你還記得最近因為優秀的推送文案而讓你印象深刻的App是哪個麼？某遊戲的熱血邀約？某标題黨的新聞資訊？或者是某次約會提醒？
恐怕很多人的答案是否定的。因為有無數的案例證明現在主流的推送方案問題多多，已經無法承載向使用者推送有價值的資訊的功能屬性了。消息推送成為了網際網路的玄學。作為使用者，每天問你早安的可能不一定是戀人而是手機裡的消息推送。新聞App可能比你更關心你今天想關心什麼新聞，電商App可能比你更了解你明天要買什麼物品，你甚至懷疑在地球毀滅那天，你手機裡的App還是會定點向你問候早中晚三次。而作為開發者，你期待使用者能打開你推送的每一次連結，關注、閱讀、下拉、停留......因為每個動作的背後可能就藏着你的年終獎，你開發的App能不能成為獨角獸？資料和答案也從這裡一點點顯現。
在激烈的流量競争下，推送由于能喚醒使用者點選而被寄予厚望。而推送文案則必須像磁鐵，像使用者心中的頂級愛豆，能牢牢吸住目光。
從搜尋引擎到資訊流推薦，算法通過對大量資料的處理，來決定向使用者推送何種個性化的内容。同時因為消息推送的智能化越來越重要，其工程化也在近期實作。這一領先的智能推送算法技術來自阿裡巴巴達摩院，該技術由達摩院-機器智能技術-決策智能實驗室自主研發，采用MindOpt優化求解器中的線上優化算法，并結合了流計算等技術，是一種線上學習與優化（簡稱OLAD）的方案。該方案起步于在流量業務場景中對需求背後的基本問題進行優化模組化與求解，以及對線上優化技術的廣泛實踐，已經穩定服務了多個阿裡内部的業務場景。
達摩院決策智能實驗室講算法技術與友盟+強強合作，推出國内首個智能推送功能，幫助産品營運人員實作一鍵式觸達的精細化營運。通過精心打磨的線上學習與優化算法，對推送人群與推送文案進行精準比對，最大化使用者點選量。通過對不同使用者場景感覺和各種限制配額下的最佳配置設定，将無用推送資訊降級顯示，降低對使用者的幹擾，優化使用者次元的推送體驗。
智能推送 如何隻制造關心和需要
智能推送= 優質的内容 x 合适的時機 x 恰當的頻次 x 合理的管道 x 精準的使用者，讓資訊垃圾遠離使用者，隻提供關心和需要。
人群智能比對，提升推送點選量和轉化
營運人員建立推送計劃時，可以同時建立多個推送文案，推送消息開始下發時，阿裡達摩院算法會根據使用者實時點選情況，并結合友盟+全域資料，實作文案的精準比對，将每一個文案推送給最合适的使用者群體，是以可以提升消息推送整體的使用者點選量和點選率。
以電商行業為例，多個推送文案可以是同一件商品的不同描述，例如“99元零食包郵必看”、“零食禮包隻要99元”、“大家都在瘋搶這個零食禮包”等等。也可以是不同商品的描述，例如“蛋黃酥促銷必搶”、“最好吃的螺蛳粉就是TA”等等。差異化的文案政策更有利于比對到不同偏好的使用者群體。
文案内容優化
文案是推送的核心，有人說，文章開頭就是寫給讀者的“三行情書”。推送的文案很大程度上決定了使用者點選的動力，能通過精準的文案讓使用者産生興趣的而點選，需要通過多次嘗試和磨合得出使用者的喜好。智能推送UPush支援同時建立多個差異化推送文案，營運人員可以直接從推送文案庫中複用曆史優秀文案。
下一階段，友盟+還将複用阿裡媽媽的智能生成文案的能力，徹底解決營運同學的文案焦慮問題，隻用輸入商品名稱和關鍵詞，通過人工智能算法，會自動生成适應各個場景下，最熱門最受歡迎的推送文案。
一鍵下發多種推送文案，避免對使用者重複打擾
如何能讓使用者覺得你和他的接觸不是一種打擾？傳統的推送雖然可以通過給使用者多次下發不同文案，來統計哪些文案的點選率最高、使用者最喜歡哪些文案。可是多次下發意味着對使用者的頻繁打擾，可能效果适得其反。而智能推送UPush一鍵下發多種推送文案，同一使用者隻被一種文案觸達，避免對使用者的重複打擾。更加智能化的推送機制，為使用者提供更有價值、更能幫助到使用者的提醒。
