天猫双11押宝AI：45%用户让AI辅助决策，20亿商品“开窍了”？

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　　新浪科技讯 11月12日晚间消息，“好用的AI是淘宝AI应用的检验标准，我们希望AI能解决消费痛点，也能让商家获得增长。”

　　今年天猫双11发布会上，阿里巴巴中国电商事业群搜推智能总裁凯夫抛出这样一个观点，而让外界好奇的是，作为AI首次全面落地的第一个双11，在平台万亿规模与20亿商品生态的庞大体系当中，淘宝天猫究竟如何让AI融合电商并带来变革和提升？

　　这一问题的答案出现在众多商家和消费者面前。为适应不同场景的购物需求，淘宝天猫在双11期间推出6款AI导购应用，从能精准理解复杂语义表述，并提供购物攻略的“AI万能搜”，到通过对话引导精准筛选商品的“AI帮我挑”等等。

　　实际上，今年双11的淘宝天猫，对C端提升用户体验、对B端提升经营效率、对平台提升搜索和推荐效率的多个AI产品已经“润物细无声”地融入了双11。有研究机构的数据显示，45%的电商用户会在商品对比与筛选阶段主动引入AI辅助决策。

　　凯夫提到，AI的Token的消耗方面淘宝天猫呈“指数级增长”。而诸多底层技术的变革和提升，正在让电商这个互联网上离商业、离用户最近的服务，变成全世界最大的AI应用落地场景。

　　AI全场景发力：B端提效、C端体验

　　AI在天猫双11的落地并非单点突破，而是形成了覆盖B端经营与C端消费的全场景渗透。

　　根据天猫的描述，在消费者侧，今年双11，淘宝推出的万能搜、多模态拍照搜索、虚拟试衣等功能，精准解决了购物中的核心痛点。

　　凯夫举了一个真实的用户需求案例：“我家又养猫又养狗，两条狗一只猫，猫喜欢用豆腐猫砂，但狗老是到猫砂盆里吃‘豆腐’怎么办？”他表示，AI要解决这类问题，需要“先理解问题，再推理该用什么关键词找商品，接着调搜索工具找商品，最后逐个判断是否符合需求”，这正是万能搜的核心逻辑。而虚拟试衣则直击行业痛点：“买服装最容易退货，因为没办法试衣服，我们提供AI试衣服，帮助缓解退货的问题。”。

　　有研究机构的数据显示，46%的用户近一年AI使用时长显著增加，20-39岁人群成为AI购物的核心增量群体，45%的用户会在商品对比与筛选阶段主动引入AI辅助决策，这些数据印证了AI对用户购物行为的深度影响。

　　不仅如此，AI对于商家的效率提升也十分显著。围绕AI数据分析、AI营销、AI美工和AI客服四大核心场景，通过系列智能产品升级，淘宝天猫为商家提供一系列AI工具。例如新的“生意管家”，通过1个“AI店长”和6个“AI员工”的Agent组合，为500万商家提供全新AI辅助。再例如，在营销场景，阿里妈妈AIGC创意产品万相营造通过生图、生视频，双11期间为百万商家产出素材，日均可为商家节省制作成本超4000万元。

　　诸多技术背后，目标实际上都是为消费者和商家两端带来更好的用户体验和效率提升。

　　凯夫指出，淘宝将大模型与传统搜推模型融合：“我们其实会做一个Hybrid技术架构，用合适的技术解决合适的问题，比如用户不同类型的搜索词会用不同的模型解决”，这种架构让复杂词搜索的相关性提升20个PT，推荐信息流点击率提高10%。而淘宝天猫平台作为距离消费者和商家最近的数据平台，也在这个双11成为了全世界最大的AI应用落地的绝佳场景，通过AI的全场景发力，实现了B端提效与C端体验双向突破。

　　电商流量入口被重塑

　　不仅仅是全场景AI技术发力带来的效率和体验提升，传统电商流量底层逻辑也在发生改变。过去电商行业依赖“搜索排名”“付费投流”的流量获取模式，正在被AI主导的“需求生成”模式逐步替代。用户的购物路径不再局限于“主动搜索-被动浏览”，而是通过AI对需求的深度理解，从海量商品中“生成”精准匹配的消费方案，这让AI成为全新的核心流量入口。

　　凯夫在群访中明确了这一变革的核心：“我们做的一切都是AI电商，而搜推广是电商重要的基建”，通过大模型与传统搜推模型的融合，平台正在让流量分配更贴合用户真实需求，而非单纯的资本投入。

　　这种变革直接否定了“流量至上”的传统玩法。凯夫直言：“AI搜索是最好衡量的，AI搜索每一个事件都有AB测试的。这是一个非常科学的可控实验，这个是最科学、最可衡量、最数据化的方法。我们今天搜索讲的所有指标，我说20个点的相关性提升，10%的点击率提升，都是通过AB测试获得的，所以AI搜索、AI推荐是最可以衡量效果的应用场景。”

　　这一变化对品牌经营提出了全新的刚性要求。首先，产品差异化创新成为生存前提，缺乏核心卖点的同质化商品，难以在AI的多维度评估中获得推荐优势；其次，品牌需要持续更新全域内容，AI更偏好新鲜、有价值的品牌信息，这要求品牌不断输出能塑造心智的优质内容，而非静态的信息沉淀；最后，精准的用户需求洞察成为关键，品牌必须明确自身产品解决的核心痛点，才能让AI在理解需求时，快速将其与产品建立关联。

　　同时，流量逻辑的重构也催生了“生成式引擎优化（GEO）”等全新经营赛道。与传统SEO依赖关键词堆砌不同，GEO的核心是通过完善商品数据、强化品牌价值、精准定义用户需求，让AI更全面、准确地理解品牌与产品。正如凯夫所强调的：“基础体验是重要的，搜推广是重要的。”

　　从“流量电商”到“理解电商”

　　天猫双11的AI实践，正在推动电商行业从“流量电商”向“理解电商”加速进化。所谓“理解电商”，核心在于平台不再只是简单匹配供需，而是通过AI技术深度理解商品价值、用户需求与品牌定位。凯夫用一个通俗的例子解释“理解”的价值：“大家知道匹配效率提升是什么意思？我现在这个屋子里有10个消费者，我们这儿有10个商家。早年10个人一通找，只有3个人找到自己想要的商品；今天我把匹配算法做到了，让10个人都找到自己想要的商品，商家有收益，消费者也有收益，平台也有收益。”

　　淘宝天猫的20亿商品生态，为AI提供了最丰富的训练与应用场景。通过大模型与传统模型的融合，AI不仅能理解用户的显性搜索需求，更能挖掘其隐性偏好。

　　今年双11，淘宝天猫已经成为最大的AI应用场景。若将大模型比作驱动变革的引擎，电商平台便是承载这一引擎的关键载体，这里既有成熟的技术落地土壤，又能精准对接消费端与经营端的核心需求：对消费者而言，AI可优化购物体验；对商家而言，AI能提升经营效率、推动经营模式从“流量导向”向“价值导向”重塑。

　　凯夫强调：“20亿的商品怎么样把它按照新的规范、合理性的规范，去升级它的属性，去丰富它的内容，并且把它更好的做索引，这件事情没有大模型是做不了的。”围绕AI技术进行的底层构建，不仅是平台自身进化的必然选择，也说明阿里巴巴正在从过去的电商平台成为一家AI公司。（罗宁）