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淘宝会被其它新的平台取代吗未来淘宝会取代哪些平台

文丨石航千

【亿邦原创】身为淘天集团面向 C 端的首个 AI 产品，电商行业的首个生成式 AI 应用，" 淘宝问问 " 在内邀测试之初便勾起了大众的好奇，但受困于有限的邀请码，内测产品只在小范围内引发了讨论。

但就在日前，杭州、北京等多地淘宝用户发现，淘宝问问竟然以全新的形态，渗透到了淘宝的日常搜索中，在每次搜索的结果界面，都已经可以看到明显的入口。

搜索口红关键词后结果页面中出现淘宝问问入口

在一句 " 我叫问问你的 AI 助手 " 之下，两种继续提问的模式并列出现在用户面前：一种是可以点选的指令提问，可以细化对商品的要求比如产品特性、价格带等，让问问根据更详细的需求继续推荐商品；另一种是围绕关键词，引导用户提出相关消费场景中遇到的各种难题，让问问给出更多参考答案。

前者会在每次提问中叠加用户更具象和个性化的要求，不断接近用户的真正需求，进行更加精准的商品推荐；后者则会从多个维度解答用户在某个消费需求中的各类问题，提供更多影响消费决策的答案，甚至是一站式解决方案。

问问进一步推荐 " 雾感口红 " 和询问 " 如何挑选口红 " 的相关结果

值得关注的是，问问在推荐商品的环节，已经不再简单提供商品链接，而会给出详细的推荐理由，一步步帮用户找到最接近需求的答案。而当用户明确就要在两款产品中二选一时，问问也可以提供商品 PK 服务，辅助用户决策。

黄皮适用口红推荐结果页面

为用户展示两款商品的各种维度对比结果

融入到搜索场景的 " 问问 " 其实就是淘宝搜索团队研发的产品，从今年 4 月立项到内测只花了 5 个月时间。9 月 13 日，在阿里云宣布通义千问大模型已首批通过备案，并正式向公众开放的同一天，接入通义千问大模型的淘宝 AI 助手 " 问问 " 也开启了内测。

ChatGPT 引发新一轮 AI 技术革命以来，所有大厂都想要抓住这个全新的历史机遇。几乎在问问内测的同时，阿里 CEO 吴泳铭在上任全员信中宣布了集团 " 用户为先、AI 驱动 " 的两大战略重心。而早在今年 5 月，淘天集团 CEO 戴珊就将 " 科技驱动 " 明确为淘天发展的三大关键之一，并预言淘天一定会创造出 " 最大的面向消费者的 AI 应用 "。

如今，问问的出现既是阿里大战略的落地，也是淘天预言的技术应用产品的交付。虽然，当下的问问还不是它的最终形态，但已经不影响它向外传递大模型为消费带来的想象力。

在淘宝搜索键入 " 淘宝问问 "，进入完整的产品页面可以看到，问问目前覆盖了六个主要功能场景：用我挑商品、旅行策划人、资深导购员、生活小能手、美食达人、灵魂写手。我们知道，AI 大模型的能力并不局限于这些，但问问现阶段想要给用户展现出来的，是它在消费场景中可以解决的一系列高频问题，这也契合了淘宝天猫从交易走向消费的战略方向。

AI 大模型带来的创新是多元的，谷歌在优化着搜索体验，微软在升级操作体验，而淘宝天猫作为手握最大供给和 8.9 亿月活的电商平台，在大模型中灌入电商数据，要改造的是 " 消费体验 "。

大模型的特性决定了问问天然拥有的几方面价值：

对于平台，相较于以往的关键词搜索，问问能让用户以聊天的模式用自然语言和平台沟通，将原本模糊的搜索需求更全面清晰地表达出来，让平台捕捉更真实多元的需求，进而提升推荐和转化效率。

对于用户，相较于到小红书、抖音等内容平台去查看单个平台的内容，问问可以综合更大范围的有效信息或解决方案一并提供给用户。

对于生态，类似短视频等人格化的内容生产成本很高，大模型可以大幅降低通用类知识内容的生产成本，解决整个生态的内容生产成本问题。

而大模型的互动能力远不止消费场景，当问问成长为一个可以满足情感陪伴的 AI 助手，淘宝也将不再只是一个购物平台。

" 最大的一个目标是，希望它能给淘天带来新的用户增量。" 淘宝问问产品经理伽楠表示，问问目前并不追求为平台带来商业转化，而是希望满足用户新的需求，进而为平台带来新的留存。

然而，这样一个兼顾种草和转化能力的入口式产品出现，仅仅是一个雏形已经足以激发整个行业的想象：

问问究竟会如何改造当下的消费形式，边界在哪里？

在它创造的新场景下，商家要如何把握机会？

它会不会取代传统的电商搜索，还是更快地冲击到其它内容平台？

日前，淘宝问问产品经理伽楠与亿邦动力进行了一次对话，和盘托出了淘宝天猫对问问的理解和规划。

问问的创新作用真正落地了吗？

问问的定位是 " 淘宝 AI 助手 "，应该可以解决用户在淘宝中的所有问题，为什么只上线了几个主要功能场景？

伽楠：几个核心功能场景主要是想告诉大家大模型有什么能力。其他嵌入式的功能，双 11 我们就会做。比如用户可以问 " 双 11 什么时候开始 "、" 它的优惠是什么样的 " 等。问问的定位是 AI 助手，本质上在淘宝上寻找各种功能的需求，我们都会去加上。

但比如物流，在淘宝上是有固定入口的，而且每天用户访问量很高（大几千万），通过搜索进入的反而比较少。淘宝用户知道怎么去解决物流问题，所以我们没有把它的优先级提到这么高。这些本身是在计划中的功能，只是它跟解决电商类意图问题相比，优先级没有那么高。我们会看哪个需求更大，先优化这类场景。

相较于传统搜索，问问似乎并没有缩短需求和结果之间的链路，反而拉长了？

伽楠：今天并不是这个产品的最终形态，所以短期内路径并不是问题。

淘宝本身的搜索量就非常大，我们只是先让一部分最核心的用户帮我们来找一下更好的方式。路径上我们想过，也有更好的方案，有些词条直接搜是可以直达的，但内部还在不停测试跟原来的效率相比如何。现在更重要的是，我们必须要去验证在某些场景下、某些类目下，它真的能解决用户的问题。通过用户的提问数量以及回流数量，去判断是否真正解决了问题。

从内测情况看，通过问问的路径，搜索转化会提升多少？

伽楠：转化率我们会看，某些细分场景下转化率确实会提升，长尾之下。到目前为止，淘宝各个地方的转化率，搜索是最高的，搜索的用户点击率已经达到 90% 多，效率已经非常高，很难再进一步提升了。所以短期内我们并没有去拿问问跟它比较。

能否分享下内测期间发现了哪些问题，以及是如何优化解决的？

伽楠：我们先在公司内部进行了内测，发现集团内部的人都对这个比较感兴趣，人均问题数非常高，会问二三十个问题。当发给正式用户内测，他们的兴趣就没有那么高，多数普通消费者不知道 AI 是什么，它的回答到底产生的是什么。当然，有了 ChatGPT 的教育之后，大家会更愿意去尝试这件事，当它到了某一个体验上，大家会慢慢地迁移过来。

我们发现用户会问各种很长尾的问题，是蛮高的一个亿级别的数据量。在这之前，哪怕我们搜索有大量长尾词，用户也不会这么去问，但现在会描述很多细节，比如他妈妈 80 岁了，身体状态如何，能给她送点什么。这是一个好的开始，也是问问最大的一个价值点。后面这部分词，我们都会慢慢用生成的方式来去解决。

目前，淘宝里 50% 以上的场景还是以电商为主，所以我们会重点把电商场景优化的更好。这个优化有两部分：一方面产品上我们会持续优化设计。另一方面，本身大模型也在迭代，比如多轮能力，我们有好多版模型在测，但有些版本参数更高成本更高，流量会开的小一点，我们会找到一个平衡。

国内大模型跟 ChatGPT 还是有差距的，所以我们需要开放给更多用户，让用户来用，我们才能知道下一步怎么去优化，这是我们开放最大的目的，优化算法。可以这样理解，大模型最底下的预训练模型层的迭代和调整是很慢的，但很多细的场景我们可以通过 SFT（模型微调）把体验快速提升，它是个并行的过程。

大的基建我们不停，前台我们找到用户短期内需求比较爆发的场景，体验还不够好的，去解 bad case，搜索都做了 20 年了现在还有 bad case，这个是解不完的，我们只能尽量地由大到小去解决一个个问题。

问问和逛逛都是内容，如何看待彼此的竞合关系？

伽楠：逛逛更多是一个内容生态，淘宝内容除了做逛逛还做短视频，现在两个模式在做对应的测试，也在探索新的方式边界到底是什么。最根本的是，比起 GMV 增量，我们更关注 DAU 增量，通过新的产品形态吸引用户，给平台带来新的用户增量。

跟逛逛我们是合作的关系。搜索跟逛逛一直以来都是协同的，包括逛逛内容在搜索的分发，各种 tab 内容的分发，以及它内容在问问里的分发。逛逛要考虑生态的关系，要引入商家、达人去创作，流量到底是怎么分配。对问问这个端来讲，它是一个新的场景，能触发更多的机会。当然作为一个产品，在某个场景下，我们是给短视频的效果更好，还是给大模型的效果更好，这个是我们要在不同的场景下去做对应的判断。

商家在问问中有哪些新机会？

淘宝问问的商品推荐逻辑是怎样的？

伽楠：关于商品推荐的逻辑，我们会有很多测试的链路。

搜索提供的是很强个性化的推荐，本质上是看你的需求，比如你想要连衣裙，还想要贵一点的连衣裙，我们就把价格因素带进去再做推荐。推荐商品的准确度，底层机制还是通过机器学习去猜你更喜欢的东西，猜你更喜欢哪个，跟你相似的人更喜欢哪个，这已经是很成熟的算法逻辑了。

大模型带来的最大优点，是你可以把需求描述得更细化，比如之前你只能输入个连衣裙，或者最多输 2023 最新连衣裙，推荐只能靠商家 SEO、改标题去猜你想要什么。但大模型可以让你的描述更细，让平台对目标商品的理解更细，把整个匹配的效率提得更高。

推荐结果中品牌之间的选择依据是什么？

伽楠：我们调取了淘内的品牌数据，比如商家写的品牌知识库，商品库，包括一些榜单数据，店铺详情数据。但这些数据的结构化相对没有那么的强，有些时候会出现错误。我们有两种解法，一些大品牌我们会帮他去优化一些基础结构，不让结果里出现常识性的错误。有些商家需要更进一步的经典化内容，他会跟我们合作，把语料给到我们，我们现在已经在跟某些商家在试了。

目前，我们还是一对一的沟通方式，后面我们会推出一些产品，核心是让一些非头部商家、中小商家，也可以来运营自己的品牌，可以让大家对他的品牌进行咨询。

推荐商品逻辑是这样，跟主搜相比，我们唯一的不同是，把广告去掉了。淘宝主站搜索大家知道是有直通车的，我们现在问问里反而没有直通车流量，基本都是自然流量，我们还是以用户体验为准。

目前的推荐机制下，中小商家会不会很难触达？

伽楠：很多品牌自带流量，看搜索量就知道，比如苹果搜索量很高，华为搜索量也很高，这些流量代表了用户天生的需求。我们在推品这件事情上，不会给大商家额外扶持。当然，如果用户自然需求表达了大商家的话，我们会把这部分生成的导购体验做得更好。而中小商家这块，我们跟平台机制一样，平台上对中小商家有扶持，问问跟搜索的流量协同机制基本上也会是一致的，我们只会在某些细分场景下做一些调整。

目前，问问没有针对商家类型做不同的策略，还是按照效率，哪个品的效率更高，哪个品牌的效率更高，来做整体的排布。针对生态的调整，要等到问问的体量更大，影响力更大之后，再去解决。我们会逐步开发一些平台，让商家可以参与进来去补充自己的知识。也许有些中小商家，可以通过跟问问更好的沟通，让它的知识变得更好，让外部的宣导经营更好。

基于对这个产品的长期规划，问问会为商家带来哪些好处？

伽楠：平台肯定希望满足用户的需求，这是第一步，用户觉得 Ok，对问问是信任的，有任何问题都会来问。对于商家，问问如果能做成一个陪伴大家的贴心助手，商家就可以有一个运营自己的地方。

原来用户对店铺有困惑，会去搜一下这个店，进店铺里查看，现在可以直接询问买连衣裙哪家店好。原来搜连衣裙，平台只会干巴巴的把一些店列出来，并不会告诉你推荐理由是什么，后面我们会把每个店的推荐理由，通过大模型的方式给到用户，去提升在某些产品在某些场景下的转化率。

问问在商业化方面的规划是怎样的？什么情况下会考虑商业化？

伽楠：目前为止，问问没有商业化的产品设计和目标。大模型生成有一定成本，但这个成本随着卡的扩量以及算法的效能扩量会逐渐降低，平台完全能够 cover。我们更关心的是，这个产品今天到底有没有带来更好的用户留存，有没有让用户源源不断来体验。当下国内普通用户对大模型的理解认知并没有那么深。问问当前最重要的是教育手淘用户有这么一个产品，它虽然还不完美，但大家可以去试。我们也会去看哪些场景下，它能提供更好的体验。

淘宝现在的商业化效率已经很高了，而且产品都很成熟，问问还是在吸引更多用户来的一个阶段。我们的竞品大概率也都还没到考虑商业化的地步。ChatGPT 它是个创业公司，所以它有商业化，而且国外的付费心智也不一样，但 Google 我觉得它短期内也是不会商业化的。

我们商品推荐链路里把广告给去掉就是为了给用户更好的体验，或许商家有（商业化）这个诉求，但短期是没有口子可以参与的。商业化有很多办法可以做，前提得把它的体量和体验做得足够好，假设体量做到了几千万或者过亿了，那时候就可以考虑了。

问问能取代传统电商搜索吗？

当下消费前的导购环节，大家还是更习惯去看小红书等平台，问问如何提升自己在这方面的作用？

伽楠：我们也希望用户在购物前，不再需要去跨端到百度、知乎、小红书、抖音搜索信息，直接来淘宝就行了。

这个问题涉及对 AI 的理解。第一步是通过生成式 AI 来解决问题，包括短视频、图片的生成，你可以看到，AI 已经可以模拟小红书做一个质量不错的帖子了，这是建立在大模型的底层能力上的。当你发现 AI 生成产品的体验，跟小红的体验已经类似了，可能就是个临界点。

短期内我们会去学习。以露营为例，我们会看小红书 1000 篇帖子都是怎么写的，发现其中的规律，相当于问问帮你看了 1000 篇小红书，再把这 1000 篇小红书总结起来告诉你露营应该买哪些东西，这是一个逻辑。另外一个逻辑是，去比拟小红书的体验，消费是需要一些视觉刺激的，文本起到的是串联作用，它能告诉你知识结构，但是下单还要依赖图片和短视频的生成能力，最后给到用户一个完整的全新的生成内容。那个时候用户就不需要跨端了，我们希望在淘宝上就能提供完整的一套体验。

问问和公司其他业务是如何协同的？有没有和外部业务结合的机会？

伽楠：淘系内部平台的协同问题都不大，比如飞猪和我们的沟通就比较顺畅。但其实未来，我们也会跟一些外部公司合作，更像一个平台，哪个解决方案好我们就选哪个。跟 open AI 有点像，尝试去找一些外部接口，大概会先从旅行场景试一下，给它配上淘宝的一些商品，可能整个效率会更高。

问问创造了一个新的导购场景，未来有没有可能取代淘宝搜索？

伽楠：这可能会是个很漫长的过程。首先搜索它很成熟，效率也很高，它又是平台的现金流产品，淘天大量的广告都是通过搜索来完成的。

我们讨论过，一种逻辑是先在淘宝体系中把 AI 能力嫁接上去，让它变得更好，另一种逻辑是重新做一个产品，这个产品完全靠 AI 驱动，这个就要等技术的前景了，跟当时 PC 往无线转，手淘起来了一样。如果我们发现 AI 能力已经强到无所不能，或者它的推理能力非常强的时候，是有可能淘汰掉现在所有的产品的，可能现在的互联网产品都会被重新一遍。但在技术没有升级这个程度之前，大家都是会基于现在的流量、现在的产品去做对内的改造。

我们会先在某些长尾词下，让搜索的体验变得更好。可能每天有几百万人在搜连衣裙，这部分人的需求在原本搜索中是被满足的，我们希望激发这些人更多的需求，在不短的时间内，两者都是一个并生的关系。当某一天我们发现技术已经到了一个临界点，真的出现了一个 AI 智能导购员，买衣服不需要去反复比了，它能很好的做出推荐，搜索效率反而变得很低，那时候它就真的能够代替掉搜索了。

问问的边界在哪里，只解决消费问题还是更多？

伽楠：电商消费问题是我们最先要解决好的，第一步它要在电商平台里做一个最好的 AI 导购，这个是不变的。这个要依赖模型变得很好，产品变得很好，以及本身的效率、吸引用户的心智，这也是我们最早发布问问的核心原因。

我们为什么把问问放在搜索？因为搜索是用户最愿意表达需求的地方，淘宝别的地方都是 " 点 " 的，但用搜索的人是愿意 " 输入 " 的。而在搜索里我们发现大量的又都是电商需求，所以我们必须把电商这个场景做得更好。

但淘宝的战略不光是做电商，是从电商到消费，所以在做好电商的基础上，我们会去探索问问有没有一些新的玩法，比如消费中到底用户的需求点在哪。包括搜索我们也是，希望用户去搜更多的词，从一个通用的电商货架引擎变成一个泛生活消费类的搜索引擎，这两个是结合在一起的。电商导购一定要做到极致，在此之上我们会去找某些场景，借助大模型的能力探索生活消费的边界在哪里，同时进行。

当下基本还是围绕消费、生活这个框架，再往外的娱乐暂时不会做特别多。未来有可能会，看用户的需求，如果我们发现调戏它的人很多，有可能会加入娱乐需求，但目前看起来大家也不是很想调戏它，大家来这里还是想买东西，不停地给出越来越细致的需求，比如我家里人怎么样了想买个什么，问题很多。

我们会决定工作优先级，但并不会划一条线去阻止大家做什么。

问问未来的产品形态会是怎样？会不会接入到其它平台或者单独做一个 APP？

伽楠：它是淘宝 AI 助手，目前只会在手淘这个端上去做构建。新做一个 APP 的成本还是很高的，短期内我们没有这样的计划，长期还是要看技术的迭代能力。

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