美团ai产品经理面经

点评平台拥有海量的UGC，你觉得AI技术可以如何利用这些评论数据，为C端用户和B端商家分别创造哪些新的价值或产品体验？

（追问）针对B端商家，AI如何帮助他们从海量用户评论中快速洞察经营亮点与不足，从而指导他们改进服务？

点评的“必吃榜”、“好评榜”等各类榜单是用户发现好店的重要参考，你觉得AI技术如何赋能这些榜单的生成、更新与个性化展示过程，使其更客观、更及时、更懂用户？

在利用AI生成榜单时，如何平衡算法的客观性与编辑的人工干预，以确保榜单的公信力和特色？

如果让你设计一个AI驱动的“千人千面”榜单推荐系统，你会考虑哪些用户特征和场景因素来实现个性化？

用户在点评上寻找“附近适合X的Y”（比如“附近适合团建的餐厅”、“附近新开的宠物友好咖啡馆”）这类长尾、复杂场景需求时，当前的搜索和推荐体验可能还有提升空间。AI可以如何优化这类复杂需求的理解和匹配？

你会如何收集和理解这些复杂的用户查询意图？

请构思一个AI驱动的解决方案，帮助用户更精准、高效地找到满足其复杂场景需求的本地服务。

点评上有很多新开业或比较小众的优质商家，由于缺乏足够的初始评价和曝光，很难被用户发现。如何利用AI帮助这些“潜力股”商家获得更多成长机会，同时丰富用户的发现体验？

你会如何利用AI识别这些“潜力股”商家？（例如，除了评分和评论数，还会看哪些维度的数据？）

你会设计什么样的AI推荐策略或产品功能，将这些商家精准推送给可能感兴趣的用户？

假设团队希望快速验证一个利用AI生成内容，比如为用户自动生成“周末出行短攻略”或“美食探店笔记”的功能。你会如何快速设计并上线一个MVP版本进行测试？

这个MVP版本最核心的功能点是什么？你会砍掉哪些“锦上添花”的功能以求快速上线？

你会设定哪些核心数据指标来衡量这个AIGC功能的初步效果和用户接受度？如何根据早期数据快速迭代？

用户在点评App内完成一次“搜索-浏览列表-查看详情-决策”的典型O2O转化路径中，AI可以在哪些关键节点介入，以提升gmv？