突破传统推荐瓶颈：多模态内容兴趣建模（MIM）如何让长尾商品 CTR 暴涨 10%？

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技术背景与挑战

多模态内容兴趣建模（Multi-modal content Interest Modeling, MIM）是为解决传统Embedding技术的数据稀疏性瓶颈和参数规模化收益递减问题而提出的创新技术体系。该技术通过深度融合视觉内容理解与用户行为反馈，构建了新一代兴趣建模范式。

传统ID Embedding体系依赖历史统计数据，存在对长尾和冷启动数据不友好、数据稀疏性瓶颈等问题。随着参数规模化带来的边际收益下降，多模态内容兴趣建模（MIM）技术，通过直接建模用户对商品视觉内容的兴趣（如图文、视觉信息），捕捉用户点击行为的本质驱动力，突破传统技术的局限性。

适用场景

MIM通过多模态内容理解直接建模用户兴趣本质，适用于以下场景：

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电商平台推荐与广告投放

适用原因：

• 视觉驱动型商品：服饰、美妆、家居等类目高度依赖图片质量、颜色、款式等视觉要素，MIM可精准捕捉用户对商品视觉的偏好。
• 冷启动与长尾问题：新商品或小众商品缺乏历史行为数据，MIM通过分析商品主图、详情页文本等多模态内容，直接建模用户兴趣，显著提升曝光效率。
  案例：搜索推荐广告场景中，M