由于微信限制了第三方应用的跳转,请使用以下方法。

1. 点击右上角的

2. 选择在浏览器中打开

抛开大模型故事,阿里、抖音、京东都在攻坚AI电商哪个方向?

转载
318 天前
4511

文章转载来源:AI之势

原文来源:鲸商

作者 | 三轮

图片来源:由无界 AI生成

2023年,互联网大厂经历大裁员大调整,电商平台价格战持续卷,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“大跃进”,各大电商平台重金入场有何变局?》一文, 探讨了人工智能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,落实资本市场的故事期待。我们不妨来检验下各家的成果,以及深化理解AI对电商行业未来的影响。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍


商家“提速”拥抱AI‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍


在看大厂动作前,鲸商走访了几位商家。

对于为何使用AI这个问题。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。一支真人主播团队,最少需要3个人,主播、一名运营、中控。人工智能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加重要。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。

对同为服饰商家的李梦(化名)来说,难点在于做内容。

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者。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,每个产品都需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。各大电商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用户点击。李梦不得不升级店铺主图、介绍视频、细节图、买家秀等,才能获得更多流量。

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,是对电商平台的集体挑战。

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。


货架电商的AI“去中心化”试水‍


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。可以看出,这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,类似于再度吸引用户。之后通过机器学习和数据分析技术,根据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。


AI搜索的转化提升是关键‍‍‍‍


各大电商平台都希望海量商品能够更精准地被消费者看到、挑选。

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,然后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两端用户需求,为变现打基础。

马云曾表示:“AI电商时代刚刚开始,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。

64x64

SolanaETF获批前景:从“几乎无望”到“2025年底前可期”,当前有哪些挑战?

App打开
64x64

专访Polkadot缔造者GavinWood:因过于超前经历了哪些误解和挫折?

App打开
64x64

交易机器人存在的跑路风险,UTONIC的AVS+MPC方案可以解吗?

App打开
更 火 的 区 块 链 资 讯
分享自火讯财经-长按识别快讯真伪
长按图片转发给朋友