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本文援引于报告《2021年中国智能推荐行业研究报告》，首发于头豹科技创新网（www.leadleo.com）。

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智能推荐技术将助力广告服务行业快速发展

广告收入是智能推荐唯一商业模式，且广告收入就是推荐的一个结果。2016年推荐算法所产生的的流量来源以达总流量比的60%，而搜索端流量占比已缩至40%。不论是智能推荐和搜索端产生的流量最终都将是导向各个端口（购物频道）转为商品交易总额（GMV）。

智能推荐行业收入主要来源于广告服务收入，中国广告收入占比第一的是阿里巴巴达55.5%，也是中国智能推荐行业内的龙头企业，而京东与拼多多分别占比9.9%、10.3%。其智能推荐市场竞争较为激烈，并随着各方企业端技术不断稳步升级，市场占比将逐年上升，但对于初创平台而言，与老牌平台之间并无任何竞争优势，因平台端用户数据量庞大方可充分体现智能推荐技术的作用。

中国智能产业图谱综述——资源层

中国云服务商阿里云、华为云在2020年世界云服务商市场份额占比呈上升态势，并分别达到9.5%、4.2%，而随着阿里云、华为云的快速崛起、亚马逊、微软的云服务市场份额都已随之降低，从2019年至2020年亚马逊市场份额44.6%降至40.8%

中国三大云服务商分别为阿里云、华为云、腾讯云，其主要业务包括云计算服务、人工智能等解决方案，云服务并不是一次性服务而属于长期服务，用户在选择云服务商时，需考虑其技术端，且企业未来的发展需考虑其中。

中国智能推荐资源层分析——人工智能阶段

2014年至2015年进入智能推荐第一阶段，所使用的模型依然是传统的统计学模型，平台端所产生的流量占比多为搜索端产生达80%-90%，人工清洗对数据的二次清洗所耗费时间过长，进一步推进第二阶段的进入2016年至2018年，由于机器学习模型相比统计学模型处理数据时效性更出色，其运用在智能推荐行业中的所产生的流量占比有了明显变化，从最初的搜索端流量占比80%下降至40%，而机器学习推荐而来的平台流量达60%，而随着AI深度学习模型的引入未来智能推荐所产生的的流量收益将更为巨大。

中国智能推荐资源层分析——大数据

大数据领域是智能推荐中的核心领域之一，针对不同数据处理所使用的计算模型存在差异，传统ETL模型无法已无法满足现有市场处理数据所需能力，未来AI深度学习模型将成为智能推荐行业的主流运用模型。目前云计算服务、机器学习模型都是智能推荐行业中相对较为成熟的运用模型。

中国智能推荐应用层分析——头部企业用户活跃度

涉及智能推荐的行业中，所拥有的用户活跃度存在一定量的差异，对企业端而言投放广告时，用户活跃度的体现将可能直接影响其企业端收益率，如何选择平台投放广告成为至关重要的选择条件之一

金融行业之间用户活跃度规模差距相对较小，主要使用者都为银行卡相关业务运用，而在社交网络中微信及QQ的用户活跃度占比之大，远远超过微博所生成的用户活跃度，从这单方面而言企业端在投放广告时将成为主要考虑方向

同视频行业年用户活跃度高达9.98亿人，而爱奇艺所拥有的年用户活跃度占比高达78%，企业端预投放相关产品广告于视频行业时，爱奇艺将有望成为行业内首选平台

资讯行业中，2021年Q1阶段今日头条与腾讯新闻活跃度分别为4.5亿人和4.82亿人，已成为资讯行业内规模相对较为持智能推荐平台

中国智能推荐行业分析——核心技术发展趋势

智能推荐的核心技术——计算模型瓶颈的突破并不是短期内可以解决的问题

将计算模型嵌入用户端，使其用户端帮助平台端提高计算时效，并将各体用户画像分析结果等数据筛选后有效数据，通过网络传输将数据结果传送至平台端，最大限度的利用用户终端资源设备。

各平台厂商将已建立好的计算模型，嵌入IDP中部署或以C语言方式嵌入APP模板中，用户下载App时，计算模型就已部署于用户手机端，用户操作手机时所产生的数据通过模型计算都将传送至平台。

智能推荐行业在综合电商端的发展最为快速，其主要原因是由于研发资金充足、数据基数庞大、应用场景繁多，因此智能推荐技术得以快速发展。阿里巴巴是中国智能推荐行业龙头，而百度作为智能推荐鼻祖已经逐渐被其他互联网企业超越。

深度见解：智能推荐技术在各行业间的运用

智能推荐技术的运用是基于原平台端数据存量进行分析，并针对用户画像分析，将企业端产品推送至潜在消费的用户终端，且该技术已属于非常成熟阶段，但由于计算模型短时间内无法对相应模型技术更新，同时每日所产生数亿级别的PB集数据对各企业平台终端计算时效要求较高，因此将计算模型嵌入用户终端将成为智能推荐行业内主流做法。

重点关注企业

通过深度研究中国智能推荐行业内优质企业，头豹建议重点关注阿里巴巴、京东、拼多多