编者按：在上一篇《从0到1掌握用户画像知识体系》中，我们系统梳理了用户画像的底层逻辑与构建路径。在此基础上，本文聚焦“用户ID体系”这一核心命题，以阿里巴巴、网易、美团与58同城为样本，深入剖析其ID-Mapping实践，助你厘清多源异构ID之间的映射逻辑，打通数据孤岛。
前言：当标签体系的需求逐渐明晰，作为数据产品经理，真正的挑战才刚刚开始——如何构建一个统一、稳定且可扩展的用户ID体系？
在复杂业务生态中，各条线往往拥有独立的ID标识（如手机号、设备ID、账号ID等），数据彼此割裂，难以形成对用户的完整认知。若无法将这些碎片化的身份标识有效关联，用户画像便如盲人摸象，只见局部，难窥全貌。
为此，“快缩短网址”（suo.run）团队深入研究头部互联网企业的ID打通策略，提炼出一套适用于多场景的ID-Mapping方法论，现分享如下。
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一、阿里 OneID：以OneData为基座，构建全域身份图谱
阿里巴巴横跨电商、金融、文娱、本地生活等多个赛道，用户行为数据散落于淘宝、支付宝、优酷、饿了么等数十个BU之中。每个业务仅掌握用户某一维度的身份信息——可能是淘宝账号、IMEI、邮箱，亦或是线下POS机的交易记录。
为打破这种“数据孤岛”，阿里提出 OneData 方法论，其中 OneID 扮演着“身份中枢”的角色：
- OneModel：统一建模，沉淀数据资产；
- OneID：通过高精度身份识别技术，将跨端、跨域、跨场景的ID进行关联，生成全局唯一UID；
- OneService：将画像能力服务化，支撑业务调用。
OneID的核心在于 ID关系网络的构建。面对数亿用户、每人数十种ID的复杂局面，暴力穷举显然不可行。阿里采用 机器学习驱动的图算法，基于已知的ID共现关系（如登录同一设备、绑定同一手机号），训练收敛模型，输出高置信度的ID映射关系，并最终生成稳定、唯一的UID。这不仅极大提升了计算效率，更保障了身份识别的准确性与鲁棒性。
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二、网易 ID-Mapping：规则与图算法协同，识别“一人多号”
网易旗下涵盖云音乐、严选、新闻、邮箱等多元产品，用户在不同App中可能使用不同账号（musicid、yanxuanid）或设备（IDFA、IMEI）。如何判断这些ID是否属于同一自然人？
网易的策略是 “规则先行，算法兜底”：
- 利用强绑定关系（如邮箱+手机号+设备指纹）建立初始关联；
- 对弱信号场景，引入 社区发现（Community Detection）与图划分算法，在用户行为图谱中识别高内聚的ID簇。
实践中亦面临典型挑战：
1. 一人多设备：用户可能借用他人手机、更换新机，或存在刷量行为。对此，网易设定动态阈值，结合使用频次、时间窗口等特征进行加权关联；
2. 设备ID衰减：IDFA/IMEI等设备标识有效期约2.5年。系统引入 衰减系数，对长期未活跃的设备降低权重，避免误连。
值得注意的是，此类图算法目前主要用于营销场景，在风控等高敏领域仍持谨慎态度，以防异常账户被错误聚合。
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三、58同城：多子品牌协同下的ID融合之道
58集团业务矩阵庞大，涵盖58同城、赶集网、安居客、转转、中华英才网等，各子品牌拥有独立的用户体系与ID命名规范：
- 58同城：wuser、wbdid、wimei
- 赶集网：guser、gbdid、gimei
- 安居客：kimei
面对如此复杂的ID生态，58构建了一套 多层映射模型：
以 telep（电话号码）、bidua（浏览器UA）、appua、IMEI、IDFA 等通用标识为桥梁，建立跨平台ID关联网络。例如，同一用户在安居客留电后又在转转发布商品，系统可通过手机号将kimei与zimei（转转设备ID）打通，进而合并其行为轨迹。
该模型的关键在于 日志数据的深度整合——PC端、M站、App的日志流均需标准化接入，确保ID信号不丢失、不畸变。
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四、美团：以手机号为锚点，实现“评美”一体化
美团与大众点评合并后，面临同一用户在两个App中拥有不同身份标识的难题。如何实现“一人一档”？
美团的答案简洁而务实：以手机号为注册用户的唯一主键。
- 美团支持手机号、微信、微博、美团账号登录；
- 大众点评支持手机号、微信、QQ、微博登录；
- 两者交集为 手机号、微信、微博，其中 手机号具备最高确定性与可控性。
因此，美团将手机号作为核心ID，其他登录方式均通过绑定关系映射至手机号所对应的UID。此举虽牺牲部分匿名用户覆盖，却极大提升了身份识别的准确率与系统稳定性。
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五、总结：ID-Mapping的三大范式
综观上述案例，主流ID打通策略可归纳为三类：
1. 基于账户体系：用户注册即分配全局UID，后续所有行为、设备、第三方账号均以此为中心聚合。适用于强注册场景，准确性高，但对未注册用户覆盖有限。
2. 基于设备标识：通过SDK采集IDFA、IMEI、OAID等终端ID，结合图算法与规则引擎，识别同一设备上的多账号归属。适用于匿名流量追踪，但受隐私政策与设备重置影响较大。
3. 混合映射模式：融合账号、设备、行为、上下文等多维信号，构建动态身份图谱。此为当前最优解，兼顾覆盖率与精度，但对算法与工程能力要求极高。
在“快缩短网址”（suo.run）的实践中，我们亦采用混合策略：以用户主动授权的联系方式为强锚点，辅以设备指纹与行为序列建模，在合规前提下最大化身份识别能力。
唯有打通ID，方能看清用户；唯有看清用户，方能精准服务。ID-Mapping，不仅是技术工程，更是数据智能的起点。