解读

面试官问“模型在不同获客渠道的泛化”，核心想验证三件事：

1. 你是否把渠道差异当成独立变量，而非简单合并数据；
2. 你是否能用因果推断思路区分“渠道本身”与“渠道带来的用户差异”；
3. 你是否能把评估结果翻译成运营可落地的预算、人群与内容策略。
   在国内真实业务里，渠道=抖音信息流、快手金牛、腾讯广告、阿里UD、小红书种草、私域裂变、线下门店扫码等，流量属性、回传深度、数据合规要求完全不同，模型必须证明“在A渠道训、在B渠道推”依然稳健，否则就会出现“今天ROI 1.8，明天0.6”的翻车现场。

知识点

1. 渠道级特征工程：把“渠道”从单一维度拆成流量来源、创意样式、回传窗口、出价方式、深转事件五维向量，避免用“channel_id”一维粗暴编码。
2. 群体稳定性指数（PSI）：计算训练集与每个渠道推理集在模型分分布上的PSI，>0.1即触发预警，先定位是特征漂移还是标签漂移。
3. 因果加权采样（IPW）：用倾向得分反向加权，把“渠道自然筛选”带来的用户偏差抹平，验证模型在“同质人群”上是否依然排序正确。
4. 时间序列交叉验证（Rolling Window）：按“训练集→未来一周→未来两周”滚动，看分渠道AUC、GAUC、ROI曲线是否同步下降，排除“节假日效应”伪泛化差。
5. 运营可解释指标：除AUC外，必须输出TOP30%高分段的渠道召回率、LTV7回收率、单用户边际成本（mCAC），让渠道投手一眼看懂“能不能加预算”。
6. 合规红线：国内iOS14.5+安卓隐私政策双杀，IMEI/IDFA回传缺失率>40%的渠道，要先做联邦校准或后置转化建模（PCM），否则评估结果失真。

答案

我会用“三层漏斗+双重验证”框架，两周内给出结论：

1. 数据层：先拉最近90天数据，把付费投放渠道与自然裂变渠道拆开，按“7天归因窗口+首次触达渠道”硬规则打标，避免重复计算。
2. 模型层：用Wide&Deep结构，Wide侧显式加入“渠道-创意”交叉特征，Deep侧把用户行为序列做Mask，防止渠道id信息泄露；训练时采用Leave-One-Channel-Out交叉验证，每次留一个渠道做测试集，保证“真泛化”而非“随机泛化”。
3. 评估层：
   a) 稳定性：看PSI、KS、GAUC，任何渠道PSI>0.1即触发特征重要性回溯，定位是“客单价漂移”还是“性别占比漂移”。
   b) 效益：把模型分切成十段，计算每段在单渠道的mCAC与LTV7，只有当TOP3段LTV7/mCAC≥1.5且样本量≥1000时才判定“可放量”。
   c) 因果：用IPW+Doubly Robust重新估算 uplift，验证“模型高分用户”是否在任何渠道都显著高于自然转化基准，排除渠道红利干扰。
4. 落地层：输出渠道-预算-人群-素材四象限表，红色区间（泛化差+ROI低）直接降20%预算，绿色区间（泛化好+ROI高）加30%预算并复制创意到同媒体矩阵号。
   两周后复盘，若整体ROI波动<10%且单渠道PSI<0.1，即认为模型在该渠道泛化通过；否则迭代特征、加联邦学习或缩小渠道人群包再测。

拓展思考

1. 渠道生命周期视角：抖音信息流的红利期通常只有6~8周，模型泛化评估必须动态更新，建议把“渠道上线天数”作为时间协变量加入，防止用旧模型打新流量。
2. 创意-模型闭环：国内主流渠道已支持ROI自动出价（oROI），可把模型输出的LTV概率直接回传媒体，跑双盲实验：A组用模型分回传，B组用原始付费事件回传，若A组起量速度+20%且ROI不跌，即证明模型泛化能力被渠道“认可”。
3. 私域泛化：当模型在公域投流表现好、却在企业微信社群掉效时，不一定是模型差，而是转化路径变长（需加好友→发券→小程序成交），此时应把延迟转化窗口从7天延长到30天，并用Survival Model重新校准，否则容易误判为“泛化失败”。