一、产品介绍
淘宝“AI万能搜”是淘天集团2025年8月灰度测试的AI搜索产品，入口嵌入淘宝搜索页独立Tab。区别于传统关键词匹配逻辑，其基于阿里通义千问大模型（可能融合DeepSeek等模型），结合时序分析、协同过滤算法与多模态数据融合技术，实现从“商品列表”到“决策方案”的体验跃迁。
差异化技术亮点：
- 三层思考链架构：用户提问后，系统分步执行
信息获取→需求拆解→分析总结，动态生成包含气候数据、商品参数、口碑评测的结构化报告； - 多源数据实时融合：整合站内商品详情、用户评价，及外部种草笔记、直播片段等非结构化数据，构建跨场景知识图谱；
- 偏好自适应引擎：通过协同过滤算法学习用户历史行为，在方案中动态注入“避坑提醒”“搭配建议”等个性化标签。
二、适用人群
- 决策焦虑型买家：需解决“如何选手机”“冲锋衣选购标准”等开放式问题，依赖专业参数对比与口碑分析；
- 场景驱动型用户：如旅行前查询“新疆旅游穿搭”，需结合地域气候、活动强度的跨品类推荐；
- 效率至上型消费者：期望一站式获取“商品链接+评测视频+优惠组合”，缩短从决策到下单路径。
三、核心功能与技术原理
| 功能 | 技术原理 | 用户价值 |
|---|---|---|
| 需求语义解析 | BERT+Transformer架构解构模糊需求（如“送礼清单”），拆解性价比、使用场景等隐性维度 | 将口语化提问转化为可执行参数 |
| 动态知识库构建 | 基于RAG框架实时检索商品库、评测视频、气候数据库，生成多模态答案报告 | 输出图文+商品+视频的融合方案 |
| 偏好感知推荐 | 协同过滤算法分析用户历史点击/加购数据，注入“适合职场新人”“匹配户外徒步”等场景标签 | 规避无关推荐，提升方案相关性 |
| 交互式决策闭环 | 若结果未达预期，引导二次提问（如“按品牌筛选”“同价位对比”），通过Agent技术细化需求 | 实现用户与AI的协同决策优化 |
四、核心场景使用技巧
| 场景 | 操作指令示例 | 高效技巧 |
|---|---|---|
| 穿搭指南 | “职场新人秋季通勤穿搭” | 追加“预算2000元”“需防风外套”细化需求，触发价格区间与功能过滤 |
| 送礼清单 | “送运动爱好者男友生日礼物” | 利用“对比同价位”功能，横向比较运动手表续航、防水性能等参数 |
| 选购攻略 | “3000元拍照手机推荐” | 关注AI生成的“核心指标表”（如传感器尺寸、夜景算法），跳过营销术语 |
| 口碑验证 | “XX品牌口红真实体验” | 结合AI提炼的“优缺点雷达图”（显色度/粘杯度），快速锁定关键信息 |
实测案例：某用户查询“登山徒步鞋”，AI首先解析山地地形对防滑系数的要求（需>5.0），排除3款广告位商品；再结合用户过往购买300-500元区间偏好，推荐2款轻量化Vibram鞋底型号，决策时长从平均25分钟缩短至4分钟。
五、访问地址
- 入口路径：淘宝App → 点击搜索栏 → 选择“AI万能搜”Tab（当前灰度测试中，逐步开放）
- 公测时间表：预计2025年Q4覆盖全量用户
“AI万能搜”标志着电商搜索从“匹配关键词”转向“理解意图”，其技术本质是通过动态知识库与用户偏好建模，将模糊需求转化为可量化参数。随着饿了么、飞猪等生态服务接入淘宝，AI引擎将进一步整合本地生活数据，实现“跨场景消费决策闭环”。对用户而言，掌握自然语言提问技巧与二次交互策略，将成为高效购物的新关键能力。
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