推荐策略产品经理（J101167）

优缺点分析

角色解读

• 深耕搜索推荐领域，成为策略产品专家，负责更核心的搜索流量与商业变现产品
• 横向扩展至百度其他AI产品线（如智能助手、内容推荐），或向产品管理方向晋升
• 积累大模型应用经验，可转向AI产品总监或创业方向
• 负责百度搜索推荐产品的整体规划与设计，持续优化query推荐策略以提升用户体验和搜索规模
• 深入分析用户搜索行为数据，制定用户留存增长策略，并通过A/B测试验证效果
• 与算法、运营等团队紧密协作，推动策略从方案到落地的全流程，并跟踪效果持续迭代
• 跟踪行业搜索与大模型技术趋势，探索AI搜索新方向，推动产品创新
• 扎实的搜推策略产品经验，熟悉推荐系统、用户增长等核心方法论
• 出色的数据分析能力，能独立完成数据监控、问题定位与效果评估
• 强大的跨团队协作与沟通能力，善于推动复杂项目落地
• 对AI搜索和大模型应用有深入了解或浓厚兴趣，能快速学习前沿技术

申请策略

• 关注百度搜索产品最新动态，面试时能提出有针对性的优化思路
• 了解百度企业文化，强调自驱力和抗压性
• 突出搜推策略相关项目经验，尤其是用户增长、推荐效果提升的成功案例
• 量化展示数据驱动成果，如提升点击率、留存率等具体指标
• 强调跨团队协作和复杂项目推动能力，可列举牵头多部门合作的事例
• 如有大模型或AI相关经验，务必重点呈现
• 补充学习大模型应用知识（如Prompt工程、RAG、Agent），了解百度文心等产品
• 强化数据分析技能，熟练使用SQL、Python及可视化工具

面试指南

• STAR法则：清晰描述情境、任务、行动、结果，用数据证明效果
• 分析问题：先明确问题定义，再分维度拆解（用户、数据、技术），提出假设并验证
• 协作思路：强调目标对齐、定期同步、建立反馈闭环
• 请介绍一个你负责的搜索推荐策略项目，从目标、方案到效果全流程
• 如何定义和衡量搜索推荐的质量？你会选择哪些指标？
• 假设搜索推荐点击率下降，你会如何排查和定位问题？
• 你如何看待大模型对搜索推荐产品的影响？有没有具体的应用想法？
• 如何与算法团队高效协作，确保策略顺利落地？