还有数据标注、模型训练的服务器成本

没个几百万，你连响都听不见

对于很多中小公司来说，这绝对是师出无名的豪赌

但规则引擎，说白了就是个“可视化配置后台”一个中级Java或Go开发，一周就能给你搞出来

它解决的是0到1的问题

是用最小的代价，去验证“个性化”这件事到底能不能给你的业务带来增长

等你用这个看似简单的规则引擎，真的把转化率做上去了把老板的信心打出来了

那时候你再拿着实打实的数据去跟老板说：“老板，你看，我们简单的分组都能提升5%，要是上真正的AI算法，那不是要起飞了？”

那时候，你要人给人，要钱给钱

这，才是一个成熟产品经理该干的事儿先活下来，再谈理想

真的，这套路，百试不爽

3.项目契机：被广告费烧出来的不智能反思

我们有一块是虚拟电商的业务，就拿其中两类举例：手机流量包和会员权益。

每个月，广告部都要在抖音、快手、广点通上烧掉几百万的广告费。

但结果呢？只是堪堪盈利。

我入职的时候，他们面临一个极其尴尬的局面：所有的广告，无论创意素材多么五花八门，最终都指向一个标准的、千篇一律的产品落地页。

尽管他们在落地页上做了非常多的埋点（比如点击率、提交率、单个素材停留时长、表单填写率、成功率等等）

后台也做了非常多的数据分析看板（比如转换漏斗看板、权益领取报表、流量分析看板、页面埋点报表）

可是埋点数据多，也就意味着，千头万绪没有一个明确的优化点

到底是两个页面不同的按钮，还是同一个页面不同的主图带来的转化提升，没法区分

只能按照经验去替换素材，换页面，甚至做大而全的通用页面

可最终还是会有很多灾难性的错配：

在抖音刷到“暑期游戏加速”广告进来的用户，看到的是和商务人士一样的“长途漫游流量包”

他一头雾水，脑子嗡嗡的，下一秒就划走了。

在财经App看到“知识付费会员7折”广告进来的白领用户，看到的却是和学生党一样的“校园特惠流量包”。

她心里绝对无了个大语，觉得我们不专业。

结果就是，我们的落地页跳出率常年高居60%以上

每一天，都有成千上万的用户被广告吸引而来，然后又在第一秒钟，被这个不合心意的落地页给无情劝退。

素材部的同事每次在会议上痛心疾首，说他们的广告素材都快卷出花了，结果全折在了这临门一脚上

那时候我意识到，问题的根源，不是广告创意，而是我们产品页面承接流量的能力

太弱了

4.破局之路：从写死到“乐高式”的规则后台

最开始，我的想法很朴素。我直接拉着运营开会，让他们给我几个跑量一般的链接做个测试。

然后跟开发说：“哥，加个逻辑。如果URL里带了媒体类型=douyin，就把Banner换成那个游戏风的图片，文案也改一下。”

开发人挺好，两天就给我上线了。同一个人群的链接效果立竿见影，抖音渠道的转化率提升了3%

没过几天我正高兴呢，运营同事又来了：“那个，快手渠道我们也想换个素材，还有广点通的……”

我再去求开发。一来二去，开发烦了，我也烦了。

产品迭代文档，变成了一本厚厚的《if-else需求说明书》。

我终于明白，靠人力去维护这种分发的逻辑，是一条死路。

我们需要一个系统。一个能让运营自己组装逻辑的系统。

于是，我花了整整一周时间，设计了一个后来被称为“动态聚合规则引擎”的功能模块。

它的核心思想，就是“万物皆可组件化”。我把落地页拆成了几个核心的“动态内容位”：

槽位1：头图Banner

槽位2：核心文案

槽位3：商品表单

槽位4：动作按钮

然后，在后台，运营可以为每个槽位，创建无数个不同的“内容版本”。比如，商品表单我们可以创建：

版本A：“游戏玩家优选”–主推大流量、低延迟的流量包

版本B：“商务精英套餐”–主推含通话时长、多地漫游的流量包

版本C：“影音会员专享”–主推定向免流的视频App会员权益包

最关键的一步来了：规则配置界面。

这是一个可视化的配置面板，彻底告别了求开发。

我可以在上面像搭乐高一样，创建一条规则：

如果：

a参数等于douyin

ANDb参数包含“game”

那么：

渲染Banner为“版本：热血游戏对战图”

渲染文案为“版本：大神操作，快人一步”

渲染商品为“版本A：游戏玩家优选”

渲染按钮为“版本：立即解锁游戏特权”

这个功能上线的那天，我们运营的同事终于可以根据广告投放策略，实时、动态地去调整落地页了

5.效果复盘：用确定性的增长，撬动不确定的未来

系统上线后的第一个月，我们做了大量的分组实验。

我们针对不同的渠道、不同的人群画像、不同的商品偏好，配置了三十多条精细化的规则。

结果呢？整个落地页的平均转化率，从之前的不到3%，硬生生拉到了4.5%

提升了整整50%

对于月耗百万广告费的部门来说，这意味着每个月实打实地多赚了几十万的利润。

有人可能会说，这不还是“分组群面”吗？离真正的“千人千面”还差得远。

还是那个道理。

在资源有限的情况下，用80%的精力，去解决那80%最明确的问题

这才是产品经理最大的价值。

我们用一个极其简单的、确定性的技术方案，解决了业务当前最痛的、最核心的“流量承接错配”问题。

这，就是性价比。

更重要的是，这个系统为我们未来的智能化，打下了坚实的地基。我们为每一条规则都做了数据埋点，现在我可以清晰地看到：

“抖音游戏”这条规则，转化率是6.2%

“财经会员”这条规则，转化率是5.8%

而那条“默认通用”的老规则，转化率只有可怜的3.2%

有了这些数据，下一步该怎么做，已经不言而喻了

我拿着这份数据报告，在月会上，正式提出了引入“自动化分配”的想法

我们手动的规则已经证明了‘精准匹配’的巨大价值。

现在我们有多条高转化率的规则，但具体给哪条规则多少流量，还是靠我们拍脑袋。

下一步，我们能不能让系统自己去学

自动把更多的用户，导向那些被证明过更牛逼的规则上？

那一刻，我不再是一个空谈AI梦想的PPT产品经理

而是一个手握数据，用确定的收益，去推动公司投入的实践者

这，就是不懂算法的产品经理，在这个时代，最好的破局之路

先用规则，把你能做的做到极致

然后，静待花开