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文 | Rita
在營銷圈,我們曾習(xí)慣于用“劍”來形容工具,它鋒利、精準(zhǔn),但終究需要人手去揮舞。
然而,當(dāng)大模型的Token成本降至“水利化”的0.1美元,當(dāng)AI解決問題的時長以每7個月翻一倍的速度進(jìn)化時,某種質(zhì)變正在發(fā)生 。在本周阿里媽媽舉辦的2025-2026未來商業(yè)獎年度盛典分享現(xiàn)場,我們感受到了一種強(qiáng)烈的信號:AI不再僅僅是那把劍,它正在進(jìn)化為那只“握劍的手” 。
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從Query到Token:
一場關(guān)于“意圖”的重構(gòu)
過去一年,阿里媽媽從超級智能體逐步進(jìn)化,將所有的投放技能訓(xùn)練成四個經(jīng)營Agent,推出 “超級智能體引擎” ——“AI萬相” 。這種進(jìn)化的核心驅(qū)動力,用技術(shù)語言來說,是算法從理解Query(關(guān)鍵詞)轉(zhuǎn)向了理解Token(意圖)。
如何理解?
在傳統(tǒng)的電商邏輯中,消費者的路徑是“已知答案”后的搜索 。比如用戶搜索“迪奧口紅”或“海瀾之家”,這是一種精準(zhǔn)但存量的博弈,品牌只能在既有的需求池里爭奪點擊。
但在AI原生的新范式下,消費者的旅程往往始于一個模糊的“意圖”或“痛點” 。例如,“我皮膚癢怎么辦?”或者“我想解決咖啡機(jī)的清洗問題” 。在AI的搜索邏輯下,行為是從問題開始,經(jīng)過AI給出的方案,最后才導(dǎo)向商品。
為了承接這種復(fù)雜的意圖,阿里媽媽推出了“AI萬相”超級經(jīng)營智能體引擎 。它不再是一個單一的聊天機(jī)器人,而是由四個各司其職的子Agent組成的專家團(tuán) :
萬相智識:負(fù)責(zé)“識人”。它能穿透碎片化的行為,捕捉用戶背后的真實動機(jī)和消費意圖。例如,當(dāng)一位女性用戶搜索“小孩不愛喝水”,它能精準(zhǔn)識別出這背后是一位新手媽媽的焦慮。
萬相智品:負(fù)責(zé)“懂貨”。它能結(jié)構(gòu)化解析商品語義,讓品“會說話”。即使商家描述的是面料屬性,智品也能根據(jù)消費者的場景,如參加晚宴,自動將賣點翻譯為匹配用戶語境的語言。
萬相智造:負(fù)責(zé)“創(chuàng)意”。它實現(xiàn)了“一人千面”的實時內(nèi)容生成。針對同樣一款吹風(fēng)機(jī),它能為新手父母生成強(qiáng)調(diào)“靜音”的素材,為科技愛好者生成強(qiáng)調(diào)“創(chuàng)新設(shè)計”的創(chuàng)意。
萬相智投:負(fù)責(zé)“決策”。除了實時優(yōu)化出價,今年它還引入了“無界智惠券”。它能識別出那些差臨門一腳就能轉(zhuǎn)化的客戶,在猶豫瞬間送上補貼,將投放與補貼深度咬合。
“‘AI萬相’具備獨立思考、全鏈路調(diào)度與閉環(huán)交付的能力,商家只需要下達(dá)經(jīng)營指令,‘AI萬相’負(fù)責(zé)調(diào)動Agent完成商家的經(jīng)營目標(biāo)”,淘天集團(tuán)阿里媽媽商業(yè)化運營中心總經(jīng)理樹羊在現(xiàn)場分享。
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當(dāng)AI學(xué)會了“聯(lián)想”與“破圈”
舉個例子,ubras有一款“小奶皮”內(nèi)衣,主打面料鎖水、潤膚的功能。作為一個新功能品類,它的推廣難點在于如何讓非內(nèi)衣意圖的人群感知到它。
原來,傳統(tǒng)的電商邏輯是“類目對齊”:你賣內(nèi)衣,你的關(guān)鍵詞就是“聚攏”、“無痕”、“純棉”。如果僅停留在這一層,品牌永遠(yuǎn)在存量池里和競品貼身肉搏。但ubras與阿里媽媽“AI萬相”的這次結(jié)合,本質(zhì)上是把營銷的觸角從“品類搜索”延伸到了“生活痛點”。
1.意圖的“折射”:從燥癢到面料的邏輯閉環(huán)
在以往,一個消費者在淘寶搜索“冬天皮膚干癢”,系統(tǒng)大概率會吐出一排潤膚乳或加濕器。這是直覺邏輯。
但在AI萬相的“智識Agent”視角下,它通過對全網(wǎng)消費趨勢和專家知識圖譜的深度學(xué)習(xí),建立了一個非線性的邏輯:皮膚干癢-減少摩擦與水分流失-貼身衣物面料升級-含有“牛奶纖維”成分的內(nèi)衣。
這種“聯(lián)想能力”是傳統(tǒng)關(guān)鍵詞匹配無法企及的。當(dāng)消費者還在為干癢尋找外涂方案時,AI已經(jīng)預(yù)判了她對“觸感潤膚”的潛在需求以及日常所用品的進(jìn)一步適配,并將“小奶皮”精準(zhǔn)地推送到了她的信息流中。這不僅僅是精準(zhǔn),這是一種“認(rèn)知截流”。
2.商品語義的“降維打擊”
ubras“小奶皮”背后有很多硬核技術(shù),比如添加了天然乳蛋白纖維、18種氨基酸等。如果品牌直白地宣傳這些術(shù)語,轉(zhuǎn)化效率往往極低,消費者不想讀論文。
這里的“萬相智品Agent”做了一次精彩的“賣點翻譯”:針對成分黨:突出“氨基酸含量”與“保濕度”;針對懶人黨:突出“穿上的身體乳”;針對精致媽媽:強(qiáng)調(diào)“給肌膚吃牛奶”。
AI根據(jù)用戶當(dāng)前的搜索語境,實時生成最能觸動那一個人的“翻譯版本”。這種千人千面的語義重構(gòu),讓ubras的點擊效率比傳統(tǒng)單一賣點素材提升了數(shù)倍。
在這個案例中,超過50%的成交人群來自非內(nèi)衣意圖。這意味著,AI萬相幫ubras從潤膚、母嬰、甚至高端家居服的流量池里,“找”來了大批新客。這些用戶原本沒有打算買內(nèi)衣,但被AI精準(zhǔn)地喚醒了潛在痛點。
可見,當(dāng)AI擁有了常識、擁有了聯(lián)想力,它就變成了一個24小時在線的頂級推銷員,它不只是在賣貨,它是在為消費者的生活痛點提供“意料之外、情理之中”的解決方案。
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AI萬相全面接入多產(chǎn)品線進(jìn)入“意圖驅(qū)動”階段
除了淘系內(nèi)部的閉環(huán),目前阿里媽媽也將“AI萬相”的能力注入了阿里媽媽百靈、萬相臺AI無界、UD智匯投以及達(dá)摩盤等產(chǎn)品等板塊中。
以Uni Desk為例來看,之前我們談?wù)揢ni Desk,核心關(guān)鍵詞是“跨域”和“歸因” 。商家通過Uni Desk在站外海量媒體投放,再通過看板看回流 。
但現(xiàn)在,底層邏輯還是像開篇所言,變成了從“買位置”到“找意圖”。簡單來說,過去Uni Desk外投靠的是人群標(biāo)簽的靜態(tài)匹配,現(xiàn)在系統(tǒng)能跨越媒體邊界識別“意圖序列” 。
比如一個用戶在站外看露營攻略,AI能基于其家庭結(jié)構(gòu)預(yù)判其對“親子露營”的深層需求,從而在蛋卷桌、戶外玩具等投放中主動精準(zhǔn)召回。實測顯示,這種基于意圖的“申請式定向”讓店鋪ROI提升了近20% 。與此同時,投放方式也在改變,原來傳統(tǒng)的Uni Desk操作非常依賴優(yōu)化師的經(jīng)驗,需要24小時盯盤、手動換素材 。如今它可以通過AI操盤動態(tài)調(diào)整多端預(yù)算。
而更值得關(guān)注的是:這一切變化,并沒有增加商家的使用成本。
在這個過程中,商家不需要學(xué)習(xí)繁瑣的新工具,在原有的操作界面背后,“AI萬相”驅(qū)動的智能體工作流已在靜默運轉(zhuǎn)。
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結(jié)語
當(dāng)“AI萬相”開始以這種方式嵌入各個產(chǎn)品層,我們或許需要換一個視角看待這件事:
它不再是一次能力疊加,而是一種底層邏輯的遷移:從“人理解用戶”,到“系統(tǒng)理解意圖”;從“人做決策”,到“機(jī)器完成分配”。
營銷這件事,正在悄悄換一套運行方式。
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