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用户画像ID体系建设：以阿里、网易、美团、58为例原文标题：用户画像ID体系建设：以阿里、网易、美团、58为例 – 人人都是产品经理

发表时间：（页面未标注）采集时间：2026-10-09 10:58:16来源：www.woshipm.com原文语言：zh状态：完整

原始链接：https://www.woshipm.com/user-research/4272693.html

内容概要总结

本文以阿里、网易、美团、58 四家互联网公司的用户 ID 体系为例，梳理企业级 ID-Mapping（ID 打通）的构建方法。阿里 OneID 基于超强 ID 识别技术，将 phone、PC cookie、IMEI 与 IDFA、淘宝/支付宝账户、邮箱等多源 ID 通过 ID 映射关系表两两打通，用机器学习算法取代野蛮计算，输出稳定的 ID 关系对并生成 UID；网易结合账户与设备关系对，采用规则规律加数据挖掘算法（连通图划分+社区发现）判别是否同一人，并针对「用户有多个设备」「设备过期（约 2 年半）」设阈值与衰减系数；58 在 58 同城、赶集、安居客等多业务线下用 guser、gbdid、gapud、gimei 等 ID 通过 telep、bidua、appua、imei、idfa 关联；美团与大众点评合并后以手机号作为注册用户唯一标识。文章总结 ID-Mapping 三种常见方法（基于账号、基于设备、基于账号&设备），并给出分三阶段（账号→设备→账号&设备）的落地实践路径。

原文内容（原文即中文）

用户画像 ID体系建设：以阿里、网易、美团、58为例

一个数据人的自留地

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10 分钟

编辑导语：在上篇文章《一文从0到1掌握用户画像知识体系》中，本文作者为我们分析了用户画像知识体系。在上篇文章的基础上，今天，作者又以阿里、网易、美团、58为例，分析总结了用户画像ID体系建设，帮你理清楚各ID之间的关系图，方便做映射。

前言：梳理完标签画像体系的业务需求后，作为数据产品经理，就要开始了对画像体系的整体设计，其中首要遇到的就是用户ID体系的打通相关的问题。

公司各业务线ID繁多，数据割裂，如何才能尽可能关联更多的数据，以准确的描绘出一个用户的画像呢？

接下来我们来看看索隆通过对界内科技巨头：阿里、网易、美团、58的调研分析，来一步步建立自己公司的ID-Mapping体系的过程。

一、阿里OneID

电商、金融、广告、文化、教育、娱乐、设备和社交等领域，数据区域包含国内、国外；数据场景包含线上的人货场钱、线下的人货场钱位置等数据，以及物流、用餐、咨询、影视、出行、阅读、音乐和健康等相关数据。

ID类型包含phone、PC cookie、IMEI与IDFA、淘宝账户、支付宝账户、邮箱等。

而对于每个BU来说，他们知道的只是这个客户的片面属性，在开展营销活动时，只是针对一个手机号或一个邮箱做营销，但背后不能识别出来一个自然人、一个公司。

为打破数据孤岛，创造更大的数据价值，阿里使用OneData作为核心方法论。

OneID基于超强ID识别技术链接数据，高效生产标签；业务驱动技术价值化，消除数据孤岛，提升数据质量，提升数据价值。

而ID的打通，必须有ID-ID之间的两两映射打通关系，通过ID映射关系表，才能将多种ID之间的关联打通，完全孤立的两种ID是无法打通的。

打通整个ID体系，看似简单，实则计算复杂，计算量非常大。

假如某种对象有数亿个个体，每个个体又有数十种不同的ID标识，任意两种ID之间都有可能打通关系，想要完成这类对象的所有个体ID打通需要数亿次计算，一般的机器甚至大数据集群都无法完成。

大数据领域中的ID-Mapping技术就是用机器学习算法类来取代野蛮计算，解决对象数据打通的问题。

基于输入的ID关系对，利用机器学习算法做稳定性和收敛性计算，输出关系稳定的ID关系对，并生成一个UID作为唯一识别该对象的标识码。

二、网易ID-Mapping

网易产品线有网易云音乐、网易邮箱、网易新闻、网易严选等，不同应用上有不同的ID，如yanxuanid、oaid、musicid、phone、email、idfa、imei等。

结合各种账户、各种设备型号之间的关系对，以及设备使用规律等用户数据，采用规则规律、数据挖掘算法（连通图划分+社区发现）的方法，判别账户是否属于同一个人。

ID-Mapping过程中，常遇到的问题及对应方案如下：

1. 问题一：用户有多个设备信息

解决方案：定义相关的阈值进行关联。社区发现当前应用于营销场景，暂未用于风控或用户运营场景，因为这种方式会把一些异常的账号关联在一起，且会存在仅登录使用过一次的设备信息。

2. 问题二：设备过期，一般是2年半左右时间

解决方案：设定衰减系数，对单用户多设备加大衰减力度。

备注：通常一人多设备对应的场景有，借用朋友设备、设备脏数据、刷号等。

三、58 ID-Mapping

58业务场景丰富，其产品线包含58同城、赶集、安居客、中华英才网、转转、58到家等。

在这种多用户、多业务线、多子公司的情况下，用户数据种类繁杂，构建画像的数据来自于日志、简历库、帖子库、用户信息库、商家库、认证信息库等数据源，其中仅日志就涉及到58、赶集、安居客等各个子产品的PC/M/APP日志。

如何将众多数据源串联起来是构建用户画像面临的第一个问题，如下是58构建的ID-Mapping模型图。

58赶集：guser、gbdid、gapud、gimei

其中可以通过telep、bidua、appua、imei、idfa关联起来，由此建立不同ID之间的关联映射关系，就是ID-Mapping的过程。

四、美团ID-Mapping

美团与大众点评进行了合并，那同一个用户在两个APP上有不同的身份标识，美团要怎样进行唯一标识呢？

我们来看看美团和大众点评的账号体系。美团采用手机号、微信、微博、美团账号的登录方式；大众点评采用的手机号、微信、QQ、微博的登录方式；其交集为手机号、微信、微博。

最终，对于注册用户账户体系，美团采用了手机号作为用户的唯一标识。

五、总结

从上述案例可看出，ID-Mapping有三种常见方法：

基于账号体系企业中最常用的是基于账号体系来做ID的打通，用户注册时，给到用户一个uid，以uid来强关联所有注册用户的信息。

基于设备：那对于未注册用户可以通过终端设备ID精准识别，包含Android/iOS两类主流终端的识别。通过SDK将各种ID采集上报，后台利用的ID关系库和校准算法，实时生成/找回终端唯一ID并下发。

基于账号&设备：结合各种账户、各种设备型号之间的关系对，以及设备使用规律等用户数据，采用规则规律、数据挖掘算法的方法，输出关系稳定的ID关系对，并生成一个UID作为唯一识别该对象的标识码。

六、实践

1. 梳理业务及数据现状由于公司包含租住、生活服务等多条业务线

不同业务的用户标识不一；数据来源各不相同，数据散落在各业务表中，ID标识包含phone、邮箱、神策ID、cuid、IMEI、idfa等。

2. 明确建设目标

ID-Mapping体系的建立，旨在打破数据孤岛，将更多用户的数据关联起来，形成全域用户画像，帮助营销人员进行精细化营销。

3. 制定项目计划

第一阶段：基于用户账号体系，用phone关联注册用户的ID，维护一个ID映射库，统计注册用户线上线下行为数据。

第二阶段：基于设备，用device ID关联未注册用户的ID，统计未注册用户的行为数据。

第三阶段：基于账号&设备，采用数据挖掘算法做ID映射。

4. 按计划进行

接下来要做的就是按计划开展项目。这个过程中，注意要点在于，基于公司的数据现状出发，一步步实施；梳理清楚底层数据表中的ID标识；理清楚各ID之间的关系图，便于做映射。

#专栏作家

大鹏，公众号：一个数据人的自留地。人人都是产品经理专栏作家，《数据产品经理修炼手册》作者。

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