一个月前，OpenAI与全美最大的零售商沃尔玛达成合作，沃尔玛CEO道格·麦克米伦公开表示，多年来消费者一直用搜索框浏览冗长的商品清单，“这种情况即将改变”。

再往前推半个月，两家知名电商Etsy和Shopify也倒向了OpenAI的阵营。AI正在从幕后（广告技术）走向台前（零售体验），市场对这种变化欢欣鼓舞，三家公司的股票都在消息宣布后迎来大涨。

华尔街日报惊呼零售平台正在失去线上购物控制权，“ChatGPT应该让零售商感到紧张”的观点也在市场上悄悄蔓延。

但淘宝似乎并不这样看。在沃尔玛与OpenAI达成合作两天后，淘宝开启了今年首个AI全面落地的双11。

在这场全球最大的电商节日中使用AI驱动整个系统，是淘宝天猫技术体系的一次重大范式升级。

从公开数据看，预售开启当天淘宝AI大模型调用次数就已经超过150亿次。

Morgan Stanley年初曾预测称：“（在这轮AI竞赛中）真正能赢的公司，可以将AI从实验室转向对客户有意义的商业结果。”

虽然在各种第三方评测中，阿里的AI技术都处于领先梯队，但如果无法最终被用户所感知，这些成绩将最终停留于实验室。

淘宝天猫是阿里的核心业务板块，双11又是最能检验阿里技术产品可靠性的战场，在这里取得成功将具备强大的说服力。

电商领域来自拼多多、京东和抖音的竞争日益激烈，AI的大规模应用被视为淘宝构建技术壁垒和用户粘性的重要手段。

2023年底，在阿里市值被拼多多逼近的前夜，“隐退”许久的马云突然现身内网回帖为淘宝打气：“AI电商时代刚刚开始，对谁都是机会，也是挑战。”

彼时外界并不清楚这个AI电商到底是什么样子，而今年双11将是淘宝给出的第一份完整答案。

「01」 拒绝噱头式接入，选择系统化重构

这两年很多公司都在高调谈论AI，纷纷喊着要让旗下业务全部接入，但它们通常只是将聊天窗口（生成式模型）当成插件加到产品界面上，就对外宣称完成了AI化。

从淘宝今年在多个公开场合的表态和正在执行的动作看，它想做更加系统性的工程改革。

线上零售平台拥有的场景非常多，与用户交互的节点更加复杂。淘宝的产品基因决定了它不可能另起炉灶，做一个ChatGPT式高存在感的聊天机器人当入口。

用阿里中国电商事业群搜推智能总裁张凯夫的话说，“用户不需要知道有淘宝AI产品的概念，他只需要在不同的场合调取不同的功能，解决问题、满足需求，这就是真正好用的AI。”

将AI融入全部电商动线、改变平台运转的底层逻辑，是淘宝最终选择的方式。

为了表达做艰难而正确事情的决心，阿里甚至重建了淘宝平台的商品认知体系。

过去由于商品元信息的不完整、非标准化导致的信息噪音，经常会让电商平台算法“读不懂”商品，导致搜索系统召回与匹配失效，这是各家电商的长期痛点之一。

今年淘宝内部协调了大量资源，耗费大半年时间对平台上20亿件商品进行了语义重组、属性补全与知识图谱构建，利用AI深度优化搜索、推荐和广告的匹配精准度。

目的就是让淘宝的系统不仅能读懂用户的复杂语义，也能在庞大商品池里准确找到匹配项。

以行业举例的话，优化后淘宝宠物行业的商品信息丰富度提升了34%，双11开卖以来，宠物行业由首页信息流推荐带来的成交额同比增长超过40%。

可见这项改变的意义不仅是提升单次检索的效率，而是在数据层面完成根本性修复：一旦SKU的语义能被系统稳定理解，后续的推荐、广告投放和定价等环节就能在高质量数据的基础上稳定闭环。

淘宝这场系统性重构并未止步于此，而是将AI广泛融入了淘宝的各项产品与流程之中。

「02」 一切以提升效率为核心

过去，电商大促对于很多中小商家意味着“人海战术”，需要巨大的人力与时间投入：人工拉报表、人工调价、临时雇佣客服和手动设计海报等等。

这些重复性工作恰好存在着大量改善空间，淘宝提供的AI经营工具就是针对数据分析、营销、美工和客服这四大主要场景，它们的核心宗旨都是——提效。

比如淘宝“生意管家”加入AI能力升级后，系统能自动生成经营分析报告、提供策略建议，并在一定范围内代理执行运营动作。双11上线前两天，该产品日均为商家产出超过500万份经营分析和代理执行。

淘宝还将商户常见的工作岗位拆解成可执行任务，并用一套“AI员工”（智能体Agent）来辅助。这些典型分工包括：AI数据分析师、AI营销运营、AI人群运营、AI美工、AI客服与AI订单代理等。

智能体的加入对商家经营效率的提升很明显。以前商家做一份周报动辄需要几个小时，如今对AI说一句“看下最近的竞争流量变化”，两分钟内就能拿到分析报告。

另一个好处是，将重复机械的运营工作交给AI执行，大量中小商家也能在平台上获得更专业的经营支持。

双11预售首小时有1802个品牌成交翻倍，它们中间有接近半数是首次参与大促的中小商家，这是非常可喜的变化。

从淘宝给出的口径看，AI定价系统（基于实时市场数据给出动态调价建议）和AIGX体系下的广告投放模型（投放ROI提升12%）发挥了重要作用。

这是一场技术流派的胜利，平时存在于各个大厂口号中云里雾里的AI赋能，此时被具象化的收益和效率所取代。

虽然AI是否“好用”更像一个主观评价，每个人都有自己的看法，但数据的反馈非常直观。

今年9月，淘宝正式推出智能客服行业首个Agent原生产品“店小蜜5.0”，它不再依靠人工配置答案，而是在大模型支持下具备自主学习能力，能应对更多复杂问题。

目前店小蜜每天能为商家节省的成本大概相当于2000万元人民币。奥康使用店小蜜5.0后，客服解决率从72%提升到80%以上，转人工率明显下降，而满意度有明显提升。

在被客户提及最多的美术素材领域，淘宝的AI美工每月一共帮助商家自动生成2亿张图片，显著降低了商家外包设计与人工制作的支出。

商家运营效率的提升对于淘宝至关重要。有更多商家愿意将店铺运营在淘宝平台上，就能提供更丰富的商品供给组合，最终才能留住最广泛的消费者。

「03」 每一次交互都要体现AI的价值

这两年淘宝在电商业务上面临的一大挑战是渠道与注意力日趋多元。中国消费者越来越习惯先在抖音、B站和小红书上“种草”，再回电商平台下单。

这给了其它平台进入电商的可能性，商家多平台经营也逐渐成为新的趋势。

要夺回用户消费决策的起点，就必须让淘宝具备理解用户的能力。让系统理解人，而不是强迫人去理解系统。

淘宝的选择是从内部动线出发，用AI构建一套能直接响应用户自然语义的导购体系。今年淘宝推出的几款C端产品（AI万能搜、AI帮我挑、AI清单、拍立淘、品类清单和AI试穿），都是这一策略的结果。

它们的名字听起来非常大白话，但背后依托的都是目前主流的AI解决方案。

比如“AI万能搜”基于大模型深度思考+联网搜索，向用户提供文字+视频图片+商品融合的答案；“AI帮我挑”和“AI清单”帮助用户在多轮对话中形成购买决策。这是很多用户已经熟悉的产品形态。

而“拍立淘”和“AI试穿”能基于多模态（图像+视频）理解能力，帮用户判断商品的适配度。毕竟一件衣服好不好看，试穿一下是最直观的。

于是，电商平台传统的“搜索结果页”正在被“对话决策界面”取代。这背后是用户需求表达方式的转变，系统承担了更多的推理过程，将用户决策链路前移，缩短从需求到成交的路径。

如果你将眼光看向海外，亚马逊也在开发自己的AI购物功能(Buy for Me)，它向用户提供多种基础模型，能代表用户执行完整的购买行为。

对用户而言，这种变化意味着更低的沟通成本与更快的购买决策。对平台而言，它意味着更高的转化效率与用户留存可能。

将AI的价值平滑展现在用户的每一次交互上，让消费者在不同场景下的需求都能得到满足，也符合淘天“好用的AI”的愿景。

而时间最终会证明淘宝的选择是否正确。

让用户从“搜索”转向“对话”，让商家从“手动操作”转向“算法协作”，这些心智的迁移需要更多时间。

检验AI的投入产出也需要时间。淘宝能否将巨大投入转化为真实成交和用户活跃度的稳健增长，是资本市场评价其策略的重要标准。

AI电商的时代刚刚开始，竞争还远未到终点。技术在不断迭代，对手在拼命追赶，能否将“好用的AI”变成可持续的商业优势，将直接决定淘宝的未来。