不瞞大家說,最近我為了學習 vibe coding,專門買了一臺iMac,還讓朋友幫忙裝了 openclaw,正式成為“養蝦”大軍。
但玩了一段時間,我有個感受,openclaw 這類通用 Agent 確實很酷,能幫我做很多事情,查資料、排日程、寫代碼,但回到經營品牌這件事,它沒有什么垂直經驗。
要像培養一個人一樣重新幫它理解貨和人,重新理解什么叫打造一個品牌。
我就在想,市面上有沒有一個 Agent 是即插即用,且真的對做品牌有幫助的?
上周我在阿里媽媽未來商業獎的現場,真的看到了這件事在發生。
阿里媽媽正式面向商家推出了“AI 萬相”,你可能以為平臺又出了一個新的營銷工具,其實不是。
“AI 萬相”是超級經營智能體引擎,商家只需要提出經營的核心訴求,就有人幫你完成從選品、找人群、做內容、投放的全流程,是不是很像科幻電影?
這背后的能力是來自四大專家級 Agent 的支撐。
分別是萬相智識(意圖識別 Agent)、萬相智品(商品理解 Agent)、萬相智造(創意生成 Agent)、萬相智投(投放優化 Agent)。
假如你是一個服飾商家,你只需要告訴它:“618 我想上一款連衣裙,預算 20 萬,幫我全網打爆。”
接下來,萬相智識就會開始實時讀心,掃描消費需求,發現“周末漂亮飯穿搭”這個需求正在激增。
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萬相智品就開始重構貨品基因,提煉賣點,自動轉化成買點,人間富貴花、清冷千金感、不費力的精致感等等。
完成這兩步,就完成了人和品的理解。人和品要見面,靠的是內容和運營。
那么萬相智造就開始工作了,針對不同的人群生成差異化素材,吸引不同的人群。
最后,萬相智投實時調優預算、出價,把對的內容在對的時刻推給對的人,提高經營效率。
整個過程極其流暢,商家使用門檻又非常低,完全可以實現自動駕駛,我突然意識到:未來的品牌可能得用 AI 重做一遍了。
01
消費習慣變了,商家的經營思路也得跟著變
電商行業過去二十年的運行邏輯可以用一句話總結:用最高的效率匹配人和貨。
但問題是,人和貨之間隔著太多東西,消費者不知道自己想要什么,商家不知道怎么賣給消費者,中間靠 KOL、靠測評、靠搜索來牽線搭橋。
舉個例子,你不知道哪款手機是性價比最高的,所以要看專業的 KOL 測評,通過努力搜索來拉齊信息差。
你不知道皮膚干癢怎么辦,所以問醫生、問柜姐、搜小紅書,因為你知道這些人和場域,有關于這個問題的專家。
現在,你只需要打開任何一個 AI 助手,就可以得到一個答案。
貝恩公司聯合阿里媽媽推出了一份白皮書(《2026經營趨勢暨未來商業獎案例大賞》),里面的數據顯示:
接近一半(42%)的用戶會將生成式 AI 用于購物推薦與決策支持,其中超過一半的人每周會使用多次。
這種購物新范式被稱為“AI Buy”,消費決策權從“人”變成了“人+ AI”。
AI 正在成為連接人群和品牌的新中心,那么 AI 到底給品牌的經營帶來了哪些根本性變革?
貝恩公司和阿里媽媽聯合推出的白皮書里總結了四大趨勢,我看完之后很有共鳴。
首先是 AI 已經從一個單點的提效工具,躍遷為全域經營新基建。
以前商家只是用 AI 做做圖、寫寫文案,現在它已經成為貫穿“洞察—策略—內容—投放—轉化—沉淀”全鏈路的底座,所以 AI 必須是 1 號位參與的戰略級命題。
其次是 AI 可以更深入地理解消費者需求,精準匹配、預測和推理。
以前,用戶表達意圖是有成本的,打開購物軟件,搜索“真絲、防曬、長裙”——用戶得先搞清楚自己要什么,然后翻譯成機器能懂的語言,這是傳統的關鍵詞思維。
現在,用戶只需要說一句“我想去海邊”,即使只是模糊的意圖,AI 也可以幫你翻譯、幫你尋找、幫你決策。
AI 還能提效創意生產,實現從經驗試錯到內容工業化的正循環,讓人群和貨實現更高效的連接。
最關鍵的是,AI 精準捕獲消費者搜索意圖,打通“種搜一體”的閉環。
這四大趨勢,對應著品牌經營的四個關鍵能力:讀懂人、匹配貨、做內容、投精準。它們不是孤立的,而是相互支撐、層層遞進。
阿里媽媽的“AI萬相”,恰恰是把這四個能力打包成了一套“即插即用”的專家系統——
萬相智識負責讀懂人,萬相智品負責匹配貨,萬相智造負責做內容,萬相智投負責投精準,給商家提供了 AI 時代最堅實的經營底座。
02
既懂人又懂貨,找到臨門一腳的新增量
前面我已經說了很多意圖搜索時代商家要變,但是具體怎么變?
上面的趨勢落到實操層面,核心就是兩件事:破圈要靠“讀懂人”,賣貨要靠“匹配對”。
舉個例子,樂高雖然是玩具界大佬,但是成人消費者的滲透率不足 3%。
樂高想做成人市場,但是成年人又很難主動去搜“樂高+禮物”這種關鍵詞,按傳統的關鍵詞思維,樂高可能永遠等不到這批用戶。
與其被動等待,還不如主動和人群共鳴。
樂高就做了一件事,依托阿里媽媽的 AI 洞察能力,捕捉到成年人在 520 這個節點,有很強的禮遇與悅己意圖,選定明星主推品為樂高花束系列。
不同的人需要的花也不盡相同,玫瑰花束面向都市型男,講的是送她一份儀式感;粉黛花束給都市女性,講的是裝飾小家和美美出片。
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圖源:小紅書 @愛答不李女士、@鄧小小
真正實現我經常說的“見人說人話,見鬼說鬼話”,品牌再通過后續的流量智能校準和實時放量,確保高轉化人群的觸達。
結果樂高在“520 禮遇季”實現成交額增長 259%,其中新客占比 79.1%,破圈效果顯著。
這就是一個讀懂人的極致案例,人的意圖一直在,只是以前很難被品牌聽到。AI 就充當了品牌身邊稱心如意的幫手,幫助品牌找到臨門一腳的新增量。
這次阿里媽媽全新升級的萬相智識和萬相智品,在讀懂人和讀懂貨兩大能力上全面升級。
比如某個輕運動品牌過去主要按照類目搜索人群,那就只能一直在運動人群里面打轉,但是使用萬相智識的 AI 點晴后,就找到了搜索或加購“無痕內衣”的潛在人群。
而這部分人群的確存在運動服飾的購買需求,這就成功為品牌帶來了跨類目的增量成交。
再比如說,你覺得“咖啡機清理”和“鍵盤刷”之間有什么關系?
乍一看沒什么聯系。但是萬物智識就可以通過語義推理,識別出“咖啡機清理”和“鍵盤刷”之間的共同點其實是“精密結構除塵”。
這種基于意圖的理解能力,已經不是說看用戶搜了什么關鍵詞,而是深入理解背后的結構性痛點,從而實現意圖到商品的精準匹配。已經沒有所謂的跨類目的邏輯了。
總結來說,萬相智識讓人找得到貨,萬相智品讓貨更懂人,讓人群和貨品精準雙向奔赴。
03
告別玄學增長,擁抱確定性和高效率
貨和人的精準匹配是經營的第一步,讓生意從 1 到 10,或者是 10 到 100,還要靠內容的杠桿和精細化運營。
傳統的市場部怎么做?靠靈感做內容,靠手感做投放,至于內容能不能爆、投放有沒有效,不確定性非常高。
但是 AI 來了之后,這兩件事也在被重寫。寵物食品品牌弗列加特就讓內容生產真正實現了工業化。
弗列加特有一款 0 乳糖鮮乳貓糧,針對的是貓咪乳糖不耐受的情況。
這個賽道聽起來很窄,但其實 AI 從海量的信息中識別到毛孩子家長其實對這個癥狀有深深的焦慮。
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弗列加特就把養貓人的焦慮翻譯成科普內容,提前鎖定成分黨人群,用 AI 驅動的內容矩陣,在淘外大規模種草,在淘內用“超級短視頻”做心智攔截。
弗列加特甚至還用 AI 優化直播間,把“工廠溯源+專家科普+總裁背書”串起來,實時測試哪套話術轉化率高、哪個人群包該重點推,最后也拿到了不錯的效果,GMV 增長 20%。
但是 AI 能做的還不止這些,尤其是“ AI 萬相”發布之后,品牌的經營能力即將集體進入 next level。
我聊過的很多操盤手都很頭疼一件事,就是每次做出的決策,反饋總是后置的,等數據反饋不對的時候,其實已經有點亡羊補牢了。
前面我提到的“投放優化 Agent”萬相智投,可以做到 7×24 小時實時監測,比人盯得細、調得快。
AI 能做的還不止這些。 今年阿里媽媽加碼“無界智惠券”補貼投入,在“AI 萬相”的驅動下真正提升全場景的經營效率,實現從提高分發效率到影響消費決策。
過去平臺對消費意圖的識別比較單一,用戶進店就發券,有棗沒棗打一桿試試,很容易造成資源浪費。
現在有了 AI 的幫助,商家可以根據用戶的歷史加購、站內行為做結合判斷,不再被動等待、默默發券,而是在用戶每一個重要的消費決策點介入,踩下臨門那一腳。
研究完“AI 萬相”,我真的想感慨一句,市場部終于不用賭爆款概率,也不用比誰更勤奮了,人的生產力終于可以放在更有創造力的地方。
04
AI 萬相,重構經營范式
這波 AI 浪潮讓我有個感受,以前一個產業火起來,很多時候是遵循技術先行的路徑,比如云計算、軟件,很多技術在 B 端場景得到驗證之后才會溢出到 C 端。
但今天的很多生成式 AI 應用直接面向 C 端,讓數億用戶在幾個月內體驗到了 AI 的自然對話能力,這種普及速度是前所未有的。
甚至可以說,C 端的火熱倒逼和加速了 B 端的應用探索。這在過去的商業史上非常罕見,但同時,我覺得這對商家和品牌來說也是一次歷史性的機會。
因為在 AI 時代,品牌和商家已經不用再等用戶慢慢被教育,反而用戶可能已經通過千問和豆包們,提前適應了表達需求和意圖的新場景,適應速度有可能比商家都快。
換個角度看,這正是品牌真正為用戶創造價值的新機會,提前把握機會的品牌,已經贏得了先機。
回到貝恩公司的《未來案例大賞》,里面有句話我非常認同:
隨著手淘全面升級為全域大消費平臺,品牌經營正在從“流量 爭奪”向“品牌搜索競爭力培育”的根本性轉變。
AI 技術不再僅僅是降本增效的工具,而是升級為品牌增長的核心驅動力與戰略支點。
如果品牌能主動擁抱 AI,把讀懂意圖變成自己的本事:用智識懂人,用智品懂貨,用智造做內容,用智投做投放,就能在新的牌桌上,拿到屬于自己的那一把好牌。
AI 時代,不是大品牌吃掉小品牌,而是能運用新技術連接人心的品牌,吃掉還在占位置的品牌。在學習 AI 的路上,我和你們一起成長。
作者 | 小水井
編輯 | 刀姐doris
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