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      未來電商會怎么發展?來了美國亞馬遜,我得到了一些答案

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      2023年,馬云曾在阿里內網回復:

      AI電商時代剛剛開始,對誰都是機會,也是挑戰。

      彼時,關于這個說法,很多人都一頭霧水。

      AI電商是什么?是推薦更準,還是客服更聰明?怎么就開始了?機會又在哪?

      兩年多過去,世界已經發生了翻天覆地的變化。尤其是2025年,AI的能力突飛猛進。不難想到,2026年,大概是AI全面落地的一年。

      于是,帶著“未來電商會如何發展”的問題,我們問道全球一行,來到了西雅圖,邀請到了電商巨頭亞馬遜一位專攻AI的科學家。關于這個問題,他分享了很多亞馬遜內部的看法,和他本人獨到的思考。一句話總結我的收獲,大概是:

      結合AI之后,電商就可能會進入“答案時代”。今天的AI,其實已經足夠厲害,誰先把AI變成業務里的一個零件,誰就能吃到紅利。


      01

      AI電商和過去電商的區別,就是從搜索到對話,從信息到答案

      答案時代,就是你說出需求,直接得到答案。

      如何理解?請你先回憶一下,過去你從電商平臺上買東西,大概可以分成幾步。

      首先,你有了個模糊的需求。比如,你要去海邊度假,需要防曬,但你不知道該買什么具體產品。

      于是,你得想清楚,在平臺的搜索欄里搜什么。你得先做功課,搞明白自己是需要把傘,還是防曬霜。如果是買防曬霜,關鍵詞又怎么加,是敏感肌,還是不油膩。關鍵詞越多,系統搜的越準。

      最后,是大量篩選。你搜“防曬霜”,系統就會給你甩300個結果,足足20頁。但具體要買哪個,你還要看防曬指數,看價格,看品牌,看好評,才能決定。

      所以,過去我們買東西,完整路徑大概是:

      需求→想關鍵詞→搜索→拿到一堆信息→篩選→買。

      這中間有兩件事,非常繁瑣。一個,是把自己的需求,翻譯成關鍵詞。一個,是在茫茫多的信息里,找到自己真正需要的商品。

      那么,如果AI能把這兩件事干掉,會發生什么?

      落到消費者體感上,就是兩個變化:從搜索,到對話。從信息,到答案。

      從搜索到對話,就是之前,你要想清楚自己要搜索什么,現在你只需要說,我遇到了一個什么樣的問題。比如,我要去海邊度假,需要防曬。老婆要過生日,我想送禮。

      從信息到答案呢?以前你搜完關鍵詞,平臺給你300個商品,讓你自己慢慢選;而現在,一旦你把需求說清楚,它可能只會給你3到5個“最優解”。


      聽起來不錯。可是,怎么實現的?這位科學家講了很多,我將其簡單總結為幾件事,可能并不全面,但供你參考:

      搜索詞重寫、負面清單、推理排序、一點點意外。


      02

      搜索詞重寫、負面清單、推理排序、一點點意外

      搜索詞重寫,就是把你的需求,重寫成十幾個關鍵詞,再去精準搜索。

      舉個例子。如果你說,最近很冷,想搞一件暖和的外套。

      AI就會進行分析。比如,你在西雅圖,這里經常下雨,那最好有防雨功能。你對價格比較敏感,那主要看性價比高的品牌。之前你評價說很喜歡某材質,材質關鍵詞也加上。

      最終,“想買個暖和的外套”的需求,就被改寫成了十幾個更精準的關鍵詞。防雨、加厚、抓絨、50-100美金……拿著這些關鍵詞去搜索,自然事半功倍。

      負面清單,就是在大量的搜索結果中,幫你提前否決錯誤選項。

      比方說,搜索完,大概有300個商品滿足需求。接下來,就得找出最符合你需求的幾個商品。但直接排序,工作量太大。所以,AI就會實時生成檢查清單(checklist)。先把錯誤選項刪掉,排序就簡單多了。

      比如,這件衣服適不適合你所在城市的天氣?不適合,刪。

      價格,有沒有明顯超出你平時能接受的區間?超了,刪。

      評價,有沒有集中出現“不保暖”“做工差”?有,刪。

      其實這些判斷,你平時買東西也在做。只不過你是一個個點進去看,再默默否掉。現在,系統把這套否決的標準,寫成了一張清單,一次執行。

      可是,刪完錯誤選項之后,可能還有100個商品。這100個商品,又該怎么排序?

      那就要靠,推理排序了。根據每個人的具體情況設定權重,再打分排序。

      之前的電商平臺,你搜防曬霜,還是我搜防曬霜,推薦的順序可能一樣。因為它是根據商家的信譽、GMV、成交率來的,和買家關系不大。

      但AI電商的推薦排序,就會按照每個用戶的場景、習慣定制。給嬰兒買防曬,安全性壓倒一切;一次性雨衣,便宜比耐用重要。如果你怕冷,保暖的權重就會被拉高。等等等等。

      一句話總結。如果說過去的電商平臺,是千人一面,誰搜都一樣,那未來AI電商平臺的推薦結果,可能會“千人千面”,是AI實時算權重、打分排序的結果。

      不過,人的需求也會變化,不能完全被歷史鎖死。

      以前愛吃辣的人,某個年紀可能突然不愛吃了。如果系統只追求你過去買什么,我就推什么,久而久之,就會形成信息繭房。

      于是,為了規避信息繭房,就有了:多樣性分數(diversity score),簡單來說,就是在結果里,刻意制造一點點意外,塞一些你沒說,但可能喜歡的東西。

      好了。這么一通操作,用戶上平臺,就從搜索到了對話,從信息到了答案。

      那這個變化,會帶來什么結果?


      03

      用戶是省心了,但商家要學著換一套邏輯了

      首先,對用戶來說,這可能意味著極大的便利。

      我在網購的時候,經常會因為選項過多而頭疼,只好習慣性地選擇某幾個牌子。不過,也的確有很多人,把購物看作享受。那AI推薦,會不會減少這部分樂趣?

      這位科學家的答案,是:不會。

      因為他覺得,購物分為兩部分。有趣的、無聊的。有趣的,是瀏覽圖片,發現好價格,好產品的過程,這是享受。無聊的,是來回研究枯燥的數據,看差評,這是“交易成本”。

      AI購物要做的事情,不是剝奪你“看”的樂趣,而是幫你降低“比”的成本。

      不知道你同不同意這個說法。反正我覺得,還挺有道理的。

      不過,用戶省心了,商家要睡不著覺了。尤其是,靠長尾效應的商家。

      之前,用戶搜索關鍵詞,可能會有好幾十頁,300個結果。擠不進前3,排在第10名、第20名,甚至第50名,也總能分到一點流量。這就是長尾效應。少數爆款賣得多,但大量小眾產品加起來,銷量也很可觀。

      但到了AI電商時代,雖然推薦給每個人的商品各不相同,可如果AI的推薦位只有3個,而你在大多數用戶的APP上,擠不進前3名,那你就相當于,在消費者的視野里消失。

      未被選中的,曝光會急劇下降;被選中的,業績會因此暴漲。

      那這個趨勢下,商家要怎么辦?

      至少從營銷上,商家可能要從SEO(搜索引擎優化),轉向GEO(生成引擎優化)。

      搜索引擎優化,就是研究:關鍵詞怎么設,才能讓搜索算法更容易抓取到我。生成引擎優化,就是研究:內容怎么寫,才能更容易讓AI推薦。

      比如,改內容。把自己的線上內容,改到讓AI理解。

      商品詳情頁,不光得讓人看懂,還得讓AI看懂。所以,你不能只說“很好用”“回購多”,而是要講清楚:為什么好用,有沒有參數支撐,有沒有案例。這些信息,還不能糅在一起,得結構化呈現。這里是核心參數,這里是適用場景,這里是真實評價。

      比如,鋪分發。針對性地優化AI引用的內容源。

      搞清楚AI會從哪了解品牌,是官網、行業媒體,還是評測站、論壇。在這些渠道,反復輸出同一套專業、有理有據的表達。當AI在不同渠道看到你,得到的都是同一個結論,比如“這個品牌=安全=某類場景首選”,你就會變成默認答案。


      04

      AI已經足夠厲害,能不能用好,要看你的工程能力了

      這個章節的標題,也是我這次亞馬遜之行,印象最深刻的一句話。

      面對AI的洶涌大潮,很多企業都很焦慮:我是不是要自己做個大模型?我是不是要買幾千張顯卡?我是不是落后了?

      但這位AI最前沿的科學家卻說,其實今天的AI,已經足夠厲害。只要你的產品能力夠好,你的工程能力夠好,完全可以用它創造足夠多的價值。

      工程能力,就是把AI精準塞進業務里的能力。

      比如說我們剛才提到的,搜索詞重寫功能。用戶輸入模糊需求,比如“想買件暖和的外套”,系統就把它改寫成十幾個精準的關鍵詞組合,比如防雨、加厚、抓絨、價格區間、品牌偏好、過往購買材質等等,再做精準檢索。

      它需要的模型智能,并不高端。用小體量模型,就能實現。可光是這個小功能,就給亞馬遜帶來了上億美元的收入。

      再舉個例子,Manus。

      很多人覺得Manus,就是套殼大模型。但它的厲害,在于把AI放進了一整套完整的工程鏈路里。ChatGPT,當然能規劃、推理、寫方案,但前提是你一步一步指揮它。但當你給它一個復雜目標,比如做一份行業調研報告,它只能給你一個一次生成的報告,質量就明顯不如你自己一步步去查資料、寫框架、評估框架、反復修正。

      而相同的任務給到Manus,它就可以拆解任務,比如查資料,整理結構,寫初稿,優化表達,核對正誤,最后交付。然后,自己調用工具一步步做,不需要事無巨細地指揮。

      所以,未來企業的競爭,可能是比誰能更早、更巧妙地,把AI嵌進你的客服系統、供應鏈系統、研發系統里。模型是通用的,但對業務的理解是獨家的。

      說到這里,突然有些感慨。

      技術會讓世界變得更好嗎?我相信會。它會帶來絕對財富的增長,讓我們用更少的錢買到更好的東西。但它,或許并不會讓競爭變得更輕松。

      嗯。或許,世界就是這么,折疊著前進的吧。


      參考資料

      1、Amazon announces Rufus, a new generative AI-powered conversational shopping experience

      觀點/ 劉潤主筆/ 景九 編輯 / 歌平版面/ 黃 靜

      這是劉潤公眾號第2838篇原創文章。未經授權,禁止任何機構或個人抓取本文內容,用于訓練AI大模型等用途

      P.S.

      坐在家里,只能揣測。去到現場,才有答案。

      過去的一年多里,我們陸續去到了沙特、阿聯酋、日本、墨西哥、越南、印尼、美國、新加坡、英國、肯尼亞。

      接下來,我們也會繼續走在探索世界的路上。2026年度“問道全球”計劃已經正式啟動。

      2月22日-2月28日,我們會時隔十年,重返加拉帕戈斯群島。那里,是達爾文領悟出進化論的地方。生命“物競天擇、適者生存”的奧秘,在這里展現的淋漓盡致。也許,我們能從中探索出商業世界的底層奧秘。


      3月1日-3月7日,我們會繼續前往古巴。在拉美經濟轉型加速的浪潮中,古巴正以獨特的社會主義市場模式撬動變革。那里,也許蘊藏著中國企業出海的新范式。


      7月19日-7月25日,我們將去到中亞的哈薩克斯坦和烏茲別克斯坦。作為“一帶一路”的樞紐、作為東西交匯的戰略腹地。中亞正以豐富的資源、加速的產業轉型、日益開放的經貿政策,吸引世界的目光。那里,也許會成為全球企業布局未來的新高地。


      8月30日-9月6日,我們將去到巴西。作為拉丁美洲的資源腹地、經濟心臟和人口藍海,巴西正以強勁復蘇的市場活力,成為全球商業版圖的關鍵力量。那里,是一片熱情洋溢的出海新熱土。


      現在,我也想邀請你,與我同行。

      一個人,要讀萬卷書,也要行萬里路。因為,一個人的成就,大不過他的夢想。一個人的夢想,大不過他的所見所聞。

      如果,你也對這樣的一線游學感興趣,歡迎你加入我們。

      讓我們一起,行萬里路,問道全球。


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