大手メーカーのソリューションは常に正しいのでしょうか?アルゴリズムを使用すると、必然的に高度なものになるのでしょうか?

まずは写真から？

背景

まず、まだ本を読んでいない読者のために、広告シナリオの前に製品選択の問題点を簡単にまとめておきます。

（１）ユーザー視点：xxプラットフォームで商品を宣伝・販売したいが、プラットフォームによって結果が大きく異なり、体験を再利用できないため、どの商品の宣伝にお金をかけるべきかわからない。経験以外の指導が必要です。

（２）プラットフォームの観点：お金を使うのはお父さんたちです。経験不足により広告の成果が悪かった場合、父親たちは自分自身を責めるのではなく、私たちのプラットフォームを責めるでしょう。その結果、彼らは私たちのプラットフォームでの広告にお金を使うのをやめ、私たちには何も残らないことになります。

上記の問題点に基づいて、私が本で提案する解決策は、発売前に製品選択ダッシュボードを提供し、定量的な方法で直接ユーザーにこの製品を試して発売することを提案することです (下の図を参照)。

「いくつかの考え」

おそらく、このボードは今では目立たないと思われるかもしれませんが、プロジェクトの実践では、常に次の 2 種類の問題に遭遇します。

（１）他の大企業がそのようにやっているのに、なぜ私たちは違うやり方をする必要があるのでしょうか？

（２）なぜアルゴリズムモデルを直接使用して製品を選択しないのか？

質問（１）に関して、私は次のように言いたい。

まず、世界はただ一つの巨大な間に合わせのチームであるということを常に覚えておいてください。他の大企業がそれをやっているとは思わないでください。彼らは本当によく考えて熟考したからです。それどころか、市場に出回っている多くのものが互いにコピーされているのをよく目にします。何度もコピーしていると、この形式は主流の考え方の産物であり、誰もがこのようにデザインする理由を持っているに違いない、などと自然に考えてしまいます。私は常に独立した思考を大切にしています。たとえ間違った道を歩んだとしても、貴重な経験は必ず自分のものになります。

次に、コピーするときには、自分がいる段階が同じかどうかも考慮する必要があります。製品の選択を例に挙げてみましょう。真似できるのは0-1段階をクリアし、相当の広告データを蓄積している人たちばかりですが、あなたが直面している状況はそんなものでしょうか？コピーしたい場合、多くの場合、0～1 の製品を選択する必要があります。現時点では、プラットフォームには十分な広告データが蓄積されていません。発売された製品は販売されている製品のほとんどをカバーするのに十分ではありません。他者をそのままコピーし、広告データを使用して製品選択を支援すると、いくつかの製品を選択したり選択を切り替えたりすることになり、局所的な最適解を繰り返し選択することになり、これはグローバルな最適解とはまったく異なります。

質問（２）に関して、私は次のように言いたい。

多くの場合、一文でわかりやすく説明できる方法が最善です。製品の選択を例にとると、この問題は人間の言語で明確に説明できます。

まず、次のような質問について考えてみましょう。長期的には自然な売上が非常に悪いが、トラフィックを購入するためにお金を費やした後は効果が非常に良い製品はありますか?極端な例も排除されないが、良い商品は自然と売れていくものと思われる。広告は増幅装置であり、運命を変える魔法の武器ではありません（ここでは、さまざまな深くパッケージ化されたブランド広告については議論せず、パフォーマンス広告についてのみ説明します）

第二に、初期の広告データの範囲が不十分な場合、ローカル最適ソリューションを回避するために、eコマースの販売データにさらに依存することがよくあります。では、特定のプラットフォームではどのような製品がよく売れるのでしょうか?私たちの論理は次のようになります。とてもシンプルなので、写真を見るだけでも十分で、あまり文章での説明は必要ありません。

最後に、現時点で対応するデータがあるかどうかを確認するだけです。ある場合は、直接使用してください。そうでない場合は、代替手段を見つけて、後続の反復およびアップグレードでこの製品選択ロジックを置き換えます。もちろん、アルゴリズムモデルに関しても！私たちは、高度で複雑なものを拒否するのではなく、現地の状況に応じて、実際的な方法で現在の問題を解決したいだけです。広告される製品の規模が十分に大きく、データの範囲が十分であれば、アルゴリズムの威力はより簡単に明らかになるでしょう。