今年雙 11，天貓想賣的不只是貨，還有 Token

01

淘寶搜索，從「搜得到」到「懂你要什麼」

現在，買東西越來越像在填標準答案。可今天的消費者，很多時候只知道自己要去一個場合，或者想解決一種情緒。

接過這個問題的，是淘天集團搜索基礎產品和算法負責人飄雪，她一上臺就把外界對淘寶搜索最尖銳的三個疑問擺了出來：

• 淘寶到底還懂不懂貨？
• 搜索是在服務消費者，還是在服務廣告預算？
• 「現在大家有事都問 AI 了，以後還需要打開淘寶嗎？」

過去，用戶搜「白色連衣裙 顯瘦」，需求明確，關鍵詞清晰，飄雪說淘寶對這類搜索「已經做到了非常高的承接效率」。這是過去十幾年電商搜索的核心範式，消費者提供關鍵詞，商家圍繞關鍵詞爭曝光，算法負責把兩邊配上。

但這套邏輯有個前提：你得先知道自己要買什麼。而很多時候，用戶其實並不知道自己要的是什麼。

比如說，「送閨蜜的生日禮物」。這時候 AI 要理解的不是某個商品，而是一個送禮場景，需要綜合考慮兩人的關系、親密程度、對方的喜好和自己的預算。

「AI 不再是只匹配關鍵詞，更需要理解你爲什麼在搜，你想解決什麼樣的問題。」飄雪把這稱爲長尾意圖的理解和匹配。它依託大模型的長上下文和記憶能力，把模型對需求的推理從很短的時間窗口，拉長到了更長的時間跨度和空間廣度。

具體做法是，基於千問系列模型，淘寶已經實現文本、語音、圖片、視頻的統一理解，再融合商品知識、場景知識和行業導購知識，對需求做推理和拆解。比如「去海邊度假應該穿什麼」這樣模糊的問題，會被拆成品類、風格、材質、功能、預算的組合，由 AI 實時生成一個結果頁，把推理依據和商品放在一起呈現。

數據上，淘寶的泛知識 Query 增長了 50.4%，知識單元的點擊率達到 11.3%。換句話說，消費者已經開始把淘寶當成一個可以提問的地方，而不只是一個輸入商品名的地方。

這對商家意味着什麼？過去用戶搜「連衣裙」，商家只能圍繞這個詞爭曝光；現在用戶搜「去海邊度假穿什麼」，所有適合這個場景的商品都有機會被看到。在她看來，「AI 搜索並不是體驗和效率的取舍」，而是用更好的需求理解創造了更多匹配機會。

從「關鍵詞對關鍵詞」到「場景對商品組合」，變的不只是搜索技術，而是流量分配的單位。過去商家搶的是詞，接下來要搶的，是自己的商品能不能被 AI 理解成某個場景的答案。

此外，真正讓我覺得天貓對 AI 購物的理解有變化的，是飄雪展示的幾個具體場景。

拍立淘可以提問了。以前拍照只是爲了找同款。現在拍一盒腮紅，可以直接問「這個適合新手嗎」，它會結合商品信息和真實評價給出建議。買了一個隱形風扇燈不會裝，也能拍照問出對應的安裝視頻。搜索的邊界從「買之前」延伸到了「買之後」。

語音搜索可以連着聊。先說「我想找一條連衣裙」，再補一句「要顏色鮮豔的，適合海邊的」，最後改口「還是換成半身裙吧」，淘寶會承接前面的偏好調整結果頁。飄雪的原話是：「購物就像聊天一樣自然，而且越聊越懂你。」

AI 試穿和電子衣櫥。上傳一張照片就能預覽上身效果；電子衣櫥管理你在平臺上買過的所有服飾，再根據穿衣風格給出日常搭配建議。

天貓 3C 數碼總經理承淵在會後採訪中，這套邏輯同樣會出現在科技產品上。「大家過去在搜索上，一個關鍵詞下面是一個 list，但是今天我們通過聊天對話的方式，幫他定位到你這個場景應該用什麼智能戒指，這個場景應該用什麼樣的智能眼鏡。」比如說，爬山膝蓋疼，去搜索，發現了搜髕骨帶，但 AI 還可以告訴你，外骨骼也能幫你減輕下山時膝蓋的壓力。

這就是我理解的「需求被重新挖掘」。一個膝蓋疼的人，在舊邏輯裏只會是一次護具搜索；在新邏輯裏，他可能第一次聽說一個全新的品類，場景成了新的入口，品類的邊界反而變得模糊了。

至於「有事問 AI，還要不要打開淘寶」，飄雪承認購物需求確實開始在一些獨立的 AI 應用裏被提出，這是趨勢；但豐富的商品、真實的評價，以及從對比到拆開包裹的完整鏈路沒有變。「這種逛的體驗給消費者帶來的情緒價值，其實是 AI 無法替代的。反而是 AI 的能力讓淘寶變得更加好逛。」

02

錢往哪裏流，天貓就往哪裏建貨架

如果說搜索是「理解需求」的入口，那 3C 就是今年新需求冒得最密的地方。

承淵開口就把今年的處境說得很直白，「26 年過去的九個月，我們既看到了 AI 的紅利，消費者的需求異常的旺盛，我們看到了 3C 市場正在面臨了漲價的壓力。」

一邊是上遊漲價一路傳導到消費者端，一邊是新品數據異常強勁。今年以來，天貓 3C 數碼有超過 1 萬款新品首發，新品銷售同比增長超 40%，128 款新品銷售額破千萬，超百款 AI 新品破百萬。iPhone 18 Pro 系列開售三天，天貓成交額比上一代翻倍。大疆 Mavic 4 Pro 的珠光白配色九月在天貓首發，5000 臺 5 秒售罄。

在採訪中，承淵把 AI 對 3C 的改變歸成了三個方向。第一條是成熟品類的升級，從 PC 到 AIPC，從手機到 AI 手機。變化最明顯的是消費者的搜索詞。承淵說，大家不再單純搜內存、CPU、顯卡，而是搜「我的電腦能跑什麼樣的模型？跑多少參數的模型？」

這也是今年 QAIPC 計劃的出發點。過去兩年，AIPC 在消費端最大的吐槽是「買回去 AI 功能用不上」。70 多款 QAIPC 機型從出廠就部署好千問辦公，支持定向 OTA 更新，英特爾和 AMD 在芯片側參與共建，聯想、華碩、機械師、雷神、微星等品牌都在陣營裏。

但成熟品類的壓力也最大。承淵沒有回避，如果一款產品只是在去年的基礎上升級了 CPU 和內存，價格卻漲了很多，「那個產品在今年一定是減量的。我們看到 9 月份的新品已經有這樣的問題」。在他看來，今年發第 13 代、明年發第 14 代這種只堆參數的節奏，已經跳過了消費者對價格的錨定。

第二條是智能穿戴。這類設備在有了 AI 之後，數據精準度和場景結合能力都在變強。今年一些年輕人健康相關的新聞引發關注後，天貓上智能戒指、智能手表的健康類搜索「前所未有地提高」，戒指也是在那之後逐步賣爆。娛樂側也一樣，他舉例說以前在飛機上戴耳機、戴眼罩，現在可以戴着 XR 眼鏡在下飛機前看完一部大片。

第三條是具身智能，包括機器人和可穿戴外骨骼。具身方向過去用 Robot OS 的思路做機器人，靠條件判斷，遇到牆後退，拐彎時調整舵機。但 AI 讓它們通過大量案例和強化學習去適應物理世界，「完全可以繞開原來純規則推理的形態」。

這個品類還很早期，天貓爲此和宇樹等公司一起做品類教育，並在 10 月、 11 月辦 AI 黑客松高校挑戰賽。平臺上搜索 AI 品類的人羣比傳統 3C 更年輕，「他們更好奇，對新生事物更渴望，也對 AI、對他們未來的工作、生活、學習有一種焦慮或者激情」。

承淵在演講裏特意點名了兩個增量人羣：女性和學生。女性這邊，小米手環 11 的女性用戶佔比接近 64%；雷鳥 iO AI 眼鏡，很多人以爲是男性產品，女性用戶佔比卻超過 70%。前面提到的大疆珠光白，也是圍繞天貓的女性人羣做的共建。學生這邊，今年開學季和高考季，電腦新品帶動學生購機同比增長超過 3 倍。

「他們不是被參數說服的。」承淵在採訪裏講得很形象：「很多女性用戶對參數無感，我不關心你是 32G 還是 64G 的內存和顯存，我更關心你能跑多少 B 的模型，能不能在我工作當中用。」這意味着導購的語言要從技術術語換成場景，而這正是前面 AI 搜索在做的事。

超百款破百萬的 AI 新品裏，能看到一些過去不存在的需求正在成型。天貓給的數字是，手淘 AI 趨勢品類瀏覽量超 40 億，今年有超過 1000 萬用戶完成了 AI 趨勢品類的購買；AI 相關品類詞搜索增長超過 10 倍，「模型」和「Agent」的搜索增長 81%。

他還談到年初「龍蝦」剛火的第一個禮拜，很多人還不當回事；到了第二個禮拜，天貓上的 Mac mini 就斷貨了，接着開始漲價，「蘋果到今天供應鏈在 Mac mini 上依然供不應求」。一個開源 Agent 項目，在兩周之內讓一臺上市多年的小主機賣到斷貨，這大概是今年「AI 學習需求」最具體的一次顯形。

面對這些剛剛冒頭的需求，天貓的承接方式也在調整。

導購上，它用 AI overview 把「一個關鍵詞一個 list」變成對話式的推薦，「我們不是按參數來幫你導購，那個不適合我們平臺玩，我們是按場景、按需求幫助你定位到消費者。」承淵說道。

人羣上，AI 新品首先需要一批 cutting-edge 的技術愛好者用起來，天貓用人羣運營幫品牌找到這批人，再把他們的評價反饋到產品迭代裏。AI 硬件可能三個月、半年就要迭代一次，千問辦公電商版被用來幫商家從好評和差評裏找出改進方向。營銷上，種草、評測、一元預約、上新盛典和超級發布，替代了過去單純的大規模投放。

價格上，這些品類出貨量還不大、商家成本偏高，天貓圍繞 AI 品類保障國補和消費券資金，讓那些因爲價格猶豫的人願意在雙 11 嘗一次鮮。

03

把 Token 擺上貨架，大曝光的時代結束了

「過去數碼的很多品牌，單純的大曝光、大的貿易，在今天這個消費者劇烈變化的時代已經行不通了。」承淵說道。

當需求藏在場景和身份變化裏，而不是寫在關鍵詞裏，砸曝光就很難砸中對的人。不管是平臺還是商家，接下來都得借助 AI 去理解需求，而不是拿預算去買注意力。

但我覺得還有一層更現實的原因。至少在 3C 這條線上，整體消費增長放緩的同時，錢並沒有消失，而是在換方向。它從只堆參數的傳統大件裏流出來，流向了 AI 技術催生的新產品。

對一個銷售平臺來說，正確的動作只有一個：去承接這股正在增長的勢頭。

理解了這一點，天貓今年的幾個動作就都說得通了。對已有品類，它用 QAIPC 把 AI 能力預裝進硬件；對具身智能這樣還很早期的品類，它提前介入做品類教育；而對一個過去根本不算商品的東西，它幹脆新開了一個類目。

今年雙 11 最出人意料的一項是 AI Token 站。阿裏雲百煉、千問辦公、智譜、MiniMax、月之暗面、階躍星辰全部入駐，原本屬於開發者後臺的算力額度，第一次成了可以直接下單的商品，雙 11 甚至可以「囤 Token」。

承淵講了自己的經歷，年初玩「龍蝦」的時候，因爲要調用 Token、又很貴，他在每個模型平臺都注冊了一遍，手機號、郵箱、賬號密碼，續訂時還要一個個找回來。「過去這個地方和官網之間始終隔着一層膜。」他希望讓買 Token 變得「像充話費、買會員一樣」，最終「像水電煤繳費一樣簡便」。

更有意思的是他對硬件生意的判斷。「Token plan 不能脫離端，一定要在一臺設備上使用。」本地有顯卡，但做大型推理時一樣需要雲端算力，把 Token 和硬件綁在一起，消費者就能做端雲混合部署。

他拿蘋果做對比，蘋果的服務業務的利潤已經和硬件差不多，而今天很多傳統硬件品牌利潤很薄，又被上遊內存漲價擠壓。如果消費者買硬件時順手買了 Token，「可能重新顛覆了原來硬件銷售純賺成本和銷售價之間差價的生意模型」。

目前買 Token 的還是以有熱情的個人用戶爲主，但承淵已經在想下一步：未來一家公司或者一個部門的 Token 採購，可能都在天貓上統一完成。

在我看來，無論是賣 Token Plan，還是去承接科技公司還很早期的商品，背後是同一個判斷：

人們的錢正在從傳統大宗商品，流向高新技術催生的新產品和新服務。

作爲一個銷售平臺，天貓在這個節點上要做的，就是把貨架搭到錢流向的地方，不管那裏的品類是早期、更早期，還是像 Token 這樣剛剛變成商品。

回到家洛那句話：消費者買不到認知以外的商品。

今年雙 11，天貓做的其實是兩件事。一件是用 AI 把消費者的認知邊界往外推，讓膝蓋疼的人知道髕骨帶和外骨骼，讓搜演唱會的人看到一條裙子。另一件是把貨架本身往外推，讓具身智能、AI 眼鏡、甚至 Token 這些過去不在貨架上的東西，成爲可以被買到的商品。

在增長變慢的年份，增量不在更大的曝光裏，而在更深的理解裏。

至於這套判斷成不成立，今年雙 11 或許會是是第一次 AI 落地的大樣本檢驗。70 多款 QAIPC 賣得怎麼樣，第一批在天貓「囤 Token」的人有多少，市場很快會給出答案。

*頭圖來源：極客公園

本文爲極客公園原創文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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