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淘寶問問要“取代”的,或許并不是傳統的電商搜索

來源: 億邦動力 石航千 2023-10-16 16:22

阿里 <a href=http://t.linkshop.com/kindex_id_1584.aspx target=_blank class=hotwords>淘寶</a> <a href=http://t.linkshop.com/kindex_id_1585.aspx target=_blank class=hotwords>天貓</a> 電商

出品/億邦動力

作者/石航千

身為淘天集團面向C端的首個AI產品,電商行業的首個生成式AI應用,“淘寶問問”在內邀測試之初便勾起了大眾的好奇,但受困于有限的邀請碼,內測產品只在小范圍內引發了討論。

但就在日前,杭州、北京等多地淘寶用戶發現,淘寶問問竟然以全新的形態,滲透到了淘寶的日常搜索中,在每次搜索的結果界面,都已經可以看到明顯的入口。

搜索口紅關鍵詞后結果頁面中出現淘寶問問入口

在一句“我叫問問 你的AI助手”之下,兩種繼續提問的模式并列出現在用戶面前:一種是可以點選的指令提問,可以細化對商品的要求比如產品特性、價格帶等,讓問問根據更詳細的需求繼續推薦商品;另一種是圍繞關鍵詞,引導用戶提出相關消費場景中遇到的各種難題,讓問問給出更多參考答案。

前者會在每次提問中疊加用戶更具象和個性化的要求,不斷接近用戶的真正需求,進行更加精準的商品推薦;后者則會從多個維度解答用戶在某個消費需求中的各類問題,提供更多影響消費決策的答案,甚至是一站式解決方案。

問問進一步推薦“霧感口紅”和詢問“如何挑選口紅”的相關結果

值得關注的是,問問在推薦商品的環節,已經不再簡單提供商品鏈接,而會給出詳細的推薦理由,一步步幫用戶找到最接近需求的答案。而當用戶明確就要在兩款產品中二選一時,問問也可以提供商品PK服務,輔助用戶決策。

黃皮適用口紅推薦結果頁面

為用戶展示兩款商品的各種維度對比結果

融入到搜索場景的“問問”其實就是淘寶搜索團隊研發的產品,從今年4月立項到內測只花了5個月時間。9月13日,在阿里云宣布通義千問大模型已首批通過備案,并正式向公眾開放的同一天,接入通義千問大模型的淘寶AI助手“問問”也開啟了內測。

ChatGPT引發新一輪AI技術革命以來,所有大廠都想要抓住這個全新的歷史機遇。幾乎在問問內測的同時,阿里CEO吳泳銘在上任全員信中宣布了集團“用戶為先、AI驅動”的兩大戰略重心。而早在今年5月,淘天集團CEO戴珊就將“科技驅動”明確為淘天發展的三大關鍵之一,并預言淘天一定會創造出“最大的面向消費者的AI應用”。

如今,問問的出現既是阿里大戰略的落地,也是淘天預言的技術應用產品的交付。雖然,當下的問問還不是它的最終形態,但已經不影響它向外傳遞大模型為消費帶來的想象力。

在淘寶搜索鍵入“淘寶問問”,進入完整的產品頁面可以看到,問問目前覆蓋了六個主要功能場景:用我挑商品、旅行策劃人、資深導購員、生活小能手、美食達人、靈魂寫手。我們知道,AI大模型的能力并不局限于這些,但問問現階段想要給用戶展現出來的,是它在消費場景中可以解決的一系列高頻問題,這也契合了淘寶天貓從交易走向消費的戰略方向。

AI大模型帶來的創新是多元的,谷歌在優化著搜索體驗,微軟在升級操作體驗,而淘寶天貓作為手握最大供給和8.9億月活的電商平臺,在大模型中灌入電商數據,要改造的是“消費體驗”。

大模型的特性決定了問問天然擁有的幾方面價值:

對于平臺,相較于以往的關鍵詞搜索,問問能讓用戶以聊天的模式用自然語言和平臺溝通,將原本模糊的搜索需求更全面清晰地表達出來,讓平臺捕捉更真實多元的需求,進而提升推薦和轉化效率。

對于用戶,相較于到小紅書、抖音等內容平臺去查看單個平臺的內容,問問可以綜合更大范圍的有效信息或解決方案一并提供給用戶。

對于生態,類似短視頻等人格化的內容生產成本很高,大模型可以大幅降低通用類知識內容的生產成本,解決整個生態的內容生產成本問題。

而大模型的互動能力遠不止消費場景,當問問成長為一個可以滿足情感陪伴的AI助手,淘寶也將不再只是一個購物平臺。

“最大的一個目標是,希望它能給淘天帶來新的用戶增量。”淘寶問問產品經理伽楠表示,問問目前并不追求為平臺帶來商業轉化,而是希望滿足用戶新的需求,進而為平臺帶來新的留存。

然而,這樣一個兼顧種草和轉化能力的入口式產品出現,僅僅是一個雛形已經足以激發整個行業的想象:

問問究竟會如何改造當下的消費形式,邊界在哪里?

在它創造的新場景下,商家要如何把握機會?

它會不會取代傳統的電商搜索,還是更快地沖擊到其它內容平臺?

日前,淘寶問問產品經理伽楠與億邦動力進行了一次對話,和盤托出了淘寶天貓對問問的理解和規劃。

01

問問的創新作用真正落地了嗎?

問問的定位是“淘寶AI助手”,應該可以解決用戶在淘寶中的所有問題,為什么只上線了幾個主要功能場景?

伽楠 :幾個核心功能場景主要是想告訴大家大模型有什么能力。其他嵌入式的功能,雙11我們就會做。比如用戶可以問“雙11什么時候開始”、“它的優惠是什么樣的”等。問問的定位是AI助手,本質上在淘寶上尋找各種功能的需求,我們都會去加上。

但比如物流,在淘寶上是有固定入口的,而且每天用戶訪問量很高(大幾千萬),通過搜索進入的反而比較少。淘寶用戶知道怎么去解決物流問題,所以我們沒有把它的優先級提到這么高。這些本身是在計劃中的功能,只是它跟解決電商類意圖問題相比,優先級沒有那么高。我們會看哪個需求更大,先優化這類場景。

相較于傳統搜索,問問似乎并沒有縮短需求和結果之間的鏈路,反而拉長了?

伽楠 :今天并不是這個產品的最終形態,所以短期內路徑并不是問題。

淘寶本身的搜索量就非常大,我們只是先讓一部分最核心的用戶幫我們來找一下更好的方式。路徑上我們想過,也有更好的方案,有些詞條直接搜是可以直達的,但內部還在不停測試跟原來的效率相比如何。現在更重要的是,我們必須要去驗證在某些場景下、某些類目下,它真的能解決用戶的問題。通過用戶的提問數量以及回流數量,去判斷是否真正解決了問題。

從內測情況看,通過問問的路徑,搜索轉化會提升多少?

伽楠 :轉化率我們會看,某些細分場景下轉化率確實會提升,長尾之下。到目前為止,淘寶各個地方的轉化率,搜索是最高的,搜索的用戶點擊率已經達到90%多,效率已經非常高,很難再進一步提升了。所以短期內我們并沒有去拿問問跟它比較。

能否分享下內測期間發現了哪些問題,以及是如何優化解決的?

伽楠 :我們先在公司內部進行了內測,發現集團內部的人都對這個比較感興趣,人均問題數非常高,會問二三十個問題。當發給正式用戶內測,他們的興趣就沒有那么高,多數普通消費者不知道AI是什么,它的回答到底產生的是什么。當然,有了ChatGPT的教育之后,大家會更愿意去嘗試這件事,當它到了某一個體驗上,大家會慢慢地遷移過來。

我們發現用戶會問各種很長尾的問題,是蠻高的一個億級別的數據量。在這之前,哪怕我們搜索有大量長尾詞,用戶也不會這么去問,但現在會描述很多細節,比如他媽媽80歲了,身體狀態如何,能給她送點什么。這是一個好的開始,也是問問最大的一個價值點。后面這部分詞,我們都會慢慢用生成的方式來去解決。

目前,淘寶里50%以上的場景還是以電商為主,所以我們會重點把電商場景優化的更好。這個優化有兩部分:一方面產品上我們會持續優化設計。另一方面,本身大模型也在迭代,比如多輪能力,我們有好多版模型在測,但有些版本參數更高成本更高,流量會開的小一點,我們會找到一個平衡。

國內大模型跟ChatGPT還是有差距的,所以我們需要開放給更多用戶,讓用戶來用,我們才能知道下一步怎么去優化,這是我們開放最大的目的,優化算法。可以這樣理解,大模型最底下的預訓練模型層的迭代和調整是很慢的,但很多細的場景我們可以通過SFT(模型微調)把體驗快速提升,它是個并行的過程。

大的基建我們不停,前臺我們找到用戶短期內需求比較爆發的場景,體驗還不夠好的,去解bad case,搜索都做了20年了現在還有bad case,這個是解不完的,我們只能盡量地由大到小去解決一個個問題。

問問和逛逛都是內容,如何看待彼此的競合關系?

伽楠 :逛逛更多是一個內容生態,淘寶內容除了做逛逛還做短視頻,現在兩個模式在做對應的測試,也在探索新的方式邊界到底是什么。最根本的是,比起GMV增量,我們更關注DAU增量,通過新的產品形態吸引用戶,給平臺帶來新的用戶增量。

跟逛逛我們是合作的關系。搜索跟逛逛一直以來都是協同的,包括逛逛內容在搜索的分發,各種tab內容的分發,以及它內容在問問里的分發。逛逛要考慮生態的關系,要引入商家、達人去創作,流量到底是怎么分配。對問問這個端來講,它是一個新的場景,能觸發更多的機會。當然作為一個產品,在某個場景下,我們是給短視頻的效果更好,還是給大模型的效果更好,這個是我們要在不同的場景下去做對應的判斷。

02

商家在問問中有哪些新機會?

淘寶問問的商品推薦邏輯是怎樣的?

伽楠 :關于商品推薦的邏輯,我們會有很多測試的鏈路。

搜索提供的是很強個性化的推薦,本質上是看你的需求,比如你想要連衣裙,還想要貴一點的連衣裙,我們就把價格因素帶進去再做推薦。推薦商品的準確度,底層機制還是通過機器學習去猜你更喜歡的東西,猜你更喜歡哪個,跟你相似的人更喜歡哪個,這已經是很成熟的算法邏輯了。

大模型帶來的最大優點,是你可以把需求描述得更細化,比如之前你只能輸入個連衣裙,或者最多輸2023最新連衣裙,推薦只能靠商家SEO、改標題去猜你想要什么。但大模型可以讓你的描述更細,讓平臺對目標商品的理解更細,把整個匹配的效率提得更高。

推薦結果中品牌之間的選擇依據是什么?

伽楠 :我們調取了淘內的品牌數據,比如商家寫的品牌知識庫,商品庫,包括一些榜單數據,店鋪詳情數據。但這些數據的結構化相對沒有那么的強,有些時候會出現錯誤。我們有兩種解法,一些大品牌我們會幫他去優化一些基礎結構,不讓結果里出現常識性的錯誤。有些商家需要更進一步的經典化內容,他會跟我們合作,把語料給到我們,我們現在已經在跟某些商家在試了。

目前,我們還是一對一的溝通方式,后面我們會推出一些產品,核心是讓一些非頭部商家、中小商家,也可以來運營自己的品牌,可以讓大家對他的品牌進行咨詢。

推薦商品邏輯是這樣,跟主搜相比,我們唯一的不同是,把廣告去掉了。淘寶主站搜索大家知道是有直通車的,我們現在問問里反而沒有直通車流量,基本都是自然流量,我們還是以用戶體驗為準。

目前的推薦機制下,中小商家會不會很難觸達?

伽楠 :很多品牌自帶流量,看搜索量就知道,比如蘋果搜索量很高,華為搜索量也很高,這些流量代表了用戶天生的需求。我們在推品這件事情上,不會給大商家額外扶持。當然,如果用戶自然需求表達了大商家的話,我們會把這部分生成的導購體驗做得更好。而中小商家這塊,我們跟平臺機制一樣,平臺上對中小商家有扶持,問問跟搜索的流量協同機制基本上也會是一致的,我們只會在某些細分場景下做一些調整。

目前,問問沒有針對商家類型做不同的策略,還是按照效率,哪個品的效率更高,哪個品牌的效率更高,來做整體的排布。針對生態的調整,要等到問問的體量更大,影響力更大之后,再去解決。我們會逐步開發一些平臺,讓商家可以參與進來去補充自己的知識。也許有些中小商家,可以通過跟問問更好的溝通,讓它的知識變得更好,讓外部的宣導經營更好。

基于對這個產品的長期規劃,問問會為商家帶來哪些好處?

伽楠 :平臺肯定希望滿足用戶的需求,這是第一步,用戶覺得Ok,對問問是信任的,有任何問題都會來問。對于商家,問問如果能做成一個陪伴大家的貼心助手,商家就可以有一個運營自己的地方。

原來用戶對店鋪有困惑,會去搜一下這個店,進店鋪里查看,現在可以直接詢問買連衣裙哪家店好。原來搜連衣裙,平臺只會干巴巴的把一些店列出來,并不會告訴你推薦理由是什么,后面我們會把每個店的推薦理由,通過大模型的方式給到用戶,去提升在某些產品在某些場景下的轉化率。

問問在商業化方面的規劃是怎樣的?什么情況下會考慮商業化?

伽楠 :目前為止,問問沒有商業化的產品設計和目標。大模型生成有一定成本,但這個成本隨著卡的擴量以及算法的效能擴量會逐漸降低,平臺完全能夠cover。我們更關心的是,這個產品今天到底有沒有帶來更好的用戶留存,有沒有讓用戶源源不斷來體驗。當下國內普通用戶對大模型的理解認知并沒有那么深。問問當前最重要的是教育手淘用戶有這么一個產品,它雖然還不完美,但大家可以去試。我們也會去看哪些場景下,它能提供更好的體驗。

淘寶現在的商業化效率已經很高了,而且產品都很成熟,問問還是在吸引更多用戶來的一個階段。我們的競品大概率也都還沒到考慮商業化的地步。ChatGPT它是個創業公司,所以它有商業化,而且國外的付費心智也不一樣,但Google我覺得它短期內也是不會商業化的。

我們商品推薦鏈路里把廣告給去掉就是為了給用戶更好的體驗,或許商家有(商業化)這個訴求,但短期是沒有口子可以參與的。商業化有很多辦法可以做,前提得把它的體量和體驗做得足夠好,假設體量做到了幾千萬或者過億了,那時候就可以考慮了。

03

問問能取代傳統電商搜索嗎?

當下消費前的導購環節,大家還是更習慣去看小紅書等平臺,問問如何提升自己在這方面的作用?

伽楠 :我們也希望用戶在購物前,不再需要去跨端到百度、知乎、小紅書、抖音搜索信息,直接來淘寶就行了。

這個問題涉及對AI的理解。第一步是通過生成式AI來解決問題,包括短視頻、圖片的生成,你可以看到,AI已經可以模擬小紅書做一個質量不錯的帖子了,這是建立在大模型的底層能力上的。當你發現AI生成產品的體驗,跟小紅的體驗已經類似了,可能就是個臨界點。

短期內我們會去學習。以露營為例,我們會看小紅書1000篇帖子都是怎么寫的,發現其中的規律,相當于問問幫你看了1000篇小紅書,再把這1000篇小紅書總結起來告訴你露營應該買哪些東西,這是一個邏輯。另外一個邏輯是,去比擬小紅書的體驗,消費是需要一些視覺刺激的,文本起到的是串聯作用,它能告訴你知識結構,但是下單還要依賴圖片和短視頻的生成能力,最后給到用戶一個完整的全新的生成內容。那個時候用戶就不需要跨端了,我們希望在淘寶上就能提供完整的一套體驗。

問問和公司其他業務是如何協同的?有沒有和外部業務結合的機會?

伽楠 :淘系內部平臺的協同問題都不大,比如飛豬和我們的溝通就比較順暢。但其實未來,我們也會跟一些外部公司合作,更像一個平臺,哪個解決方案好我們就選哪個。跟open AI有點像,嘗試去找一些外部接口,大概會先從旅行場景試一下,給它配上淘寶的一些商品,可能整個效率會更高。

問問創造了一個新的導購場景,未來有沒有可能取代淘寶搜索?

伽楠 :這可能會是個很漫長的過程。首先搜索它很成熟,效率也很高,它又是平臺的現金流產品,淘天大量的廣告都是通過搜索來完成的。

我們討論過,一種邏輯是先在淘寶體系中把AI能力嫁接上去,讓它變得更好,另一種邏輯是重新做一個產品,這個產品完全靠AI驅動,這個就要等技術的前景了,跟當時PC往無線轉,手淘起來了一樣。如果我們發現AI能力已經強到無所不能,或者它的推理能力非常強的時候,是有可能淘汰掉現在所有的產品的,可能現在的互聯網產品都會被重新一遍。但在技術沒有升級這個程度之前,大家都是會基于現在的流量、現在的產品去做對內的改造。

我們會先在某些長尾詞下,讓搜索的體驗變得更好。可能每天有幾百萬人在搜連衣裙,這部分人的需求在原本搜索中是被滿足的,我們希望激發這些人更多的需求,在不短的時間內,兩者都是一個并生的關系。當某一天我們發現技術已經到了一個臨界點,真的出現了一個AI智能導購員,買衣服不需要去反復比了,它能很好的做出推薦,搜索效率反而變得很低,那時候它就真的能夠代替掉搜索了。

問問的邊界在哪里,只解決消費問題還是更多?

伽楠 :電商消費問題是我們最先要解決好的,第一步它要在電商平臺里做一個最好的AI導購,這個是不變的。這個要依賴模型變得很好,產品變得很好,以及本身的效率、吸引用戶的心智,這也是我們最早發布問問的核心原因。

我們為什么把問問放在搜索?因為搜索是用戶最愿意表達需求的地方,淘寶別的地方都是“點”的,但用搜索的人是愿意“輸入”的。而在搜索里我們發現大量的又都是電商需求,所以我們必須把電商這個場景做得更好。

但淘寶的戰略不光是做電商,是從電商到消費,所以在做好電商的基礎上,我們會去探索問問有沒有一些新的玩法,比如消費中到底用戶的需求點在哪。包括搜索我們也是,希望用戶去搜更多的詞,從一個通用的電商貨架引擎變成一個泛生活消費類的搜索引擎,這兩個是結合在一起的。電商導購一定要做到極致,在此之上我們會去找某些場景,借助大模型的能力探索生活消費的邊界在哪里,同時進行。

當下基本還是圍繞消費、生活這個框架,再往外的娛樂暫時不會做特別多。未來有可能會,看用戶的需求,如果我們發現調戲它的人很多,有可能會加入娛樂需求,但目前看起來大家也不是很想調戲它,大家來這里還是想買東西,不停地給出越來越細致的需求,比如我家里人怎么樣了想買個什么,問題很多。

我們會決定工作優先級,但并不會劃一條線去阻止大家做什么。

問問未來的產品形態會是怎樣?會不會接入到其它平臺或者單獨做一個APP?

伽楠 :它是淘寶AI助手,目前只會在手淘這個端上去做構建。新做一個APP的成本還是很高的,短期內我們沒有這樣的計劃,長期還是要看技術的迭代能力。

本文為聯商網經億邦動力授權轉載,版權歸億邦動力所有,不代表聯商網立場,如若轉載請聯系原作者。

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