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接下来,流量分配规则、购物方式都要变了。

作者|苏子华

编辑|郑玄

2023 年末,互联网商业世界出现了一个标志性时刻——拼多多的市值一度超过阿里巴巴。

这不仅导致市场情绪对阿里电商前景看衰,也加速了内部的反思和战略调整。彼时,马云在内部明确提出,接下来要发力「AI 电商」。

而何为 AI 电商、又该如何落地,在内部乃至整个行业都没有清晰的路径。据《晚点》此前报道,2023 年淘宝天猫内部一度有近 20 个团队在摸索 AI 业务,同质化问题严重。

不过,这种模糊状态近期已经被打破。

10 月 16 日,天猫在上海举办了「双十一」启动发布会,阿里搜推智能产品事业部总裁凯夫以《AI 重构电商》为主题的分享,极为清晰地阐释了阿里做「AI 电商」的完整思路。而且,效果不错,比如,引入大模型后,商品推荐的精准度大幅提升,带动购买效率提升 25%;在广告环节,商家 ROI 提升了 12% 等等。

在发布会当天接受媒体访谈时,他强调,AI 电商的核心包含三方面:

一是提升流量匹配效率,包括:AI 搜索、AI 推荐、AI 广,这是电商的重要基础设施,会直接带动 GMV 增长;

二是为商家提供 AI 经营团队,包括:AI 美工、AI 营销、AI 数据分析、AI 客服等,实现降本增效;

三是为消费者打造新的 AI 导购产品,包括:拍立搜、AI 帮我挑、AI 试穿、AI 清单等等;

天猫双十一发布会现场,凯夫分享 AI 电商的三个核心|图片来源:极客公园

因此,阿里在推进电商与 AI 结合时,都围绕着这三大核心方向推进。这种改变传递到消费者和商家时,则意味着,接下来,流量分配规则和购物方式等,都要变了。

01

AI 在重写流量规则

如果说电商的底层逻辑是「流量如何分配」,那么 AI 的介入,正在改变这一核心机制。

凯夫在分享中提到,从 2025 年初开始,淘宝系统性地将大语言模型融入搜索、推荐、广告三大引擎中。这三大引擎是决定流量分配的关键。

以搜索为例,过去,淘宝的搜索算法偏重「关键词匹配」,用户在淘宝搜索时,需求表达分为两类:一类是简单关键词,如「连衣裙」「手机膜」「手机壳」「iPhone」;另一类是复杂语义表达,比如「寻找清理下水道小飞虫的产品」「给补课辛苦的高中生选礼物」。在大模型应用前,这类复杂需求难以被有效承接——商家不会在商品标题中直接标注「清理下水道小飞虫」,通常仅标注商品名与品牌名。

「搜索、推荐、广告」三大基建所发挥的作用|图片来源:极客公园

而在加入AI后,它开始理解人类语言中的模糊与情绪——比如,用户可以不再输入「洗发水」,而是「我想找不容易塌的蓬松洗发水」。大模型能从语义中抽象出核心意图,并在商品库中找到最契合的那一类产品。经 A/B 测试,商品相关性提升了 20%。

在淘宝这种超大规模体系中,20% 不是小数,而是变革。

推荐系统的改变也同样明显。AI 的「理解力」让电商平台的推荐功能第一次跳出了「同质化推荐」的陷阱。

一个买了煤油炉的用户,可能不是在准备冬天,而是个「露营玩家」。AI 会基于语义推理,推荐露营装备、户外用品、甚至艺术装饰。这意味着推荐逻辑从「行为相似」转向「兴趣抽象」。试运行数据显示,推荐点击量提升了 10%。

广告环节同样被重写。商家的 ROI 提升 12%,这背后是 AI 帮他们精准投放、动态出价、优化预算。

而所有搜索、推荐、广告的技术升级,都建立在平台商品库的基础之上。

为了支撑上层的 AI 应用,阿里启动了「AI 商品库优化」项目。平台用生成式 AI 对商品库进行全面清理、信息补全与索引优化。AI 开始解读每款商品的功能、适用场景与核心特征,补全商品属性字段。

对品牌与商家而言,这意味着「商品信息丰富度」将直接影响曝光效果。过去,商品信息完备性对流量的影响有限,但在新算法体系下,大模型会持续分析商品详情页——商品信息越完备、使用场景描述越清晰,就越容易在用户精准需求搜索中被匹配。

整体来看,是以商品为基础、以「搜索、推荐、广告」为上层建筑,对平台进行 AI 化改造。

从这个意义上讲,阿里并不是在做一个「AI 电商 App」,而是在做一个「AI 理解力更强的电商系统」——让 AI 更加理解人,更加理解商品,进而实现两者的更高效配对。

02

AI 原生,不必是独立 App

无论是哪个行业,如今几乎都在追求「AI 原生」应用。而淘宝的策略是:要 AI 原生,但不必是独立 App。

阿里如今并未推出独立的 AI 原生电商应 App,而是将 AI 功能嵌入用户日常购物流程,在关键节点「润物细无声」地解决问题。

凯夫认为,用户无需刻意感知「淘宝 AI 产品」的存在,只需在需要时调用对应功能。

比如,今年淘宝已经陆续推出了几项在公测中的 AI 原生功能:

拍立淘(多模态搜索):用户通过手机拍摄商品,即可触发多模态搜索。例如,拍摄小时候的连环画、日常使用的药盒(限 OTC 药品),系统可精准匹配平台内在售的对应商品,解决「能看到商品却叫不出名字」的搜索痛点。

AI万能搜:针对场景化、宽泛化需求,精准拆解用户痛点并匹配商品。例如,有用户反馈「家中猫狗同住,狗会偷吃豆腐猫砂」,咨询「该买什么猫砂盆」,AI 万能搜直接推荐「顶部开门、无侧边门」的猫砂盆——这类精准的商品理解,在无 AI 技术支持时难以实现。

AI助手:当搜索结果商品数量过多、用户难以筛选时,点击右下角 AI 助手,告知具体需求,助手会分析商品特征并推荐最匹配的选项,降低决策成本。

AI试穿:AI 试穿可最大程度还原用户真实身材,呈现衣服上身的真实效果,帮助降低退货率;

AI清单:AI 清单支持用户通过对话式交互生成购物清单——用户告知想买的商品类型,AI 生成清单后,可通过进一步对话优化清单内容,无需逐一筛选商品、浏览会场。用户在搜索框输入「AI 清单」,即可体验该功能。

可以看到,这些 AI 功能,足够务实,新万博体育:以解决实际购物问题为导向,比如,「AI 试穿」解决退货问题;「AI 万能搜」解决复杂需求表达问题;拍立淘解决图像化搜索需求。

据凯夫透露,这些产品都会在双 11 期间发挥一定作用,「但新万博体育:是为用户提供新的体验,满足尝鲜需求。团队内部虽会设定目标,但暂不便对外分享。而且在当前阶段,这类产品的核心优先级并非量化指标,而是验证产品市场契合度。」

目前看,淘宝的 AI 化,不是一个新产品的诞生,而是一个习惯的形成。

03

AI 电商走向「理解系统」

凯夫在演讲中提到的几个数字,足以让人直观感受 AI 的效率革命:

AI 美工每月生成 2 亿张图片;

AI 数据分析每天自动生成商家经营报告;

AI 客服每天为商家节约 2000 万元成本。

目前,这些覆盖店铺运营、素材生产、营销推广、客服服务等核心场景的工具,全部免费开放。对小商家来说,这意味着「AI 预算」不再是门槛。而对于品牌商家而言,通过 AI,可以实时感知用户需求,提供千人千面的个性化展示与服务,重塑品牌旗舰店的消费体验。

显然,在商家侧,阿里的策略是,让 AI 成为店铺经营的「全能助手」,进而实现商家的「AI 化」,来接近「AI 电商」的目标。

对于外界普遍关心的「投入是否值得」问题,凯夫透露,目前阿里系电商领域的 AI 投入,其 ROI 完全能覆盖成本

回过头看,AI 并没有颠覆电商,但更像是重构了电商的「灵魂」,以一种前所未有的效率和精度,重构了电商行业的核心技术基建。

从前的淘宝,是一个「流量分发系统」;而如今的淘宝,正在变成一个「理解系统」。比如,推荐的底层逻辑正在从「猜你喜欢」,转向「我懂你」。

如果说过去十年是「流量电商」的时代,那么接下来,或许是「理解电商」的时代了。

*头图来源:视觉中国

本文为极客公园原创文章,转载请联系极客君微信 geekparkGO

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