2.1 产品运营分析

要成为一名优秀的推荐算法工程师，首先要具备合格互联网产品经理的素质。任何一个成功的APP都会有自己核心的产品功能和差异化的受众定位，比如百度的“信息搜索”、微博的“社交媒体”、今日头条的“新闻资讯个性化分发”等，并且APP的商业模式经历了市场竞争的初步考验后，在自己的产品内形成了稳定、正向的生态环境。从产品经理的视角，推荐算法工程师首先要做的是熟悉和理解产品，可以从两个角度出发，一个是用户角度，首先成为产品的“重度”用户，感受其核心功能和用户体验的流畅度，另一个是从商业逻辑的角度去理解它的运营模式、产品定位、商业化逻辑。有了产品经理视角的初步认识后，再用数据化运营的思维进一步解构产品，挖掘产品痛点和增长点。

在移动互联网“注意力”经济的驱动和竞争环境下，任何信息流产品的首要目标一定是尽可能地掌控用户的“视线”，因此信息流产品的核心指标一定是DAU和用户时长（或者电商的GMV）的共同增长，因为这分别代表了产品的用户规模和消费深度。但无论是用户规模还是消费深度，首先，这两者的增长都是长期积累后逐步提升的结果，而不是通过某几轮的算法优化或者一两次的产品迭代一蹴而就的，其次，这两者的增长都是产品运营、内容生产、营销推广、推荐算法等共同协作下的成果，推荐算法在其中起到的主要作用是用户需求匹配度的优化和内容分发效率的提升。因此，为了推动推荐算法对产品核心指标的持续增长，通常会对产品做系统性的全面分析和周期性分析，以针对性地找到用户需求匹配度、内容分发效率可以优化的线索。