解读

这道题把候选人放在“商业 KPI 压力”与“用户体验/合规底线”夹缝中，考察三层能力：

1. 对“效果不佳”做量化拆解：是模型指标差？用户感知差？还是合规风险高？
2. 对“广告收入”做拆解：是短期 eCPM 提升？还是长期 LTV 下降？能否用 A/B 量化？
3. 在中文互联网监管（《个人信息保护法》《互联网广告管理办法》）及公司声誉风险下，给出可落地的“数据-模型-产品”闭环方案，而非简单“推”或“不推”。

知识点

1. 算法可接受底线：工信部 164 号文、APP 用户权益保护测评，要求“显著告知+一键关闭+个性化推荐可拒绝”；CTR 下降≥5% 或负向舆情即触发下线。
2. 广告收入拆解公式：广告收入 = DAU × 人均曝光 × AdLoad × eCPM；任何“效果不佳”若导致 DAU 或留存下降，会在 30 天内反噬 eCPM。
3. 灰度实验与因果推断：必须采用“用户级随机+延迟效应检验”判断长期 LTV；若实验组 7 日留存下降 ≥1%，即视为损害用户价值。
4. 数据闭环打法：通过“bad case 聚类→数据回注→模型微调→再评估”两周迭代一次，确保模型指标（AUC、ROC）提升 ≥0.5% 再扩大流量。
5. 合规逃生舱：提前准备“一键下线”开关（≤30 分钟生效）与舆情监测脚本（关键词+情绪值），一旦负面声量占比 ≥5% 立即熔断。

答案

我会用“四步闭环”回应公司要求，既守住用户与合规底线，也最大化广告收益：

1. 量化定义“效果不佳”

   • 拉取近 30 天线上日志，按“模型分位+用户分层”交叉，定位低分位曝光占比；若低分位 CTR 低于基准 15% 以上，即确认为“模型效果差”。
   • 同步监测负向反馈（点“不感兴趣”、投诉、举报），若投诉率 >0.3‰，则叠加“体验差”标签。

2. 设计“带熔断的灰度实验”

   • 随机抽取 5% 用户作为实验组，保持 AdLoad 不变，仅替换该 AI 功能推荐的广告；对照组走原策略。
   • 核心指标：① 7 日留存差值 ≤0.5%；② 投诉率 ≤0.3‰；③ 实验组 eCPM 提升 ≥8%。
   • 预埋“熔断 API”：一旦任一指标触碰红线，30 分钟内自动回滚并通知法务、公关。

3. 两周迭代优化

   • 将实验组 bad case（CTR 最低 20% 样本）回流标注，补充到训练集；采用主动学习+困难样本加权，重新训练模型。
   • 上线前做离线 AUC 提升验证，必须 ≥0.5% 才允许进入下一轮灰度；否则继续迭代，不盲目扩量。

4. 商业沟通与备案

   • 向管理层提交《阶段性决策报告》：含实验数据、合规评估、舆情监测截图及熔断记录，用“LTV 预测模型”证明：若强行全量，30 天后广告收入将被留存下降反噬，最终损失 >短期增益。
   • 若公司仍坚持推广，我会要求书面签字确认“合规风险由业务方承担”，并保留产品、法务、技术三方邮件记录，确保责任边界清晰。

通过以上闭环，既给出“可扩大收入”的路径，也建立“用户价值与合规”不可逾越的底线，体现 AI 产品经理对算法、数据、商业与监管的四重把控。

拓展思考

1. 如果该功能涉及“深度合成”或“算法推荐”备案，需提前 10 个工作日向属地网信办提交安全评估报告，灰度节奏必须与监管备案同步，否则面临 1%~10% 营收罚款。
2. 可探索“会员免广告”策略：将会员用户排除在实验外，既保护高价值用户，又降低负向舆情；同时用会员费弥补广告缺口，实现收入结构多元化。
3. 长期看，应把“效果不佳”转化为技术债项目：建立“广告质量分”仪表盘，每周自动拉取模型漂移、用户反馈、监管通报，纳入 OKR，避免再次陷入“收入优先”单线程决策。