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撰文｜樊荣章编辑｜翟文婷今年双 11 已经走到第 17 个年头，消费者依旧熬夜比价，商家照样通宵盯盘，但后台的「发动机」已经换了芯当 AI 从大模型论文里走出来，第一站就上了电商——这个离钱最近、数据最肥的试验田。

淘宝把大模型塞进搜索框，一句「清理下水道小飞虫的东西」这样口语化的表达，也能打捞数十亿 SKU；豆包把商城藏进对话框，边闲聊边下单，让购物像发朋友圈一样随手；飞书则远离聚光灯，用多维表格走完选品、作图、算账一条道，为商家释放生产力。

三套打法，三种流速，却指向同一个终点：让消费者少点几下，让商家少熬几夜表面看，搜索、对话、表格各守一段河道，短期井水不犯河水，可再往前，两股暗流或将悄然交汇AI 刷新淘宝搜推广  电商是公认的距离 AI 落地更近的场景。

今年双 11，用户真正能感受到购物正在被 AI   重塑对于任何一个电商平台来说，最基础的是商品数据，也就是商品库，在此基础上则是搜索、推荐、广告（简称为：搜推广）是电商核心基建简而言之，商品和用户之间连接与匹配的效率，都取决于「搜推广」的能力。

AI 重塑阿里电商，首先就是从一个库和三个引擎所切入的阿里巴巴中国电商事业群搜推智能总裁凯夫分享到，阿里重新按照新的属性，规范升级商品库，更好地建立索引，商品数据完备度大幅提升这些事情没有大模型，无法完成。

过去这些工作都是人工拿着百科全书，一页页比对信息与此同时，凯夫说，「我们第一年把大语言模型系统性的用在了搜索、推荐和广告的各个环节当中，从而也带来了比较大的增长」而在最容易衡量效果的应用场景 AI 搜索和 AI 推荐，用户在淘宝都能感受到新的变化。

比如用户搜索一些需要通过复杂语义来表达的商品，像是「清理下水道小飞虫的东西」，淘宝通过大模型改造了搜索检索相关性和搜索词理解的模块后，搜索引擎已经能更聪明、更丰富地理解复杂的用户表达淘宝推荐系统也进行了升级和一定程度的重构。

不再是传统的买什么推什么、点什么推什么，而是借用大模型驱动的生成式推荐，在不涉及用户隐私的情况下，去分析用户更长时间的偏好值得一提的是，在今年 11 月之前的两三个月里，六款面向 C 端的 AI 导购产品（AI 万能搜、AI 帮我挑、拍立淘、品类清单、AI 试穿、AI 清单）就已经陆续完成测试并上线。

不同以往大公司惯以造车轮式的、以一个接一个的独立产品形式面世，这次，阿里选择将这些 AI 产品内嵌于手淘主站用凯夫的话说，「把这些功能融入到用户的动线当中去，在动线当中帮他相对润物细无声的解决具体的问题。

」淘宝试图借助 AI 变得更懂人，解决用户的具体问题和需求比如，「AI 试穿」一定程度上可能降低退货率高的问题，「万能搜」则回应消费者复杂需求的表达问题，「拍立淘」解决日常当中经常需要通过图像描述商品的需求。

最为引人注目的还是「AI 万能搜」，这个功能设置于手淘主站顶部搜索框的左上角，紧邻「搜宝贝」一位在北京工作的 30 岁 + 程序员说，「我买东西都是已经有明确的目标，或者去什么值得买比比较，再或者先用京东搜，看好评率 98 以上的，再在各个平台比价。

」西安一位从事出版工作的女士则告诉我们，她没有闲逛的习惯，都是有确定的购物需求才去淘宝，「所以那个框里的引导问题我不太关心，有时候不小心点到，还得退出，重新搜索我要的东西」面对今年双 11 国内购物平台热闹的 AI 宣传和用户使用热情之间的对照，几天前腾讯科技的随机用户调研结果显示，40 位调研对象中，只有 23.5% 的用户，成功借助 AI 功能下单购买。

个体的感受存在一定的局限性，平台监测的反馈结果，似乎更乐观双 11 启动发布会上，凯夫分享过阿里内部的 AB 测试和随机实验结果，「复杂语义下的商品搜索相关性可以提高 20 个百分点，这是一个非常大的数字。

淘宝、天猫已经做了很多年的搜索推荐，我们并不是在很多实验当中都可以看到双位数，这个红利是因为大模型和 AI 释放出来的」对搜索和推荐的正相关性影响，产生的进一步结果就是 GMV 的增益数据显示，得益于双 11 前宠物行业商品信息丰富度提升 34%，双 11 开卖以来，宠物行业由首页信息流推荐带来的成交额同比增长超 40%。

这可能是 C 和 B 同时从 AI 获得的红利AI 原生应用成为购物新通道  这个双 11，就在电商平台从用户动线中引入 AI 的时候，一个意想不到的玩家从 AI 应用的角度切入电商飞书，过去都在讲多维表格强大的后台管理能力，且作为一款 AI 生产变革工具深入人心。

但是在一次以电商老板为主的沟通场合，他们普遍面临的困惑是，如何在电商场景使用 AI，比如在类似直播复盘和客户反馈处理等一些高频的使用场景电商行业从决策到执行均以数据为导向，但是行业数据碎片化率极高，海量数据是由无数 Excel、CRM   和 ERP   拼接而成的，工具多样，权限隔离，但是数据口径不一，使用繁琐，甚至容易出错。

同时，不同行业、不同品类在电商的流程不尽相同，尤其在大促期间，排期、直播达人合作、售后等不同环节生成的数据是否能成为结构化信息，且第一时间抵达决策者手中，是历来的问题在洞察到市场需求之后，飞书决定从 B 端商家侧切入电商，将多维表格打造成「电商业务中枢」。

主打丑拖鞋销售的跨境电商老板刘世奇，过往依靠人工抓取亚马逊爆品数据，但是现在通过飞书链接 AI 工具可以将亚马逊头部爆品的标题、详情页、多语言评论抓进表格，再自动分析信息，产出趋势性爆款选品，让 6 人团队年销突破 3000 万。

这只是其中一个维度大促期间，商品封面图、详情页等视觉素材的高频迭代，也是每个电商团队直面的痛点问题，一条素材从需求到落地需要以天或小时为单位计算，内部流程提效迫在眉睫蕉内在引入飞书多维表格 AI   生图功能后，流程效率不仅提高，甚至是改写。

当然对电商从业者而言，也意味着思维方式、协作模式的转变和适应如果说飞书是从 B 端提升 AI 电商运营效率，ChatGPT 和豆包则是直接在 C 端打开了电商新通道，从 Chatbot 延伸向 AI 购物。

今年 4 月，ChatGPT 测试推出购物功能，当时用户只能通过对话获取外部网站的购物信息，5 个月之后，ChatGPT 的电商生意更进一步，上线了基于 Stripe（在线支付处理公司）的即时结账功能，用户在 ChatGPT 站内就能完成整个交易闭环，无需再跳转第三方网站。

OpenAI 称，ChatGPT 按商品的「相关性」自然排序推荐，不收广告费，只在成交后抽佣；对于售卖同款商品的不同商家，按照库存、价格、质量及主销商身份来定先后与此同时，作为国内用户规模最大的 AI 原生应用豆包，也在年初接入了抖音，近期又上线了商品卡功能，用户在对话框和豆包聊聊天，就能下单购买到抖音商城的商品或者本地生活的团购券。

假如你在豆包对话框中输入「适合黄一白的粉底推荐」、「附近火锅店的抖音团购券推荐」对话内容，对话框会在几秒之后即时生成商品的蓝色文字链，并附有图文介绍，包括产品特点、价格和用户评价，本地团购券还有具体的地址、人均消费额、评分和营业时间等信息。

不论是抖音商城的商品，还是本地生活的团购产品，用户只要安装了抖音 APP，都能丝滑跳转至抖音完成购买目前来看，开放的商家聚焦于抖音生态内「高频消费 + 低决策门槛 + 高评分」类别，比如母婴、美妆、家居日用、本地生活等。

这些品类具有「标准化程度高、复购频次高、评价维度清晰」的特点，利于   AI   用参数和价格段快速帮用户做决策AI 对话框是否会成为用户电商的高频场景，还是未知，因为背后涉及到决策权的交付，支付决策交付等问题。

但是箭在弦上，AI 电商趋势已成必然三套打法，三种流速？ 在 AI 链接电商这件事上，淘宝、豆包、飞书各走了一条截然不同的路——一个把大模型塞进用户动线中，一个把商城藏进对话框，一个在表格里再造供应链体验因此分叉，交易链路也各自延伸。

先说淘宝用户本来就习惯在顶部搜索栏敲字，但如今搜索词即便是口语也能得到高效匹配但在本质上来看，检索、比货、下单仍在主站完成，动线和过去几乎一样，支付宝、菜鸟、88VIP   原封不动，链路损耗接近零，省掉的是反复换词的麻烦。

对淘宝来说，AI   不是新故事，而是给老马车套上新马达，跑得快了，但车依然是那辆车豆包把顺序颠倒，先聊再买用户把购物意图拆成多轮追问，豆包用上下文记忆逐层缩小范围，商品卡链接内嵌在对话内容中相比较传统搜索，因为已有 AI 的一层过滤筛选，人找货效率相对更高，但也相对减少了「逛」的购物乐趣。

对比豆包和淘宝，各自的核心优势其实并不一样淘宝有最深的商品库，再长尾的商品也能搜到而豆包倚靠抖音，具备丰富的内容库和 10 亿的月活数据，加上抖音电商的闭环加持，推荐颗粒度可达到「露营过夜怕冷」这种场景级需求，但短处是抖音电商的商品库远不及淘宝货架。

飞书避开   C   端，直接把   AI   写进商家的多维表格，走得更远运营新建一列，就能顺手调用大模型，选品、定价、库存、广告素材在同一张表跑完，结果直接对接   ERP   与财务消费者虽感知不到飞书，却能在更短周期内看到更丰富的新品与直播优惠。

如今，三条路线各自为政：淘宝守「搜 - 买」存量，豆包拓「聊 - 买」增量，飞书深耕「供 - 卖」效率短期看，大家井水不犯河水，可再往中线走，两股交叉潮或许不可避免第一股交叉潮叫「品牌私域」当商家既想拿淘宝的搜索流量，又想用   AI   客服、AI   主播把用户沉淀到飞书群和豆包号，但数据入口只有一个，谁能让品牌在同一套后台里完成「引流 - 转化 - 沉淀 - 复购」，谁就掌握私域的水龙头。

第二股交叉潮叫「中小企业一站式工作台」淘宝已上线 " 生意管家 " 这类服务于商家经营全场景的 AI Agent，飞书自带协同底座，豆包握有低价流量和短视频内容谁能把「选品 - 营销 - 交易 - 履约 - 财务」装进一个   AI   入口，谁或许就能吃掉商家的年度预算。

到那时，运营或许不再分平台，而是在一张表里跑完所有平台：对话生成脚本→多维表格自动拆任务→淘宝下单补货→飞书群审批付款→豆包号二次分发搜索框、对话框、表格的边界被同时抹平，三家终于在同一张订单上相遇换句话说，今天它们各取所需，明天将在「帮商家   AI   化」这条路上短兵相接。

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