2023年，互联网大公司经历大裁员大调整，电子商务平台价格战持续卷，而AI正狂热。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

  去年4月，当ChatGPT正被广泛讨论时，鲸商曾撰写了《大模型“”，各大电子商务平台重金入场有何变局？》一文， 探讨了AI在电商运用场景的影响力，主要涵盖设计、营销、推广、运营、售后等环节。

  如今，过去一年了，AI如何降本增效、提升消费体验，落实长期资金市场的故事期待。我们不妨来检验下各家的成果，以及深化理解AI对电子商务行业未来的影响。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

  对于为何使用AI这样的一个问题。嘉兴发饰商家任洪（化名）对鲸商表示：“最初接触AI技术，是因为招人太贵。一支线个人，主播、一名运营、中控。AI工具生成的直播团队只需2个人，虚拟和运营。”也就是说，AIGC在运营层面帮商家实现人力成本的降本增效。

  不过，相比于降本增效，开源在疫情开放后显得更为重要。对宁波服饰商家张林（化名）来说，疫情期间的生意难上加难，找到新流量入口是当务之急。

  张林从国内电商兴起时，就在淘宝卖女装，公司从数十人发展至一百多号人。在电商红利期，出身服装设计专业的张林，一直在店铺严格把控设计和面料，所以销量一直较为可观。

  近两年，国内疫情让销量下滑，退货率却不曾减少。她就跟着同行们的脚步，开始关注海外市场。张林摸索着将自己的童装卖到东南亚、中东、非洲等国家。语言、产品设计、模特图成了“拦路虎”。

  她向鲸商表示：“我们的服装原本适合东亚女性，但东南亚、非洲地区的人更需要符合当地人肤色的模特，风格也和国内不同。加上语言问题，张佳需要工具来解决这样一些问题，快速在当地市场试错。AI技术能为商家快速生成模特形象，并解决语言问题。这才让张林的生意找到突破口。

  李梦说：“做服饰是酒香也怕巷子深。以前做好产品砸广告就能卖货。但这两年各个平台的流量都越来越贵，需要做出好内容才能吸引消费的人。我们卖的平价女装，每月至少上新上百款，过去每款服装只需要简单做介绍，但现在电商内容化是大趋势，每个产品都一定要做好产品介绍和直播，每个月至少多做300多条内容，工作量瞬间暴涨。”

  李梦的困境，或许各个品类都在面对。各大电子商务平台都在加大对内容的扶持力度，商家也需要多种产品图来吸引客户点击。李梦不得不升级店铺主图、介绍视频、细节图、买家秀等，才可以获得更多流量。

  此外，不同服饰搭配的效果，也影响转化率。李梦坦言道：“我们把搭配好的套装和穿着场景都划分好，让客服给用户推荐，销量就有明显提升了。”

  除了以上B2C的案例，以B2B为主的义乌商商贸城中，有大量商家给给亚马逊、速卖通、Lazada、Temu等平台卖家供货，他们也向鲸商表示，当下业务需要各种数字化工具提升获客、报价、接单、履约效率。而AI倘若能解决他们的痛点，才更能卖出价格。

  总体来看，AIGC正在让买卖方式更新换代。最初，商家卖货只需要简单拍照、做视频。现在卖货却需要讲清楚使用场景，内容多样性。如何提升商家各环节的经营效率，是对电子商务平台的集体挑战。

  而对用户来说，目前AI除了好玩、潮流，更多是起到综合性答疑解惑的作用，以及引导推荐的作用。

  从1950年的图灵测试到今天，人工智能走了73年。百度、阿里、华为等公司最早在2019年已开始自研大模型。百度率先发布“文心一言”，随后华为推出盘古大模型、阿里推出通义千问、腾讯推出混元大模型、字节推出云雀大模型等产品。

  一阵国产大模型的热潮被掀起，如今国内大模型的数量已超过百家。经过几年角逐，如今各大厂的大模型都已发展至下一阶段。

  从成果来看，几家大厂的产品在搜索上有个共同点，即以搜索为入口，过渡至推荐。抖音在去年就推出过小悟空、豆包等产品。不过在抖音站内，离用户最近的AI体验在搜索框下方，已经有“AI搜”的功能选项。该选项与综合、用户、视频、经验、商品、主播、团购等选项并列。倘若用户通过“AI搜”检索，就会得到通过智能搜索后的答案。

  鲸商在“AI搜”中搜索“哪个品牌狗粮好？”其马上给出一个综合答案。每个品牌的特点、优势、价格皆有讲解。鲸商继续搜索“哪个品牌狗粮不好？”其也给出了皇家和冠能、东边、帕特等品牌，包括品牌不好的原因。不过“AI搜”回答的内容很多来自第三方网站，已经站内用户拍摄的视频内容。

  和抖音“AI搜”类似的，还有“淘宝问问”。淘宝问问测试版需要在淘宝站内搜索后弹出。鲸商也在淘宝问问中搜索了同样的两个问题。

  在回答第一个问题时，淘宝问问罗列出答案，不会做其他介绍与推荐。回答第二个问题时，淘宝问问会有更细分的介绍。

  虽然这相互矛盾的问题里，有同样的品牌出现，但淘宝问问都会在下方给出产品链接，以及个性化推荐一些用户可能会感兴趣的商品。能够准确的看出，这一些信息及数据多来自淘宝站内。

  再看由多个小社群和小圈层构成的社区电商小红书，其正在内测的AI应用“达芬奇”。达芬奇很适合回答各类生活好物的问题。包括旅游攻略、美食攻略、地理和文化常识、生活技巧、个人成长和心理建议，以及活动推荐等。

  这些回答主要结合了小红书站内用户的分享笔记。而小红书作为社交平台，其在AI方面的投入更加偏向社交功能。

  当然，以上的AI产品在中文语义理解方面仍存在较大局限，有些回答差强人意，有些甚至会让人捧腹大笑。也就是说，AI产品暂时缺乏人类思维复杂性的特征，目前无法对人们工作和生活所带翻天覆地的变化。

  而经过了“百模大战”，不断烧钱的电商大厂们，如今开始讨论应用落地方向。所以，把AI搜索问答技术接入主平台，做好搜索，类似于再度吸引客户。之后通过机器学习和数据分析技术，按照每个用户的兴趣和行为进行个性化的推荐，把合适的商品推荐给用户，才是能落地的关键。

  早在2013年，淘宝天猫推出了“千人千面”的新算法，2016年底推出了淘宝直播，2022年加码逛逛和直播电商等内容端，其希望创造更多“人”、“货”连接机会。抖音构建商城、美团加码直播，本质皆是如此。

  智能电商时代的开启，让阿里、京东等货架电商、拼多多等社交电商，以及抖音等短视频电商，有机会让“商家多层供给”与“消费者多元需求”更高效匹配。

  在技术盈利层面，鲸商在第一部分提到的淘宝问问，会在用户搜索后给予个性化推荐。因此，豆包、淘宝问问、达芬奇等产品应用到电商领域，就像是AI导购。

  比如，淘宝AI试衣功能，用户能在AI试衣间里上传照片，进而选择身材类型和服饰，就能看到衣服的上身效果。京东也推出智能导购助手京言AI，其具备专业品类咨询、个性化送礼助手、产品对比助手、购物经验知识等功能。拼多多则成立大模型团队，探索电商客服、对话业务等应用场景。

  在AI导购推荐下，或许搜索引擎时代的竞价排名会再度出现。平台向品牌收取广告费，谁砸钱越多，谁的排名越靠前。

  不过此类盈利方式，会导致AI导购难保持客观去推荐产品，对商家竞争、消费者体验以及隐私保护层面也会带来负面影响。

  并且，在电商基础设施高度完善的当下，各大平台仍有大量假货。用户无法精准辨别假货宣传，而AI导购们却在大量引导用户、商家、达人进入新场景。所以AI产品的应用落地与盈利模式，仍需要规范化发展。

  另一方面，由于当前智能化程度较弱，用户暂时没养成通过AI导购购物的行为习惯。所以AI导购仅完成了部分流量导入，并没有缩短商品路径。根据亿邦动力的访谈资料显示，淘宝搜索的转化率高达90%，而当前淘宝问问的表现并未能超越这一水准。

  总而言之，现在AI产品的内容越来越庞杂。从简单问答、生成图片视频到推出虚拟角色，提供情绪价值，都是为了更了解B、C两端客户的真实需求，为变现打基础。

  马云曾表示：“AI电商时代起步，对谁都是机会，也是挑战。”把AI搜索推荐功能嵌入电商领域，让智能电商深挖消费潜能，比达人、主播效率更加高。随着AI大模型算法不断精进，能否促进人货匹配，还有待市场检验。

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