最近几年各行各业都在向数字化、线上进军，包括营销领域。而数字化营销的发展包括六个方面，这篇文章，作者做了一个简单的解读，供各位参考。

在数字化营销浪潮中，短视频与投放广告，哪一个更胜一筹？品牌营销时，选择哪一个进行投放，会更有优势呢？

AIPLA模型是面向C端用户的一个非常好用和经典的用户生命周期模型，在本篇文章中，作者详细介绍了AIPLA模型的原则和用法，希望能帮到大家。

召回模型是数字化营销业务中的核心环节，它决定了用户能否看到与自己相关的内容，从而影响用户的满意度和转化率。 传统的召回模型通常基于用户的行为数据和内容的特征数据，通过一些简单的规则或机器学习算法，来计算用户和内容的匹配度，然后按照一定的排序规则，向用户推荐最匹配的内容。 然而，这种方法存在一些局限性，比如数据稀疏、内容冷启动、用户兴趣变化等，导致召回效果不理想。 随着人工智能技术的发展，特别是近年来出现的一些人工智能大模型，如GPT-3、BERT、DALL-E等，为召回模型提供了新的思路和方法。 人工智能大模型是指那些具有超大规模的参数和数据的深度学习模型，它们能够在多个领域和任务上表现出惊人的性能，甚至超越人类的水平。 人工智能大模型的优势在于它们能够从海量的数据中学习到丰富的知识和语义，从而实现对用户和内容的深度理解，进而提高召回的精度和效率。 本文将从产品经理的视角，介绍如何应用人工智能大模型实现基于综合分析的召回模型，主要包括基于用户兴趣的召回模型和基于语义理解的召回模型，以及它们在电商、广告营销和用户增长等数字化营销业务中的应用场景和效果。 旨在帮助产品经理和运营人员了解人工智能大模型的潜力和价值，以及如何利用它们来优化数字化营销业务的召回效果。

召回模型是一种在数字化营销中广泛使用的机器学习模型，它的作用是根据用户的特征和行为，从海量的候选物品中筛选出最有可能被用户感兴趣或点击的物品，从而提高用户的满意度和转化率。召回模型的优化是一项重要的工作，它涉及到如何选择合适的召回模型类型，如何设置合理的召回模型目标，以及如何采用有效的召回模型方法。本文从产品经理的视角，介绍了召回模型的定义、作用、类型、优化的意义、目标和方法，并且给出了一些实例和示意图，帮助读者理解和掌握召回模型优化的基本概念和技能。

让我们从一个故事说起，从用户洞察、关系建立、策略制定等方面进行探讨，看看证券公司是否可以像主人公一样做用户运营。

活动作为拉新促活的有效手段之一，一直以来都备受金融机构的重视。但现有的Saas系统较少能满足机构的要求，以及现在前沿的数字人、VR等技术，都给金融机构做活动带来了新的挑战。这篇文章，我们就来分析下这个问题。

零售品牌推进数字化营销已经成为了必然趋势之一，那么，怎么做好数字化营销？关键点之一在于建立自己的私域运营阵地。这篇文章里，作者便做了案例分享和拆解，不妨来看一下。

如何策划新产品的数字化全流程营销方案？这篇文章里，作者将其分为了5个阶段，一起来看看本文分享的关于新产品全面生命周期策略营销的实践建议与心得吧。

结合用户分群、用户标签和用户画像，企业可以增强精细化运营能力，并促进增长。这篇文章里，作者就对用户标签、标签的生产与应用等方面做了解读，一起来看一下。

不仅是网络原生品牌，现在，传统的零售巨头也在尝试DTC零售方式，这是为何？究竟什么是DTC模式？DTC模式又有哪些好处？这篇文章里，作者结合案例做了解读，一起来看一下。

流量策略是指通过各种手段和渠道来吸引和留住用户，提高用户的活跃度和转化率，从而实现业务目标的一系列方法和措施。人工智能大模型是指具有超大规模的参数和数据的深度学习模型，它们能够在多个领域和任务上表现出惊人的智能和创造力，为流量策略的优化提供了强大的支持和可能性。本文介绍如何利用人工智能大模型进行内容策略、广告投放策略、用户体验策略和用户增长策略的优化，以及在这些过程中需要注意的问题和挑战。