最近，我们收到了市场监管总局等部门关于算法的指导意见。前不久，在浙江省数字化改革重大应用成果新闻发布会上，浙江省市场监管局介绍了7月6日上线的“浙江外卖在线”，其中也涉及到“以算法对算法”、外卖配送“合理时间”的相关举措。
一直以来，大家对于外卖配送的算法都非常关注。因为涉及到技术，一些网友形容算法时会说“有点赛博朋克”“神秘”。在后台，我们也常常收这样的留言：点外卖时，订单显示的配送时间是怎么算出来的？那个时间为什么有时很长，有时很短？今天，我们想向大家公开外卖配送中的“预估到达时间”算法规则。
在美团，算法测算出的“预估到达时间”其实不是一个时间，而是四个时间，即“模型预估时间”和“三层保护时间”。因为担心模型预估时间与现实情况不符，导致骑手配送压力增加，我们从城市特性、配送过程分段累加和距离三个维度，额外测算出了三个时间。为了保护骑手，我们会从四个时间计算结果里，选择一个最长的给骑手。大家在订单页面看到的，就是算法选定的那个最长时间：
图二 预估送达时间的选择逻辑
外卖配送场景复杂且多变，骑手在每一个环节都可能面临一些突发状况，“预估到达时间”并不是完美的，但我们始终在思考如何让它更完善更合理。为此，我们邀请了不同相关方与我们一起探讨配送时间的计算规则：在骑手恳谈会上，我们邀请了骑手对配送全流程的多个耗时环节进行重点反馈，此外，我们还邀请了外部专家学者一起讨论算法的调整方向和细节，并在部分城市进行了试点和用户调研。
通过骑手、用户、专家学者的合力，我们优化了算法策略，目前，我们有两项正在持续迭代的调整：一是在异常场景下为骑手提供时间补充，二是在部分情况下，将“预估到达时间”变为“预估到达时间段”。
在异常场景下为骑手提供时间补充
我们将通过两种方式为骑手延长配送时间，一种是通过历史数据识别出长期出餐慢的商家，任何骑手配送该商家餐品，都会提前自动获得配送时间的延长。此外，我们还梳理出了一些异常场景，用人工干预的方式为骑手提供时间补充：
（异常场景仍在持续迭代中）
“预估到达时间段”
我们还发现，骑手在配送过程中存在一些难度较高的特殊场景，如远距离、单量多等场景。为降低这些共性困难场景的配送难度，今年上半年，我们在这些场景进行了试点，用户在下单时，订单显示的预估到达时间，将由之前的“时间点”变为“时间段”。
此前，在长沙、苏州、杭州等试点城市，我们向406183位用户发放了调研问卷，约65%的用户表示愿意尝试“时间段”的方式。从试点结果来看，用户差评率降低了50.7%。“预估到达时间段”让用户对配送时间有了更合理的预期，也减少了骑手在特殊场景下的配送压力。未来，我们将在更多场景和更多区域推广这个算法改进。
原文地址：点击此处查看原文