拋開大模型故事，阿里、抖音、京東都在攻堅AI電商哪個方向？

AI能讓商家“逆風”翻盤，消費者持續薅羊毛？

鯨商(ID：bizwhale)原創

作者 | 三輪

2023年，互聯網大廠經歷大裁員大調整，電商平臺價格戰持續卷，而AI正狂熱。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

去年4月，當ChatGPT正被廣泛討論時，鯨商曾撰寫了一文， 探討了人工智能在電商運用場景的影響力，主要涵蓋設計、營銷、推廣、運營、售後等環節。

如今，過去一年了，AI如何降本增效、提升消費體驗，落實資本市場的故事期待。我們不妨來檢驗下各家的成果，以及深化理解AI對電商行業未來的影響。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

商家“提速”擁抱AI‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

在看大廠動作前，鯨商走訪了幾位商家。

對於爲何使用AI這個問題。嘉興髮飾商家任洪（化名）對鯨商表示：“最初接觸AI技術，是因爲招人太貴。一支真人主播團隊，最少需要3個人，主播、一名運營、中控。人工智能工具生成的直播團隊只需2個人，虛擬和運營。”也就是說，AIGC在運營層面幫商家實現人力成本的降本增效。

不過，相比於降本增效，開源在疫情開放後顯得更加重要。對寧波服飾商家張林（化名）來說，疫情期間的生意難上加難，找到新流量入口是當務之急。

張林從國內電商興起時，就在淘寶賣女裝，公司從數十人發展至一百多號人。在電商紅利期，出身服裝設計專業的張林，一直在店鋪嚴格把控設計和麪料，所以銷量一直較爲可觀。

近兩年，國內疫情讓銷量下滑，退貨率卻不曾減少。她就跟着同行們的腳步，開始關注海外市場。張林摸索着將自己的童裝賣到東南亞、中東、非洲等國家。語言、產品設計、模特圖成了“攔路虎”。

她向鯨商表示：“我們的服裝原本適合東亞女性，但東南亞、非洲地區的人更需要符合當地人膚色的模特，風格也和國內不同。加上語言問題，張佳需要工具來解決這些問題，快速在當地市場試錯。AI技術能爲商家快速生成模特形象，並解決語言問題。這才讓張林的生意找到突破口。

對同爲服飾商家的李夢（化名）來說，難點在於做內容。

李夢說：“做服飾是酒香也怕巷子深。以前做好產品砸廣告就能賣貨。但這兩年各個平臺的流量都越來越貴，需要做出好內容才能吸引消費者。我們賣的平價女裝，每月至少上新上百款，過去每款服裝只需要簡單做介紹，但現在電商內容化是大趨勢，每個產品都需要做好產品介紹和直播，每個月至少多做300多條內容，工作量瞬間暴漲。”

李夢的困境，或許各個品類都在面對。各大電商平臺都在加大對內容的扶持力度，商家也需要多種產品圖來吸引用戶點擊。李夢不得不升級店鋪主圖、介紹視頻、細節圖、買家秀等，才能獲得更多流量。

此外，不同服飾搭配的效果，也影響轉化率。李夢坦言道：“我們把搭配好的套裝和穿着場景都劃分好，讓客服給用戶推薦，銷量就有明顯提升了。”

除了以上B2C的案例，以B2B爲主的義烏商商貿城中，有大量商家給給亞馬遜、速賣通、Lazada、Temu等平臺賣家供貨，他們也向鯨商表示，當下業務需要各種數字化工具提升獲客、報價、接單、履約效率。而AI倘若能解決他們的痛點，才更能賣出價格。

總體來看，AIGC正在讓買賣方式更新換代。最初，商家賣貨只需要簡單拍照、做視頻。現在賣貨卻需要講清楚使用場景，內容多樣性。如何提升商家各環節的經營效率，是對電商平臺的集體挑戰。

而對用戶來說，目前AI除了好玩、潮流，更多是起到綜合性答疑解惑的作用，以及引導推薦的作用。

貨架電商的AI“去中心化”試水‍

從1950年的圖靈測試到今天，人工智能走了73年。百度、阿里、華爲等公司最早在2019年已開始自研大模型。百度率先發布“文心一言”，隨後華爲推出盤古大模型、阿里推出通義千問、騰訊推出混元大模型、字節推出雲雀大模型等產品。

一陣國產大模型的熱潮被掀起，如今國內大模型的數量已超過百家。經過幾年角逐，如今各大廠的大模型都已發展至下一階段。

從成果來看，幾家大廠的產品在搜索上有個共同點，即以搜索爲入口，過渡至推薦。抖音在去年就推出過小悟空、豆包等產品。不過在抖音站內，離用戶最近的AI體驗在搜索框下方，已經有“AI搜”的功能選項。該選項與綜合、用戶、視頻、經驗、商品、主播、團購等選項並列。倘若用戶通過“AI搜”檢索，就會得到通過智能搜索後的答案。

鯨商在“AI搜”中搜索“哪個品牌狗糧好？”其馬上給出一個綜合答案。每個品牌的特點、優勢、價格皆有講解。鯨商繼續搜索“哪個品牌狗糧不好？”其也給出了皇家和冠能、東邊、帕特等品牌，包括品牌不好的原因。不過“AI搜”回答的內容很多來自第三方網站，已經站內用戶拍攝的視頻內容。

和抖音“AI搜”類似的，還有“淘寶問問”。淘寶問問測試版需要在淘寶站內搜索後彈出。鯨商也在淘寶問問中搜索了同樣的兩個問題。

在回答第一個問題時，淘寶問問羅列出答案，不會做其他介紹與推薦。回答第二個問題時，淘寶問問會有更細分的介紹。

雖然這相互矛盾的問題裡，有同樣的品牌出現，但淘寶問問都會在下方給出產品鏈接，以及個性化推薦一些用戶可能會感興趣的商品。可以看出，這些信息及數據多來自淘寶站內。

再看由多個小社羣和小圈層構成的社區電商小紅書，其正在內測的AI應用“達芬奇”。達芬奇很適合回答各類生活好物的問題。包括旅遊攻略、美食攻略、地理和文化常識、生活技巧、個人成長和心理建議，以及活動推薦等。

這些回答主要結合了小紅書站內用戶的分享筆記。而小紅書作爲社交平臺，其在AI方面的投入更加偏向社交功能。

當然，以上的AI產品在中文語義理解方面仍存在較大侷限，有些回答差強人意，有些甚至會讓人捧腹大笑。也就是說，AI產品暫時缺乏人類思維複雜性的特徵，目前無法對人們工作和生活所帶翻天覆地的變化。

而經過了“百模大戰”，不斷燒錢的電商大廠們，如今開始討論應用落地方向。所以，把AI搜索問答技術接入主平臺，做好搜索，類似於再度吸引用戶。之後通過機器學習和數據分析技術，根據用戶的興趣和行爲進行個性化的推薦，把合適的商品推薦給用戶，纔是能落地的關鍵。

AI搜索的轉化提升是關鍵‍‍‍‍

各大電商平臺都希望海量商品能夠更精準地被消費者看到、挑選。

早在2013年，淘寶天貓推出了“千人千面”的新算法，2016年底推出了淘寶直播，2022年加碼逛逛和直播電商等內容端，其希望創造更多“人”、“貨”連接機會。抖音構建商城、美團加碼直播，本質皆是如此。

智能電商時代的開啓，讓阿里、京東等貨架電商、拼多多等社交電商，以及抖音等短視頻電商，有機會讓“商家多層供給”與“消費者多元需求”更高效匹配。

在技術盈利層面，鯨商在第一部分提到的淘寶問問，會在用戶搜索後給予個性化推薦。因此，豆包、淘寶問問、達芬奇等產品應用到電商領域，就像是AI導購。

比如，淘寶AI試衣功能，用戶能在AI試衣間裡上傳照片，然後選擇身材類型和服飾，就能看到衣服的上身效果。京東也推出智能導購助手京言AI，其具備專業品類諮詢、個性化送禮助手、產品對比助手、購物經驗知識等功能。拼多多則成立大模型團隊，探索電商客服、對話業務等應用場景。

在AI導購推薦下，或許搜索引擎時代的競價排名會再度出現。平臺向品牌收取廣告費，誰砸錢越多，誰的排名越靠前。

不過此類盈利方式，會導致AI導購難保持客觀去推薦產品，對商家競爭、消費者體驗以及隱私保護層面也會帶來負面影響。

並且，在電商基礎設施高度完善的當下，各大平臺仍有大量假貨。用戶無法精準辨別假貨宣傳，而AI導購們卻在大量引導用戶、商家、達人進入新場景。所以AI產品的應用落地與盈利模式，仍需要規範化發展。

另一方面，由於當前智能化程度較弱，用戶暫時沒養成通過AI導購購物的行爲習慣。所以AI導購僅完成了部分流量導入，並沒有縮短商品路徑。根據億邦動力的訪談資料顯示，淘寶搜索的轉化率高達90%，而當前淘寶問問的表現並未能超越這一水準。

總而言之，現在AI產品的內容越來越龐雜。從簡單問答、生成圖片視頻到推出虛擬角色，提供情緒價值，都是爲了更瞭解B、C兩端用戶需求，爲變現打基礎。

馬雲曾表示：“AI電商時代剛剛開始，對誰都是機會，也是挑戰。”把AI搜索推薦功能嵌入電商領域，讓智能電商深挖消費潛能，比達人、主播效率更高。隨着AI大模型算法不斷精進，能否促進人貨匹配，還有待市場檢驗。

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