Top-K排序与灰度精准投放

Top-K排序与灰度精准投放是用户增长与营销优化方法论中的第三个环节，通过Uplift建模的预测结果实现高效率的资源分配。

用户排序策略

1. 基于uplift_score排序

   • 按照Uplift建模计算的增益分数从高到低排序
   • 选择uplift_score > 0的用户，即预计干预会产生正向效果的用户
   • 或者选择Top-K（如前10%、20%）的高分用户

2. 动态K值确定

   • 结合日预算限制
   • 设定ROI阈值
   • 保证触达人群不超出资源约束

灰度投放设计

即使在精准推送阶段，仍需保留部分对照组（通常为30%-50%），原因：

• 防止模型过拟合
• 避免估计偏差
• 持续验证模型效果
• 为AB回流闭环与迭代优化提供数据基础

评估方法

投放效果可通过以下方式可视化评估：

1. Qini曲线

   • 横轴：累计接触人数百分比
   • 纵轴：累计增量转化量
   • 曲线越陡峭说明排序越有效

2. AUUC指标

   • Area Under the Uplift Curve
   • 代表整体模型的排序效果
   • 详见Uplift模型评估指标

3. Uplift Decile分析

   • 将用户按预测uplift值分为10个桶
   • 观察实际uplift值是否呈单调递减趋势
   • 验证排序的有效性

优化技巧

• 结合用户增长-实战技巧中的冷启动策略
• 考虑使用多臂Bandit进行多目标优化
• 控制资源分配的公平性，避免资源集中于少数高价值用户

精准投放是提升营销ROI的关键环节，通过科学方法减少不必要的资源浪费。