AI 給電商注入魔法

對一個小眾設計師品牌來說，線上上經營最難的事是什麼？

答：找到自己的使用者是誰。

對於這個亙古不變的難題，poco blush自己也沒想到，可以被AI如此輕鬆地解決掉。

2023年，poco blush在敏銳地發覺了AI電商的新機會後，就開始嘗試借助平台的萬相台、全站推廣等AI投放工具，尋找自己的目標使用者——精緻媽媽人群，並向她們定向投放產品走秀及展示短影片。

在探索的過程中，poco blush發現，經過AI調整後，在大促蓄水期二次觸達這些高潛人群的時候，種草的轉化率一路飆升，打開了業務規模高速增長的任督二脈——儘管客單價在200~500元左右，在2023年的大促期間，poco blush單月銷量破萬，帶動全年GMV增長超200%。

對於小眾品牌而言，這個增速震驚了所有人，讓poco blush直接脫穎而出，躍入淘寶神店榜。而在這個過程中，不同於投流手根據平台經驗和自身判斷的非標準化、不可控性，AI像施了魔法一樣，讓投放體現了高度的精準度和計畫性。

不止poco blush，在昨天，阿里媽媽發起的首個激發未來商業增長的數智經營大獎“2024阿里媽媽未來商業獎”頒獎盛典上，歐萊雅、周生生、金典等多個品牌都展示了自己過去一年的AI數智經營成果。

品牌們不約而同地用上了AI，讓AI快速滲入電商經營的每一個環節，開啟了從量變到質變的改造。

就像當沸水的蒸汽衝破水壺蓋子、發出尖銳哨鳴聲的時候，沒有人意識到蒸汽機的誕生將打開一個全新時代。

如今，歷史再度上演，AI電商的“水壺蓋子”正在被淘寶上的品牌和商家們反覆衝擊。

AI比商家和消費者，更懂消費者

AI電商的第一環，就是用AI強化對消費者需求的洞察。

電商的本質，是要理解人的消費需求，改進人的需求方式。九九歸一，AI電商首先也要從理解使用者出發。

二十年前，傳統線下門店中，消費者的需求反饋依賴於一線導購們的主觀感受，而到了十年前的網際網路電商時代，使用者足跡和行為才被記錄下來，讓平台可以通過多維度客觀地量化、分析、理解使用者們的需求，並形成了一系列的反饋機制，例如根據店舖評分來分配流量等等。

特別是移動網際網路時代，基於個性化的演算法推薦，使用者的行為資料例如點贊、停留、搜尋、好友關注等不斷增多，使用者的標籤也在變得更加立體化、細緻化，貨品可以直接找到對應標籤的使用者，提升成交效率。

舉個例子，早在2013年，淘寶就推出了“千人千面”個性化推薦，通過收集和分析使用者的瀏覽、購買、收藏等行為資料，運用機器學習演算法為每個使用者提供定製化的購物體驗和商品推薦。

不過，在這個過程中，演算法對於使用者的理解更像是側寫，而不是精準復刻，平台對於使用者的理解始終有提升的空間，也正是因此，平台會將流量分為精準的付費流量和模糊化的免費流量兩類。

如今，大模型技術的發展，則能夠在超強的學習能力和大量的資料之上，讓電商可以在“千人千面”之外再上一個階梯，做到即時理解消費者的需求，甚至挖掘出更多的潛在需求，從根本上豐富使用者的標籤，擴大平台的精準人群池。

這也是阿里媽媽AI的重要方向。在昨日的大會上，阿里媽媽商業化營運中心及市場部總經理樹羊介紹，當下消費進入價值消費新時代，消費價值定義更多元，線上瀏覽頻次激增，但停留在單貨品或內容的時長越來越短。如何在海量和高頻的瀏覽中快速精準獲得消費者，機會和挑戰並存。AI技術是在當前消費趨勢下，獲得增長紅利的利器。阿里媽媽以AI大模型技術最佳化廣告演算法，持續提升人貨匹配的精準度。通過打通自然流量和付費流量，以新商業機制發揮流量的更大潛能。此外，革新一系列AI產品，最佳化商家洞察決策、品牌行銷、內容製作、商品推廣等行銷全鏈路，讓商家把握更多生意主動權和增長確定性；同時提供更多元客戶服務能力，為不同類型的商家打造分場景的產品解決方案。

“平台能夠幫助商家理解消費者、放大貨品的價值體現、提升人貨匹配效率，商家則不斷最佳化貨品承接效率、提升貨品價值最佳化服務及體驗，最終實現形成雙贏。”樹羊表示。

據淘寶內部消息，已經有實踐資料驗證了淘寶的這一條道路，正在讓使用者加速回歸，驅動商家生意穩健增長。

樹羊介紹，天貓618期間， 88VIP會員規模同比增長超65%，Z世代消費人群規模增長9.7%。淘寶使用者使用天數及購買頻次提升明顯，618期間，人均購買天數同比提升8%，人均購買件數同比提升13%，客單價同比提升17.8%。

此外，第三方機構易觀資料還顯示，今年天貓618全周期淘寶APP的日活躍使用者數（DAU）同比增長達23.4%。淘天平台的成交同比增長達到12%，增速跑贏綜合電商大盤，平台成交佔綜合電商62%市場份額。

AIGC+AI投放，改造商家經營全流程

除了對消費者的理解，當下這波大模型技術的突飛猛進，展現出了AI在商家領域的兩個關鍵作用——內容生成和即時決策。

前者以AIGC為基礎，部分替代了過去需要人來完成的工作，通過減少商家素材生產成本；後者則是通過資料測算、流量模擬，提高人、貨的匹配效率，這兩者恰恰是商家當下經營的大頭。

簡單地看，電商其實就是一個“賣圖”的過程。圖像的存在，是為了讓消費者通過螢幕儘可能瞭解到商品的實際情況，在“與實物相符”和“美化、激發購買慾”之間做微妙的平衡。

過去，在商家經營過程中，往往需要配備經營團隊，越大的品牌所需要的團隊越大，舉個例子，營運人員需要配合商品上新節奏，拍攝商品圖、上傳圖片、設定會場、關聯商品等，同時，在內容化趨勢下，商家需要耗費大量時間、精力在內容創意和製作上。

因此AIGC出現後，幾乎是電商從業者們最先主動開始嘗試用AI生成電商素材，用AI模特取代真人模特的討論甚囂塵上，希望借助技術降低成本。

阿里媽媽曾做過一次調研：一次服裝外拍至少需要2000塊，而採用阿里媽媽萬相實驗室生成展示圖片，百萬個服裝商家將可以實現“0成本匹配模特、0成本製造場景、30秒批次製造高規格商品圖”。

不過，相較於“點對點”的工具，讓AI驅動電商全鏈路，才是AI電商的正確打開方式。

以阿里媽媽為例，在商品素材生產側，通過生成式AI智能產品“萬相實驗室”，商家只需要簡單輸入商品資訊，就能生成商品圖，提升生產效率；然後，在高品質商品素材生成後，商家可以通過智能投放系統“萬相台無界版”，AI將制定最佳的內容、管道組合策略，提升投放效率；接下來，在海量商品上架的大促節期間，通過阿里媽媽“淘積木”，商家可以借助AI自動抓取商品賣點，定製商品詳情頁、大促會場等不同板塊的內容，提升上架效率......由此，讓一個AI像繩索一樣，串聯起了一個個環節，才能將商家真正從複雜流程中解放出來。

而當商品素材生成完成後，接下來就進入到了投放行銷的環節。

今年4月，阿里媽媽已經推出了AI驅動的投放產品「全站推廣」，基於“付免聯動”機制，讓AI識別使用者意圖、精準定位標籤，撬動全域流量。商家在這個過程中，只需設定一個ROI指標，AI就可以接管自己跑計畫。

在頒獎盛典上，阿里媽媽公佈全新革命性產品“全站推廣”最新的應用成果。資料顯示，天貓618期間，全站推廣測試的商家貨品，對比未投的同質商品，產品為商家撬動的流量增量達105%，撬動商品成交增量達43%，助力130個首批內測商家成交破千萬，美的、聯想、追覓、tineco添可等10余家成交破5000萬，超150萬商品全域拿量，投後7天GMV環比平均增長超過65%。

以AI技術變革商業，阿里媽媽提供了商家與平台共增共振的確定性路徑；以付免聯動機制盤活全域流量，全站推廣已成為商家生意增長新槓桿。淘天集團阿里媽媽商業化產品中心總經理淵穆還透露，“阿里媽媽全站推廣已完成階段性效果驗證，將於近期全量上線。”

全域內容生產、智能上架、管道投放、人群匹配......在整個過程中，對商家而言，AI電商不是20個AI工具，而是一整套完整的AI驅動解決方案，對商家經營過程全面降本提效。

開闢一個全新的AI場

從貨架時代的人找貨，再到內容時代的貨找人，本質都是人和貨之間匹配方式——即“場”的改變。

電商始終在尋找新的場，因為新的場，意味著全新的增量空間。

貨架電商改造了線下模式，而後社交電商時代創造出了私域場，緊接著內容電商創造出了內容場包括圖文、短影片、直播......電商平台一直在不斷地調整著自己的場，尋找新的流量窪地。但是現如今，這些場都在肉眼可見地走向見頂，而下一個場卻還遲遲完全被挖掘出來。

這也是為什麼低價之爭進入了白熱化狀態，甚至開始相互損耗。

在這一背景下，AI似乎被當作了一個終結低價內卷的出口——畢竟，AI會開闢一個新的電商場，已經是毋庸置疑的了。

不過，目前，AI的電商場究竟是什麼模樣，各大平台都還在摸索的過程中。

最開始，百度智能導購助手、Kimi+值得買相結合形成的電商導購，寄希望於讓AI來做人和貨的智能匹配；而後，今年以來，淘寶、京東都上線了蘋果Vision Pro版本，試圖借助VR改變了人和貨的互動方式，模擬出線下實體店的真實購買體驗。

除了平台動作，還有商家借助AI做起了C2M，一邊在社交平台上用Midjourney等文生圖軟體設計商品，讓使用者投票，反向找工廠定製。

五花八門的路徑，顯示出了AI電商豐富的可能性。在這個時間節點上，AI時代的電商場域不確定性，意味著更加需要當下的各個平台在探索的過程中大膽創造。

而目前，對AI電商最為投入的就是阿里巴巴和亞馬遜，兩個平台之間恰好有不少共同之處。

首先。從平台模式來看，兩者都是高度複雜化、規則化的平台，且都有雲業務的支撐，這讓淘寶和亞馬遜在AI改造上都非常迅速。且，兩者都在借助AI幫助商家製作商品素材，簡化商家經營過程，例如，亞馬遜基於大語言模型的一鍵生成式AI工具，只需上傳產品圖片或輸入簡要資訊，AI工具便能自動生成詳細的產品列表內容......率先將AI在降本增效的環節上用了起來。

除此之外，和淘寶借助AI調整產品設計一樣，亞馬遜也將大語言模型融入進了演算法推薦之中，通過演算法來學習相關類目詞條常識性知識，通過對可識別使用者的購買習慣、行為、愛好等因素，對可識別的買家進行標籤化處理，在買家搜尋時，及時性的展示推薦和可識別使用者買家搜尋相關度高、符合你購物習慣、關聯購買較高的相關商品進行展示。

在官方論文中，亞馬遜就提到一個典型案例，當一個買家搜尋孕婦鞋時，COSMO會根據人類嘗試、其他同類使用者購買情況，識別到孕婦的鞋應該具備有什麼特徵功能，例如，可以分析得出“孕婦鞋需要防滑”，從而優先推薦有防滑屬性的鞋。

在這個過程中，相當於是讓AI關聯來理解使用者需求和貨品特點，改變了以往的搜尋SEO模式，商家不需要再大量的嘗試關鍵詞打爆，而是將貨的差異性、品質力呈現出來，讓AI理解後直接推薦給更多的消費者。

作為國內、外電商的第一梯隊，從淘寶和亞馬遜的實踐中，AI對於電商模式的改造，已經開始快速鋪開了。

AI電商的水壺蓋子，在平台們積極地反覆衝擊中，或許很快就要破開，迎來一個新時代了。 (硅星人Pro)