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据业内人士透露,
说到AI,各位脑子里浮现的第一个应用产品是什么?
如今,万物皆可AI。或者说,万物皆需AI。
家里的监控、冰箱、洗衣机,甚至买个咖啡机,似乎只要是个带电的,都能说集成了AI技术。甚至于之前在某展会上,还看到了个AI面膜。
明明是和之前一样的产品形态,却似乎不加个AI就跟不上时代潮流,但AI在哪?它们的效果如何体现?
从技术狂欢到价值落地,AI应用的爆发已成定势,大家争抢着培育应用场景,期望看到下一个iPhone时代。
但如果要让普通消费者来定义何为AI,或者说他们感受到的AI,仍然是那些AI搜索软件。
与其关注AI硬件,不如回归“梦着手的地方”,AI搜索领域,还能加什么有新搞头?
AI电商,市场需求在哪?
前段时间,OpenAI宣布,将在ChatGPT推出一项新用途——购物。
各位只需要轻松的给出预算和产品,以及期望拥有的用途,ChatGPT就能之间帮各位上链接。
首先GPT会通过商品卡片的形式呈现出引荐商品列表。同时在卡片下方以各位最初的需求引荐最优产品。
再点一下产品卡片,GPT也会直接展示有关该产品的详细信息以及在不同网站上的购买价格,值得注意的是,它甚至会在下面总结“各位为什么会喜欢这个”以及“别人怎么评价”。
使用者只需要点进合适的产品里,找到意向的购物网站,点击“Buy”就能直达购买链接。
PConline经测试,发现在国内还未能采取该用途,但据悉OpenAI 已经在GPT-4o中为全球所有可采取ChatGPT的地区的使用者推出该用途,包括Plus、Pro、免费及未进入账户使用者。目前,该用途首先覆盖的是时尚、美容、家居用品和电子产品等类别。
乍一听,或许会觉得,现在电商软件这么发达,我自己在App上搜不是更方便吗?
要回答这个疑问,首先本站要问自己:如今的电商App,能否满足各位的搜索需求?
我想买一个杯子,我可能可用基于杯子的材质、形状去进行搜索,但如果我要一些更为个性化的用途设计呢,我想要把手可用磁吸的,还能搜出来吗?
这可能就得靠商家能在商品标题的描述里叠加多少定语和形容词了。
去年年中,自媒体人潘乱曾举过一个例子,他想要一件黑色的,不粘猫毛的,上面有口袋的Polo衫。需求看着已经十分明确了,但现有电商平台搜索完全找不到合适的结果。
虽然如今的电商App在满足常规搜索需求(如材质、形状)上已相对成熟,但在处理高度个性化、多属性叠加的棘手需求时仍存在显著瓶颈。
这是鉴于目前的电商平台的搜索基于关键词的机械匹配,无法理解属性间的逻辑关系。使用者的一些隐性需求,还需依赖更棘手的自然语言处理技术。
这也能理解,毕竟现有算法更多服务于大众化需求,对一些溢出性的需求覆盖能力有限。
但这个疑问,交给如今的AI就很合适,DeepSeek的出现让深度推理成为主流,多模态模型的发展正在逐渐步入成熟期,用它们来排除使用者个性化需求的疑问,难度并不大。
强大的自然语言处理能力,能精准理解使用者棘手需求。同时AI搜索本身的技术优势,如语义分析和上下文推理,在个性化引荐上,还能基于各位此前的提问进行理解引荐。
从使用者体验来看,搞头大吗?搞头不小。
为什么是AI搜索?
引荐从搜索产生。
从后PC时代,百度一直稳坐国内搜索市场头把交椅。为 TMGM外汇开户 什么搜索引擎有这么大的市场,鉴于搜索是使用者主动表达需求的核心场景,也是使用者获取信息的直接途径。要不然说“百度一下各位就知道”呢。
于是早期百度才能鉴于“莆田医院”陷入如此大的争议风波。包括后期小红书滋生的“种草”经济,使用者本身对搜索较高的高接受度和信任度,是商业价值的源泉。
小红书数据显示,70%的月活使用者都有主动搜索的习惯,每月寻求购买建议的使用者数高达1.7个亿,在笔记里“求链接”的评论数量高达8000万。
这让近期小红书和天猫合作,即小红书使用者能在笔记中直达天猫购买页顺理成章。
更别说,如今使用者对AI搜索的高接受度和采取频率也是AI搜索+电商的核心动力。据AI产品榜4月份数据,DeepSeek和豆包的月活使用者都在1亿左右。
而同样是做引荐,如果说小红书直链电商平台靠的是种草,那AI搜索直链电商平台靠的就是协同过滤——即协同使用者的行为,一起对海量的信息进行过滤,从中更加高速筛选出使用者可能会产生兴趣的资料。
轻松来说,算法。
传统电商平台依赖被动引荐,而AI搜索能主动引导需求。AI通过语义分析可直接捕捉消费意图,通过问答式交互引荐商品。
更核心的,各位不需要再打开多个电商平台进行比价,大模型可用整合全网商品信息、使用者评价及实时价格,供给动态比价与决策适配。
同样是“人找货”,AI搜索与电商的结合,这一模式的核心优势在于:将搜索行为转化为深度使用者画像,并基于此实现“需求翻译-商品匹配-场景化引荐”的闭环。
广告将是那把达摩克里斯之剑
当然,以上更多是一个理想化的模型。
回归到消费者身上,AI搜索+电商,首要面临的疑问,是AI搜索会不会成为电商产品们一个新的广告位?
如果AI搜索若优先引荐合作商家的商品,那搜索出来的资料可信度还有多少?
目前,国内的AI搜索应用暂未和电商平台合作,进行直链。而正式推出了购物用途的OpenAI则直接表示:商品结果是独立勾选的,不是广告。
“购物引荐的结果基于来自第三方的结构化元数据,例如价格、产品描述和评论。公司不会从通过 ChatGPT 搜索进行的购买中获得回扣。”
包括此前,奥特曼就曾多次反对在GPT中投放广告,虽然近期他在接受采访时态度有所松动:“也许本站可用用一种‘有品位’的模式做广告。”
他表示:“比起传统广告,我更想尝试的是很多人采取Deep Research做电商,比如说,本站是否可用想出某种新模式,即本站永远不会收钱来改变投放位置或其他,但如果您通过Deep Research购买了您找到的东西,本站会收取 2% 的联属费用或其他费用。”
但说实话,只要是搜索广告,就很难逃离搜索竞价排名。通俗意义上的搜索竞价,即企业可用勾选针对某些关键词进行广告投放,按照点击竞价付费。
苹果竞价搜索广告Apple Search Ads
轻松来说,各位花更多钱,搜索出来的展示结果各位就会在更前面。但目前大多数竞价搜索都有平衡算法,引荐权重比较棘手,过程相对“黑盒”,并非花更多钱就绝对在最前面。
但只要涉及广告,商业化与使用者权益的冲突就仍然存在。若过度依赖广告营收,可能损害AI搜索的中立性,若完全拒绝广告,则难以覆盖高昂的模型训练成本。
更别说,如今使用者对AI的信任程度还没那么高。毕马威报告显示,尽管66%受访者已形成规律性AI采取习惯,但超半数仍认为其不可信赖。相比2022年ChatGPT发布前开展的同类研究,如今的AI普及率已显著提升,但公众信任度反而呈现下降趋势,且忧虑情绪随之上升。
值得注意的是,目前国内AI搜索其实也有相似于购物体验的存在。如让AI引荐餐厅和景点,这些其实都是搜索竞价的温床。
事实上,本站很难完全拒绝广告,关键在于平台如何把握好那个“度”,说到底,使用者信任是AI搜索商业化的根基,任何盈利模式的创新都需以不损伤可信度为前提。返回搜狐,查看更多