“AI電商的玩家不止是淘寶這樣的電商平臺，豆包、飛書這樣的AI 原生應(yīng)用也開始鏈接電商”

撰文｜樊榮章

編輯｜翟文婷

今年雙11已經(jīng)走到第17個年頭，消費者依舊熬夜比價，商家照樣通宵盯盤，但后臺的「發(fā)動機(jī)」已經(jīng)換了芯。

當(dāng)AI從大模型論文里走出來，第一站就上了電商——這個離錢最近、數(shù)據(jù)最肥的試驗田。

淘寶把大模型塞進(jìn)搜索框，一句「清理下水道小飛蟲的東西」這樣口語化的表達(dá)，也能打撈數(shù)十億SKU；豆包把商城藏進(jìn)對話框，邊閑聊邊下單，讓購物像發(fā)朋友圈一樣隨手；飛書則遠(yuǎn)離聚光燈，用多維表格走完選品、作圖、算賬一條道，為商家釋放生產(chǎn)力。

三套打法，三種流速，卻指向同一個終點：讓消費者少點幾下，讓商家少熬幾夜。

表面看，搜索、對話、表格各守一段河道，短期井水不犯河水，可再往前，兩股暗流或?qū)⑶娜唤粎R。

一、AI刷新淘寶搜推廣

電商是公認(rèn)的距離AI落地更近的場景。今年雙11，用戶真正能感受到購物正在被AI 重塑。

對于任何一個電商平臺來說，最基礎(chǔ)的是商品數(shù)據(jù)，也就是商品庫，在此基礎(chǔ)上則是搜索、推薦、廣告（簡稱為：搜推廣）是電商核心基建。簡而言之，商品和用戶之間連接與匹配的效率，都取決于「搜推廣」的能力。

AI重塑阿里電商，首先就是從一個庫和三個引擎所切入的。

阿里巴巴中國電商事業(yè)群搜推智能總裁凱夫分享到，阿里重新按照新的屬性，規(guī)范升級商品庫，更好地建立索引，商品數(shù)據(jù)完備度大幅提升。這些事情沒有大模型，無法完成。過去這些工作都是人工拿著百科全書，一頁頁比對信息。

與此同時，凱夫說，「我們第一年把大語言模型系統(tǒng)性的用在了搜索、推薦和廣告的各個環(huán)節(jié)當(dāng)中，從而也帶來了比較大的增長�！�

而在最容易衡量效果的應(yīng)用場景AI搜索和AI推薦，用戶在淘寶都能感受到新的變化。

比如用戶搜索一些需要通過復(fù)雜語義來表達(dá)的商品，像是「清理下水道小飛蟲的東西」，淘寶通過大模型改造了搜索檢索相關(guān)性和搜索詞理解的模塊后，搜索引擎已經(jīng)能更聰明、更豐富地理解復(fù)雜的用戶表達(dá)。

淘寶推薦系統(tǒng)也進(jìn)行了升級和一定程度的重構(gòu)。不再是傳統(tǒng)的買什么推什么、點什么推什么，而是借用大模型驅(qū)動的生成式推薦，在不涉及用戶隱私的情況下，去分析用戶更長時間的偏好。

值得一提的是，在今年11月之前的兩三個月里，六款面向C端的AI導(dǎo)購產(chǎn)品（AI萬能搜、AI幫我挑、拍立淘、品類清單、AI試穿、AI清單）就已經(jīng)陸續(xù)完成測試并上線。

不同以往大公司慣以造車輪式的、以一個接一個的獨立產(chǎn)品形式面世，這次，阿里選擇將這些AI產(chǎn)品內(nèi)嵌于手淘主站。用凱夫的話說，「把這些功能融入到用戶的動線當(dāng)中去，在動線當(dāng)中幫他相對潤物細(xì)無聲的解決具體的問題�！�

淘寶試圖借助AI變得更懂人，解決用戶的具體問題和需求。

比如，「AI試穿」一定程度上可能降低退貨率高的問題，「萬能搜」則回應(yīng)消費者復(fù)雜需求的表達(dá)問題，「拍立淘」解決日常當(dāng)中經(jīng)常需要通過圖像描述商品的需求。

一位小紅書用戶發(fā)帖分享了自己使用「AI試穿」的心得，她在淘寶建立了個人尺碼檔案和個人形象，玩得不亦樂乎，「有喜歡的還可以下載下來，如果覺得太假了可以調(diào)整身材參數(shù)，還能看看自己適合風(fēng)格的衣服，變相提升穿搭�！�

最為引人注目的還是「AI萬能搜」，這個功能設(shè)置于手淘主站頂部搜索框的左上角，緊鄰「搜寶貝」。

一位在北京工作的30歲+程序員說，「我買東西都是已經(jīng)有明確的目標(biāo)，或者去什么值得買比比較，再或者先用京東搜，看好評率98以上的，再在各個平臺比價�！�

西安一位從事出版工作的女士則告訴我們，她沒有閑逛的習(xí)慣，都是有確定的購物需求才去淘寶，「所以那個框里的引導(dǎo)問題我不太關(guān)心，有時候不小心點到，還得退出，重新搜索我要的東西�！�

面對今年雙11國內(nèi)購物平臺熱鬧的AI宣傳和用戶使用熱情之間的對照，幾天前騰訊科技的隨機(jī)用戶調(diào)研結(jié)果顯示，40位調(diào)研對象中，只有23.5%的用戶，成功借助AI功能下單購買。

個體的感受存在一定的局限性，平臺監(jiān)測的反饋結(jié)果，似乎更樂觀。

雙11啟動發(fā)布會上，凱夫分享過阿里內(nèi)部的AB測試和隨機(jī)實驗結(jié)果，「復(fù)雜語義下的商品搜索相關(guān)性可以提高20個百分點，這是一個非常大的數(shù)字。淘寶、天貓已經(jīng)做了很多年的搜索推薦，我們并不是在很多實驗當(dāng)中都可以看到雙位數(shù)，這個紅利是因為大模型和AI釋放出來的�！�

對搜索和推薦的正相關(guān)性影響，產(chǎn)生的進(jìn)一步結(jié)果就是GMV的增益。數(shù)據(jù)顯示，得益于雙11前寵物行業(yè)商品信息豐富度提升34%，雙11開賣以來，寵物行業(yè)由首頁信息流推薦帶來的成交額同比增長超40%。

這可能是C和B同時從AI獲得的紅利。

二、AI 原生應(yīng)用成為購物新通道

這個雙11，就在電商平臺從用戶動線中引入AI的時候，一個意想不到的玩家從AI應(yīng)用的角度切入電商。

飛書，過去都在講多維表格強(qiáng)大的后臺管理能力，且作為一款A(yù)I生產(chǎn)變革工具深入人心。但是在一次以電商老板為主的溝通場合，他們普遍面臨的困惑是，如何在電商場景使用AI，比如在類似直播復(fù)盤和客戶反饋處理等一些高頻的使用場景。

電商行業(yè)從決策到執(zhí)行均以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向，但是行業(yè)數(shù)據(jù)碎片化率極高，海量數(shù)據(jù)是由無數(shù)Excel、CRM 和ERP 拼接而成的，工具多樣，權(quán)限隔離，但是數(shù)據(jù)口徑不一，使用繁瑣，甚至容易出錯。

同時，不同行業(yè)、不同品類在電商的流程不盡相同，尤其在大促期間，排期、直播達(dá)人合作、售后等不同環(huán)節(jié)生成的數(shù)據(jù)是否能成為結(jié)構(gòu)化信息，且第一時間抵達(dá)決策者手中，是歷來的問題。

在洞察到市場需求之后，飛書決定從B端商家側(cè)切入電商，將多維表格打造成「電商業(yè)務(wù)中樞」。

主打丑拖鞋銷售的跨境電商老板劉世奇，過往依靠人工抓取亞馬遜爆品數(shù)據(jù)，但是現(xiàn)在通過飛書鏈接AI工具可以將亞馬遜頭部爆品的標(biāo)題、詳情頁、多語言評論抓進(jìn)表格，再自動分析信息，產(chǎn)出趨勢性爆款選品，讓6人團(tuán)隊年銷突破3000萬。

這只是其中一個維度。大促期間，商品封面圖、詳情頁等視覺素材的高頻迭代，也是每個電商團(tuán)隊直面的痛點問題，一條素材從需求到落地需要以天或小時為單位計算，內(nèi)部流程提效迫在眉睫。

蕉內(nèi)在引入飛書多維表格AI 生圖功能后，流程效率不僅提高，甚至是改寫。當(dāng)然對電商從業(yè)者而言，也意味著思維方式、協(xié)作模式的轉(zhuǎn)變和適應(yīng)。

如果說飛書是從B端提升AI電商運營效率，ChatGPT和豆包則是直接在C端打開了電商新通道，從Chatbot延伸向AI購物。

今年4月，ChatGPT測試推出購物功能，當(dāng)時用戶只能通過對話獲取外部網(wǎng)站的購物信息，5個月之后，ChatGPT的電商生意更進(jìn)一步，上線了基于Stripe（在線支付處理公司）的即時結(jié)賬功能，用戶在ChatGPT站內(nèi)就能完成整個交易閉環(huán)，無需再跳轉(zhuǎn)第三方網(wǎng)站。

OpenAI稱，ChatGPT按商品的「相關(guān)性」自然排序推薦，不收廣告費，只在成交后抽傭；對于售賣同款商品的不同商家，按照庫存、價格、質(zhì)量及主銷商身份來定先后。

與此同時，作為國內(nèi)用戶規(guī)模最大的AI原生應(yīng)用豆包，也在年初接入了抖音，近期又上線了商品卡功能，用戶在對話框和豆包聊聊天，就能下單購買到抖音商城的商品或者本地生活的團(tuán)購券。

假如你在豆包對話框中輸入「適合黃一白的粉底推薦」、「附近火鍋店的抖音團(tuán)購券推薦」對話內(nèi)容，對話框會在幾秒之后即時生成商品的藍(lán)色文字鏈，并附有圖文介紹，包括產(chǎn)品特點、價格和用戶評價，本地團(tuán)購券還有具體的地址、人均消費額、評分和營業(yè)時間等信息。

不論是抖音商城的商品，還是本地生活的團(tuán)購產(chǎn)品，用戶只要安裝了抖音APP，都能絲滑跳轉(zhuǎn)至抖音完成購買。

目前來看，開放的商家聚焦于抖音生態(tài)內(nèi)「高頻消費+低決策門檻+高評分」類別，比如母嬰、美妝、家居日用、本地生活等。這些品類具有「標(biāo)準(zhǔn)化程度高、復(fù)購頻次高、評價維度清晰」的特點，利于 AI 用參數(shù)和價格段快速幫用戶做決策。

AI對話框是否會成為用戶電商的高頻場景，還是未知，因為背后涉及到?jīng)Q策權(quán)的交付，支付決策交付等問題。但是箭在弦上，AI電商趨勢已成必然。

三、三套打法，三種流速？

在AI鏈接電商這件事上，淘寶、豆包、飛書各走了一條截然不同的路——一個把大模型塞進(jìn)用戶動線中，一個把商城藏進(jìn)對話框，一個在表格里再造供應(yīng)鏈。體驗因此分叉，交易鏈路也各自延伸。

先說淘寶。用戶本來就習(xí)慣在頂部搜索欄敲字，但如今搜索詞即便是口語也能得到高效匹配。但在本質(zhì)上來看，檢索、比貨、下單仍在主站完成，動線和過去幾乎一樣，支付寶、菜鳥、88VIP 原封不動，鏈路損耗接近零，省掉的是反復(fù)換詞的麻煩。

對淘寶來說，AI 不是新故事，而是給老馬車套上新馬達(dá)，跑得快了，但車依然是那輛車。

豆包把順序顛倒，先聊再買。用戶把購物意圖拆成多輪追問，豆包用上下文記憶逐層縮小范圍，商品卡鏈接內(nèi)嵌在對話內(nèi)容中。相比較傳統(tǒng)搜索，因為已有AI的一層過濾篩選，人找貨效率相對更高，但也相對減少了「逛」的購物樂趣。

對比豆包和淘寶，各自的核心優(yōu)勢其實并不一樣。

淘寶有最深的商品庫，再長尾的商品也能搜到。而豆包倚靠抖音，具備豐富的內(nèi)容庫和10億的月活數(shù)據(jù)，加上抖音電商的閉環(huán)加持，推薦顆粒度可達(dá)到「露營過夜怕冷」這種場景級需求，但短處是抖音電商的商品庫遠(yuǎn)不及淘寶貨架。

飛書避開 C 端，直接把 AI 寫進(jìn)商家的多維表格，走得更遠(yuǎn)。運營新建一列，就能順手調(diào)用大模型，選品、定價、庫存、廣告素材在同一張表跑完，結(jié)果直接對接 ERP 與財務(wù)。消費者雖感知不到飛書，卻能在更短周期內(nèi)看到更豐富的新品與直播優(yōu)惠。

如今，三條路線各自為政：淘寶守「搜-買」存量，豆包拓「聊-買」增量，飛書深耕「供-賣」效率。短期看，大家井水不犯河水，可再往中線走，兩股交叉潮或許不可避免。

第一股交叉潮叫「品牌私域」。當(dāng)商家既想拿淘寶的搜索流量，又想用 AI 客服、AI 主播把用戶沉淀到飛書群和豆包號，但數(shù)據(jù)入口只有一個，誰能讓品牌在同一套后臺里完成「引流-轉(zhuǎn)化-沉淀-復(fù)購」，誰就掌握私域的水龍頭。

第二股交叉潮叫「中小企業(yè)一站式工作臺」。淘寶已上線“生意管家”這類服務(wù)于商家經(jīng)營全場景的AI Agent，飛書自帶協(xié)同底座，豆包握有低價流量和短視頻內(nèi)容。誰能把「選品-營銷-交易-履約-財務(wù)」裝進(jìn)一個 AI 入口，誰或許就能吃掉商家的年度預(yù)算。

到那時，運營或許不再分平臺，而是在一張表里跑完所有平臺：對話生成腳本→多維表格自動拆任務(wù)→淘寶下單補(bǔ)貨→飛書群審批付款→豆包號二次分發(fā)。搜索框、對話框、表格的邊界被同時抹平，三家終于在同一張訂單上相遇。

換句話說，今天它們各取所需，明天將在「幫商家 AI 化」這條路上短兵相接。競爭不是會不會，而是何時。