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淘宝问问要“取代”的,或许并不是传统的电商搜索

来源: 亿邦动力 石航千 2023-10-16 16:22

阿里 <a href=http://t.linkshop.com/kindex_id_1584.aspx target=_blank class=hotwords>淘宝</a> <a href=http://t.linkshop.com/kindex_id_1585.aspx target=_blank class=hotwords>天猫</a> 电商

出品/亿邦动力

作者/石航千

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。

01

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。

02

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。

03

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。

本文为联商网经亿邦动力授权转载,版权归亿邦动力所有,不代表联商网立场,如若转载请联系原作者。

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