coindesk是什么软件？

是什么APP让日本网友在网络上大呼我爱中国？”

月前被日本网友的我爱中国”所刷屏，究竟是什么原因？

难道是中国红客联盟的杰作？

非也！原因是支付宝向日本开放了政策。无需绑定中国银行账户，境外一样可以充值，使日本人民真正体验了一把中国式方便”。

其实早在两年前支付宝就已经引入日本，可当时还需要日本人民的支付宝账户绑定中国银行才可以消费，过程非常繁琐。

而如今日本人民无需绑定中国银行，在境外也一样可以充值，支付宝在日本小贩们的推广下已经开始普及起来。

日本商贩：用手机扫一下就可以实现交易，太方便了。”

现拥有10亿人次的支付宝不止在中国，在国外也非常流行。

有哪些知名的社交软件？

[玫瑰][玫瑰]公共网络是群体开放式创新的解决方案。

由一个个APP和网站组成。每个APP和网站具有不同的功能。?公共网络把大家的智能手机盘活，变成大家共享的基础设施。

云钱包是公共网络第一个落地的APP，在公共网络中担当着账房先生”或记账本”的作用。负责记录中国制造、商户、用户、创新者等参与者在系统内发生的一切行为。

?

云钱包APP内的股东大会”板块是了解公共网络最直接有效的途径。

股东大会主要是梳理社会发展的脉络，诠释当今社会面临的问题和机遇，提出解决问题的方案，利用大家的休闲时间解决信息不对称的问题，给大众开辟了一个新的维度来思考世界，发现世界。

领英辟谣退出中国，将推出不含社交功能的纯求职网站

昨晚，一则微软将关闭领英中国服务”的消息在网上传得沸沸扬扬。

还一度登上微博热搜。

不过很快，领英中国官方微博就辟谣：不实消息。

这似乎让一些网友们悬着的心放了下来。

不过，你再细看会发现，虽说不关闭中国服务，但以前那个领英也将不复存在了。

因为他们即将推出一个替代产品，该产品将专注于帮大家找工作，而不再涵盖原本的社交功能。

好吧，网友们放下的心又悬起来了。

有人认为，这不是辟谣，而是证实。

发生什么了？

我们先来看官方辟谣微博上贴的这封公开信（由领英中国总裁陆坚署名）。

从其中一段原话来看：

在过去的七年间，我们越来越清晰地看到，领英在连接职业机会”上所呈现的核心优势和价值，找工作”已经成为中国用户来到领英平台的最主要原因。

似乎是因为领英找到了自己在中国最大的优势，那就是帮大家找工作。

所以他们决定对目前的战略进行调整，于今年内发布一系列全新的产品及服务，将专注于提供‘连接职业机会’的价值，不再涵盖用户原创内容的发布与互动功能。”

对，不再涵盖用户原创内容的发布与互动功能。

也就是这个对很多中国用户来说最重要的功能没了：

除了求职，很多人在上面扩展人脉，申请留学时查看国外导师的科研履历，外贸人用它来寻找海外客户、开拓市场等等，对于此举许多人表示：

看完了这封公开信，我们再来看领英官方博客上的一篇文章。

原来公开信所说的发布一系列全新产品”指的是关闭中国地区的linkedin，替换成新的网站/App，名叫InJobs。

InJobs的上线时间并未透露，只说今年晚些时候”。

博客中还透露了这一举动背后更真实的原因：

虽然我们在帮助中国会员找到工作和经济机会方面取得了成功，但在分享和保持信息等更多社会层面，我们还没有取得同样的成功。

我们在中国还面临着更具挑战性的运营环境和更高的合规要求。

今年3月曾被限制注册新用户

2014年，遵循中国互联网平台的要求，领英在中国推出本地化版本。

2016年，领英被微软以260亿美元的价格收购。

据Statista网站统计，截至2024年，领英中国用户规模达到4400万，中国已成领英全球第三大市场。

而领英也是唯一一个在中国具有社交功能的国外软件。

不过在这一年，领英也下线该公司于015年在中国推出的本地化产品，赤兔。

时间来到今年3月，我国互联网监管机构曾要求领英暂停新用户注册一个月，因为领英没能按要求审查该平台上的部分内容。

如今，对于即将到来的新网站，有网友开始担心现在的账号内容去留问题。

参考链接：
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— 完 —

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SaaS界营销黑马”Hubspot的运营模式

在美国的SaaS市场已经相对成熟的情况下，Hubspot作为美国的软件产品开发商和营销商，是如何杀出重围的？对此，本文从该产品的品牌理念、产品设计，以及拉新、转化、留存的运营模式进行了分析，一起来看看吧。

Hubspot出现的时候，当时美国的SaaS市场已经相对成熟（跟中国当前的状况差不多），Saas界的鼻祖：Salesforce已经成功上市。

在美国市场已然成熟的情况下，Hubspot作为美国的软件产品开发商和营销商，如何杀出重围？答案是，他们有一套非常坚定的颠覆者”的信念，而且是对传统企业的营销模式的创新。这个颠覆者的形象深入人心，从品牌理念、产品设计，到拉新-转化-留存的运营模式，无不贯彻如一。

8年后，他们以1.15亿美金登陆纽交所。

截止2024年8月30日，市值超过了130亿美金，是数字营销领域的独角兽企业。

一、基本情况1. 初创期背景

到了千禧年，大部分企业的潜在客户都跟传统媒体时代不一样，他们已经创造了信息过滤器”，主动阻断广告，反而从社交媒体、网络搜索的方式自主做研究，而很多企业还意识不到这一点对于销售策略的影响。Hubspot的三个联合创始人都是麻省理工学院读书时就认识的校友，2006年，HubSpot也是在麻省理工大学成立的。——他们想要倡导企业在市场营销上做根本上的改变，从传统的销售营销模式，彻底转变为内容营销模式。

这种通过内容吸引用户主动购买的营销方式，又被Hubspot称为集客式”营销。

2. 目标客户

在HubSpot的头几年，Hubspot的典型客户画像是：公司员工人数不超过10人，并且没有全职市场Marketing职位的企业。后来发现这类客户做起来吃力不讨好，行业复杂，各个公司的需求千差万别，市场教育难度很大。2012年，HubSpot推翻了原来的市场定位，并按照客户价值分类，把目标客户群定为10～1000人的中小企业的市场营销主管，因为这些人，在企业跑通内容营销”模式这件事上，拥有更大的话语权。

这个调整，使得投资回报直接翻倍，达到接近5.2倍。

依据全新的客户画像，他们得以重新梳理产品体系。

3. 企业价值观

Hubspot在全球有4232名全职员工，2706人在美国，尽管存在文化差异，都享有共同的企业文化代码，其中第六条，就是与众不同，挑战权威”。Hubspot在网络上用128张幻灯片公开解释了每一条文化代码，每一条代码都对应着员工在企业的真实工作体验描述，据说之所以在网络上公布，也是为了更好地监督公司对文化代码的执行。

4. 品牌护城河/核心优势

营销专家的人才优势：Hubspot在全球拥有4000家合作伙伴，这些合作伙伴都是在网络营销领域的顶尖人才。

而人才资源总是稀缺的，由于培养周期非常长，一旦与跟这些人才进行强绑定关系（占用了时间、精力），其他品牌就很难撬动这些资源了，因此，Hubspot拥有无形的人才优势。

HubSpot找的分销商也不是纯的IT分销商。HubSpot的分销商很有特点，都是过去搞网络营销的那些人，如过去搞SEO的、社交媒体营销的、内容写稿的、公关服务的、广告设计的、网站模板设计的人。

他们并不以HubSpot为主要营收，而是拿HubSpot为Saas工具勾住客户，然后给客户搞上面的业务代运营服务。

Hubspot的合作伙伴可以运用Hubspot工具提供的服务包括：SEO、网站设计和开发、社交媒体营销、线索产出、内容产出、广告设计、公关和销售服务等等。

二、产品与定价1. 产品体系

三大产品，实现 内容营销”的全流程。核心产品是Marketing，企业使用Marketing就可以实现内容营销的全流程。

还有两个产品是Marketing的子产品，主要帮助企业管理自己的潜在客户和实际客户。

产品矩阵如下，这三大产品均有Web版、App版和Chrome插件。

2. 收费模式

有三个维度：

按不同版本：基础、高级和专业版，其中CRM和Sales有免费版（这为他们带来了大量的用户）。扩容收费：每个版本的客户数量有限制，如果想扩大，需额外收费，不同版本的扩容费用不一样，专业版的扩容会比较便宜，而基础版的扩容比较贵。增值服务：包括移动网站优化工具、自定义报告、广告分析等工具，这些服务均按月收费。 三、运营模式1. 拉新部分

方式1：建立合作伙伴生态，共创内容+共享收益，这为Hubspot贡献了35%的客户量Hubspot的合作伙伴，每销售一套软件就可以获得20%佣金，而且只要客户一直续费，合作伙伴每年都可以拿到20%佣金。

其他权益详见：Hubspot官网：合作伙伴可以获得的权益

虽然提供给合作方的返点可能会产生一定的收入利润风险，但是随着规模化增长的红利释放，合作伙伴带来的新客源，将会对HubSpot的经营结果产生更多正效应。

比如，Hubspot的合作伙伴，为其贡献了35%的总客户量、40%年营收（2016年数据）。

方式2：实践内容营销模式”，成功吸引关注，产生好感，最后成单，并形成口碑传播。

HubSpot不仅是Saas工具的生产商，更是内容营销模式的先行者”。

他们每年通过内容营销，自家官网可以获得3.6亿PV的流量。

这是如何做到的呢？这需要营销、销售、服务团队保持一致，简单来说分为四个环节：

潜在客户遇到场景问题（然后通过网络寻找解决方案）刚好”发现可能解决问题的内容（阅读并按这个方法尝试）刚好”有个环节需要工具（刚好就是你的工具，推荐相关产品）来到该产品的官网，阅读并对内容信任（马上体验试用，获客成功）

以上过程的关键点有：准确的问题、刚好看到内容、内容真的解决问题、令人信服的官网内容。

我们分为SEO优化、社交媒体、免费订阅、官网体验设计四个方面来看：

（1）做好SEO优化，精准匹配潜在客户的问题：HubSpot从一个良好的内容选题库出发

他们调研那些搜索量比较大的营销主题关键词，然后针对每一个主题写一篇深度博客文章，在每一篇博客文章中植入1-3个广告”，每个广告”都链接到一个自家产品，从而让用户了解并接触到自家服务产品，以提高付费转化的数量。

例如，我们在谷歌上搜索how to use excel”，除了付费广告之外，第一个出来的是hubspot的博客：

用户如果有兴趣点开之后，看到的是一篇超级专业的文章，免费阅读：

看完之后，如果想下载表格时才会有跳出来的着陆页面。

有意思的是，Hubspot的销售人员，在后台系统收到客户订阅信息后，并不着急着给客户打电话，而是持续的通过邮件，发送客户有兴趣的深度文章，活动信息或者同类型的客户案例，培养客户的深度沟通意愿。

同时，他们也会追踪客户打开率、停留时间等，持续优化推送的内容，最终的目的是：让仅仅使用Excel管理用户的营销人员，通过一次又一次推送的内容，一步步意识到【Hubspot产品的好处】，并开始主动注册试用产品【而非被动接受上门推销】。

让用户生产足够多的内容，供搜索引擎抓取：Hubspot主要的流量来源是博客，博客在谷歌上的搜索量很大，权重非常高。

因此，他们把大量合作伙伴聚拢过来，让他们生产博客内容。大量的合作伙伴参与，可以确保博客的页面生成数量，从而提升博客在谷歌上被搜到的可能性。

在谷歌搜索量增加后，更多的用户也随之涌入，形成了正效应。

国外有媒体分析过HubSpot部署的69087个自然关键词，发现其中出现在Google搜索结果首页上的有5905个，出现在Bing/Yahoo!搜素结果首页上的有10440个。

（2）社交媒体布局，让潜在客户刚好看到需要的内容”

因为目标客户群都是中小企业职员，内容又多是文章的形式，因此HubSpot选择的社媒主战场是：Facebook和LinkedIn。

（3）免费订阅方面，力求真心解决客户的问题

Hubspot的海量内容，都会在各种地方提示：你可以免费订阅这些内容”。

通过引导订阅内容，每个月能给HubSpot带去超过230万的流量。

（4）官网体验设计做得好，让官方内容更让人信服

① 尽可能在一屏内展现所有关键信息，能不跳转就不跳转，能不滑动就不滑动。

在官网页面的内容结构上，Hubspot尽可能将客户需要了解的信息，都在同一页面/屏内展示完整。

比如，所有产品介绍页都有【客户案例和常见问题】，保证客户在同一页面看完关键信息，不需要再点击上方导航栏查看案例、Q&A。

产品介绍页的第一屏，他们把简要介绍+定价+功能特征”都放在一起，点击【+】号，即可展开相应内容，见下图所示，每个模块的关键信息都折叠起来，即便不用往下滑，都能展示完毕。

② 巧妙布局导航栏（分模块、可对比、可试用），让用户快速找到适合的产品。

分模块：Hubspot按照产品线的分配逻辑，将免费的引流款产品（即：CRM系统）放在了第一列，其他模块的产品按照豆腐块排布，并且把新增功能”的提示放在了重要位置，吸引用户点击。

可对比：导航栏的第一列，点击所有产品概述”，会看到所有核心产品的免费版/高级版的差异对比，可以直观地感受到两者的区别。可试用：感兴趣的话，用户通过导航栏，就能免费试用产品（见下方的免费入场+获取演示”入口）。

③ 如何描述复杂的软件类产品，并且让人一眼看懂？

讲可以实现【什么价值】讲通过【什么场景】可以实现这个价值点把相关联的【功能点】放在场景展示图下方（点击可以放大图片）

④ 如何在官网获取客户信息，并且引导免费试用？

方式一：引导订阅免费文章内容

方式二：引导注册免费视频课程

方式三：获取免费的产品演示

方式四：获取免费咨询服务

2. 转化部分

把销售人员培养成内容营销的专家型人才”，真正做到客户成功。Hubspot会对销售人员进行培训，培训目标是辅导他们成为一名内容营销专员，客户所生产的内容通常会在数十个关键字的谷歌搜索结果中排名靠前，他们为自己的网站带来了数百个社交媒体粉丝。

因此，当新的销售员工打电话给潜在客户时，他们对内容营销、自媒体和社交媒体的了解，很可能比他们所联系的90%客户还要多。

通过有效的销售策略，降低客户流失率。每个销售代表所能获得的佣金比例，与各自所负责客户的留存时间挂钩：

客户完成首月付费，获得50%销售佣金。客户持续付费6个月，获得25%销售佣金。客户持续付费12个月，获得剩下25%的销售佣金。

销售代表需要在客户留存满一年之后才能拿到全额佣金，这样就能激励整个团队更加用心地思考自己的产品究竟适合哪类客户群体，而不是盲目兜售。

Hubspot大部分销售业绩，似乎大部分都是由合作伙伴来完成。

这些合作伙伴，分布在世界各地，他们为当地企业提供一整套解决方案的售卖，例如，销售hubspot的软件工具同时，还会搭售他们的实施服务，收取更多的服务费用。

在营销宣传上，这些合作伙伴更多的用各种成功案例作为内容宣传的重点。

3. 留存部分

建立免费的Hubspot学院，培养客户的内容营销”实力。Hubspot的课程认证是全球公认的，获得这些课程的认证通过后，会同步更新在Linkedin上，提升职场的竞争力。

提供海量资源库，帮助客户打造自己的内容营销”工具库。在【资源】这一栏的子页面，可以看到有课程、电子书、文章、指南、模板、小工具箱、咨询服务，就像一个大型的电子图书馆，并且支持按照主题、内容类型进行智能搜索。

（支持智能搜索）

（海量模板、免费工具、电子书等资料）

除了在【资源】子页面可以找到大量资源，Hubspot还将【客户支持】页面放在了首页右上角，作为明显入口。

进入【客户支持】页面，就像进入到谷歌搜索页一样，客户可以自主搜索想看的内容。

如果无法自主完成搜索，页面下方也提示客户，你可以通过电话、社群、Twitter、邮件等方式主动联系相应服务人员。

四、总结1. Hubspot的品牌定位设计

品牌原型：颠覆者品牌形象：反对已经不起作用的旧模式，倡导全新的模式品牌理念：作为Saas软件开发商，他们反对企业的陈旧的销售模式”，倡导内容营销模式”。

2. Hubspot的品牌理念，如何令人信服？

（1）渠道方面

建立合作伙伴生态，将大量内容营销的人才（即广告营销机构）培养为合作伙伴，由此搭建以内容营销”为核心的KOL内容矩阵——也就有了一个【共同信念者联盟】。

（2）运营模式方面

拉新：身体力行，用自家产品，通过SEO、社交媒体布局、免费订阅、官网做内容营销”；转化：培养销售为内容营销专家”，即便获取了客户信息也不急于推销，而是让客户通过内容逐步深化对于内容营销模式”的理解；留存：培养客户为内容营销专家”，通过领英职业认证课程、海量电子书/音频/文档等内容供客户搜索内容营销”相关资源。

（3）产品方面

核心产品是Marketing，企业使用Marketing就可以实现内容营销的全流程。

（4）企业文化方面

对员工强调的文化价值观，就是要反对权威、与众不同”。

当产品、人群、内容、企业文化、运营模式，都服务于同一个品牌理念的时候——这个企业就有了由内到外的生命力。

参考资料：

书籍：《增长思维》《销售加速公式：如何实现从0到1亿美元的火箭式增长》《重建绩效管理：如何打造高效能自取型团队》《精益创业家：如何让创业变得高效》

其他：

《2024全球公司多样性、包容性和归属感报告》《财报分析 | 集客营销第一股，Hubspot半年涨57%，后疫情时代经营势头迅猛》

SaaS销售团队如何降低流失率？HubSpot是这样做的

这是美国MarTech最大的一家独立公司:HubSpot_david_lv的博客-CSDN博客

HubSpot:从0到百亿市值的成长之路 | 人人都是产品经理

专栏：如何构建面向小企业的SaaS产品？HubSpot是这样做的

专栏：Hubspot是什么？

专栏：全球营销之王HubSpot赚钱套路-内容营销篇

专栏：如何评价HubSpot学院在数字营销方面的课程？

本文由 @野马范 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

LinkedIn 是如何用图神经网络扩充会员知识图谱的？

LinkedIn 的会员可以在自己的档案中填充个人信息，例如工作经历、教育经历、技能专长等等。从会员的输入中，我们利用人工智能模型来抽取他们的档案属性或档案实体。这个过程被称为标准化和知识图谱的构建，并生成与会员有关的实体的知识图谱。

这是了解会员档案的重要一环，以便我们能在这个平台上为会员提供更多的相关工作、新闻报道、联系和广告。作为这一过程的一部分，我们也试图对缺失”的档案实体进行推理，这些实体在现有知识图谱中并没有抽取。比如，一个会员掌握机器学习的技能，在谷歌工作，我们就推断出，这名会员精通 TensorFlow，尽管他们目前的档案中并没有这么说。

有一些原因可以解释为何总有一些缺失的实体。首先，大部分实体抽取技术都是依赖于文本信息。如果在文本中没有特别提及某个实体，则这些模型很有可能错过这个实体。第二，会员不一定会提供全部信息。比如，会员可以不把自己掌握的全部技能都列出来，而是把自己的一些技能放在自己的档案里。通过对缺失的实体进行推理，我们可以在 LinkedIn 的产品中为会员提供更好的推荐。比如，我们可以展示更多的相关工作、新闻报道和他们可能认识的人。

推理缺失的实体具有挑战性，因为它需要对会员的档案有一个整体的理解。当前的实体抽取技术是以文本为主要输入，不能对文本中没有明确提及的实体进行推理。

本文的目的是通过从会员输入的实体，对缺失的实体进行推理。比如，我们想要利用实体机器学习”和谷歌”来推理TensorFlow”。这里的困难在于将多个实体之间的交互考虑在内。有几种简单的统计方式可以从单一的实体中寻找相关的实体，例如，点互信息（pointwise mutual information，PMI）。但是，如果我们仅从谷歌”中选择相关技能，那么我们就有很大的机会最终得到其他推理的技能，比如MapReduce”或者Android”，但与TensorFlow”相比，它们在这个例子中的相关性并没有那么高。

在这篇博文中，我们将会探讨如何建立一种新的模型，利用图神经网络来解决这一问题。

我们的方法

我们将实体推理表述为图上的推理问题。图 1 是我们对表述的一个可视化。实线是给定会员的现有实体邻居，虚线是潜在的新邻居，在档案中没有明确提及。我们的目标是在给定现有邻居的情况下预测新的邻居，这可以理解为图设置中的标准链接预测问题。

图 1. 会员-实体知识图谱。连接到具有实线（以 ID 作为后缀）的会员的实体是其档案上的现有实体。连接到具有虚线（以unk”为后缀）的会员是未知”实体，它是由我们的模型推理而来。

本文采用图神经网络来解决连接预测问题。图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种用于从图中抽取信息的神经网络，给定一个输入图，图神经网络为每个节点学习一个潜在的表征，这样一个节点的表征就是其邻居的表征集合。

通过这一过程，由图神经网络所学到的表征，可以在输入图中捕捉到连接的结构。在我们的设置中（如图 1 所示），我们的图神经网络将使用其邻居（会员及其实体）学习company_unk”的表示，然后我们将使用该表示来预测这将是哪家公司；也就是说，我们通过聚合来自现有实体的信息，从而推理缺失的实体。

值得注意的是，由于现有的图神经网络采用了简单的聚合方法，例如平均法或者加权平均法，因此它们在聚合邻居（会员实体）方面存在差距。若现有实体之间存在复杂的交互，那么这种简单的聚合方法将会失效。

本文针对这个问题，提出了一种新型的图神经网络模型，我们称之为 Entity-BERT。这个模型采用了一个多层双向 Transformer 来进行聚合。给定一组现有的实体，我们采用了一个叫做 Transformer 的神经网络，通过计算每一对实体之间的交互（注意力）来更新一个节点的表示。为了捕获实体之间越来越复杂的交互，它会重复这一操作 6~24 次。

在自然语言处理的句子理解方面，多层双向 Transformer 具有卓越的表现，其目的在于理解给定句子中单词之间的交互。尤其是 BERT（Bidirectional Encoder Representation with Transformers，带 Transformer 的双向编码器表示），在各种自然语言处理任务中的性能，超过了其他非 Transformer 神经网络。我们相信，BERT 同样能够提高实体推理的性能。我们的类 BERT 聚合器的结构如图 2 所示。

图 2. Transformer 聚合器。输入是一个给定会员的邻居实体。输出 E[CLS] 嵌入对应于该会员。

训练和推理

该模型通过自我监督进行训练。给定一个会员档案，我们从他们的档案中屏蔽或隐藏一些属性，并学习如何预测被屏蔽的属性。我们用 [MASK] 替换每个会员档案中 10% 的实体，并按其类型（技能、职称、公司、学校等）进行分组。

图 3 展示了一个例子，其中公司和技能被屏蔽了。受自然语言处理中 BERT 的启发，我们也将实体类型作为一个额外的输入，并且给它们分配了类型 ID。例如，公司→1，行业→2，技能→3，职称→4。

图 3. 自我监督的训练

在评分/推理过程中，我们将某些屏蔽的实体添加到会员的档案中，并且指定每个屏蔽的类型。一个例子如图 4 所示。在这里，会员已经拥有了诸如 itle_9、Company_1337、Industry_6、Skill_198 和 Skill_176 等标准化的实体。我们希望为这个会员预测隐藏的技能。因此，我们将一个 [MASK] 实体附加到技能类型上。模型随后会在与 [MASK] 相同的位置输出技能。

图 4. 推理管道

成果应用 1：技能推荐

我们的技能推荐系统推荐会员可能具备的技能，但这些技能在他们的档案中并没有提及。当会员点击档案的技能认可”中的添加技能”（Add a new skill）时，它就会被触发（如图 5 所示）。在新会员创建新的档案时，它也会向他们展示（如图 6 所示）。

图 5. 当会员在其档案上点击添加技能”按钮时，展示的推荐技能。

图 6. 推荐技能的指导性编辑。

我们利用 Entity-BERT 来推理和推荐未在会员档案上提及的技能。通过将 Entity-BERT 与之前使用会员当前实体并进行简单汇总的方法进行比较，我们观察到，利用基于 Entity-BERT 的方法，可以让会员接受更多推荐。我们还观察到，这些额外的技能使得更多的会员参与，比如更多的会议。

应用 2：广告受众拓展

LinkedIn 的广告商通过会员档案属性指定他们的目标受众，比如向人工智能工程师展示广告。另外，他们中有些人还会选择受众拓展，将受众拓展到拥有类似实体的其他会员，比如向人工智能工程师和人工智能研究人员展示广告。

我们利用 Entity-BERT 对会员的档案实体（公司、技能和职称）进行扩展，并利用这些扩展的实体来拓展受众。在线上 A/B 测试中，与之前没有 Entity-BERT 的扩展模式相比，通过 Entity-BERT 进行的受众拓展，其带来的广告收入在统计学上显示出了重大影响，而不会影响到用户体验（如广告点击）。

结语

在这篇文章中，我们介绍了 Entity-BERT，它是一种新型的图神经网络，可以从现有的会员知识图谱中推理出缺失的会员实体。Entity-BERT 的创新之处在于，它使用了多层双向 Transformer 来捕捉现有实体之间的交互。Entity-BERT 已经表明，它能够有效地对缺失的实体进行推理，从而对产品产生重要的影响。

作者介绍：

Jaewon Yang，LinkedIn 高级软件工程师，韩国人。

Jiatong Chen，LinkedIn 高级软件工程师，中国人，毕业于中国科技大学，耶鲁大学研究生。

Yanen Li，LinkedIn 机器学习工程主管，中国人，毕业于华中科技大学，伊利诺伊大学香槟分校博士生。

原文链接：