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去年9月，吳泳銘出任阿里巴巴集團新一任CEO后，提出“用戶為先、AI驅動”兩大戰(zhàn)略重心。
作為阿里最早將AI應用落地的業(yè)務單元，以及吳泳銘在阿里第一次內部創(chuàng)業(yè)的項目，阿里媽媽格外受到關注。
在《阿里媽媽往事，當吳媽第一次內部創(chuàng)業(yè)》一文中，我們回顧了阿里媽媽初創(chuàng)時期的跌宕起伏。本文將在此基礎上繼續(xù)講述，阿里媽媽是如何將AI技術創(chuàng)新應用在廣告推薦算法中，并迎來屬于自己的全盛時代的。
了解了阿里媽媽的這些輝煌歷程，我們才能夠更好地暢想和展望，馬云和吳媽所期待下的“AI電商時代的阿里”。
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2010年5月，吳雪軍（鐵相）從百度離職。
彼時，受Facebook影響，國內正掀起一波社交網(wǎng)絡浪潮，人人網(wǎng)和開心網(wǎng)都是當時冉冉升起的未來之星。烈火烹油的態(tài)勢下，吳雪軍也不禁想投身到社交網(wǎng)絡的浪潮中去看一看、闖一闖。幾番搜尋后，他把目光鎖定在了天涯社區(qū)。
2010年的天涯社區(qū)正處在高光時刻，大量的“天涯神帖”都出自這一時期，不過這已經(jīng)是落日余暉。
隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的風暴席卷而來，微博、微信等移動社交媒體平臺相繼誕生。移動互聯(lián)網(wǎng)走的是深度垂直創(chuàng)新，而天涯當時還在走大而全的綜合社區(qū)模式，加上內部無為而治，僅靠著幾個沒有工資的版主，根本打不過別人的公司化運作。它開始慢慢掉隊。
加入天涯僅僅兩個月，吳雪軍就發(fā)現(xiàn)了問題所在。在深入了解這家公司后，他認為，以天涯的團隊和企業(yè)文化，在這里肯定實現(xiàn)不了自己的抱負。
不愿在天涯蹉跎歲月的吳雪軍，立即開始了規(guī)劃自己人生的下一站。其實加入天涯前，吳雪軍還有另一個選擇——淘寶的劉振飛（振飛）和梅堅（三多）曾向他拋出橄欖枝。吳雪軍心動過，奈何當時已經(jīng)接下了天涯的offer，他不愿失信于人，只能感嘆一聲“相見恨晚”，然后婉拒。
意識到天涯并非良主后，吳雪軍又想起了劉振飛。也許是命中注定的緣分，盡管已經(jīng)過去了兩個月，淘寶的崗位依舊空懸。于是，吳雪軍很順利地就加入了淘寶廣告技術部，擔任算法團隊負責人，向廣告技術部的技術總負責人梅堅匯報。
吳雪軍
事后來看，吳雪軍加入淘寶可以說是趕上了好時候。盡管當時廣告技術部營收還很少，一天只有幾十萬，但已經(jīng)開始進入到增長的快車道。
2009年底，此前發(fā)展一直不溫不火的鉆石展位迎來了一次改版，在原來銷售的資源外，額外開設了一個資源位——首頁第三屏300*250的一個位置。這對鉆石展位來說，是一次里程碑式的改版。進入首頁后，它擁有了足夠大的流動性，整個模式開始有了運轉的基礎。
這一時期，淘寶廣告技術部還推出了另外一條重要產品線——主打CPS模式的淘寶客。當時，媒體和流量端都熱衷于做CPC營銷，對淘寶客這樣的CPS模式普遍持觀望態(tài)度。因此，淘寶客誕生初期幾乎沒有遇到任何強大的直接對手。
同時，對于電商賣家而言，CPS天然就是一種低成本的營銷模式——誰能幫我找到消費者并把東西賣出去，我就把提成給誰。
流量端找到了新的變現(xiàn)渠道，淘內商家也找到了合適的推廣者，淘寶客想要連接的兩端馬上都有了大量的資源涌入。
鉆石展位（CPM）、淘寶客（CPS），再加上最早的直通車（CPC）業(yè)務，淘寶廣告產品的三架馬車就此成型，開始拉動營收高速增長。
吳雪軍加入后沒多久，淘寶的廣告營收就突破了每天100萬元的大關。為此，團隊還舉行了一次十分隆重的慶功宴。
在吳雪軍之前，阿里幾乎沒有有經(jīng)驗和有影響力的算法人才，因此他的加入就像一面大旗，樹立起了阿里對算法人才的號召力。加上阿里媽媽本身有著豐富的數(shù)據(jù)，且營收處于快速增長，其人才吸引力不斷增加。
于是團隊那一時期陸續(xù)招攬了蓋坤（靖世）、蔣龍（曇宗）、袁泉（袁全）、胡云華（吳鉤）和嚴強（紹成）等一批青年才俊。其中，蓋坤后來成為了阿里媽媽的門面人物，廣為外界所熟知。
2012年，梅堅被調去負責其他業(yè)務，吳雪軍從他手中接過了淘寶廣告技術部。同年年底，淘寶廣告技術部重新升級為阿里媽媽事業(yè)部。
當時，淘寶的營銷業(yè)務中，有三項業(yè)務發(fā)展尤為顯眼：一是淘寶客，二是Tanx，三是無線端的發(fā)展。三項業(yè)務之間的關系十分垂直，用戶群和產品形式都差異巨大，很難用一個現(xiàn)有的名字去統(tǒng)一。內部討論來討論去，最后想到了阿里媽媽，這個品牌就此重啟。
吳雪軍統(tǒng)領阿里媽媽技術團隊的時間很短。2013年，阿里提出“all in無線”戰(zhàn)略，開始從集團各個部門抽調人力發(fā)展手淘，吳雪軍也在其列。歡迎添加作者微信LW_PLUS，了解阿里“all in 無線”背后的更多故事。
按照上級指示，吳雪軍可以從手下篩選5-6名精兵強將追隨自己一同前往手淘。于是他第一時間找到了負責推薦廣告算法的袁泉，后者不僅欣然答應，還叫上了自己手下的得力干將嚴強。
隨后，吳雪軍又陸續(xù)說服趙斌強（樂田）、周良、王喆，組成了一支六人小分隊，從北京奔赴杭州，馳援手淘建設。
在團隊的人員篩選上，吳雪軍有兩個標準：一是經(jīng)驗豐富，二是有能力、有潛力。
六人小分隊中，袁泉和周良都是經(jīng)驗豐富的老兵。其中，袁泉曾任職于IBM研究院，是國內最早一批做推薦算法的人。在IBM期間，他和當時在IBM實習、后來成為字節(jié)推薦系統(tǒng)負責人的項亮，一起發(fā)過KDD論文。
趙斌強也很資深，2008年就加入了阿里，先后在B2B和阿里云等業(yè)務待過，后來到阿里媽媽，在工程和算法方面都比較均衡。
嚴強雖然年輕，但也非常老道。2008年，推薦領域的技術大牛谷文棟和還在讀博的項亮一起成立了面向推薦領域的專業(yè)社區(qū)ResysChina，經(jīng)常舉辦一些小型聚會。當時還在中科院讀研一的嚴強是社區(qū)聚會的?？?。
王喆則屬于動手能力很強的那一類，剛好可以和其他人互補。
至于被稱作阿里算法天才的蓋坤，雖然也是不可多得的青年才俊，但當時他的研究方向更側重理論，和推薦算法離得稍微有些遠，吳雪軍只能忍痛放棄。
2013年11月，吳雪軍帶著6人小分隊，從北京奔赴杭州，開始了一段艱苦的技術攻堅戰(zhàn)。阿里的推薦團隊也由此一分為二，一部分繼續(xù)在阿里媽媽負責廣告推薦，另一部分則在手淘做基于自然流量的推薦。
那段時間，團隊每周要工作六天，從早上9點一直忙到晚上9點，除了吃飯、睡覺，其他時間基本都在工作。剩下一天休息時間，大家就一起窩在宿舍里打DOTA，釋放壓力。如今互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的流行詞996便是從那時候開始的。
吳雪軍團隊來到手淘后，做的第一個個性化產品是“有好貨”。
2014年初，張勇從吳泳銘手中接過了手淘的大旗。這份沉重的擔子，迫使他每天都在思考無線化應該怎么做。他甚至癡迷到，把手淘前三屏的頁面打印出來，放在案頭，每天琢磨哪個模塊應該放在那個位置。后來是蔣凡給他出了個主意，說既然不知道什么樣的頁面能被最多用戶喜愛，就干脆做個性化好了，讓每個用戶都能看到不一樣的頁面。
手淘個性化的第一個改造項目是“有好貨”。
這個產品起初并不被高層所重視，在手淘頁面中處于很邊緣的位置，后來上了個性化推薦算法后，各項指標都非常不錯，才被挪到了手淘第一屏的中間位置。
“有好貨”的成功，堅定了張勇和蔣凡做個性化推薦的決心和信心，他們決定把推薦算法延伸到第二屏和第三屏。
當時，F(xiàn)acebook的feeds流已經(jīng)嶄露頭角，于是“如何做電商的feeds流”開始提上手淘的日程。
內部多次商討后決定，做兩列商品feeds流——也就是后來的“猜你喜歡”。蔣凡負責從產品和業(yè)務層面推進，后臺算法則由袁泉負責。
“猜你喜歡”一開始只是簡單復用了“有好貨”的算法，僅展示10個商品。但后來團隊發(fā)現(xiàn)，用戶在公交、地鐵上無聊的時候喜歡刷“猜你喜歡”，10個商品很快就刷完了，于是決定增加到20個、50個，結果發(fā)現(xiàn)還是不夠刷，于是干脆設置成了“無限展示”。
2014年年初，“猜你喜歡”剛上線的時候只有一二百萬用戶，到2017年已經(jīng)日活過億，成為了所有電商中最大的推薦產品。
“猜你喜歡”所積累下來的技術和經(jīng)驗，后來也隨著團隊的人員流動，被帶到各個電商平臺開枝散葉。
“all in 無線”這場大仗，為阿里博得了一張通往移動互聯(lián)網(wǎng)的船票。大戰(zhàn)結束后，吳雪軍帶領的推薦算法團隊，被合并到與阿里媽媽平級的搜索事業(yè)部，向部門一把手張勤（楊過）匯報。推薦算法和搜索團隊逐漸走向融合。
不久，谷雪梅從谷歌中國研究院空降阿里，接管了搜索事業(yè)部。差不多時間，吳雪軍從阿里離職。阿里的搜推團隊從此進入了新的時代。
將時間的指針撥回到2013年底，吳雪軍帶領袁泉等人奔赴杭州后，阿里媽媽的技術團隊便由薛貴榮(大數(shù))和唐勇（十七）分而治之，唐勇負責搜索，其余歸薛貴榮負責。
唐勇是一名老阿里，做系統(tǒng)架構出身，負責搭建了阿里的第一代廣告系統(tǒng)架構，與吳泳銘、劉振飛等高管都十分相熟。薛貴榮則是唯一一個拿過兩次微軟學者獎學金的技術大牛，2009年加入阿里，在阿里云做過搜索，后被調到阿里媽媽，帶領團隊做出了阿里媽媽最重要的營銷工具之一——達摩盤（DMP）。
當時，阿里媽媽的算法團隊分成四條線——搜索、推薦、定向和Tanx。其中，袁泉負責推薦，龔筆宏（云雀）負責搜索，蔣龍負責定向。Tanx團隊主要負責品牌廣告，團隊在杭州，用到的先進技術不多。袁泉追隨吳雪軍去支援無線后，原本由他負責的推薦廣告算法便移交給了蔣龍。這樣一來，手握推薦和定向廣告兩條線的蔣龍，便成為了阿里媽媽算法團隊實質上的核心。
蔣龍
蔣龍和吳雪軍算是舊相識。早在2009年，吳雪軍還在百度時，就曾通過獵頭找到在微軟亞洲研究院任職的蔣龍，向他拋出了橄欖枝。但蔣龍覺得百度并不適合自己，便婉言謝絕了。
兩年后，已經(jīng)加入阿里的吳雪軍再次向蔣龍發(fā)出加盟邀請。兩人在北京東三環(huán)泰康大廈的淘寶辦公室里見了一面。當時，身在微軟亞洲研究院的蔣龍已經(jīng)認識到了研究院模式的弊病——離產業(yè)化太遠。
傳統(tǒng)軟件時代，軟件是刻在光盤里賣給用戶的，如果軟件出現(xiàn)了bug，用戶不可能把光盤再退回去。因此，以微軟為代表的傳統(tǒng)軟件廠商都有一套非常嚴格的產品開發(fā)流程——至少規(guī)劃一年，開發(fā)兩年，測試兩年。一個技術從成熟，到真正到達用戶手中，至少需要五年時間。
因此，盡管當時微軟的很多技術都非常領先，但等到產品化之后，往往已經(jīng)落后于時代了。
與之相對的是谷歌“小步快跑，快速迭代”的互聯(lián)網(wǎng)模式。這種高效的產業(yè)化方式，對蔣龍造成了深深的震撼與沖擊，并讓他萌生了到互聯(lián)網(wǎng)公司去看看的想法。
其實在此之前，微軟亞洲研究院就已經(jīng)有不少人才流失到互聯(lián)網(wǎng)大廠，并取得了巨大成功，比如阿里云的王堅。這進一步堅定了蔣龍離開的想法。
不過，蔣龍并沒有追隨王堅的腳步加入阿里云，而是另有打算。
蔣龍想做人工智能，而做人工智能首要的是數(shù)據(jù)。搜索和廣告都是數(shù)據(jù)十分豐富的場景，但二者又有很大的區(qū)別：當時搜索并不掙錢，只是一個改善用戶體驗的產品，而廣告優(yōu)化則能直接帶來收入提升。
蔣龍認為，只有一個業(yè)務能夠給公司掙錢，公司才會在這上面持續(xù)投入。因此，吳雪軍邀請他加入阿里媽媽時，他幾乎沒怎么猶豫就選擇了加入。他知道，這一定是個阿里會持續(xù)投入的業(yè)務。
不得不說，蔣龍的眼光確實毒辣。在算法的加持下，阿里媽媽的營收很快迎來了爆發(fā)式增長，一度占到了阿里整體營收的八成以上。
阿里媽媽賺錢夸張到了什么程度呢？據(jù)說2013年之后，因為收入增長超預算過多，每到年底，阿里媽媽都要通過減少廣告位、縮小廣告圖等方式來控制廣告收入增長。
有了源源不斷的現(xiàn)金流入，阿里媽媽在技術上自然不吝投入。
早期，阿里媽媽的廣告模型都是基于既定規(guī)則的，產品經(jīng)理需要提前規(guī)劃好排序等各項規(guī)則，然后通過算法來實現(xiàn)。這樣做不僅效率低下，而且在規(guī)則設計上顧此失彼。為了解決這個問題，蔣龍加入后，帶領團隊搭建了一個真正由數(shù)據(jù)驅動的大規(guī)模機器學習系統(tǒng)。
為了搭建這套系統(tǒng)，蔣龍找集團申請了幾個億的預算，要建一個阿里最先進的算力集群。當時一臺服務器售價幾十萬，集團大手一揮就直接采購了500臺。
阿里的高管們其實并不懂算法細節(jié)，但蔣龍告訴他們，“你投入的這幾億，一年可以帶來幾十億的營收增長”。高管們立馬就知道該怎么做了。
反觀袁泉們去的搜索團隊就沒這么幸運了。因為搜索的變現(xiàn)路徑比較長，他們沒法說清技術投入具體能帶來怎樣的收益，就很難獲批更多的算力。有一段時間，只能找阿里媽媽借算力。歡迎添加作者微信LW_PLUS，了解更多背后的有趣故事。
蔣龍搭建的大規(guī)模機器學習系統(tǒng)對阿里媽媽助益良多，不過他最大的貢獻還是在于，和算法委員會一起完成了阿里的算法人才標準制定和培訓。
阿里早期懂算法的人不多，吳雪軍和蔣龍算是最早的一批算法人才。兩人和徐盈輝（仁基）等人一起成立了阿里集團的第一屆算法委員會。
算法委員會主要做了幾件事：一是制定了阿里的算法人才標準，比如人才引進后怎么定級，P7/P8/P9的晉升標準分別是什么。二是搭建了阿里的算法體系，梳理了內部業(yè)務涉及的算法技術方向，以及在各個方向上分別涉及哪些問題，相當于在內部搭建了一個知識分享體系。三是為阿里培養(yǎng)了一批優(yōu)秀的算法人才，委員會成員們親自編寫教材、上課，如今阿里的很多算法中堅力量都從中受益過。
這些為阿里媽媽后來攀向更高峰打下了扎實的基礎。
2014年，阿里媽媽已經(jīng)駛入了發(fā)展的快車道，但蔣龍卻在晉升的前夕決定離開。
在他看來，盡管當時的阿里媽媽正如日中天，而且營收起碼還能保持五年高速增長，但廣告系統(tǒng)技術本身的迭代已經(jīng)十分緩慢了，自己應該尋找一片更加廣闊的天地來施展才華。
蔣龍離開后，將推薦算法團隊的權杖交到了蓋坤手中。
蔣龍覺得，蓋坤跟自己很像，骨子里是同一類人。兩人都有很超前的技術眼光，能夠先別人一步看到技術的發(fā)展趨勢。而且，蓋坤個性也比較溫和，掌控欲不強，能夠給下屬很高的自由度，同時能提供足夠多的支持。同事評價蓋坤，雖然不是那種熱情洋溢，特別會來事兒的性格，但情商絕對不低，可以非常敏銳地捕捉到對方的情緒并做出反應。這些個性和特質，讓他有機會成為一個出色的團隊leader。
當然，更重要的是，蓋坤在阿里媽媽做出的成績足以服眾。
蓋坤加入阿里的過程，頗具戲劇性。
蓋坤是甘肅省高考狀元。加入阿里前，他在清華大學讀博，主攻機器學習和計算機視覺方向。還在學校時，蓋坤就已經(jīng)在學術界小有成就了，在國際頂尖期刊和會議上發(fā)表過多篇學術論文，還獲得過中國人工智能協(xié)會優(yōu)秀博士論文獎。
2011年，阿里在清華大學辦了一場招聘宣講會。當時，蓋坤心心念念的是MSRA和IBM CRL這樣的研究院，對加入企業(yè)興趣不大，所以沒去參加。
后來，蓋坤很偶然看到了吳雪軍發(fā)在水木清華論壇上的一個招聘帖子，帖子說阿里正在做一個大規(guī)模機器學習的東西。這勾起了他的興趣，于是便回了一封私信。
回完私信后，蓋坤照常玩起了游戲，一直玩到凌晨兩三點才睡。結果第二天一早八九點就被阿里巴巴的HR叫醒去面試。
幾輪面試下來，蓋坤發(fā)現(xiàn)，阿里在機器學習上有很強的決心，業(yè)務對相關技術的需求特別強烈，是個能夠施展自己才華的舞臺，便欣然選擇了加入。
當然，阿里給出的條件也很誘人，直接給了他P7，而一般應屆生都是P6。這一方面是因為阿里看重蓋坤的潛力，另一方面也是因為他的博士課題跟阿里的廣告算法很像，成果可以直接遷移應用。而蓋坤也不負所望，一年后升P8，又過兩年升P9，再過三年到P10，是阿里升P10最快的人之一。
蓋坤
2011年，蓋坤剛進阿里不久，就突破主流大規(guī)模線性模型的思路，創(chuàng)造性地提出了MLR（mixed logistic regression）算法，一舉打響了自己“算法天才”的名號。
MLR算法創(chuàng)新地提出并實現(xiàn)了直接在原始空間學習特征之間的非線性關系，基于數(shù)據(jù)自動發(fā)掘可推廣的模式，相比于人工，效率和精度均有了大幅提升。
從2013年起，MLR算法在阿里媽媽及阿里集團多個BU的主要場景(包括阿里媽媽精準定向廣告、淘寶客、神馬商業(yè)廣告、淘寶主搜等等）被大規(guī)模地應用和嘗試，尤其是在阿里媽媽的精準定向廣告場景，算法模型創(chuàng)新帶來了業(yè)務上的重大突破，主要場景下的CTR和RPM均獲得了20%以上的提升。
稍顯遺憾的是，MLR算法在業(yè)界并沒有被大規(guī)模采納。這一方面是因為，阿里直到2017年才以論文的形式開源MLR算法，因此很長一段時間里外界并不清楚MLR模型的實現(xiàn)細節(jié)。另一方面則是因為，傳統(tǒng)LR+特征工程的解法深深影響了很多技術團隊的思考方式和組織結構。
2017年，蓋坤領導的阿里媽媽精準定向檢索及基礎算法團隊又提出了另一個重要的推薦系統(tǒng)模型——深度興趣網(wǎng)絡(DIN,Deep Interest Network)，首次將深度學習應用在阿里媽媽。該模型提出用戶的興趣是多樣的，并利用深度學習充分利用/挖掘用戶歷史行為數(shù)據(jù)中的信息來提高CTR預估的性能。
隨著MLR和DIN等算法模型陸續(xù)提出，那幾年，阿里媽媽無論是在營收規(guī)模還是技術影響力上，都走在了行業(yè)前列。
一個側面的例證是，2015年前后字節(jié)曾大面積挖角阿里的算法團隊，但成功率不高。原因在于，當時阿里無論在團隊氛圍、論文產出速度、工作成就感還是薪酬待遇方面都十分有競爭力。
據(jù)阿里媽媽當時的成員回憶，“哪怕是一個P5的實習生，加入不久都能發(fā)論文”。
不過對于蓋坤來說，盡管憑借幾項關鍵技術突破成為了名噪一時的技術天才，但他也有自己的煩惱——缺少對業(yè)務的掌控權。
任何技術突破都需要落到具體的業(yè)務場景中才能發(fā)揮價值，否則就只是一堆0和1組成的代碼而已。
阿里媽媽最賺錢的業(yè)務一直是直通車，但直通車并不在蓋坤手中，他只負責精準展示廣告。而且精準展示廣告所依賴的生態(tài)——猜你喜歡等推薦板塊，也掌握在搜索事業(yè)部的推薦團隊手中，蓋坤并沒有絕對話語權。甚至搜索事業(yè)部還反過來對蓋坤手中的業(yè)務虎視眈眈。
2017年初，阿里搜索事業(yè)部的王曉博（永叔）開始帶隊做信息流（王曉博如今在小紅書擔任技術副總裁）。有了信息流，時任搜索事業(yè)部負責人谷雪梅很自然地就想到了開廣告位做商業(yè)閉環(huán)。盡管這部分工作一直是阿里媽媽在負責，但谷雪梅認為，搜索事業(yè)部一樣也能做，甚至還能做得更好。
因為這事，搜索事業(yè)部和阿里媽媽的矛盾不斷激化。矛盾上升到高層后，內部決定讓兩支團隊來一次正面PK，讓雙方同時做一部分信息流和廣告推薦，通過分桶測試看誰效果更好。誰贏了業(yè)務就歸誰。
阿里媽媽這邊派出了蓋坤，搜索事業(yè)部則由王曉博帶隊，一場針尖對麥芒的PK就此開始。
戲劇的是，搜索事業(yè)部有個員工，為了增加己方的勝算，在產品設計上動了點小心思。她在信息流頁面的右下角設計了一個小助手的按鈕，用戶如果不喜歡前面的內容，一點這個按鈕就可以跳到自己喜歡的位置。這個按鈕可以通過算法來控制出現(xiàn)的頻率，這位員工便在這個環(huán)節(jié)動起了手腳，使得蓋坤所在的測試桶出現(xiàn)小助手按鈕的頻率要更低一些。
沒想到，這個作弊行為被阿里媽媽抓住了把柄，還直接捅到了廉政部。廉政部調查過程中，作為搜索事業(yè)部負責人的谷雪梅據(jù)理力爭，認為這次作弊行為對結果的實際影響非常?。▽崪y結果只有3‰），不值得大動干戈。但不管怎么說，在PK中作弊，搜索事業(yè)部總是理虧在先。
最后高層一討論，覺得既然谷雪梅這么喜歡做廣告，甚至為此跟阿里媽媽吵得不可開交，就干脆讓她去阿里媽媽好了。
就這樣，谷雪梅帶著搜索事業(yè)部中的推薦算法團隊加入阿里媽媽，成為了技術總負責人。代價是，失去了對搜索團隊的掌控。
隨著谷雪梅來到阿里媽媽，“all in 無線”時一拆為二的推薦算法團隊，又重新走向了融合。遺憾的是，谷雪梅在阿里媽媽只待了很短一段時間便離開。
她和當時的阿里媽媽總裁朱順炎在用人思路上分歧很大，關系一直不算融洽。谷雪梅是技術出身，喜歡系統(tǒng)化、理論化和富有條理的人，蓋坤因此深得她器重。而朱順炎是市場營銷出身，曾負責UC瀏覽器的市場推廣及商業(yè)化體系搭建，他提倡客戶至上，更器重淘寶直播車的胡云華（吳鉤）。
理念上的差異，使得兩人開會時經(jīng)常帶有對立情緒。谷雪梅因此在阿里媽媽待得非常不開心，恰好當時菜鳥CTO王文彬（菲青）退休，菜鳥需要一名新的技術帶頭人，谷雪梅便轉頭去了菜鳥擔任CTO。歡迎添加作者微信LW_PLUS，了解更多背后的故事細節(jié)。
后來有一次在菜鳥大會上，有人問谷雪梅為什么從阿里媽媽離開，她直言不諱地說道，“我搞不定搜索廣告負責人”。
而朱順炎也在不久后卸任阿里媽媽總裁，出任阿里大UC事業(yè)群總裁。阿里媽媽開始頻繁換帥，先后經(jīng)歷了董本洪（張無忌）、張憶芬（趙敏）和蔣凡管理的時代。
2010-2017，是阿里發(fā)展最快的幾年，而阿里媽媽正是提供澎湃動力的重要引擎。
這段時間的阿里，業(yè)績蒸蒸日上，眼望星辰大海，為一大批像吳雪軍、蔣龍和蓋坤這樣兼具才華與抱負的技術人才，提供了盡情揮灑才華的舞臺。
群星交相輝映，造就了阿里媽媽的黃金時代，而阿里媽媽這個廣闊的舞臺，也使得他們的光芒被更多人所看到。
如今，當年這群篳路藍縷的人，很多已經(jīng)離開了阿里，把在這里積累的眼界與經(jīng)驗帶到了更多公司和領域，散作漫天繁星。這是阿里人精神的傳承與延續(xù)。
而阿里媽媽依舊是阿里集團最重要的錢袋子和掌管流量分配的業(yè)務核心。當下的阿里正處于劇烈的變革當中，如何更好地分配流量以實現(xiàn)效率和用戶體驗最優(yōu)，是這場變革中最核心和關鍵的命題。
去年，阿里提出“用戶為先、AI驅動”兩大戰(zhàn)略。阿里媽媽作為阿里AI文化的源頭以及當下變革的暴風眼，承載著無數(shù)人的期待。
大家盼望著，這個曾帶給阿里無數(shù)榮光的業(yè)務，能夠幫助阿里實現(xiàn)王者歸來，在AI電商時代書寫新的輝煌。
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