2025年“双11”，有一个关键词是AI。AI会把很多行业重新做一次，电商也不例外。2025年“双11”，“AI重构电商”是最大的看点，是行业未来角力的方向。

10月16日，天猫“双11”启动会新闻发布会在上海举行，阿里巴巴中国电商事业群搜推职能总裁凯夫详细公布了AI在天猫“双11”具有行业标杆意义的场景中的应用，“AI重构淘宝”是他的演讲主题。

用“AI重构电商”，阿里巴巴已经行动起来了。2023 年，吴泳铭接任阿里巴巴集团首席执行官后，宣布确立 “用户为先、AI 驱动” 两大战略重心，“AI重构淘宝”是 “用户为先、AI 驱动”战略在阿里业务上的落地。

AI重构淘宝已经有了实际的效果，AI+搜索引擎，商品相关性可以提高20%；AI+推荐引擎，点击量提升10%；AI+广告，广告商家的ROI提高12%。

下面是凯夫演讲全文，“观弈财经评论”整理，内容根据实际情况有删节。

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非常开心有这么一个机会给大家汇报现在淘宝天猫在AI方面的一些进展。

AI这两年是个热词，激发了大家对于技术和未来的想象。事实上，不管在中国，在美国都有很多关于AI的各种各样的讨论。有兴奋，有一些质疑，也有一些担忧，会不会过热，对人类社会会造成什么样的影响。

AI到底能不能给我们的生活带来本质的改变和改善？我今天这个题目“AI重构淘宝”，我们在做AI的时候，有一个非常清晰的出发点，就是怎么样用好，怎么样透彻地理解这个新的技术，怎么样基于这种透彻的理解，用新的技术为商家带来生意上的增量，为用户带来更好的体验。

今天给大家介绍淘宝在AI方面做的几件事情。一言以蔽之，我们今天用AI做了三件事情，这三件事情分别从不同的方面改善用户体验，给商家经营带来增量。

淘宝用AI做了三件事情：提升流量匹配效率，为商家增效降本，打造AI新的导购产品

第一件事情，通过AI大幅提高匹配效率。我写的是流量，实际上就是用户跟商品的匹配效率。通过什么方式改善这一点？就是通过我们的搜索、推荐和广告引擎。

对于任何一个电商平台来说，搜索、推荐、广告是最核心的技术基建。搜索、推荐每提升几个点都会对商家的生意运营带来增量，因为它可以帮助用户找到想要的商品，反过来也可以帮助商家找到最适合他的用户。

今年实际上是我们第一年把大模型，大语言模型，系统性地用在了搜索、推荐和广告的各个环节中去，待会会给大家讲具体的数字，从而也带来了比较大的增长。

第二件事情就是把AI当成一种工具，当成一种生产力工具，提供给商家和品牌，帮助大家降低经营当中的成本。这些成本包含了大家非常熟悉的，店铺运营、素材生产、营销、客服等等，这一块坦率地说是AI走到今天非常成熟的应用，也是非常有共识的一系列的应用。

在淘宝也不例外，我们能够给商家免费地提供这些工具，从而提高大家经营的效率，降低大家的成本。

第三块是正在探索的一些新的AI产品。在过去两年，很多朋友都在探讨，在问，比如说未来的电商有没有可能是一个对话式的体验，变得更像ChatGPT；电商有没有一些多模态的体验，比如说图片、照片、视频，能不能更好地融到购物导购的过程中去。

这次双11前两三个月的时间里，我们就开始进行了很多产品的逐步的测试和上线，这次双11很多用户也会有机会能够体会到这种相对新颖一点的购物形态。

我们每一个新的所谓AI产品都是为了解决用户的具体问题。这是今年双11作为一个检阅，我们用AI做了三件事情。

淘宝天猫用AI大幅提升流量匹配效率

我先花一点时间给大家介绍一下我们做的第一件事情，所谓的流量匹配上，我们的搜索、推荐、广告上用AI做了些什么样的事情。

大家知道ChatGPT是2022年底推出来的，它背后的transformer模型代表了AI在技术领域一次代际的突破。我们的搜索、推荐、广告，在过去的很多年里实际上是一个成熟的架构。从2025年年初开始，我们非常坚决且笃定地把大语言模型用在搜索、推荐、广告系统中。

这涉及一个成熟系统的改造和升级，也涉及很多的技术判断，怎么样把一个新的技术代际跟一个成熟的体系更好地做整合。

我们经过了若干个月的探索，今天生成式AI大语言模型，跟我们的“搜推广”的结合已经比较深入了。在一些场合，AI可以给“搜推广”带来非常大的变化。

举几个例子。第一个是一个搜索引擎的例子，在淘宝搜索上，用户有些时候都会用一个词来表达他的需求，有些时候这个词很简单，比如说连衣裙，或者手机膜、手机壳，或者是iphone，会有一些简单的词，但还有很多时候用户的需求实际上是需要通过复杂语义来表达的。

我这里给了一些例子，比如说我想找一个清理下水道小飞虫的东西，用户也不知道他具体要的是啥，他知道他的问题，下水道有很多小飞虫。这样的一个词在历史上，或者说在大模型被运用到搜索之前，是没有办法很好地承接的。因为没有合作商家在标题里写，卖的是个清理下水道小飞虫的东西，都会写商品名或者品牌名。

今年我们通过大模型改造了搜索和检索相关性以及搜索词理解的模块，做了生成式检索，可以让搜索引擎更聪明、更丰富地去理解这样复杂的用户表达。如果用户说“我想买一个清理下水道小飞虫的东西”，就会推出相应的商品；如果消费者问“高中生补课太累了，想送他一个礼物该送什么？”我们会给出相应的商品推荐。

这样的语义丰富的搜索，可以帮助用户更好地找到想要的商品，也可以帮助商家更好地找到所需要的用户，这是把大模型用在搜索当中的一个场景。

在这样的一个技术升级当中，我们的AB测试，即随机实验，商品相关性可以提高20%，这是一个非常大的数字。淘宝天猫已经做了很多年的搜索推荐了，我们并不是在很多场实验当中都可以看到双位数，而且还是以2开头的这样的改进。这个红利实际上还是因为大模型和AI所释放出来的。

与此类似，在推荐引擎上，也用大模型对推荐系统进行了升级和一定程度的重构。

以前在电商推荐当中，最被诟病的一件事儿，就是你买了什么推什么，点什么推什么，买了一个冰箱，然后一看首页都是冰箱。

怎样让推荐更好地破圈，实际上是今年我们用大模型去解决的一个问题。我们用大模型去分析用户长时间的，在不影响用户隐私的情况下，用大模型去分析用户长时间的偏好，并且把这种偏好进行语义上的抽象。

比如说如果我买了一个煤油炉，可能也不一定是说我喜欢煤油炉，可能是我是一个露营人群。如果确认是一个露营人群的话，其实可以推很多别的东西，不光是煤油炉，甚至还可以是一些其他的装备，甚至是一些关乎山水和自然的艺术品。

借助大模型驱动的生成式推荐，可以更好地在推荐场景下，为用户实现偏好的破圈，带来很多正向的惊喜。这件事情在推荐产品当中，在适用的场景当中带来了10%的点击量的提升。这也是一个巨大的数字，对于我们的生意增长来说。

类似的，把大模型技术用在广告当中，广告商家的ROI在对应的产品当中，通过大模型去做更精准的流量获取，帮助商家更好地出价，ROI可以提高12%。

这些只是其中的一些实验结果。在过去的几个月当中，团队做了非常多类似这样的实验，每个实验都会有不一样的提升。有的大一点有的小一点，当我们把所有这些数字和所有这些改造放到一起的时候，我可以高兴地向大家分享，大模型正在升级，搜索推荐广告为商家带来了更好的经营，用户的匹配以及生意的增长。

这跟商家、品牌的关联是什么？实际上是一个非常大的关联，不管是搜索、推荐、广告，所有这些技术的基础都是平台的商品和商品库。

淘天有一个20亿商品链接的商品库，今年为了给搜索推荐的升级提供基础，我们有一个非常大的项目，通过生成式AI对我们的商品库进行了非常透彻的清理，丰富以及索引。我们用AI去理解每一个商品，用AI去为商品的属性和字段做升级，用AI去做信息的回填和丰富，以便让我们的算法能够更好地理解每一个商品到底是干什么的，解决什么样的问题，有什么样的特征。

在这个过程中，我们也基于这些新的商品数据，AI改造过的商品数据，重新做了搜索引擎的索引。

对于品牌商家来说，未来可以更好地去丰富自己商品信息的内容。一方面是把商品的信息做得更加完备，历史上商品信息的完备对流量的影响没有那么大，但是在新的算法体系下，当大模型每天在读各位的商品详情页时，那么商品的信息有多么完备丰富，有没有把它的应用场景更好地写出来，就会影响到商品的曝光。如果写得更详细，就会有更多用户能够在他的精准需求之下找到商品。

整体而言，不管是对品牌还是对用户，还是对平台，这三件事情在以商品为基础，以“搜推广”为上层建筑，背后AI化的改造还是有一个比较大的机会和变化。

把 AI作为很多生产力的工具，为商家降本增效

第二件事是把 AI作为生产力的工具，提供给商家。

很多应用我相信大家都已经耳熟能详，比如说AI美工，现在每个月能生成2亿张图片，如果用以前的方式生产，成本非常巨大。AI数据分析每天在为商家生成经营报告，我们的生意参谋，我们的数据分析工具，有了AI功能以后，其实大家使用的门槛降低了，各位运营小二也更愿意用生意参谋了。

包括我们的客服，我们之前做了一个测算，一个非常有意思的测算，假如说今天AI客户做的所有事情，都用传统方式来承接，每天要花2000万元，也就是说，AI客服每天为商家节约2000万元。

带量推出AI原生产品

除了“搜推广”流量的匹配，商家的经营工具外，我们今年还推出并测试了一系列所谓的AI原生产品。

包括拍立淘，大家用手机去拍一个商品，就可以进行多模态搜索，比如AI万能搜。对于一些宽泛的需求，像家里又有猫又有狗，不知道该买什么样的猫砂盆，这种非常宽泛的场景化的需求，AI万能搜能够帮助你精准分析需求。

这是一个真实的案例，有一个用户家里又有猫又有狗，痛点是狗老去偷吃猫砂，他用的豆腐猫砂。他就问了AI万能搜，该买什么猫砂盆，万能搜给他推了一个商品，说猫砂盆周围没有门，只有上面有一个门，猫可以跳下去，狗吃不到。

类似于这种很聪明的商品理解，在没有AI之前都是很难做到的。

还有AI助手，在搜索结果当中经常会有海量的商品，不知道该怎么挑，不知道该要哪个，今天你可以做的一件事情是你点开右下角的AI助手，问他“我有这个需求，帮我选一个吧。”助手会帮你分析这些商品，帮助你找到最想要的那一个。

还有AI试穿、AI清单，今天能做到的效果可以最大化地保留用户的真实身材，并且尽可能地还原你买到这件衣服穿上去的真实效果。如果你用AI试穿把衣服试好了，买到衣服之后基本上可以降低你退货的困扰和成本。

这实际上是我们今年推出的一些新体验，因为AI才可以做的一些购物体验。用户的需求表达是一个场景化的、宽泛的表达，其实不太能够准确地说出来，说我们需要活性炭，需要密封结构，这个门是要开在上面，要高边设计，但是今天我们的用户只要表达出他的需求就好了，AI会帮他把需求转化成商品的特征的搜索词，然后并且找到相应的匹配的商品，这是AI给我们带来的新的可能性。

类似的我们在这次双11中，用户其实可以用AI生成自己的购买清单和心愿清单。他可以告诉AI“我最近在琢磨买个什么方向的什么类型的商品”，当AI告诉他清单后，他可以通过对话式的方式，再去升级清单，从而找到自己双11可以购买一系列的商品，或者不是一个个去挑，或者用搜索的方式去挑。

类似的，今年把拍照功能从以前的一个简单的拍照搜索升级成了一个多模态的搜索。这几个案例实际上是客户给我们的真实案例，有一个客户用搜索去拍小时候陪伴他的小人书，说“能不能找到这些商品？”这些书既有文字又有设计，AI搜索引擎可以帮助他找到这些商品在平台上哪个商家有售卖。类似的，如果你拍一个药盒，今天的拍立淘可以帮助你找到相应的商品。

类似的，我们的试衣产品，AI试衣不是一个新鲜的东西，有非常多的大公司和创业公司都推出了AI试衣的产品。但是我觉得我们自己的产品通过了一段时间的技术打磨，在有些指标上做到了行业最好。包括哪些指标？包含刚才我们说的身材的保持。用户上传自己的照片去试衣，他希望看到的是自己穿上衣服真实的样子。他希望买家秀和卖家秀最好是一样的，然后包含对商品细节的真实保持，不会因为 AI重新的生成，从而把商品变得不一样，买到以后发现跟试衣的效果并不相同。

我们大的哲学有两点，第一点我们希望每一个AI创新能够解决具体的用户问题。AI试衣是解决退货的问题，万能搜解决复杂需求的表达问题，拍立淘解决我们在日常当中经常需要通过图像来描述一个商品的需求。

第二点我们会把我们的产品融入用户今天的动线当中去，到现在为止我们并没有说希望搞一个新的APP，我们还是把这些功能融入用户的动线当中去，在动线当中帮他润物细无声地解决具体的问题。用户不需要知道淘宝AI这个概念。

一句话总结，我们的一个基本的指引原则，就是我们希望能够在淘宝做好用的AI，做有用的AI，做给用户创造价值的AI，做给商家带来生意增长的AI。