首个AI双十一，“猫狗”激战全域营销

　　文丨刘雨琦

　　今年双十一，AI唱起了主角。

　　2023天猫双11发布会中，一场20分钟的发言，淘天集团CEO戴珊提到了20次AI，“淘宝是上一个互联网科技革命下的产物，也将抓住下一个AI革命”。会上，戴珊表示淘宝正在逐步开始智能化试水：“今年双十一，我们已经准备了10余个AI工具供商家使用”。

　　而京东双十一的第一个亮点，便是全线配备智能客服“京小智”，据京东数据显示，开售10分钟，京东云智能客服累计咨询服务量超188万次。

　　除了两大电商，腾讯广告利用混元大模型支持智能化广告制作;百度APP中上线了百度优选的智能化助手“小优”，为消费者充当智能导购助手，提供全平台统计的“双十一日历”;小红书也将在双11期间公布AI智能笔记助手，帮助商家实现商品笔记的一键发布。

　　不只是平台积极，品牌、商家、MCN公司也开始组团展开对AI工具的探索。一位资深营销行业人士认为：“不同于往年双11期间，电商竞争主要集中在简单粗暴的价格战，今年AI技术将掀起新一轮的零售经营端效率比拼”。

　　AI大模型及系列产品能力在商业化应用场景中大规模落地，能够帮助零售商家快速简单地完成决策、投放、创造等多个环节，在更精准的经营策略下实现增长，而这也是大模型“走出实验室，走向产业”后，迎来的又一场大考。

　　第十五个双十一，正在拉开第一个“AI双十一”的序幕。

　　“交战”智能客服

　　2022年底，京东集团技术委员会的多位成员曾召开过一场会议，探索大模型能为电商带来怎样的改变?这不仅是京东的课题，更是每个电商平台的必答题。

　　从结果来看，淘宝和京东给出的答案，均指向了智能客服，这成为了大模型落地电商产业的第一着陆点。

　　在整个电商的链路中，客服一直是最为依赖于人工的环节。传统的客服通常分为自营和外包，需要24小时即时、敏捷回复，同时也是引导用户下单的关键入口。但因为过度依赖于人工，导致客服团队人员流动性大、工作繁琐重复、效率低、客户多元化需求难以满足等痛点。

　　在大模型到来之前，智能客服的逻辑更像“关键词搜索”，当用户触发关键词后会自动回复配置好的模版，但由于不能识别用户意图，往往死板而僵硬，解决不了用户的实际问题。而接入大模型后的智能客服，通过连接了知识库的能力，原本回答不了的问题通过意图识别和文本生成，问题的范围变得更广;同时对话也变得更专业和自然，真正被商家用得上，才能真正降低运营成本。

　　“京小智”是京东为商家提供的智能客服工具，今年5月接入言犀大模型，进行了升级，并在618中为部分商家提供线上测试。据光锥智能了解到，目前，京小智不仅面向自营商家还面向Pop商家，内含3个版本——“基础版”、“轻量版(98元/月)”、“专业版(198元/月)”。

　　“这个价格比起外包客服团队便宜不少，在后台配置机器优先、人工辅助模式，机器会自动回答配置好的问题，比如发货时间、发什么物流、发货地等等，机器回答不了的，就识别出来转给人工，过滤了60%的问题”，一名使用了京小智的商家反馈道。

　　同时，言犀平台通过全自研的语音语义技术和5.8亿用户在零售场景下产生的海量语音交互，推出了“言犀智能外呼”，能够主动、批量地外呼电话，大模型的加持也让其实现了更多营销创新玩法。

　　今年以来，AI仿声技术异常火爆，“AI周杰伦”、“AI孙燕姿”屡屡登上热搜，京东在于伊利合作的私域加粉活动中，便利用了仿声技术，让数十万粉丝接到了代言人偶像打来的真人语音节日祝福，加粉率高达35%。毕竟，王一博的粉丝们谁能拒绝“王一博”的来电?

　　双十一庞大的咨询量成了智能客服的练兵场，如同当年春晚对于云服务器的挑战与历练。

　　显然，淘宝也不会放弃这个机会。在临近双十一的9月，淘宝宣布将通义千问接入淘宝问问中，不同于京东2B的思路是，淘宝问问面向C端提供“智能导购”服务。

　　例如，用户在淘宝问问上提问“去露营应该准备什么?”，AI会迅速给出文字解答、视频介绍、商品链接，用户还能通过点击文字超链接或者搜索图片进入二级购物页面。回答末尾还附上了3个相关推荐选项卡，点击进入店铺商品详情页，即可直接购买。

　　面向C端的智能客服更像是一个新的入口，大模型根据用户的需求进行智能筛选和匹配，打破了传统的货架电商链路，直接向用户推荐，节省了用户80%的浏览时间。

　　在双11前夕，淘宝问问还上线了新的“大促模式”。大促模式下，针对用户提出的大促周期内的特殊需求，如“最值得买的手机”、“最划算的口红”等，淘宝问问将综合立减、满减等大促优惠信息，生成并提供最具价格力的购买建议，从而降低用户挑选决策的成本，让用户不再为算优惠而“烧脑”。

　　同时，淘宝问问也提高了商品推荐能力，支持总结商品详情、用户反馈，智能生成商品评价，并增加了短视频、直播等更丰富的商品展示形式。

　　不过，表面上看京东和淘宝的思路并不相同，但智能客服都只是一个“抓手”，通过智能客服了解到的用户需求、用户习惯等等线索，最终还是会反哺到商家的运营流程中。

　　比如京小智的另一个核心功能是“全链路跟单”，包括发货后的物流跟踪、访问后促成下单、付款后主动提醒、会员用户长期关怀等等。

　　而淘宝问问利用AI引导用户更加具体地描述需求，在加深平台语义理解的同时，更在于进一步提高人和商品的匹配效率，结合「超级导购」能力，相较品牌自投，提供了确定性内容流量、算法定向保障、免费内容供给、定向优质人群、小二全链路多对一诊断指导等五大保障。

　　“激战”营销AIGC

　　大模型火爆之后，AIGC很快成了最大的落地场景，“生成内容”切中了电商领域一直以来的营销素材制作成本高的弊病。

　　对于大部分中小商家来说，内容制作的成本更高，门槛也更高，大促节点的营销素材制作更是一笔不可避免的开销，小到朋友圈的促销文案、促销海报，大到产品视频的制作，既需要专业又需要快捷。

　　一些拥有技术积累又有应用场景的大厂率先落地。腾讯混元大模型支持智能化的广告素材创作，能够适应行业与地域特色，实现文字、图片、视频的自然融合。比如当用户需要生成一个关于踏青路线，且涉及亚洲女性在露营地的海报时，只要输入提示词，便能得到AI生成的海报。

　　在今年百度世界大会中，百度推出了AI Native营销平台“轻舸”，现场李彦宏用擎舵创意生成能力，演示快速生成汽车图文、视频广告，2分钟生成100条广告文案，5分钟即可制作1支数字人视频。

　　小红书也顺理成章地推出了AI智能笔记助手，帮助商家在发布商品笔记时根据商品生成标题、正文和图片，让商家实现商品笔记的一键发布。为此，小红书还宣布将在双11期间投入百亿流量扶持和亿级补贴，不过目前尚不确定官方工具生成的笔记是否会获得更多流量推荐。

　　一些服务商也纷至沓来。今年6月份，微盟便推出了智能化助手“WAI”，并在近期推出了“决战双11”计划，不止为商家提供内容生成能力，更将整个双十一分为四个阶段：蓄水期、预售期、引爆期和返场期，针对每个阶段所需要的不同类型的营销素材，生成活动内容。

　　以上就是大家目前最熟悉，也是营销中关键的一环——创意生成，通过AI来生成营销中所用的素材。除此以外，当前，AIGC技术对营销行业的重塑还体现在内容理解和投放、分发上。

　　在内容理解环节，据京东算法工程师张政介绍，京东站内拥有数以亿计的商品，每个商品的内容信息包括了标题、主图、商品详情图、用户评论等。基于这些数据，借助NLP可以通过标题压缩来生成短标题或者新标题，通过主颜色识别或者商品识别来建立图片内容的标签，从而判断图片是否足够优质，是否适合作为广告露出。

　　利用AI对广告商品的理解，还可以挖掘用户的潜在商业兴趣。

　　譬如，腾讯混元训练模型精准提炼、抓取用户语言描述所对应的商品标签、类目，以便能快速地实现人货匹配和推荐，最终提升转化率。在用户咨询环节中，AI也可以通过调取一些常识性的知识，回答和向用户推销产品，提高用户的体验感。

　　对比国外，中国当前智能化改造程度最深的环节集中在内容创意生成，这也与厂商all in 大模型有很大关系，文生图、文生视频等一些大模型多模态的功能天然就与广告营销行业联系较深。

　　但参考Salesforce的AI智能产品Einstein，覆盖了客户洞察、营销预测、个性化生成、推荐、智能化分析决策等全链路，国内营销领域还处于重局部、重技术升级的阶段，还有待与自身业务进行更深的融合。

　　“决战”智能投放

　　电商的竞争愈加激烈，公域平台增长到了天花板，于是流量贵、大主播报价高等一系列问题接踵而至，营销渠道和成本都在发生着巨大的变化。

　　而这些营销难题，都在每年一次的双十一中集中爆发。今年双十一，从内容理解、创意生成到投放分发，营销的全流程都在被AI重塑。

　　“任何品牌和企业投放，都得找专业的投手，他们愁的是钱怎么花出去，操盘手要几乎24小时响应，看每个时间段的数据，效果好就要追投，效果不好要减投”，一名操盘手对光锥智能讲道。

　　面对多渠道投放，商家手动操作繁琐，而且在投放期间，还需要有人时刻“盯盘”，要不投放计划可能会“跑飞”，管理效率面临考验。

　　无数的广告工程师和产品经理在绞尽脑汁地在不同环节优化广告投放效果，但以人力对抗“系统”，很快到达了瓶颈期。大模型重塑营销的本质，是更简洁、高效的营销方式，将成本和效率的平衡做到极致。

　　比如，人工投放往往是“投后优化”而不是“投前预测”，这不仅使人力成本高企，更带来了投放“成本波动大”的难题，某品牌电商负责人告诉光锥智能：企业在投放中的耗损达到了总成本的30%。而通过智能投放能够整体调控投放情况，聚合账户中同业务类型的计划/单元集中考核成本，提升转化成本稳定性。

　　更重要的是，传统的广告引擎在技术结构上是漏斗式的，从广告召回、广告粗排到创意优选，再到广告精排及最终的拍卖，这个过程是一个多层级的复杂结构，且层层耗损，效果层层递减，人工能做的是尽可能减轻耗损，但永远也做不到0耗损。

　　智能化营销的到来，摒弃了过去漏斗式的结构，用端到端的方式让整个广告系统变的更直接，中间的创意、决策过程都交给大模型，用扁平的方式减少成本消耗。

　　国内各电商平台和大厂都在积极探索的路上。百度在双十一前基于文心一言推出了“轻舸”全栈智能营销平台，打造了基于大模型的生成式定向系统，打破了传统的用户兴趣定向和搜索关键词定向的逻辑，通过大模型理解用户需求，匹配用户需求，而不是简单粗暴的“投石问路”。

　　京东背靠自己的京准通智能投放平台，推出了智能投放新客计划、新品推广和爆款计划。新客计划方面，可基于CTR、CVR等指标的动态优化，做出动态调价出价;新品推广方面，智能选品和自主选品相结合，并根据SKU粒度定制策略，精准投放;爆款计划方面，提供“期望ROI”、“期望CPC”多种控制选择，智能匹配关键词、人群、创意。

　　肉眼可见的，几乎所有的营销平台都在智能化方面发力，今年双十一的试水，如同第一块石头扔下水中，尝试深浅。

　　戴珊曾给出了淘宝的智能化改革期限：“5年内，淘宝将实现商家工具的全面智能化改革”。

　　而这，不只是给淘宝的时间，更是给电商整个行业，按下了智能化的倒计时键。