阿里巴巴凱夫：AI重構淘寶

2025年“雙11”，有一個關鍵詞是AI。AI會把很多行業重新做一次，電商也不例外。2025年“雙11”，“AI重構電商”是最大的看點，是行業未來角力的方向。

10月16日，天貓“雙11”啟動會新聞發布會在上海舉行，阿里巴巴中國電商事業群搜推職能總裁凱夫詳細公布了AI在天貓“雙11”具有行業標桿意義的場景中的應用，“AI重構淘寶”是他的演講主題。

用“AI重構電商”，阿里巴巴已經行動起來了。2023 年，吳泳銘接任阿里巴巴集團首席執行官后，宣布確立 “用戶為先、AI 驅動” 兩大戰略重心，“AI重構淘寶”是 “用戶為先、AI 驅動”戰略在阿里業務上的落地。

AI重構淘寶已經有了實際的效果，AI+搜索引擎，商品相關性可以提高20%；AI+推薦引擎，點擊量提升10%；AI+廣告，廣告商家的ROI提高12%。

下面是凱夫演講全文，“觀弈財經評論”整理，內容根據實際情況有刪節。

非常開心有這么一個機會給大家匯報現在淘寶天貓在AI方面的一些進展。

AI這兩年是個熱詞，激發了大家對于技術和未來的想象。事實上，不管在中國，在美國都有很多關于AI的各種各樣的討論。有興奮，有一些質疑，也有一些擔憂，會不會過熱，對人類社會會造成什么樣的影響。

AI到底能不能給我們的生活帶來本質的改變和改善？我今天這個題目“AI重構淘寶”，我們在做AI的時候，有一個非常清晰的出發點，就是怎么樣用好，怎么樣透徹地理解這個新的技術，怎么樣基于這種透徹的理解，用新的技術為商家帶來生意上的增量，為用戶帶來更好的體驗。

今天給大家介紹淘寶在AI方面做的幾件事情。一言以蔽之，我們今天用AI做了三件事情，這三件事情分別從不同的方面改善用戶體驗，給商家經營帶來增量。

淘寶用AI做了三件事情：提升流量匹配效率，為商家增效降本，打造AI新的導購產品

第一件事情，通過AI大幅提高匹配效率。我寫的是流量，實際上就是用戶跟商品的匹配效率。通過什么方式改善這一點？就是通過我們的搜索、推薦和廣告引擎。

對于任何一個電商平臺來說，搜索、推薦、廣告是最核心的技術基建。搜索、推薦每提升幾個點都會對商家的生意運營帶來增量，因為它可以幫助用戶找到想要的商品，反過來也可以幫助商家找到最適合他的用戶。

今年實際上是我們第一年把大模型，大語言模型，系統性地用在了搜索、推薦和廣告的各個環節中去，待會會給大家講具體的數字，從而也帶來了比較大的增長。

第二件事情就是把AI當成一種工具，當成一種生產力工具，提供給商家和品牌，幫助大家降低經營當中的成本。這些成本包含了大家非常熟悉的，店鋪運營、素材生產、營銷、客服等等，這一塊坦率地說是AI走到今天非常成熟的應用，也是非常有共識的一系列的應用。

在淘寶也不例外，我們能夠給商家免費地提供這些工具，從而提高大家經營的效率，降低大家的成本。

第三塊是正在探索的一些新的AI產品。在過去兩年，很多朋友都在探討，在問，比如說未來的電商有沒有可能是一個對話式的體驗，變得更像ChatGPT；電商有沒有一些多模態的體驗，比如說圖片、照片、視頻，能不能更好地融到購物導購的過程中去。

這次雙11前兩三個月的時間里，我們就開始進行了很多產品的逐步的測試和上線，這次雙11很多用戶也會有機會能夠體會到這種相對新穎一點的購物形態。

我們每一個新的所謂AI產品都是為了解決用戶的具體問題。這是今年雙11作為一個檢閱，我們用AI做了三件事情。

淘寶天貓用AI大幅提升流量匹配效率

我先花一點時間給大家介紹一下我們做的第一件事情，所謂的流量匹配上，我們的搜索、推薦、廣告上用AI做了些什么樣的事情。

大家知道ChatGPT是2022年底推出來的，它背后的transformer模型代表了AI在技術領域一次代際的突破。我們的搜索、推薦、廣告，在過去的很多年里實際上是一個成熟的架構。從2025年年初開始，我們非常堅決且篤定地把大語言模型用在搜索、推薦、廣告系統中。

這涉及一個成熟系統的改造和升級，也涉及很多的技術判斷，怎么樣把一個新的技術代際跟一個成熟的體系更好地做整合。

我們經過了若干個月的探索，今天生成式AI大語言模型，跟我們的“搜推廣”的結合已經比較深入了。在一些場合，AI可以給“搜推廣”帶來非常大的變化。

舉幾個例子。第一個是一個搜索引擎的例子，在淘寶搜索上，用戶有些時候都會用一個詞來表達他的需求，有些時候這個詞很簡單，比如說連衣裙，或者手機膜、手機殼，或者是iphone，會有一些簡單的詞，但還有很多時候用戶的需求實際上是需要通過復雜語義來表達的。

我這里給了一些例子，比如說我想找一個清理下水道小飛蟲的東西，用戶也不知道他具體要的是啥，他知道他的問題，下水道有很多小飛蟲。這樣的一個詞在歷史上，或者說在大模型被運用到搜索之前，是沒有辦法很好地承接的。因為沒有合作商家在標題里寫，賣的是個清理下水道小飛蟲的東西，都會寫商品名或者品牌名。

今年我們通過大模型改造了搜索和檢索相關性以及搜索詞理解的模塊，做了生成式檢索，可以讓搜索引擎更聰明、更豐富地去理解這樣復雜的用戶表達。如果用戶說“我想買一個清理下水道小飛蟲的東西”，就會推出相應的商品；如果消費者問“高中生補課太累了，想送他一個禮物該送什么？”我們會給出相應的商品推薦。

這樣的語義豐富的搜索，可以幫助用戶更好地找到想要的商品，也可以幫助商家更好地找到所需要的用戶，這是把大模型用在搜索當中的一個場景。

在這樣的一個技術升級當中，我們的AB測試，即隨機實驗，商品相關性可以提高20%，這是一個非常大的數字。淘寶天貓已經做了很多年的搜索推薦了，我們并不是在很多場實驗當中都可以看到雙位數，而且還是以2開頭的這樣的改進。這個紅利實際上還是因為大模型和AI所釋放出來的。

與此類似，在推薦引擎上，也用大模型對推薦系統進行了升級和一定程度的重構。

以前在電商推薦當中，最被詬病的一件事兒，就是你買了什么推什么，點什么推什么，買了一個冰箱，然后一看首頁都是冰箱。

怎樣讓推薦更好地破圈，實際上是今年我們用大模型去解決的一個問題。我們用大模型去分析用戶長時間的，在不影響用戶隱私的情況下，用大模型去分析用戶長時間的偏好，并且把這種偏好進行語義上的抽象。

比如說如果我買了一個煤油爐，可能也不一定是說我喜歡煤油爐，可能是我是一個露營人群。如果確認是一個露營人群的話，其實可以推很多別的東西，不光是煤油爐，甚至還可以是一些其他的裝備，甚至是一些關乎山水和自然的藝術品。

借助大模型驅動的生成式推薦，可以更好地在推薦場景下，為用戶實現偏好的破圈，帶來很多正向的驚喜。這件事情在推薦產品當中，在適用的場景當中帶來了10%的點擊量的提升。這也是一個巨大的數字，對于我們的生意增長來說。

類似的，把大模型技術用在廣告當中，廣告商家的ROI在對應的產品當中，通過大模型去做更精準的流量獲取，幫助商家更好地出價，ROI可以提高12%。

這些只是其中的一些實驗結果。在過去的幾個月當中，團隊做了非常多類似這樣的實驗，每個實驗都會有不一樣的提升。有的大一點有的小一點，當我們把所有這些數字和所有這些改造放到一起的時候，我可以高興地向大家分享，大模型正在升級，搜索推薦廣告為商家帶來了更好的經營，用戶的匹配以及生意的增長。

這跟商家、品牌的關聯是什么？實際上是一個非常大的關聯，不管是搜索、推薦、廣告，所有這些技術的基礎都是平臺的商品和商品庫。

淘天有一個20億商品鏈接的商品庫，今年為了給搜索推薦的升級提供基礎，我們有一個非常大的項目，通過生成式AI對我們的商品庫進行了非常透徹的清理，豐富以及索引。我們用AI去理解每一個商品，用AI去為商品的屬性和字段做升級，用AI去做信息的回填和豐富，以便讓我們的算法能夠更好地理解每一個商品到底是干什么的，解決什么樣的問題，有什么樣的特征。

在這個過程中，我們也基于這些新的商品數據，AI改造過的商品數據，重新做了搜索引擎的索引。

對于品牌商家來說，未來可以更好地去豐富自己商品信息的內容。一方面是把商品的信息做得更加完備，歷史上商品信息的完備對流量的影響沒有那么大，但是在新的算法體系下，當大模型每天在讀各位的商品詳情頁時，那么商品的信息有多么完備豐富，有沒有把它的應用場景更好地寫出來，就會影響到商品的曝光。如果寫得更詳細，就會有更多用戶能夠在他的精準需求之下找到商品。

整體而言，不管是對品牌還是對用戶，還是對平臺，這三件事情在以商品為基礎，以“搜推廣”為上層建筑，背后AI化的改造還是有一個比較大的機會和變化。

把 AI作為很多生產力的工具，為商家降本增效

第二件事是把 AI作為生產力的工具，提供給商家。

很多應用我相信大家都已經耳熟能詳，比如說AI美工，現在每個月能生成2億張圖片，如果用以前的方式生產，成本非常巨大。AI數據分析每天在為商家生成經營報告，我們的生意參謀，我們的數據分析工具，有了AI功能以后，其實大家使用的門檻降低了，各位運營小二也更愿意用生意參謀了。

包括我們的客服，我們之前做了一個測算，一個非常有意思的測算，假如說今天AI客戶做的所有事情，都用傳統方式來承接，每天要花2000萬元，也就是說，AI客服每天為商家節約2000萬元。

帶量推出AI原生產品

除了“搜推廣”流量的匹配，商家的經營工具外，我們今年還推出并測試了一系列所謂的AI原生產品。

包括拍立淘，大家用手機去拍一個商品，就可以進行多模態搜索，比如AI萬能搜。對于一些寬泛的需求，像家里又有貓又有狗，不知道該買什么樣的貓砂盆，這種非常寬泛的場景化的需求，AI萬能搜能夠幫助你精準分析需求。

這是一個真實的案例，有一個用戶家里又有貓又有狗，痛點是狗老去偷吃貓砂，他用的豆腐貓砂。他就問了AI萬能搜，該買什么貓砂盆，萬能搜給他推了一個商品，說貓砂盆周圍沒有門，只有上面有一個門，貓可以跳下去，狗吃不到。

類似于這種很聰明的商品理解，在沒有AI之前都是很難做到的。

還有AI助手，在搜索結果當中經常會有海量的商品，不知道該怎么挑，不知道該要哪個，今天你可以做的一件事情是你點開右下角的AI助手，問他“我有這個需求，幫我選一個吧。”助手會幫你分析這些商品，幫助你找到最想要的那一個。

還有AI試穿、AI清單，今天能做到的效果可以最大化地保留用戶的真實身材，并且盡可能地還原你買到這件衣服穿上去的真實效果。如果你用AI試穿把衣服試好了，買到衣服之后基本上可以降低你退貨的困擾和成本。

這實際上是我們今年推出的一些新體驗，因為AI才可以做的一些購物體驗。用戶的需求表達是一個場景化的、寬泛的表達，其實不太能夠準確地說出來，說我們需要活性炭，需要密封結構，這個門是要開在上面，要高邊設計，但是今天我們的用戶只要表達出他的需求就好了，AI會幫他把需求轉化成商品的特征的搜索詞，然后并且找到相應的匹配的商品，這是AI給我們帶來的新的可能性。

類似的我們在這次雙11中，用戶其實可以用AI生成自己的購買清單和心愿清單。他可以告訴AI“我最近在琢磨買個什么方向的什么類型的商品”，當AI告訴他清單后，他可以通過對話式的方式，再去升級清單，從而找到自己雙11可以購買一系列的商品，或者不是一個個去挑，或者用搜索的方式去挑。

類似的，今年把拍照功能從以前的一個簡單的拍照搜索升級成了一個多模態的搜索。這幾個案例實際上是客戶給我們的真實案例，有一個客戶用搜索去拍小時候陪伴他的小人書，說“能不能找到這些商品？”這些書既有文字又有設計，AI搜索引擎可以幫助他找到這些商品在平臺上哪個商家有售賣。類似的，如果你拍一個藥盒，今天的拍立淘可以幫助你找到相應的商品。

類似的，我們的試衣產品，AI試衣不是一個新鮮的東西，有非常多的大公司和創業公司都推出了AI試衣的產品。但是我覺得我們自己的產品通過了一段時間的技術打磨，在有些指標上做到了行業最好。包括哪些指標？包含剛才我們說的身材的保持。用戶上傳自己的照片去試衣，他希望看到的是自己穿上衣服真實的樣子。他希望買家秀和賣家秀最好是一樣的，然后包含對商品細節的真實保持，不會因為 AI重新的生成，從而把商品變得不一樣，買到以后發現跟試衣的效果并不相同。

我們大的哲學有兩點，第一點我們希望每一個AI創新能夠解決具體的用戶問題。AI試衣是解決退貨的問題，萬能搜解決復雜需求的表達問題，拍立淘解決我們在日常當中經常需要通過圖像來描述一個商品的需求。

第二點我們會把我們的產品融入用戶今天的動線當中去，到現在為止我們并沒有說希望搞一個新的APP，我們還是把這些功能融入用戶的動線當中去，在動線當中幫他潤物細無聲地解決具體的問題。用戶不需要知道淘寶AI這個概念。

一句話總結，我們的一個基本的指引原則，就是我們希望能夠在淘寶做好用的AI，做有用的AI，做給用戶創造價值的AI，做給商家帶來生意增長的AI。