声明：本文来自于微信公众号 硅星人Pro，作者：郭海惟，授权站长之家转载发布。
众所周知 ，最近两个月，淘宝搜索的AI化有了明显的提速趋势。
8月，淘宝低调全量上线了“AI万能搜”产品;9月，淘宝“AI助手”传出内测消息、拍立淘的“AI找低价”也全量上线。
这三个产品分别覆盖了传统搜索入口，图片搜索入口、以及搜索页面呈现后的交互，算是在淘宝端内形成了一个围绕搜索场景的能力矩阵。
前段时间，硅星人也拿到了“AI助手”的内测资格，我们想借着这个机会，干脆把淘宝AI做搜索的产品逻辑捋一捋，同时看一下它背后的落地能力。
AI万能搜:适合攻略&种草
首先，“AI万能搜”毫无疑问是最贴近大语言模型体感的产品。
它的入口很克制地放在了“搜索”的二级页面。用户点进搜索后，如果购买意图非常明确，可以继续使用“传统搜索”能力来高效完成购物，流程步骤与过去完全相同，不会有任何被打扰的体感。
但可能很多人在搜索购物时，其实没有想得很清楚自己的需求，只是“随手”搜搜看。那么“万能搜”就成为一个备选项。比如“中秋送礼”的tag，其实就是典型的模糊需求的场景。
某种程度而言，AI万能搜其实成为了用户搜索场景需求的一种延伸，将AI搜索从中间分割成了两个部分:清晰而明确的需求选择“搜宝贝”，模糊的需求选择“AI万能搜”。而搜索框便成为了一个天然的漏斗，从而将用户更加精准导流到大语言模型的场景中。
从实测来看，AI万能搜最适合的场景之一是“初筛”，给用户一个初步的购物选择方向。
比如，我们输入“中秋给女朋友父母送什么合适?”AI万能搜在思考的过程中，会想到中秋、长辈、预算等多个不同的维度，然后给我输出三个大类的选项，“滋补养生”、“茶叶茶具”、“健康按摩”。
我可以直接点击大类的按钮，然后跳转到对应类目下的商品明细表里。
AI万能搜支持多轮对话，可以在沟通中不断明确需求。
比如，你可以追问，“长辈有糖尿病，但不喜欢喝茶。”
系统就会自动剔除跟“茶”有关的选项，从而选择针对性的养生产品，甚至“无糖月饼礼盒”。同理，我们也可以在里面进一步提出对价格、产地等其他的要求，系统也同样可以支持。
作为对比，如果你在“传统搜索”里搜“长辈中秋礼物”，你得到的只能是系统根据历史数据而猜测出来的商品列表。
除了“初筛”以外，AI万能搜在热门单品的对比上，也比传统的端内对比更详细。
比如，我问AI万能搜，“iPhone16pro和iPhone17怎么选?”它的对比结果是这样长长的一条，包含了核心参数、使用人群推荐。AI万能搜甚至会直接给出很明确的价格段分析，告诉用户16pro128G目前的价格段是5500-6500元
看完这个推荐，基本就对两边的硬件选择有大概的了解了。
传统的端内对比，只有一些简单的参数对比，缺乏针对性的分析。而且由于相同商品，在不同网店的价格也有差异，所以即便单个商品的比较也未必能直接转化成决策。
AI助手:赛博门店导购
如果说AI万能搜适合调研，这次内测的“AI助手”则能够在“传统搜索”场景下，帮助用户进一步细化和明确商品需求。
比如，我在AI万能搜的帮助下，决定要买iPhone17，但产品划痕问题让我觉得很担忧，于是我决定购买一个手机壳。
这时我在系统里搜索手机壳，跳出来的界面是这个样子的:
系统做了一个简单的分类，可以选择风格和品牌。
但只是有风格并不足以满足我对手机壳的所有要求，这时我如果点击“AI帮我挑”字样的按钮，就可以唤醒“AI助手”。
AI助手会根据正在浏览的品类，自动生成大量的分类指引:
如上所示，AI助手为我生成了五个大类，超过19个选项和五个备选问题。
在AI助手里，我们直接点击蓝色的文字，选项就会直接跳进对话框里。我们可以将自己想要的要求都点击进去
这里会有一个强迫症狂喜的过场动画，刚刚浏览页的商品会从眼前略过，而符合要求的商品则会被留在页面里，给人一种大浪淘沙的舒适感。
既然是AI助手，它同样支持多轮对话和定制化的需求。比如，我告诉他:“不想要硅胶，怕发黄，还要带支架”
如果在AI助手中进行多轮对话的话，整个使用体感会重新回到接近“AI万能搜”的感受。从一个商品的筛选辅助工具，重新变回一个讨论者。
在测评中的另一个感受是，越是非标准化的产品，AI助手的能力就更强大。
比如，我如果搜索“解压玩具”这个品类。
可以看到“AI助手”给出的选择维度一下子变得更多了，涉及到了更多的场景和产品特点的维度。
用户在发出“解压玩具”需求的时候，很少有人能想到这么多的产品维度。AI助手其实可以看作是一个辅助筛选决策的生成式说明书，解决用户“临门一脚”的筛选门槛。
一个很有意思的场景是体育用品的器械设备。
只要买过装备的人，肯定都被品牌复杂的型号和系列转得晕头转向。虽然头部厂商一般都会在官网或者小程序里给一些指引，降低选购门槛。但对于普通消费者来说，找到官方指引本身就是有门槛的，更不要说有意识找支援的人原本就已经是少数了。
以羽毛球拍为例，尤尼克斯的系列至少有小十种，每一个系列下面又有很多种不同档次的拍。如果把羽毛球拍拉出一张思维导图，其复杂程度一点不亚于英伟达的GPU天梯图。
现在AI助手可以一键变成导购员，直接绕过了官方导购，给出针对性的建议。
有时候在官方导购程序选完后，发现另一个同类竞品降价了，所有的对比逻辑都要重新来。而淘宝站内的价格有很好的实时性，就能杜绝类似的问题。
除了直接点击“帮我搜 ”以外，淘宝团队还将AI助手的能力以卡片形式前置到了商品信息流里面，即植入一个商品栏大小的“AI帮你找到合适的宝贝”。
实测来看，AI一般来说，如果用户连续下滑，大概过三四个分屏后，系统可能”担心“你迟迟找不到合适的商品，便有可能跳出类似的方块。
此时如果连续点选完系统提出的问题，那么页面会跳转回刚才的“AI助手”界面。
在测试中，“AI帮你找到合适的宝贝”不会在所有浏览页中掉落。比如指向明确的带着商标甚至型号的商品搜索，类似指定型号的羽毛球拍搜索，一般就不会掉类似的提示。
所以在AI助手的整体使用体感上，可以明显感觉到，AI和背后的淘宝搜索团队，其实不断在打磨系统对场景的理解程度。
他们不仅对商品进行了拆分，对场景也有自己的算法分类。尤其是在使用过程中，AI助手可以给用户提出一些他想不到的筛选标准，从而完善用户的消费决策链条，节省用户的决策成本。
拍立淘:把商品当做新入口
如果说“万能搜”给我的感受是帮用户“走出第一步”，AI助手就是帮用户“再走一步”。
而拍立淘的“找低价”其实也是一个类似故事。
拍立淘在过去就是市面上最好用的商品拍照识别工具之一，尤其是对于一些非标的创意商品尤其如此，周末逛潘家园，很多物件只能靠拍立淘才能找到。在我看来，相比纷繁复杂的端内入口，拍立淘才是“万能淘宝”最真实的写照，它将庞大的真实世界商品与线上空间联系在了一起。
这是我在朋友家看到的音响，觉得很不错，于是拍了个照传给拍立淘。然后你在右下角能看见一个“AI找低价”的按钮，点进去就可以跳出一个新的页面。
“找低价”只是AI在拍立淘上的一个“招牌”，因为点进去就会发现不止如此:除了能帮你找到最全最低价的同款商品，它还会推荐更多高性价比的平替商品。
如果说“拍立淘”是用户与商品建立联系的第一步，“找低价”就是在之前的基础上“更进一步”
它给了我三个维度的商品:
“低价”、“平替”、“周边”。
如果我搜索宠物洁齿片，自然不会有“周边”，取而代之的会有不同规格、以及相同功能产品的推荐。
同理，如果是洗发水，系统会推荐不同规格的商品;如果是服装，系统会推荐不同材质的商品。
会发现AI的思路在这里依然是“发散”的，它会围绕潜在的需求不断延伸。
与过去简单的搜索商品+低价呈现的组合不同。由于AI天然具备的“发散思维”能力，拍立淘的形态变得不仅是工具，而是成为了一个类似围绕线下商品的“入口”。与其说它在服务和引导用户，不如说它尝试通过每一个行为去“启发”用户。
结语:AI与场景不是一劳永逸的关系
今年3月，淘宝的发布会上宣布了AIGX的技术体系升级战略。他将淘天的AI驱动的场景分成了AIGI（索引）、AIGR(推荐)、AIGB(出价)、AIGA(拍卖)、AIGC(创意)、AIGD(数据)等多个业务或技术场景板块。所以今年以来，外界对于淘宝会怎么样进行“AI改版”就充满了好奇。
因为即便从全球来看，除了搜索以外，用AI来重塑业务和C端交互逻辑的头部互联网平台，淘宝也能算是第一家。
尤其在今天，很多人都在讨论AI的下半场:
AI大模型基础能力的收敛趋势愈发明显，关于智能的竞赛有明显从智能上限转战场景落地的趋势。但今天“找到场景”依然是一件AI落地中很难的事情。相对应的，对于那些有现成场景的互联网平台来说，如何用AI去升级体验，也同样是一件“燃烧产品经理头发”的难事。
这次淘宝的AI搜索功能，其实正好展现了这个团队对“AI落地场景”的理解。
他们不追求用一个类似“端到端”的、大一统的方式，用AI一劳永逸地解决问题。而是将AI的能力拆解到了用户使用搜索的不同环节，然后根据每一个环节的特性，针对性地调整了AI在其中的表现策略。在让AI变得更懂用户也更懂场景的同时，也做到了不打扰用户，从而让AI与用户和谐相处的同时，慢慢培养用户对AI的使用习惯。
从这个角度来说，淘宝通过拆解场景，让AI服务于场景，而不是执着于“AI原生”，反而成为AI落地的样本，让AI在具体场景里找到最适合它的位置。
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