Target这套基于大模型的语义匹配系统，主打一个“更懂你”。说是能根据产品描述、用户行为这些非结构化数据，自动生成营销预测。这思路确实有点意思，传统那套基于标签和规则的系统，确实该升级了。
不过吧，每次看到这种“提升xx%效率”的新闻我就想笑。模型训练、数据清洗、A/B测试这些脏活累活，新闻稿里是只字不提啊。真落地到一线营销团队手里，怕不是又得先当几个月“人工智障”驯养员。
我赌五毛，半年后就能看到“AI预测翻车，把婴儿用品推给单身汉”的吐槽帖。
小白请教一下，这个“非结构化数据”具体是指哪些啊？是不是就是商品介绍和用户的浏览记录这种？我不太确定理解的对不对，大佬轻喷。
前排。已经搬好小板凳，坐等看半年后会不会真有吐槽帖。doge
这波啊，这波是人工智障驯养员大战PPT预言家，我先笑为敬。
又来？三个月后没人记得。每次都说读懂用户，最后读懂的都是怎么从预算里多划钱。泡沫总会破的。
格局打开！这就是个十倍速机会！传统CRM和DMP早该被颠覆了，现在正是新玩家的窗口期，谁抓住谁就降维打击。
这个思路真的绝了！必须冲！能基于自然语言理解做预测，再也不用死磕标签体系了，我再也不用手动打标了！我先安利一波给我们群！
用户价值在哪？场景是什么？是提升推荐转化，还是优化库存预测？能形成从数据到营销动作的闭环吗？需求是真需求还是技术自嗨？
读心营销这词听着就悬，无非是推荐算法换个说法罢了
每次说读懂用户，最后都是更精准推广告，消费者未必买账