策略产品区别于算法的价值点
对于很多策略产品或算法工程师刚入门的同学而言，一定会有一个疑问，为什么一个公司有了算法工程师，甚至已经由算法工程师在公司产品内搭建了搜索或推荐系统，还需要再招聘策略产品经理。同样的我也有这样的疑问，基于这个疑问我整理了下我的想法和见解，供大家参考。
我认为算法工程师和推荐策略产品经理的核心区别在于：算法工程师关注“如何做”，后者关注“为什么做、做什么”以及“价值衡量”。
即使已经有了算法工程师团队，招聘推荐策略产品经理不仅不是冗余，反而是推荐系统从“技术驱动”走向“业务和价值驱动”的关键一步。这标志着一个团队对推荐系统的理解进入了更成熟的阶段。
下面我将以一个表格的形式，对比算法工程师与策略产品的角色定位，以便大家能够清楚的看到两者的区别。
一、策略产品与算法工程师的角色定位差异
| 维度 | 算法工程师 | 策略产品经理 |
|---|---|---|
| 核心目标 | 技术最优：追求模型的精准度（AUC, GAUC）、新颖性、多样性等技术指标。 | 业务价值最优：追求用户满意度、留存率、CTR点击率、CVR转化率、时长、GMV等业务指标。 |
| 工作焦点 | 关注如何做：如何设计及优化模型、处理特征、优化排序，让算法更高效、更聪明。 | 关注做什么和为什么做：明确推荐系统要达成什么目标，当前推核心问题是什么？应该优先优化哪个方向？为什么要调整这个策略？ |
| 思维方式 | 技术思维、工程思维、数据驱动。 | 用户思维、商业思维、价值驱动。 |
| 产出物 | 算法模型、特征工程、实验代码、技术报告。 | 策略方案、业务需求文档、数据分析报告、策略评估方案、AB实验方案。 |
👉 简言之：算法工程师解决“如何更准/更聪明地推荐”，产品经理解决“应该推荐什么、为谁推荐、推荐的目标是什么”。
二、策略产品的关键价值
策略产品相比于算法工程师，策略产品的价值主要体现在以下几个方面，分别是：
1. 明确问题与目标：从业务目标到技术问题翻译官
算法工程师的困境
算法工程师聚焦于如何做，更擅长解决一个被明确定义的技术问题（例如“提升点击率”），但往往不直接面对业务方和用户。他们可能不清楚当前是应该优先优化“新用户的冷启动问题”，还是“老用户的兴趣探索问题”，或是“打压低质内容”？
策略产品经理的作用
策略产品则需要深入业务，通过用户反馈、数据分析、市场分析，挖掘出推荐系统当前最大的痛点，并将其转化为一个清晰的、可被算法团队执行的技术目标。例如：“本季度我们的核心目标是提升新用户次留，因此推荐策略的重点应放在新用户冷启动优化上，具体手段可以包括……”
其他的比如：
- 是优先提升点击率，还是用户停留时长？
- 是否要加入社交关系、热点内容、冷启动策略？
- 如何平衡商业目标与用户体验？
👉 算法可以优化指标，但策略产品经理决定哪些指标值得优化，以及优化的优先级和边界。
2. 策略的体系化的全局观
算法工程师专注于某个模型（如DIN）或某个特征（如用户实时兴趣）的优化。
但一个成熟的推荐系统是多个策略模块（召回、粗排、精排、重排）的复杂组合。
策略产品经理需要拥有系统观，思考整个推荐链路的协同性。例如：
- 召回策略：应该设置哪些召回通道？如何平衡热门内容和长尾内容？
- 排序策略：排序模型的目标（如点击率、时长、点赞率）应该如何设计和加权？如何融入业务规则（如新品扶持、生态打压）？
- 多样性保障：如何避免信息茧房？如何设计探索与利用机制？
策略产品需要基于不同的推荐场景，针对性的考虑更多影响因素，而不仅仅是技术因素：
- 明确推荐场景：首页推荐、相关推荐、热门榜、个性化订阅等不同场景的策略差异；
- 内容策略：如何保证内容多样性、新鲜度、质量过滤、敏感内容控制；
- 用户策略：新用户冷启动、老用户兴趣探索与利用的平衡、用户反馈机制；
- 人为规则与算法模型的协同：例如通过规则控制一定比例的热门内容，或对低质内容进行前置过滤，再交给算法精排。
3. 数据驱动的策略迭代闭环
策略产品需要推动数据驱动的策略迭代的闭环思维。
- 产品经理需要基于用户行为数据、业务数据、A/B测试结果，不断发现问题和机会，推动策略迭代；
- 懂得如何定义关键指标、构造实验、分析结果，并转化为可落地的策略优化点；
- 与数据科学、算法、运营、UI/UX等多团队协作，推动从洞察到落地的全流程。
👉 具体就是问题发现 -> 数据分析-> 问题归因-> 策略假设 -> AB实验设计 -> 效果评估 -> 复盘迭代。
4. 保障用户体验与长期生态
产品经理需要从长期视角出发，制定策略保障用户体验、内容多样性和平台生态的可持续性。
推荐系统如果只追求短期指标（如点击率），可能导致信息茧房、低质内容泛滥、用户体验下降、创作者生态失衡等问题；
比如控制标题党、低俗内容的推荐，扶持优质创作者，引导正向内容消费。
👉 这是超越算法模型、关乎用户体验与产品价值观重要工作，防止算法过度优化带来的负面效应。
5. 策略效果评估
算法工程师更多的是关注算法的离线指标效果评估，如AUC、AOC等，但一个实验的成败，远不止看模型指标。
而一个策略效果，更需要模拟用户体验进行主观策略效果评估，需要结合数据进行AB实验以及进行策略大盘指标监控数据的效果。
而对于AB实验和报表监控的核心指标，不仅要看CTR、CVR、时长等直接效果指标外，还需要关注业务的核心指标（如留存、GMV）和负面指标（如用户负反馈、跳出率）。
同时对于监控的效果，基于综合评估，最终做出决策，决定一个策略是全量、迭代还是放弃。
6. 跨部门沟通与协同
策略的迭代落地需要多方协作，包括算法、数据开发、数据分析、前端、运营、甚至法务（如内容合规）等。
策略产品经理是连接业务、用户、技术的桥梁。
- 向业务（如业务产品、运营）解释推荐的能力和限制，管理预期。
- 向算法工程师清晰传达业务诉求和策略逻辑。
- 推动整个项目团队朝着统一的业务目标前进。
总结
当一家公司的推荐系统从0到1搭建起来后，接下来的挑战就从“有没有”变成了“好不好”和“准不准”。这个阶段，单纯依靠算法工程师的技术驱动会遇到瓶颈，因为技术优化可能无法直接对齐业务增长。引入策略产品经理，实质上是为团队引入一个以业务价值和用户体验为中心的“大脑”，负责指明优化方向、设计策略蓝图、并科学评估投入产出比，从而确保公司在推荐技术上的投入能够最大化地转化为实际的商业成功和用户满意度。
