合理地使用大模型等技術(shù)，運(yùn)營或者營銷人員可以提升洞察用戶的效率，更好地分析用戶需求和用戶偏好。這篇文章里，作者就從幾個方面，介紹了大模型在用戶畫像中的重要性和應(yīng)用方法，一起來看。

在數(shù)字化營銷的時代，了解用戶是每一個產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營人員的必備技能。用戶畫像，也就是用戶的標(biāo)簽化描述，是一種有效的工具，可以幫助我們深入分析用戶的需求、偏好、行為和價值，從而提高營銷效果、優(yōu)化用戶體驗(yàn)和提高運(yùn)營效率。

但是，隨著用戶數(shù)據(jù)的增多和復(fù)雜度的提高，傳統(tǒng)的用戶畫像方法已經(jīng)難以滿足我們的需求。我們需要借助大模型，也就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，來提升用戶畫像的準(zhǔn)確性、降低用戶畫像的成本和提高用戶畫像的實(shí)時性。

本文將從以下幾個方面介紹大模型在用戶畫像中的重要性和應(yīng)用方法：

一、用戶畫像的概念

用戶畫像的定義

1）用戶畫像，又稱用戶模型、用戶分群、用戶標(biāo)簽等，是對用戶的一種標(biāo)準(zhǔn)化和量化的描述，可以幫助我們更好地理解用戶的特征和需求，從而為用戶提供更合適的產(chǎn)品和服務(wù)。用戶畫像的作用主要有以下幾個方面：

2）提高營銷效果：通過用戶畫像，我們可以將用戶分為不同的細(xì)分市場，針對不同的用戶群體制定不同的營銷策略，提高營銷的針對性和轉(zhuǎn)化率。例如，我們可以根據(jù)用戶的年齡、性別、地域、收入等信息，推送不同的廣告內(nèi)容和優(yōu)惠活動，吸引用戶的注意力和興趣。

這樣，我們可以節(jié)省營銷成本，提高營銷效果，增加用戶的購買意愿和忠誠度。

但是，如何準(zhǔn)確地獲取和分析用戶的信息，是一個挑戰(zhàn)。這時，我們就可以借助大模型，也就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，來提升用戶畫像的準(zhǔn)確性。大模型可以利用大規(guī)模的數(shù)據(jù)，通過復(fù)雜的算法，學(xué)習(xí)和挖掘用戶的深層次的特征和需求，提高用戶畫像的質(zhì)量和覆蓋度。

例如，某電商平臺利用大模型，從用戶的購買、瀏覽、點(diǎn)擊、收藏、評論等行為中，提取用戶的購物偏好、消費(fèi)能力、購買動機(jī)、購買周期等信息，構(gòu)建用戶的多維度的畫像，如品類、價格、品牌、風(fēng)格、場合等，從而為用戶推送更符合其需求和預(yù)算的商品和服務(wù)。

3）優(yōu)化用戶體驗(yàn)：通過用戶畫像，我們可以更好地了解用戶的喜好、需求、痛點(diǎn)和期望，從而優(yōu)化產(chǎn)品的功能、設(shè)計(jì)和交互，提高用戶的滿意度和忠誠度。

例如，我們可以根據(jù)用戶的興趣、行為、場景等信息，提供個性化的推薦、搜索、導(dǎo)航等服務(wù)，滿足用戶的多樣化需求。這樣，我們可以提高用戶的使用頻率，增加用戶的粘性，提升用戶的口碑。

但是，如何有效地捕捉和滿足用戶的個性化需求，是一個難題。這時，我們就可以借助大模型，也就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，來提升用戶畫像的實(shí)時性。大模型可以利用實(shí)時的數(shù)據(jù)，通過動態(tài)的方式，調(diào)整和優(yōu)化用戶畫像，增加用戶畫像的靈活性和時效性。

例如，某視頻平臺利用大模型，實(shí)時地根據(jù)用戶的觀看、收藏、評論、打分等行為，更新用戶的畫像，如類型、主題、風(fēng)格、情緒、口味等，從而為用戶推薦更符合其口味和心境的視頻內(nèi)容。

4）提高運(yùn)營效率：通過用戶畫像，我們可以更有效地管理和分析用戶數(shù)據(jù)，提高運(yùn)營的效率和效果。例如，我們可以根據(jù)用戶的價值、活躍度、留存率等信息，制定不同的運(yùn)營策略，提升用戶的活躍度和留存率。這樣，我們可以提高用戶的價值，增加用戶的貢獻(xiàn)，提升用戶的忠誠度。

但是，如何高效地收集和處理用戶的數(shù)據(jù)，是一個問題。這時，我們就可以借助大模型，也就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，來降低用戶畫像的成本。大模型可以利用深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，通過自動化的過程，構(gòu)建和更新用戶畫像，減少人工的干預(yù)和成本，提高用戶畫像的效率和規(guī)模。

例如，某游戲平臺利用大模型，自動地從用戶的游戲、充值、消費(fèi)、評價等行為中，提取用戶的游戲偏好、消費(fèi)能力、游戲水平、游戲目標(biāo)等信息，構(gòu)建用戶的多維度的畫像，如類型、等級、技能、喜好、目標(biāo)等，從而為用戶提供更合適的游戲產(chǎn)品和服務(wù)。

2. 用戶畫像的構(gòu)成要素

用戶畫像的構(gòu)成要素，也就是用戶的標(biāo)簽，可以分為以下幾類：

1）用戶基本信息：這是用戶畫像的基礎(chǔ)，包括用戶的年齡、性別、地域、職業(yè)、教育、收入等信息，可以反映用戶的基本屬性和背景。這些信息通常是用戶注冊或登錄時提供的，或者是通過第三方平臺獲取的，比較容易獲得和處理。

但是，這些信息也有一些局限性，比如可能不完整、不準(zhǔn)確、不更新等，因此需要定期進(jìn)行驗(yàn)證和更新。另外，這些信息也不能完全反映用戶的個性和需求，因?yàn)橥瑯拥幕拘畔⒖赡軐?yīng)不同的用戶群體，比如同樣是25歲的女性，可能有不同的興趣、消費(fèi)能力、購買動機(jī)等。

因此，我們需要結(jié)合其他類型的信息，來進(jìn)一步細(xì)化用戶畫像。例如，某教育平臺根據(jù)用戶的年齡、性別、地域、職業(yè)、教育等信息，將用戶分為不同的基本類別，如學(xué)生、家長、教師、職場人士等，然后根據(jù)不同的基本類別，提供不同的教育產(chǎn)品和服務(wù)，如課程、資料、咨詢、培訓(xùn)等。

2）用戶行為數(shù)據(jù)：這是用戶畫像的核心，包括用戶的瀏覽、點(diǎn)擊、購買、評論、分享等行為，可以反映用戶的興趣、需求、習(xí)慣和行為模式。這些信息通常是用戶在使用產(chǎn)品或服務(wù)時產(chǎn)生的，或者是通過跟蹤和分析用戶的行為軌跡獲取的，比較難以獲得和處理。

但是，這些信息也有一些優(yōu)勢，比如可以更真實(shí)、更細(xì)致、更動態(tài)地反映用戶的特征和需求，因?yàn)橛脩舻男袨槭怯脩舻闹苯颖磉_(dá)，而且可以隨著用戶的變化而變化。

因此，我們需要借助大模型，也就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，來提升用戶行為數(shù)據(jù)的收集和分析。

大模型可以利用大規(guī)模的數(shù)據(jù)，通過復(fù)雜的算法，學(xué)習(xí)和挖掘用戶的深層次的特征和需求，提高用戶畫像的質(zhì)量和覆蓋度。例如，某電商平臺利用大模型，從用戶的購買、瀏覽、點(diǎn)擊、收藏、評論等行為中，提取用戶的購物偏好、消費(fèi)能力、購買動機(jī)、購買周期等信息，構(gòu)建用戶的多維度的畫像，如品類、價格、品牌、風(fēng)格、場合等，從而為用戶推送更符合其需求和預(yù)算的商品和服務(wù)。

3）用戶偏好信息：這是用戶畫像的補(bǔ)充，包括用戶的喜好、態(tài)度、價值觀、情感等信息，可以反映用戶的個性和風(fēng)格。這些信息通常是用戶在使用產(chǎn)品或服務(wù)時表達(dá)的，或者是通過問卷、評測、反饋等方式獲取的，比較主觀和多樣的。

但是，這些信息也有一些價值，比如可以更細(xì)致、更豐富、更有趣地反映用戶的特征和需求，因?yàn)橛脩舻钠檬怯脩舻膫€性化表達(dá)，而且可以增加用戶的參與度和忠誠度。

因此，我們需要借助大模型，也就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，來提升用戶偏好信息的獲取和利用。大模型可以利用深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，通過自動化的過程，構(gòu)建和更新用戶偏好信息，減少人工的干預(yù)和成本，提高用戶畫像的效率和規(guī)模。

例如，某音樂平臺利用大模型，從用戶的聽歌、收藏、評論、打分等行為中，提取用戶的音樂偏好、情感傾向、心理狀態(tài)等信息，構(gòu)建用戶的多維度的畫像，如流派、風(fēng)格、情緒、場景等，從而為用戶推薦更符合其口味和心境的音樂內(nèi)容。

4）用戶社交信息：這是用戶畫像的拓展，包括用戶的好友、關(guān)注、粉絲、社區(qū)、群組等信息，可以反映用戶的社交關(guān)系和影響力。這些信息通常是用戶在使用產(chǎn)品或服務(wù)時建立的，或者是通過社交媒體、社交網(wǎng)絡(luò)等平臺獲取的，比較廣泛和復(fù)雜的。

但是，這些信息也有一些意義，比如可以更廣泛、更深入、更有力地反映用戶的特征和需求，因?yàn)橛脩舻纳缃皇怯脩舻娜后w表達(dá)，而且可以影響和被影響其他用戶的行為和偏好。

因此，我們需要借助大模型，也就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，來提升用戶社交信息的整合和應(yīng)用。大模型可以利用實(shí)時的數(shù)據(jù)，通過動態(tài)的方式，調(diào)整和優(yōu)化用戶社交信息，增加用戶畫像的靈活性和時效性。

例如，某社交平臺利用大模型，實(shí)時地根據(jù)用戶的好友、關(guān)注、粉絲、社區(qū)、群組等信息，更新用戶的畫像，如興趣、職業(yè)、教育、收入、影響力等，從而為用戶提供更合適的社交產(chǎn)品和服務(wù)，如動態(tài)、話題、活動、直播等。

3. 用戶畫像的應(yīng)用場景

用戶畫像可以應(yīng)用于多個數(shù)字化營銷的場景，以下是一些常見的例子：

1）精準(zhǔn)營銷：通過用戶畫像，我們可以將用戶分為不同的細(xì)分市場，針對不同的用戶群體制定不同的營銷策略，提高營銷的針對性和轉(zhuǎn)化率。例如，某電商平臺根據(jù)用戶的購買行為和偏好，將用戶分為不同的類別，如時尚達(dá)人、美妝愛好者、數(shù)碼迷等，然后根據(jù)不同的用戶類別，推送不同的廣告內(nèi)容和優(yōu)惠活動，吸引用戶的注意力和興趣。

但是，要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，我們需要有一個準(zhǔn)確、全面、動態(tài)的用戶畫像，這就需要借助大模型，也就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，來提升用戶畫像的效果和效率。大模型可以利用大規(guī)模的數(shù)據(jù)，通過復(fù)雜的算法，學(xué)習(xí)和挖掘用戶的深層次的特征和需求，提高用戶畫像的質(zhì)量和覆蓋度。同時，大模型可以利用實(shí)時的數(shù)據(jù)，通過動態(tài)的方式，調(diào)整和優(yōu)化用戶畫像，增加用戶畫像的靈活性和時效性。

這樣，我們就可以根據(jù)用戶的最新的行為和偏好，為用戶推送最合適的廣告內(nèi)容和優(yōu)惠活動，提高營銷的轉(zhuǎn)化率和收益。

2）個性化推薦：通過用戶畫像，我們可以更好地了解用戶的喜好、需求、痛點(diǎn)和期望，從而為用戶提供更合適的產(chǎn)品和服務(wù)。例如，某視頻平臺根據(jù)用戶的觀看行為和偏好，為用戶推薦不同的視頻內(nèi)容，如電影、電視劇、綜藝、動漫等，滿足用戶的多樣化需求。

但是，要實(shí)現(xiàn)個性化推薦，我們需要有一個細(xì)致、豐富、有趣的用戶畫像，這就需要借助大模型，也就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，來提升用戶畫像的獲取和利用。

大模型可以利用深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，通過自動化的過程，構(gòu)建和更新用戶畫像，減少人工的干預(yù)和成本，提高用戶畫像的效率和規(guī)模。同時，大模型可以利用實(shí)時的數(shù)據(jù)，通過動態(tài)的方式，調(diào)整和優(yōu)化用戶畫像，增加用戶畫像的靈活性和時效性。這樣，我們就可以根據(jù)用戶的最新的觀看行為和偏好，為用戶推薦最符合其口味和心境的視頻內(nèi)容，提高用戶的滿意度和忠誠度。

3）用戶體驗(yàn)優(yōu)化：通過用戶畫像，我們可以優(yōu)化產(chǎn)品的功能、設(shè)計(jì)和交互，提高用戶的滿意度和忠誠度。例如，某旅游平臺根據(jù)用戶的旅行行為和偏好，為用戶提供不同的旅游產(chǎn)品和服務(wù)，如酒店、機(jī)票、景點(diǎn)、攻略等，提高用戶的旅行體驗(yàn)。

但是，要實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)優(yōu)化，我們需要有一個全面、準(zhǔn)確、實(shí)時的用戶畫像，這就需要借助大模型，也就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，來提升用戶畫像的效果和效率。

大模型可以利用大規(guī)模的數(shù)據(jù)，通過復(fù)雜的算法，學(xué)習(xí)和挖掘用戶的深層次的特征和需求，提高用戶畫像的質(zhì)量和覆蓋度。同時，大模型可以利用實(shí)時的數(shù)據(jù)，通過動態(tài)的方式，調(diào)整和優(yōu)化用戶畫像，增加用戶畫像的靈活性和時效性。這樣，我們就可以根據(jù)用戶的最新的旅行行為和偏好，為用戶提供最合適的旅游產(chǎn)品和服務(wù)，提高用戶的旅行體驗(yàn)和滿意度。

4）風(fēng)險(xiǎn)控制：通過用戶畫像，我們可以識別和防范用戶的風(fēng)險(xiǎn)行為，保護(hù)用戶的安全和利益。例如，某金融平臺根據(jù)用戶的信用、財(cái)務(wù)、交易等信息，為用戶評估和控制風(fēng)險(xiǎn)，如欺詐、逾期、違約等，保障用戶的資金安全。

但是，要實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)控制，我們需要有一個可靠、準(zhǔn)確、實(shí)時的用戶畫像，這就需要借助大模型，也就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，來提升用戶畫像的效果和效率。

大模型可以利用大規(guī)模的數(shù)據(jù)，通過復(fù)雜的算法，學(xué)習(xí)和挖掘用戶的深層次的特征和需求，提高用戶畫像的質(zhì)量和覆蓋度。同時，大模型可以利用實(shí)時的數(shù)據(jù)，通過動態(tài)的方式，調(diào)整和優(yōu)化用戶畫像，增加用戶畫像的靈活性和時效性。這樣，我們就可以根據(jù)用戶的最新的信用、財(cái)務(wù)、交易等信息，為用戶評估和控制風(fēng)險(xiǎn)，如欺詐、逾期、違約等，保障用戶的資金安全。

二、用戶畫像的挑戰(zhàn)和機(jī)遇

用戶畫像是一項(xiàng)復(fù)雜而重要的工作，面臨著一些挑戰(zhàn)和機(jī)遇，以下是一些值得關(guān)注的方面：

1. 用戶隱私保護(hù)

用戶隱私保護(hù)是用戶畫像的一個重要的前提和條件，涉及到用戶數(shù)據(jù)的安全和合規(guī)性。用戶數(shù)據(jù)是用戶畫像的基礎(chǔ)，但也是用戶的敏感信息，需要得到用戶的授權(quán)和同意，以及符合相關(guān)的法律和規(guī)范，才能進(jìn)行收集、存儲、分析和使用。否則，用戶數(shù)據(jù)可能會被泄露、濫用或?yàn)E用，造成用戶的不信任、不滿或損失。

因此，我們需要建立和完善用戶數(shù)據(jù)的保護(hù)機(jī)制，如加密、脫敏、授權(quán)、審計(jì)等，保障用戶數(shù)據(jù)的安全和合規(guī)性。這樣，我們可以在保護(hù)用戶隱私的同時，利用用戶數(shù)據(jù)為用戶提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)。

但是，用戶數(shù)據(jù)的保護(hù)也帶來了一些挑戰(zhàn)和機(jī)遇，比如如何在保證用戶數(shù)據(jù)的安全和合規(guī)性的前提下，有效地收集和處理用戶數(shù)據(jù)，提高用戶畫像的效果和效率。這時，我們就可以借助大模型，也就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，來提升用戶數(shù)據(jù)的保護(hù)和利用。大模型的應(yīng)用可以帶來以下幾個方面的好處：

• 加密用戶數(shù)據(jù)：大模型可以利用加密技術(shù)，對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，保證用戶數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。例如，某醫(yī)療平臺利用大模型，對用戶的健康數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，防止用戶數(shù)據(jù)被泄露或竊取。這樣，用戶可以放心地提供自己的健康數(shù)據(jù)，享受更專業(yè)、更貼心的醫(yī)療服務(wù)。
• 脫敏用戶數(shù)據(jù)：大模型可以利用脫敏技術(shù)，對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，保證用戶數(shù)據(jù)的合規(guī)性和可用性。例如，某教育平臺利用大模型，對用戶的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，去除用戶的姓名、身份證號、手機(jī)號等敏感信息，保留用戶的學(xué)習(xí)成績、學(xué)習(xí)進(jìn)度、學(xué)習(xí)反饋等有效信息。這樣，用戶可以遵守相關(guān)的法律和規(guī)范，同時享受更個性化、更有價值的學(xué)習(xí)服務(wù)。
• 授權(quán)用戶數(shù)據(jù)：大模型可以利用授權(quán)技術(shù)，對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行授權(quán)處理，保證用戶數(shù)據(jù)的自主性和可控性。例如，某社交平臺利用大模型，對用戶的社交數(shù)據(jù)進(jìn)行授權(quán)處理，讓用戶自己決定是否同意分享自己的社交數(shù)據(jù)，以及分享給誰、分享多少、分享多久等，保障用戶的數(shù)據(jù)權(quán)益。這樣，用戶可以根據(jù)自己的意愿和需求，選擇是否參與社交數(shù)據(jù)的共享，同時享受更廣泛、更深入、更有力的社交服務(wù)。
• 審計(jì)用戶數(shù)據(jù)：大模型可以利用審計(jì)技術(shù)，對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行審計(jì)處理，保證用戶數(shù)據(jù)的可追溯性和可監(jiān)督性。例如，某金融平臺利用大模型，對用戶的金融數(shù)據(jù)進(jìn)行審計(jì)處理，記錄用戶的金融行為和交易流水，檢測用戶的風(fēng)險(xiǎn)行為和異常交易，保障用戶的資金安全。這樣，用戶可以隨時查看自己的金融數(shù)據(jù)，了解自己的金融狀況，同時享受更安全、更便捷、更優(yōu)惠的金融服務(wù)。下

2. 大模型的應(yīng)用

大模型的應(yīng)用是用戶畫像的一個重要的機(jī)遇和趨勢，涉及到用戶畫像的準(zhǔn)確性、成本和實(shí)時性。大模型，也就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，可以幫助我們提升用戶畫像的效果和效率。具體來說，大模型的應(yīng)用可以帶來以下幾個方面的好處：

• 提高用戶畫像的準(zhǔn)確性：大模型可以利用大規(guī)模的數(shù)據(jù)，通過復(fù)雜的算法，學(xué)習(xí)和挖掘用戶的深層次的特征和需求，提高用戶畫像的質(zhì)量和覆蓋度。例如，某音樂平臺利用大模型，從用戶的聽歌、收藏、評論、打分等行為中，提取用戶的音樂偏好、情感傾向、心理狀態(tài)等信息，構(gòu)建用戶的多維度的畫像，如流派、風(fēng)格、情緒、場景等，從而為用戶推薦更符合其口味和心境的音樂內(nèi)容。這樣，用戶可以享受更個性化、更有趣、更有價值的音樂服務(wù)，提高用戶的滿意度和忠誠度。
• 降低用戶畫像的成本：大模型可以利用深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，通過自動化的過程，構(gòu)建和更新用戶畫像，減少人工的干預(yù)和成本。例如，某社交平臺利用大模型，自動地從用戶的社交信息中提取用戶的標(biāo)簽，如興趣、職業(yè)、教育等，無需人工的標(biāo)注和審核。這樣，用戶畫像的構(gòu)建和更新可以更快速、更高效、更省力，提高用戶畫像的效率和規(guī)模。
• 提高用戶畫像的實(shí)時性：大模型可以利用實(shí)時的數(shù)據(jù)，通過動態(tài)的方式，調(diào)整和優(yōu)化用戶畫像，增加用戶畫像的靈活性和時效性。例如，某游戲平臺利用大模型，實(shí)時地根據(jù)用戶的游戲行為和反饋，更新用戶的畫像，如等級、技能、喜好等，提升用戶的游戲體驗(yàn)。這樣，用戶畫像可以更及時、更準(zhǔn)確、更靈活地反映用戶的最新的特征和需求，提高用戶畫像的敏感度和響應(yīng)度。

三、總結(jié)

用戶畫像是數(shù)字化營銷的一個重要的工具，可以幫助我們更好地了解用戶的特征和需求，從而提高營銷效果、優(yōu)化用戶體驗(yàn)和提高運(yùn)營效率。但是，隨著用戶數(shù)據(jù)的增多和復(fù)雜度的提高，傳統(tǒng)的用戶畫像方法已經(jīng)難以滿足我們的需求。我們需要借助大模型，也就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，來提升用戶畫像的準(zhǔn)確性、降低用戶畫像的成本和提高用戶畫像的實(shí)時性。

大模型的應(yīng)用可以帶來以下幾個方面的好處：

• 提高用戶畫像的準(zhǔn)確性：大模型可以利用大規(guī)模的數(shù)據(jù)，通過復(fù)雜的算法，學(xué)習(xí)和挖掘用戶的深層次的特征和需求，提高用戶畫像的質(zhì)量和覆蓋度。
• 降低用戶畫像的成本：大模型可以利用深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，通過自動化的過程，構(gòu)建和更新用戶畫像，減少人工的干預(yù)和成本，提高用戶畫像的效率和規(guī)模。
• 提高用戶畫像的實(shí)時性：大模型可以利用實(shí)時的數(shù)據(jù)，通過動態(tài)的方式，調(diào)整和優(yōu)化用戶畫像，增加用戶畫像的靈活性和時效性，提高用戶畫像的敏感度和響應(yīng)度。