撰文| 吳先之

編輯| 王 潘

春節(jié)臨近，幾乎所有人都會在聚會前，花費大量時間精力選擇一家餐廳，或者點一單外賣。選擇之后，又會因為忘記領優(yōu)惠、商家關門等原因，而體驗不佳。

從這個角度看，選擇困難癥不完全是用戶的問題，很大程度上是供給過于充分導致的。隨著AI在本地生活中加速落地，問題逐漸有了解決方案。

2月12日，美團宣布升級AI管家“小團”。

據(jù)悉，該活動自上線之日起，持續(xù)至整個春節(jié)假期期間。用戶在美團App搜索框中，使用“問小團”工具，提出本地生活相關問題，“小團”可以快速分析，基于美團平臺上準確、及時的商戶信息與服務內(nèi)容，經(jīng)過二次校驗，并結合真實用戶評價，推薦精準且可交易的吃喝玩樂選擇。

與此同時，“小團”還將幫助用戶一鍵領取多品類優(yōu)惠券，覆蓋外賣、閃購、餐飲堂食等場景，并依據(jù)需求智能推薦最優(yōu)惠的下單方案。

從“小團”的產(chǎn)品思路可以看到AI賦能本地生活的兩個核心方向。

本地生活業(yè)態(tài)復雜，有到店、到家，亦有即時消費的餐食與計劃消費的酒旅。此外，在幾乎每個領域，美團都有海量供給，用戶不患不足，惟患不好，更患浪費時間。

在海量供給之外，本地生活用戶還存在省錢需求，然而站內(nèi)的會員體系、促銷券、店鋪券等促銷體系疊加，用戶要想省錢，還需要經(jīng)過繁復的操作。

升級“問小團”，其實是美團向本地生活用戶使用AI提供了兩把鑰匙：省錢與省時間。這正是當前本地生活領域，用戶的真實需求。

把不確定性變成確定

AI解決本地生活的真實需求，經(jīng)歷了至少三個階段，從最初的線上信息整合到行程規(guī)劃，再到當下深度介入到物理世界，給出快速可交易的確定性答案。

相較于其他領域，供給側經(jīng)營的不確定性與需求側的低容錯心智，導致AI對本地生活的改造有更大的挑戰(zhàn)。當前在吃喝玩樂上，用戶的真實需求是“找靠譜的店”和“找可立即交付的服務”，即：基于真實準確信息，對消費需求進行分析和匹配，并提供立刻可交易的選項供用戶選擇。

本地生活的交付形態(tài)就有很大的不同。任何幻覺的出現(xiàn)，對于即時性的到家服務而言都是無法忍受的。

以點咖啡外賣這類稀松平常的事情為例，涉及到溫度、甜度、規(guī)格、價格等。即便目前市面上已有類似產(chǎn)品，但交付是一回事，交付質(zhì)量又是一回事。因為供給豐富度、本地數(shù)據(jù)不夠充分，以及商家數(shù)據(jù)未能實時更新，仍然無法解決用戶實際問題。

而針對延遲交付的到店團購，雖然沒有即時消費那樣苛刻的履約，但用戶對于交付質(zhì)量的訴求并不低于到店。沒有人能夠忍受如下場景：幾天前團購的項目，到店后才發(fā)現(xiàn)環(huán)境與詳情頁出入巨大，很多項目也因為種種原因無法交付。

上述情況到了春節(jié)期間會變得更為突出。

春節(jié)期間，商家的經(jīng)營活動存在很大彈性，如大型商超在除夕當天的閉店時間會提前到下午5點，初一至初二部分門店會閉店休息。餐飲行業(yè)中，一家烤肉連鎖品牌在除夕當天僅有午市，初一當天僅有晚市，而另一家中餐廳則為了抓住團年宴的高峰期，選擇了正常營業(yè)。

面對彈性的供給，交付反而成為了一件充滿變數(shù)的事情。對于本地生活用戶而言，原本選擇一家鐘意的餐廳就耗神費力，春節(jié)期間的顧慮還變得更多。

餐廳有沒有包間、是否有兒童餐、是否在室內(nèi)、價格是否會有變化等等，如果這些看似細碎的需求沒有得到滿足，用戶體驗會大打折扣。

可以很清楚地看到，用戶使用AI，在本地生活與其他領域有著截然不同的心智。AI當下在本地生活的應用場景，最重要的不是幫用戶花錢，而是幫用戶省時間、省錢，并完成確定性的交付。

這一設計理念貫穿美團AI管家“小團”。

我們進行了兩次測試，“小團”輸出結果的過程包括“搜索美團信息及服務”“校準是否符合需求”“校驗商家評價”三個階段。

第一次提供了看似精準，但實際上很模糊的需求?！靶F”匹配需求后，輸出了如下幾個信息。

首先是一句話的整體信息，匹配價格與履約情況。其次是篩選了幾家店鋪，按照月銷、價格、距離、評價綜合排序，用戶完成決策后可在對話結果中點擊鏈接，進入下單頁面，如果覺得合適，就可以直接下單。

如果覺得不合適，也可以再逛一逛，“小團”并沒有搶奪用戶自己下單的權利。

另一個測試中，我們提出了明確的餐品、位置、口味、客單價需求，“小團”理解了我們對于就餐之外，有觀景需求，因此提供了兩個選項。一家的小貼士中提到預定窗邊位置景色好，第二家則提供了停車免費2小時的小貼士。

隨后的多輪對話中，我們增加了“老人有糖尿病”等信息后，“小團”提供了唯一解，覆蓋了室內(nèi)就餐、餐品適合糖尿病、餐廳附近有景點、目前有多規(guī)格包間預定等。值得一提的是，“小團”洞察到輸入的信息中有大量涉及到就餐環(huán)境，因此還增加了室內(nèi)就餐環(huán)境的表述。

“小團”背后的物理世界信息基建

從“小團”的產(chǎn)品策略上可看到美團AI與同類競品最大的差異性優(yōu)勢，來自于基建，確切地說是對物理世界基礎信息上的重投入。

“小團”AI智能體從形態(tài)上看更接近于AI搜索，提供信息篩選，但與搜索不同的是，AI搜索的數(shù)據(jù)庫全部來自線上，而“小團”的底層數(shù)據(jù)是來自真實世界的實時映射。

此前有業(yè)內(nèi)人士提到，“隨著大模型的持續(xù)迭代，模型能力的差距會越來越小，更重要的競爭其實是在平臺自己的數(shù)據(jù)庫上?！币虼?，美團長期投入巨量資源不斷進行“本地生活信息基建”，確保AI信息底座準確且及時。

準確、真實、全面地獲取本地生活信息，讓AI能夠精準輸出結果，并不是一件簡單的事情。而美團最大的優(yōu)勢在于擁有生態(tài)內(nèi)大量、持續(xù)的內(nèi)容數(shù)據(jù)來源。

早在2024年，美團技術團隊公眾號曾發(fā)布了一篇基于多模態(tài)信息抽取菜品知識圖譜構建的研究成果。且不論這篇論文中大量艱澀的技術表述，單從業(yè)務應用上能夠看到，美團早已在餐飲業(yè)務最基本單元的食材上，開始運用多模態(tài)能力，確?；A信息準確性。

基礎信息外，還包括商戶線上頁面的環(huán)境相冊、推薦菜相冊等圖片類等相對間接的商家客觀信息。

“小團”響應用戶需求的過程，有兩個截然不同的數(shù)據(jù)來源。一個是前面提到的，偏靜態(tài)的本地生活平臺生態(tài)內(nèi)的數(shù)據(jù)資源。也包括美團、大眾點評積累了海量的用戶真實評價，相當于為AI大模型進行了一次校驗。

需要注意的是，大眾點評在AI時代有著無可替代的戰(zhàn)略價值，大致可以理解為通過用戶口碑，對結構化數(shù)據(jù)進行一次精調(diào)。

點評沉淀了大量來自用戶真實文字、圖片評論，以及與核銷數(shù)據(jù)的互證，為“小團”這類AI智能體提供了垂直、真實、多元的信息，從而能夠真正解決用戶省錢、省時間的核心需求。

本地生活信息的復雜之處是在于，光有海量數(shù)據(jù)并不夠，還需要確保信息的足夠“新鮮”。

美團在過去十余年時間里，建立起了完善的線下提報體系，也在AI時代獲得了增值。

有美團BD表示，為了確保線上供給的真實性，實時跟蹤商家產(chǎn)品組合變化，去年以來設置了更為頻繁的巡店指標。這套巡店機制既鞏固了平臺與商家常態(tài)化交流，將數(shù)據(jù)接入到小團，也相當于幫助用戶降低了線下的信息差。

結合過去十余年的門店數(shù)字化與平臺運營能力，讓美團能夠?qū)崟r獲取真實世界中商家的經(jīng)營情況、產(chǎn)品組合、交付能力、評價情況、價格變動等。加之多模態(tài)等技術手段和成熟的審核流程，美團的AI產(chǎn)品在準確度、覆蓋度、及時性上會有更好的交付能力。

基礎信息的準確性與即時性讓小團AI搜索能夠快速搜集美團上準確及時的本地生活信息及服務，并二次校驗是否符合需求，結合用戶評價分析，為提供用戶準確且迅速可交易的服務推薦信息，用戶可參考并一鍵領券優(yōu)惠下單。

這也讓小團不僅僅是AI搜索，更像是用戶貼心的吃喝玩樂AI管家。

小團不單是Agent

美團相關負責人表示，“利用好平臺上準確及時的本地生活信息，真實評價，通過AI工具進行整合后，結合即時高效的履約能力，能夠更好滿足用戶的模糊化、多條件、復雜化的需求?！?/p>

美團選擇在春節(jié)期間，升級AI智能體“小團”，顯然還有一重深意，驅(qū)動數(shù)據(jù)飛輪。

過去十余年時間，平臺前期依靠自身能力對信息的建設，用戶已經(jīng)形成了“美團信息準”的心智，并不斷進行信息反哺，形成飛輪。在AI時代，這個飛輪顯然可以轉(zhuǎn)得更快。

因此，借助AI智能體，輸出精準可靠的信息吸引更多用戶，再將他們留下的真實評價和UGC內(nèi)容，反哺到信息庫中，以提升數(shù)據(jù)的豐富度、深度、真實性。平臺提升推進信息結構化、信息密度，給AI大模型提供更多信息語料，形成正向循環(huán)。

在供給側，平臺提供精準、有真實消費意圖的客流，商家們會自然而然地主動維護信息。這時候，美團通過餐飲SaaS、外賣等深入商家運營的產(chǎn)品，沉淀了大量真實經(jīng)營數(shù)據(jù)，將會進一步完善線上信息建設。

也許小團這套數(shù)據(jù)飛輪看起來不像別的AI Agent那般酷炫，但沒有人會否認，在服務的交付上，誰都不能容忍任何一絲的謬誤與延遲。

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