简介：本文深入探讨了得物技术团队研发的伯乐流量调控平台，该平台通过精细化流量管理解决突发事件应对、新品新人扶持及实验项目探索等问题，有效提升了运营效率和用户体验，并介绍了其工程链路、技术特点及实际应用效果。
在数字化时代，电商平台面临的流量管理挑战日益复杂。得物，作为国内领先的潮流电商平台，始终致力于通过技术创新提升用户体验和运营效率。近期，得物技术团队成功研发了伯乐流量调控平台，为平台的流量管理带来了革命性的变革。
伯乐流量调控平台的研发，主要基于以下几个核心需求：
突发事件的应对：外部不可抗力、网络热点事件及爆仓等突发事件，对搜索和推荐等个性化流量场景造成巨大冲击。单纯依靠算法模型的学习来适应这些变化，时间上往往不被业务方接受。因此，需要一个能够迅速响应并有效调控流量的平台。
新品/新人扶持：在扶持新品和留存新人方面，新品召回难、个性化分数低导致排名靠后无法曝光，而新人缺少画像也会对推荐效果造成影响。这需要对新品进行加权、对新人进行定向投放，并频繁调整策略。然而，人工变更不仅效率低下，还容易出错。因此，自动化、智能化的流量调控平台成为迫切需求。
实验/探索项目：品类价格带分布控制等探索性实验，需要先小流量定向推送指定商品进行实验，取得一定结果后再进行优化推广。这需要在圈品、圈人、AB实验、数据大盘等多角度进行分析，并频繁调整策略。伯乐流量调控平台能够支持这种灵活的流量管理方式。
伯乐流量调控平台主要由以下几个核心模块组成：
运营配置中心：允许运营人员配置流量规则，指定商品集、人群标签、时间段等条件，进行扶持或打压等操作。
流量服务中心：负责将运营配置的流量规则与在线请求进行匹配，同时串联算法中控、调控商品召回、埋点上报、容灾限流等工作，是调控链路的枢纽。
数据计算中心：负责离线数据的全量更新和在线链路的分钟级统计实时数据。离线数据包括运营配置的商品集、站内基础数据等；在线数据则包括商品的分实验、分策略、分场景实时累计数据等，这些数据为算法中控提供决策依据。
流量算法中控：根据商品特征、用户画像、预估分、目标达成进度及增长速度等系数，实时调整每个被调控品的调控力度。它是整个调控系统的大脑，负责平滑控制和过量熔断等职责。
保障设施：围绕稳定性、问题定位效率等角度建设的基础设施，确保平台的稳定运行。
伯乐流量调控平台的工程链路包括以下几个关键步骤：
离线数据更新：运营配置的流量规则和商品集等离线数据，小时级更新至搜索引擎。
请求匹配：在线请求携带文本query或用户特征trigger来到调控server，调控server根据requestInfo与运营后台推送的plan list进行匹配。
召回与调控：结合生效的策略ID构建query进行调控引擎召回，召回结果配合算法中控产出
实时数据反馈：上游协助埋点的信息同步落盘，实时数仓采集埋点后按照相应规则进行计算，反馈给中控及实时update调控引擎。
独立召回链路：借鉴广告体系的独立召回链路，确保调控链路召回的商品与搜推场景召回候选集的真子集对齐，避免体验问题。
实时数据驱动：算法中控依托实时反馈数据进行PID计算，实现平滑控制和过量熔断等功能。
高效稳定性：通过保障设施建设，确保平台的稳定性和问题定位效率。
伯乐流量调控平台已经成功应用于得物平台的交易搜索及部分推荐场景。线上支持的业务策略包括新品保量、高UE商品加权、重复曝光/猎奇商品曝光比例下调等。通过该平台，得物实现了更精细化的流量管理，有效提升了运营效率和用户体验。
例如，在扶持新品方面，得物利用伯乐流量调控平台对新品进行加权扶持，使新品能够更快地获得曝光和销量。同时，通过实时数据反馈和算法中控的调控，得物能够精准控制扶持力度，避免过度曝光或曝光不足的问题。
随着技术的不断进步和电商行业的持续发展，伯乐流量调控平台将继续迭代升级，为得物平台带来更多创新和价值。
未来，得物技术团队将进一步优化算法模型，提升流量调控的精准度和效率。同时，还将探索更多应用场景和拓展功能，如结合AI技术进行智能推荐和智能广告等，为用户提供更便捷、安心和愉悦的品质消费体验。
此外，得物还将继续加强与产业链上下游的合作，共同推动电商行业的数字化转型和高质量发展。
在这个过程中，千帆大模型开发与服务平台作为得物技术生态的重要组成部分，将为伯乐流量调控平台提供强大的技术支持和创新能力。通过千帆大模型的开发与训练，得物将能够不断优化算法模型，提升流量调控的智能化水平。
综上所述，伯乐流量调控平台是得物技术团队在流量管理领域的一次重要创新。通过精细化流量管理、实时数据驱动和高效稳定性等特点，该平台为得物平台带来了显著的运营效率和用户体验提升。未来，随着技术的不断进步和应用的不断拓展，伯乐流量调控平台将继续为得物平台注入新的活力和价值。