阿里 商业化ai产品暑期一面 45min
《面试题目》
- 发点面经攒攒人品～
- 介绍xx实习中挑战最大、成果最好或成果最丰富的一个项目
- 创意派生指的是图片的多尺寸适配还是其他策略?
- 派生本身的目的是?
- 如果派生目的是适配多场景，为什么会有重复问题?
- 在多个子创意有细微差别且可通过优选提升效果的情况下，为什么认为子创意重复是负向的，其评估或思考逻辑是什么?
- 用户疲劳指什么?
- 一个客户的同一种物料派生的多个子创意会展示给同一个用户?
- 怎么看待如果减少派生，可能导致同一个行业只有一个样式，反而增加用户看到的样式重复度的情况?
- 在高消费行业派生更多样式、低消费行业派生更少样式的情况下，重复率降低是如何权衡的?
- 大盘的整体创意数是否有降低?
- 派生出来的创意的ARPU值提升中分母是什么?
- 其贡献为?
- 整体的派生创意数是否有减少?
- 重复创意率是如何定义的?
- 是自己梳理定义还是有相应规则?
- 视频维度的重复及派生是系统本身能力还是需要广告主自身加工?
- 项目中最大的难点是什么?
- 介绍xx实习中印象比较深的项目?
- 遇到的最大困难及解决措施?
- 在xx中是怎么通过数据分析发现这个问题的?
《参考解析》
- AI产品与 Agent 项目：回答这类问题要先讲清目标用户和业务场景，再说明模型、数据、工作流、评测指标和上线后的真实使用效果。面试官通常更看重你能否把 AI 能力转成可落地的产品闭环，而不是只罗列模型名。
- 商业化分析：商业化问题建议按用户价值、付费方、定价方式、获客成本和边际成本拆解。AI 产品还要说明算力成本、峰谷需求、模型能力差异和可持续毛利。
- 用户研究：用研回答要覆盖样本选择、访谈或问卷方法、洞察提炼和需求转化。面试官会追问研究结论是否真正影响产品决策，因此最好用指标或后续迭代结果闭环。
- 项目深挖：项目深挖的核心是讲清背景、目标、你的职责、关键决策、难点和结果。遇到追问时优先用数据、取舍理由和复盘说明自己的判断，而不是只描述流程。