首先是一句基礎的廢話：推薦 和 搜索一樣，只是效率工具。工具需要結合業(yè)務場景、服務業(yè)務目的。

從而，我們可以更泛化的從工具角度看，業(yè)務應該如何關注自己的指標。

指標是對業(yè)務目的的抽象和擬合，是一個立體的事情，從內而外進行發(fā)散：
先關注工具在【核心指標】上的貢獻，將核心指標做到某個基礎程度，讓業(yè)務立得住、活下來；
再在有余力的情況下，以折損部分核心指標為代價，去滿足【輔助指標】，讓業(yè)務更完善、做漂亮。

以內容分發(fā)業(yè)務為例，最核心的是點擊和時長指標，這兩個指標夠了才會有用戶規(guī)模和留存；但是在這兩個指標之外，我們可以進一步補充多樣性、品類控制、時效控制、不同載體比例、單次消費時長、新內容占比等多元化的指標。一系列的指標，才可以擬合出我們對于業(yè)務理想態(tài)的預判。

以電商場景下的推薦為例，買是第一位需求，先有GMV才能夠覆蓋用戶獲取成本；逛是第二位需求，讓用戶常來才能夠產生后續(xù)的潛在消費。那么，當買的指標 和 逛的指標融合的時候，就會得到一個不同權重組合下的業(yè)務目標，即給用戶推更容易促成轉化的商品，又推薦需要中長期種草的商品。