1. AIGC项⽬ Coze agent 2023年12⽉⾄今
⼯作内容：
• 近半年，我担任内部创新项⽬AI视频创作⼯具的PM，负责调研创作者⽤⼾的制作视频的痛点，结合AIGC技术输出产品⽅案。
业绩效果：
• 我负责AI创作⼯具的创作者需求，依据⾳频、图⽂创作者在视频化过程中的痛点，输出产品⽅案，并制作出可供⽤⼾使⽤的产品服务。我们的服务包括：
◦ 帮助⽤⼾选题、写⼤纲，输出视频逐字稿
◦ 根据逐字稿拆解分镜，⽣成视频素材，并同时合成语⾳⾳频
◦ 最终⽣成完整的剪映/Capcut剪辑项⽬素材包，可供创作者⼆次编辑
• 前已有使⽤创作⼯具⽣产的视频，获得较好数据表现的视频线上案例。
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2. ⾳乐推荐 TTM的⾸⻚主推荐产品 2023年3⽉⾄今
⼯作内容：
• 2023年3⽉⾄今，我担任TikTok Music主推荐PM，主要业务⽬标是提升⾸⻚推荐消费时⻓、⽤⼾留存。
业绩效果：
• 我通过从⽤⼾体验和推荐系统两个⽅向拆解⼯作，具体地，通过不限于以下的⼿段：
◦ 优化新⽤⼾兴趣收集效率（包括负向兴趣）
◦ 提升歌曲元数据准确性并应⽤在推荐模型
◦ 提升⽤⼾推荐的相关性
◦ 提升推荐对⽤⼾消费⾏为响应的即时性等⼿段，
最终通过⼗多个有收益的产品上与策略上的动作，将TikTok Music的核⼼指标⼤幅提升，超预期实
现团队⽬标：
◦ 推荐时⻓ + 11%（+5.7min）
◦ 新⽤⼾次⽇留存+9.1p.p，7⽇留存+5.5p.p
实际产品图参考
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⾸⻚Tab推荐流 ⾸⻚侧边栏细分推荐流 发现Tab
3. 播客推荐 TTM的播客推荐产品 2022年9⽉-2024年3⽉
• 2022年9⽉⾄2023年3⽉，我负责Resso/TikTok Music的播客推荐，⽬标是提升Resso播客消费占⼤盘的份额（在核⼼消费指标不降的情况下，提升播客消费占⽐有助于降歌曲版权⽀出的成本），成绩 4%-->11%；⾳乐为主的feed⾥boost播客必然带来⼤量的负⾯反馈，在提升份额的情况下减少⽤⼾负⾯体验，主要的⼿段是：
◦ 1）挖掘⽤⼾兴趣推⽤⼾更感兴趣的播客：设计播客的TB功能
◦ 2）在更合适的场景推荐播客中更适合场景的内容：如夜间推荐助眠播客
最终实现了⽬标，在团队赢得很好的⼝碑，因此在后⾯接⼿了⾸⻚主推荐流。

播客业务 负责⽤⼾体验、推荐策略、⽣态策略 2020.11 - 2022.9
⼯作内容：
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• 参与播客业务的产品框架设计与搭建，主要⽬标是提升播客消费规模，团队根据播客⻓⾳频内容特性，拆分为发现与复访两个主场景；发现场景主要包括云⾳乐⾸⻚、播客主⻚、主搜索，团队从发现、复访场景分别提升播客消费规模
• 其中，我负责发现场景0〜1产品调研，梳理业务逻辑和流程，负责⽤⼾端产品设计、算法策略设计并输出相应⽂档，推进多团队开发测试上线
• 此外，我负责播客内容⽣态0〜1设计与建设，与业务涉及到的所有对象沟通，调研需求，梳理业务价值与总体⽬标，进⾏⽣态机制设计实际产品图参考云⾳乐播客TAB 云⾳乐⾸⻚TAB播客模块分类播客
业绩效果：
• 在云⾳乐⾸⻚中，通过定位和优化推荐框架每⼀层的问题，包括特征建设、召回设计、排序模型结构优化、⽤⼾呈现体验优化，将播客播放转化效率从3.5%→8%，在⾸⻚仅次于歌单，因此获得⼤量流量倾斜，曝光UV增⻓16倍，播放UV提升60w+
• 在播客主⻚，通过产品UI体验优化、算法策略优化，曝光播放率从5%→16%，播放UV提升20w+；在搜索场景，通过热词挖掘运营、热搜榜建设等，播放DAU提升50w+；通过以上⼿段，将云⾳乐
播客消费规模提升200%+，促进了业务的发展
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• 内容⽣态搭建完成，建⽴内容质量标准，研发优质内容筛选机制，通过保证新冷内容的基础推荐，持续不断筛选出⼤量优质新冷播客，让其能够有机会得到成⻓，整体上促进⽣态健康发展。同时由于筛选出⼤量优质新冷内容，推荐选择⾯变⼤，促进整体推荐模型转化率得到显著提升。云⻉业务 负责积分体系、云⻉推歌 2020.5 - 2020.11
⼯作内容：
• 通过云⻉积分锚定有价值的事和物，提升云⻉的价值感⸺⽤⼾更有动⼒获取云⻉，从⽽实现积分的价值：其⼀是促进⽤⼾短期活跃，拉动MAU；其⼆从中通过设计获取云⻉的任务，帮助产品重要内容得到冷启⽤⼾，促进产品⽣态健康。
• 在⽹易云⾳乐产品内，我负责设计和搭建⽤⼾使⽤积分推歌的通道，帮助更多尾部新冷⾳乐⼈的优质作品能够得到成⻓机会，促进歌曲⽣态健康。
业绩效果：
• 云⻉的⽤⼾规模从增⻓到了数百万，+300%，对⽤⼾周活的影响+0.23天，从⽽促进⽇活增加数⼗万级，对⽉活的贡献是百万级。积分主要的价值来⾃推歌和会员，所以这是在没有花费多少预算的基础上达成的。
• 云⻉推歌：我通过独创的⼿段解决了推歌⽤⼾预期与平台实际流量差距过⼤的问题，实现产品⻓期运⾏（在此之前⽤⼾负反馈严重产品⽆法达到上线标准）。促进了云⻉推歌的⽤⼾⼝碑⼤幅提升，使⽤⽤⼾规模、歌曲推荐数量也因此增⻓6倍以上。最关注的指标是挖掘冷⻔优质歌曲数，从零增⻓⾄每⽉300+⾸。

爱奇艺极速版 负责⽤⼾体验、推荐策略、⽣态策略 2019.3 - 2020.5
⼯作内容：
• 参与产品的产品定位设计⸺⾯向爱奇艺触达率低的四五线⼈群，使⽤以影视+⾦钱利益的⽅式，将⽤⼾吸纳进爱奇艺的⽤⼾群体⾥。
• 我⾸先负责爱奇艺极速版的基础功能体验，通过分析⽤⼾诉求，⾸先决定优化播放花费流量过多的问题，通过优化码率和清晰度的平衡达到省流的⽬的。最终实现较低码率下保持清晰度的解决⽅
案，视频消耗流量节省50%以上，达到业内优秀⽔平。从⽽促进新⽤⼾次⽇留存+3pp。
• 产品打磨稳定后，我负责爱奇艺极速版会员精细营销体系的0-1搭建，通过分析极速版⽤⼾特性制定针对性的策略，提升会员销售收⼊。主要的⼿段是除了全⽹热⻔影视综之外，利⽤⽤⼾群体⼴泛喜欢的周星驰、林正英等特点⽼⽚的⼼智，将“1元开爱奇艺会员”，转变为“1元看周星驰/林正英全集”的⼼智，提升转化率。
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业绩效果：
• 爱奇艺极速版的⽤⼾DAU量级在2020年初达到1300w+。
• 实现爱奇艺极速版会员销售额的显著增⻓，成为爱奇艺第三⼤收⼊产品。

⾸⻚图⽂Feed流 负责推荐算法和产品落地 2016.6 - 2018.7
⼯作内容：
• 前期负责实时 CF 算法的效果评估、研发⾊情垃圾内容识别算法，实现 CTR 从 5%到 20%以上的跨越
• 设计标签体系，并带领标注团队实现多级⽤⼾兴趣标签体系机器打标算法研发，开发出基于此的实时⽤⼾兴趣标签模型，覆盖率准确率均达到 80%以上的业内领先⽔平
• 搭建基于标签的推荐算法，ctr 和⽤⼾转化率⼤幅提升，⽤⼾时⻓提升 30%以上，成为信息流数据的新增⻓点
业绩效果：
资讯信息流的核⼼数据达到业界优秀的⽔平，CTR超过24%，⼈均消费时⻓超过20min；帮助实现⼴告收益以及⽤⼾使⽤时⻓攀升，获得 2017年度公司项⽬第⼀⼤奖的荣誉