2023年，馬云曾在阿里內(nèi)網(wǎng)回復(fù)：

AI電商時(shí)代剛剛開始，對誰都是機(jī)會，也是挑戰(zhàn)。

彼時(shí)，關(guān)于這個(gè)說法，很多人都一頭霧水。

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

兩年多過去，世界已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化。尤其是2025年，AI的能力突飛猛進(jìn)。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(fā)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(xué)家。關(guān)于這個(gè)問題，他分享了很多亞馬遜內(nèi)部的看法，和他本人獨(dú)到的思考。一句話總結(jié)我的收獲，大概是：

結(jié)合AI之后，電商就可能會進(jìn)入“答案時(shí)代”。今天的AI，其實(shí)已經(jīng)足夠厲害，誰先把AI變成業(yè)務(wù)里的一個(gè)零件，誰就能吃到紅利。

01

AI電商和過去電商的區(qū)別，就是從搜索到對話，從信息到答案

答案時(shí)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(gè)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(chǎn)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(guān)鍵詞又怎么加，是敏感肌，還是不油膩。關(guān)鍵詞越多，系統(tǒng)搜的越準(zhǔn)。

最后，是大量篩選。你搜“防曬霜”，系統(tǒng)就會給你甩300個(gè)結(jié)果，足足20頁。但具體要買哪個(gè)，你還要看防曬指數(shù)，看價(jià)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(guān)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(gè)，是把自己的需求，翻譯成關(guān)鍵詞。一個(gè)，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(fā)生什么？

落到消費(fèi)者體感上，就是兩個(gè)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(xiàn)在你只需要說，我遇到了一個(gè)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(guān)鍵詞，平臺給你300個(gè)商品，讓你自己慢慢選；而現(xiàn)在，一旦你把需求說清楚，它可能只會給你3到5個(gè)“最優(yōu)解”。

聽起來不錯(cuò)?？墒?，怎么實(shí)現(xiàn)的？這位科學(xué)家講了很多，我將其簡單總結(jié)為幾件事，可能并不全面，但供你參考：

搜索詞重寫、負(fù)面清單、推理排序、一點(diǎn)點(diǎn)意外。

02

搜索詞重寫、負(fù)面清單、推理排序、一點(diǎn)點(diǎn)意外

搜索詞重寫，就是把你的需求，重寫成十幾個(gè)關(guān)鍵詞，再去精準(zhǔn)搜索。

舉個(gè)例子。如果你說，最近很冷，想搞一件暖和的外套。

AI就會進(jìn)行分析。比如，你在西雅圖，這里經(jīng)常下雨，那最好有防雨功能。你對價(jià)格比較敏感，那主要看性價(jià)比高的品牌。之前你評價(jià)說很喜歡某材質(zhì)，材質(zhì)關(guān)鍵詞也加上。

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

負(fù)面清單，就是在大量的搜索結(jié)果中，幫你提前否決錯(cuò)誤選項(xiàng)。

比方說，搜索完，大概有300個(gè)商品滿足需求。接下來，就得找出最符合你需求的幾個(gè)商品。但直接排序，工作量太大。所以，AI就會實(shí)時(shí)生成檢查清單（checklist）。先把錯(cuò)誤選項(xiàng)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(jià)格，有沒有明顯超出你平時(shí)能接受的區(qū)間？超了，刪。

評價(jià)，有沒有集中出現(xiàn)“不保暖”“做工差”？有，刪。

其實(shí)這些判斷，你平時(shí)買東西也在做。只不過你是一個(gè)個(gè)點(diǎn)進(jìn)去看，再默默否掉?，F(xiàn)在，系統(tǒng)把這套否決的標(biāo)準(zhǔn)，寫成了一張清單，一次執(zhí)行。

可是，刪完錯(cuò)誤選項(xiàng)之后，可能還有100個(gè)商品。這100個(gè)商品，又該怎么排序？

那就要靠，推理排序了。根據(jù)每個(gè)人的具體情況設(shè)定權(quán)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?yàn)樗歉鶕?jù)商家的信譽(yù)、GMV、成交率來的，和買家關(guān)系不大。

但AI電商的推薦排序，就會按照每個(gè)用戶的場景、習(xí)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(quán)重就會被拉高。等等等等。

一句話總結(jié)。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(jié)果，可能會“千人千面”，是AI實(shí)時(shí)算權(quán)重、打分排序的結(jié)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(gè)年紀(jì)可能突然不愛吃了。如果系統(tǒng)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(guī)避信息繭房，就有了：多樣性分?jǐn)?shù)（diversity score），簡單來說，就是在結(jié)果里，刻意制造一點(diǎn)點(diǎn)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(gè)變化，會帶來什么結(jié)果？

03

用戶是省心了，但商家要學(xué)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(wǎng)購的時(shí)候，經(jīng)常會因?yàn)檫x項(xiàng)過多而頭疼，只好習(xí)慣性地選擇某幾個(gè)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(xué)家的答案，是：不會。

因?yàn)樗X得，購物分為兩部分。有趣的、無聊的。有趣的，是瀏覽圖片，發(fā)現(xiàn)好價(jià)格，好產(chǎn)品的過程，這是享受。無聊的，是來回研究枯燥的數(shù)據(jù)，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(gè)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(yīng)的商家。

之前，用戶搜索關(guān)鍵詞，可能會有好幾十頁，300個(gè)結(jié)果。擠不進(jìn)前3，排在第10名、第20名，甚至第50名，也總能分到一點(diǎn)流量。這就是長尾效應(yīng)。少數(shù)爆款賣得多，但大量小眾產(chǎn)品加起來，銷量也很可觀。

但到了AI電商時(shí)代，雖然推薦給每個(gè)人的商品各不相同，可如果AI的推薦位只有3個(gè)，而你在大多數(shù)用戶的APP上，擠不進(jìn)前3名，那你就相當(dāng)于，在消費(fèi)者的視野里消失。

未被選中的，曝光會急劇下降；被選中的，業(yè)績會因此暴漲。

那這個(gè)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(yōu)化），轉(zhuǎn)向GEO（生成引擎優(yōu)化）。

搜索引擎優(yōu)化，就是研究：關(guān)鍵詞怎么設(shè)，才能讓搜索算法更容易抓取到我。生成引擎優(yōu)化，就是研究：內(nèi)容怎么寫，才能更容易讓AI推薦。

比如，改內(nèi)容。把自己的線上內(nèi)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(shù)支撐，有沒有案例。這些信息，還不能糅在一起，得結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)。這里是核心參數(shù)，這里是適用場景，這里是真實(shí)評價(jià)。

比如，鋪分發(fā)。針對性地優(yōu)化AI引用的內(nèi)容源。

搞清楚AI會從哪了解品牌，是官網(wǎng)、行業(yè)媒體，還是評測站、論壇。在這些渠道，反復(fù)輸出同一套專業(yè)、有理有據(jù)的表達(dá)。當(dāng)AI在不同渠道看到你，得到的都是同一個(gè)結(jié)論，比如“這個(gè)品牌=安全=某類場景首選”，你就會變成默認(rèn)答案。

04

AI已經(jīng)足夠厲害，能不能用好，要看你的工程能力了

這個(gè)章節(jié)的標(biāo)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(yè)都很焦慮：我是不是要自己做個(gè)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(xué)家卻說，其實(shí)今天的AI，已經(jīng)足夠厲害。只要你的產(chǎn)品能力夠好，你的工程能力夠好，完全可以用它創(chuàng)造足夠多的價(jià)值。

工程能力，就是把AI精準(zhǔn)塞進(jìn)業(yè)務(wù)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(tǒng)就把它改寫成十幾個(gè)精準(zhǔn)的關(guān)鍵詞組合，比如防雨、加厚、抓絨、價(jià)格區(qū)間、品牌偏好、過往購買材質(zhì)等等，再做精準(zhǔn)檢索。

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

再舉個(gè)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(jìn)了一整套完整的工程鏈路里。ChatGPT，當(dāng)然能規(guī)劃、推理、寫方案，但前提是你一步一步指揮它。但當(dāng)你給它一個(gè)復(fù)雜目標(biāo)，比如做一份行業(yè)調(diào)研報(bào)告，它只能給你一個(gè)一次生成的報(bào)告，質(zhì)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(fù)修正。

而相同的任務(wù)給到Manus，它就可以拆解任務(wù)，比如查資料，整理結(jié)構(gòu)，寫初稿，優(yōu)化表達(dá)，核對正誤，最后交付。然后，自己調(diào)用工具一步步做，不需要事無巨細(xì)地指揮。

所以，未來企業(yè)的競爭，可能是比誰能更早、更巧妙地，把AI嵌進(jìn)你的客服系統(tǒng)、供應(yīng)鏈系統(tǒng)、研發(fā)系統(tǒng)里。模型是通用的，但對業(yè)務(wù)的理解是獨(dú)家的。

說到這里，突然有些感慨。

技術(shù)會讓世界變得更好嗎？我相信會。它會帶來絕對財(cái)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(jìn)的吧。

參考資料

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

觀點(diǎn)/ 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(chuàng)文章。未經(jīng)授權(quán)，禁止任何機(jī)構(gòu)或個(gè)人抓取本文內(nèi)容，用于訓(xùn)練AI大模型等用途

P.S.

坐在家里，只能揣測。去到現(xiàn)場，才有答案。

過去的一年多里，我們陸續(xù)去到了沙特、阿聯(lián)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(xù)走在探索世界的路上。2026年度“問道全球”計(jì)劃已經(jīng)正式啟動。

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

3月1日-3月7日，我們會繼續(xù)前往古巴。在拉美經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型加速的浪潮中，古巴正以獨(dú)特的社會主義市場模式撬動變革。那里，也許蘊(yùn)藏著中國企業(yè)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(zhàn)略腹地。中亞正以豐富的資源、加速的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、日益開放的經(jīng)貿(mào)政策，吸引世界的目光。那里，也許會成為全球企業(yè)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(jīng)濟(jì)心臟和人口藍(lán)海，巴西正以強(qiáng)勁復(fù)蘇的市場活力，成為全球商業(yè)版圖的關(guān)鍵力量。那里，是一片熱情洋溢的出海新熱土。

現(xiàn)在，我也想邀請你，與我同行。

一個(gè)人，要讀萬卷書，也要行萬里路。因?yàn)?，一個(gè)人的成就，大不過他的夢想。一個(gè)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(xué)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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