策略产品如何与算法协作？策略产品经理是不是就是搞算法的，希望大家看完今天的内容有一个清晰的认知。否则，不仅仅是你学习效果的问题，甚至可能影响你的职业发展。

01 该不该学，学的目标是什么？

做C端和B端产品，解决问题的方式是通过新增功能，新增页面，优化交互，优化体验来解决问题，对于开发工程师来说，交付的是一个确定的结果，所以需求评审完之后，其实更多的是一个开发的过程，产品会解放出来，过程会有项目经理跟进；

但是，策略很多时候我们会涉及到逻辑层面的优化，而策略产品当中的逻辑很多时候涉及到模型。因为策略本身的效果的不确定性，导致我们在策略实施过程中需要频繁和算法打交道，比如涉及到一些初始化，离线评估，做GSB等，因此，从交集上来说策略产品和算法会比较多一些，也因此很多人认为策略产品经理就是搞算法的，尤其刚开始接触策略的人。

这其实有点本末倒置了。

首先，策略产品经理还是产品经理，所以他解决的一定是业务问题，那么它的核心竞争力一定在于能基于当前的业务场景，通过数据的运用，持续输出正确解决问题的方案。

其次，我们说经常说术业有专攻，那很简单，算法工程师本身就是搞算法，研究模型。作为策略产品经理来讲，你再怎么研究，再怎么学，你肯定也不可能比算法工程深入，所以你的核心竞争力在哪里？再朴素不过的道理了。所以大家首先摒弃通过学算法去指导算法做一些什么事情，比如说模型的选型，特征的加工处理。

努力的方向错误，长期可能会影响你的职业发展和晋升，怎么样从执行到全局，甚至到管理。大家可以调研一下哪个策略产品负责人是喜欢去研究算法的，都是对业务更擅长。

那么，策略产品经理该不该学算法？

我的建议是：大家需要了解一些常见算法模型的思路和应用场景，起码你要了解模型的输入和输出是什么，解决什么样的问题。之前有训练营同学问我，该以什么样的目标去学，今天我给大家一个学习目标：降低和算法的沟通成本。

这个度要把握好，避免浪费不必要的精力。

02 实际工作怎么做？

我们该如何做？以下几个点，我觉得大家可以重点从下面几个角度切入：

1. 问题的定义

当前策略解决的问题是什么，比如对于搜索，是相关性的问题，还是排序的问题，还是前端体验的问题，这个需要明确给到算法，他们从问题能知道归因和优化的切入点。

2. 价值判断

也就是作为产品经理，需要给到算法当前策略优化的收益有多大，收益越大，优化的必要性也就越大。怎么做？我记得我之前讲过一个如何进行策略收益的预估，大家可以看看历史文章。

3. 目标的定义

每一种算法模型的背后都有一个对应的收敛目标，显然不同的业务场景追求的核心指标是不一样的，比如短视频单双列的核心指标有着明显的区别，所以作为产品经理来讲你需要给到算法当前业务场景是什么，这会影响到算法同学策略具体的落地。

4. 特征输入

当然，大部分情况下，我是不太建议策略产品经理介入到算法同学的工作当中的。但是如果当前你们的团队情况需要，尤其碰到算法能力比较弱的团队，，那么我建议从两个方面入手：

特征选取：选择哪些特征作为模型的输入。作为策略产品经理，可以利用你本身对业务的理解，给到算法特征输入上的建议，因为特征是为业务目标服务的。

特征初始化：有些模型当中涉及到权重的初始化，那么作为策略产品同学，同样可以从业务的角度，结合一些比较直观的方法去给到一些初始权重的输入。

5. 算法模型的评估

算法模型上线后，算法工程师可能会关注准确率、召回率、 AUC曲线等。那么策略产品关注什么？

1）策略预期的效果。也就是算法模型上线以后带来的效果是否和你的需求预期一致，这块我们通常通过GSB去进行

2）策略的业务效果。相比算法工程师关注的指标，策略产品经理更应该关注算法在业务上面的表现，这个其实就是我们常说的业务核心指标：CTR，CVR，UV价值等等。