推荐引擎营销实验首先深度整合了多种推荐算法和模型，包括基于内容的推荐算法、协同过滤算法以及深度学习模型等，精准还原了一个真实的推荐引擎营销环境。其次，以海量商品数据与目标受众资源为基础，为学生打造一个可以与目标受众实现双向互动的仿真性推荐引擎营销市场环境。实践过程中，学生将深入洞察市场动态，全面剖析市场竞争态势，并深入挖掘目标受众需求和行为特征，运用人群标签精准定位目标受众，实现基于内容刻画、用户画像、兴趣匹配的精准化营销推荐，并不断地分析、优化营销效果。通过实验，学生可以很好地理解推荐引擎广告排名规则，感受数字技术在市场营销中的完美应用，掌握数据分析、目标受众定位、内容创意设计及营销策划等能力，为步入企业进行营销相关工作打下坚实的基础。