2025.6 – 2025.12 · 北京
字节跳动 · TikTok
AI 搜产品经理
通过大模型能力重塑 TikTok 搜索体验，围绕 AI 卡的意图识别、视觉满足、排序混排与溯源交互做系统性优化。我负责界定 AI 卡的适用范围、搭建对应的评测体系并与算法共建策略，覆盖从下发、排序到溯源的全链路；同时把大规模用户反馈原声结构化，转化为明确的产品与策略迭代方向，推动多项策略在全球市场上线。
双 90%意图识别准召+11%混排卡片 CTR+300%溯源 CTR
我负责什么
负责 AI 搜索卡的适用范围界定、评测体系搭建与算法策略共建，覆盖从下发到排序到溯源的全链路体验。
意图识别
- 基于随机 query 标注界定出卡增益场景，梳理细分意图并沉淀标注测试集，设计意图识别评估框架。
- 百科实体方向采用站外百科 + 大模型知识 + 站内视频结合的内容策略。
- 意图识别准确率与召回率提升到双 90%。
视觉满足与排序
- 定义配图与视频场景、对齐视觉评测标准并系统优化配图 prompt，端到端满分率提升到 70%、误伤率降到 10%。
- 设计轻量化双列混排样式并参与制定混排卡评测体系，策略在全球市场上线，AI 卡覆盖率 +6%、卡片 CTR +11%。
溯源交互优化
- 结合大型问卷、用户原声与竞品分析重新设计溯源，外露权威来源与域名、区分站内外来源、优化溯源浮层与路径。
- 溯源 CTR +300%。
我的思考
搜索的核心是效率与信任。大模型能提效，但只有让用户看得到来源、信得过答案，这份效率才真正成立。