很多站长搭完网站就停在“能访问”这一步，其实后端跑着的用户行为日志、访问路径、停留时间、点击热区……全都是活数据。这些数据堆着不碰，就像买了台新电脑只用来写文档。
不是要搞AI实验室，而是让网站自己学会“看人下菜”
比如你做的是本地装修信息站，每天有300多人留电话咨询。光靠人工回访，漏掉一半是常态。但如果把表单提交时间、IP归属地、浏览过的案例页、停留时长这些字段存进MySQL或ClickHouse，再用Python跑个轻量级模型（比如XGBoost），就能自动给线索打分：“大概率成交”“可能比价中”“纯逛逛”。后台直接标红高优先级，客服一接电话就知道重点聊什么。
别被“大数据”吓住——从Nginx日志开始就够用
你不用自建Hadoop集群。试试这个组合：
– 用logrotate每天切分Nginx access.log
– 写个Python脚本（100行以内）解析出：来源渠道、设备类型、页面路径、响应状态码、耗时
– 导入到Elasticsearch或甚至直接用Pandas读CSV做聚合
– 接着用scikit-learn训练一个简单分类器，预测“哪些页面最容易跳出”
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
# 假设df里有：page_path, device_type, load_time_ms, is_bounce
X = df[["load_time_ms", "device_type"]]
y = df["is_bounce"]
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
print(model.predict([[1800, 1]])) # 1代表手机，预测是否跳出模型结果可以直接写进CMS插件，在编辑页面时弹个提示：“该页面手机端平均加载超1.8秒，历史跳出率72%”。改图还是压JS，你自己定。
小站也能跑实时推荐，关键在“够用”
某二手书交易站没上Spark，只用Redis存用户最近5次搜索词+点击ID，再用Jaccard相似度算“和你口味最像的10个人”，取他们最近收藏但你没点过的书，生成“猜你喜欢”。接口响应压在80ms内，前端轮询也无压力。这不是黑科技，是把现成工具串起来——就像用胶带和纸板修好漏水的水龙头，管用就行。
机器学习不是给网站贴金的装饰品，它该像网站的呼吸节奏一样自然：用户多点某个按钮，系统悄悄调高它的权重；某类文章打开率突然下滑，自动触发A/B测试新标题。数据在跑，模型在学，而你只管看仪表盘里那几条变色的曲线。