打造一套真正能落地的 AI 软件解决方案
近年来，电商平台在“双十一”等大促节点密集推出AI导购功能，但实际效果与用户预期存在明显落差。据腾讯科技随机调研显示，仅23.5%的消费者通过AI完成下单，58.8%的用户对平台宣传的AI功能毫无感知。又是一年双十一，AI到底应该如何正确地赋能商家？
从「标题党」到「说明书」
传统电商经营围绕关键词竞价排名展开，商家通过优化标题、购买广告位获取曝光。AI时代，流量分发机制已从关键词匹配转向语义理解综合评估。淘宝平台数据显示，应用AI技术后，复杂语义下的搜索相关性提升20个百分点，商家广告ROI提高12%。这意味着，AI不再简单识别“连衣裙”三个字，而是理解“初秋约会穿搭”“梨形身材显瘦方案”等场景化需求。
对此，商家赋能的首要任务是引导其优化商品信息的结构化与完整性。平台需提供标准化工具，帮助商家将产品参数、使用场景、适用人群等信息转化为AI可解析的数据标签，而非堆砌“仙女”“爆款”等无效关键词。例如，当用户询问“猫狗双全家庭适用的猫砂盆”时，AI能精准推荐具备防带出、大容量、密封除臭等特征的商品，前提是商家已将这些特性结构化呈现。这种转变短期内增加了学习成本，但长期看，它让优质商品摆脱资本驱动的竞价泥潭，回归价值本质。
把营销内容变成AI的「知识库」
AI导购不是凭空猜测，而是学着平台里的商品信息、短视频、直播回放和用户评价来组织答案。无论是小红书“点点”还是美团“小美”，它们做的都是同一件事：把商家发布的所有内容，变成AI可以反复调用的“知识库”。
过去，商家拍短视频、做直播是为了当下卖货。现在，这些内容成了AI向消费者推荐商品时的推荐理由。例如顾客评价里一句"挺适合小户型的"，会被AI自动提炼成“节省空间”的标签。换句话说，好的内容不是“用完就扔”的广告，而是能够持续发挥作用的。
在这种机制下，商家的经营思路需要转变：与其花钱抢搜索排名，不如踏踏实实做好内容。每一条视频、每一条真实评价，都会进入AI的“知识库”，在日后无数次相关提问中被调用，持续带来订单。与其说这是内容营销，不如说这是为AI准备"推荐素材"，一次投入，长期回报。
用自动化工具降低转型负担
新的规则必然带来新的学习成本，商家得花时间研究怎么优化商品信息，这期间人力和时间成本难免会上涨。AI赋能不能光提要求，得同时提供"减负工具"帮商家对冲这部分压力。
京东的“京小智”AI客服已经服务了3万多家商家，能帮店铺自动回复常见问题，省下了不少人工客服成本；数字人直播技术则让商家不用真人出镜也能24小时开直播卖货，把重复性的体力活交给机器……
这些工具的真正价值，是能优化商家的用人和学习成本，商家集中人力专心优化商品信息结构，AI工具则可帮助商家搞定服务和设计的琐事。
更关键的是，这些自动化工具本身也在为AI工作。比如AI客服和顾客的对话记录，会自动整理成商品的常见问题库，让AI更懂商品特性；数字人直播生成的视频，也会直接进入平台内容库，成为未来推荐给其他用户的素材。工具使用和规则优化互相促进，形成良性循环。
这才是AI赋能的正确方式？
首先，C端AI体验不佳的根源在于供给侧内容质量不足。唯有商家端先完成信息结构升级，AI才能给出精准推荐。其次，AI赋能得看懂平台的真实意图。表面上，平台推AI是为了让你购物体验更好，实质上，这是一场流量分发权的争夺战。如今，外部AI搜索已截走15%-25%的自然流量（数据来源：贝恩咨询2025）——用户直接在ChatGPT、文心一言里问“买啥好”，根本不进电商平台。面对这一挑战，平台必须把广告位从“搜索结果页”前移到“AI答案位”，也就是在AI回答里植入广告。但这一战略要成功，前提必须是AI能读懂商品。如果商家提供的信息结构混乱、内容残缺，AI就推荐不准，用户也不会点击购买。
归根结底，如果商家跟不上节奏，平台费尽心机AI赋能商业价值也还是很难实现。因此，AI赋能必须降低商家的转型成本——通过自动化工具减轻新增工作量，避免他们因规则复杂而逃离生态。这种以短期阵痛换取长期效率的思路，正是技术演进的必然路径。
AI赋能商家的症结不在功能多寡，而在规则是否真正改变。平台若只拿AI工具装点门面，却不动底层经营逻辑，并不能达到效率的提升或商业的成功。真正的赋能，让AI从"听懂人话"开始，把商家内容变成可复用的"数字资产"，再用自动化工具为转型减负，这样用户的体验也才能真变好。智能体电商的未来，不靠堆功能，而靠新规则把商家、平台、用户三方重新连接起来。
-部分观点参考：36氪文章《AI搅不动今年的"双十一"》
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