核心结论
- AI正在替品牌发现品牌自己都不知道的客群。 阿里妈妈AI万相通过跨品类意图推理，将Ubras内衣推荐给”换季护肤人群”，乐高核心人群规模同比增长超144%——这些增量客群不是品牌花钱买来的，而是AI推理出来的。
- AI购物助手将电商转化率提升至行业均值的4倍。 根据Envive统计，AI购物助手将转化率从3.1%拉升至12.3%；与AI互动过的消费者购买概率高出25%，购买路径缩短47%。核心原因是AI压缩了”种草→搜索→比较→下单”的决策链路。
- 电商竞争维度从”抢位置”转向”被AI理解的深度”。 商品信息是否结构化、卖点能否被跨品类推理、品牌在AI知识体系中是否有清晰存在，这些决定了品牌能否进入AI的推荐方案，而非出价高低。
- AI万相通过四大Agent协作实现全链路经营闭环。 万相智识（意图识别）→ 万相智品（商品理解）→ 万相智造（内容生成）→ 万相智投（自动投放），商家只需下达经营指令，AI负责从任务拆解到结果交付。
1AI比品牌更懂品牌的客户
你的品牌，在AI的回答里还存在吗？
这是一个比品牌排名第几更残酷的问题。今年春节，用户在千问平台通过“一句话下单”功能完成了近2亿次操作。
越来越多的消费者开始”对AI说出自己的需求/指令”。这件事，行业里已经有很多人在讨论了，但大部分讨论都停留在同一个结论：品牌需要去新的阵地打广告了。如果你也是这么想的，那你对这场变革的理解，还差一个关键的维度。
在阿里妈妈3月20日的发布会现场，其超级经营智能体引擎“AI万相”的发布过程中，我们看到了这样一个例子。
内衣品牌Ubras推出了一款”小奶皮内衣”，卖点主打贴肤舒适。按传统的投放逻辑，这款产品会围绕”内衣””无痕文胸””背心式文胸”这些品类词去投放，锚定的人群是”女性、18-35岁、有内衣购买记录”之类的基础标签。这没有错，但也到头了——你能覆盖的，只是那些”已经在找内衣”的人。
但“AI万相”做了一件完全不同的事。
它注意到，有一个用户近期在淘宝搜索“每到换季皮肤都很干，干得发痒很难受，怎么办”并买了滋润维稳的面霜。几天后，她又搜索了”内衣”。她的搜索词里没有提到”皮肤敏感”，也没有表达”我需要低刺激的内衣”——因为消费者的需求本来就是模糊的，她自己可能都没意识到这两件事之间有关联。
但AI记住了她的“上下文”。它推理出：这是一个皮肤容易在换季变得干燥的人，她在挑选贴身衣物时，一定也偏好低刺激、超舒适的产品。于是，AI把Ubras的”小奶皮内衣”推荐给了她。
这个匹配，Ubras的投放团队自己规划时可能根本不会想到。”换季护肤人群”从来不在他们的投放画像里。
这就是正在发生的事情：AI不只是帮商家”投得更准”，而是替商家发现了连自己都不知道的客群。
这背后是一场更大的变化。2026年开年以来，从国内淘宝AI万能搜在双11期间解决5000万条消费需求，到海外Perplexity上线AI购物闭环、ChatGPT推出”一键下单”功能——消费者与商品之间的连接方式正在被重写，做生意的思路，也该有所转变。
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从”货架抢位”到”被AI理解”，新的时代正在揭幕
2.1 三类全新的增量连接
Ubras的故事不是个案。当AI开始从消费者的问而非答案出发时，它正在系统性地打开三扇过去从未被触及的增量之门。
第一扇门：跨品类的隐形需求——”你不知道自己还有这些客户”
传统投放有一个不言自明的前提：你得先知道你的客户是谁。你卖内衣，就在内衣人群里投；你卖冰箱，就在家电人群里投。品类边界就是投放边界。
但消费者的真实生活不是按品类分隔的。一个买了皮肤药膏的人，也需要买内衣；一个爱好长美甲的人，可能正在同时考虑智能门锁帮她解决不便用钥匙开门的难题。这些需求天然关联，但在传统关键词投放的框架里，它们分属不同品类、不同计划永远不会交叉。
AI则可以从消费者的问题和场景出发，跨越品类边界，把这些隐藏在缝隙里的需求关联挖出来——为商家打开的，是一个他们自己画不出来的增量地图。
第二扇门：品类内的精细化匹配——”同一个品类，一千种答案”
一个消费者搜索”冰箱”。传统搜索能做的，是按品牌、价格、销量给你排个序。但这个消费者是独居还是一家四口？住的是30平米的出租屋还是120平米的新房？偏好极简操作还是追求智能联动？
这些信息，传统搜索不问，消费者也不会主动说。但AI可以从她的生活场景和行为上下文中推理出来——然后在同一个“冰箱”品类里，给出一个真正适合的选项，而不是一份放之四海皆准的“销量TOP10”。
第三扇门：高阶决策辅助——”AI正在接管KOL的知识输出”
过去，消费者要建立对一个陌生商品的专业认知，只有一条路：看KOL的种草视频、读评测文章、翻评论区。一次完整的”被教育”可能需要三天、五篇内容、十几次跳转。链路漫长，且极其依赖内容生态的投入。
AI正在改变这条路径，它可以在几轮对话里帮消费者理清需求，调用结构化的知识库做专业级的比较和推荐，甚至解释”为什么这个适合你”。三个来回，消费者就从”我不太懂”变成了”我知道该选什么”——过去需要一整条内容链路才能完成的认知建设，被压缩进了一次对话。
对商家而言，这意味着过去只能在答案层面竞争的战场，现在延伸到了问题甚至场景层面，谁的商品能被AI理解得更深，谁就能更早出现在消费者面前。
2.2 转化率暴涨的背后，是竞争维度变了
这三类增量连接不是理论推演，数据已经给出了答案。
根据Envive的统计，AI购物助手已经将电商场景的转化率从行业均值3.1%拉升到了12.3%——整整4倍。2025年黑五期间，Bluecore数据显示AI驱动的转化率提升了46%。另一组数据显示，与AI助手互动过的消费者，最终购买的概率比普通用户高出25%，购买路径缩短了47%。
但仔细想想，转化率提升的根本原因是什么？你以为是推荐更精准了，但这其实是结果。真正的原因是：AI压缩了消费者的决策链路。
传统购物路径大概有四步——”种草→搜索→比较→下单”，其中”比较”就吃掉了大量的时间。AI把这一步大幅压缩了，因为它给出的推荐方案自带理由和比较逻辑，消费者不需要自己再跑一遍”打开五个商品页逐一对比”的流程。
路径短了，流失就少了，转化自然就高了。
此时，我们再回过头看这三类增量连接，它们有一个共同的特征：都不是商家花钱买来的，而是AI推理出来的。
这句话的分量值得多想一下。
过去20年电商竞争的核心逻辑是什么？是”抢位置”。搜索结果页就是数字货架，品牌通过竞价排名和关键词覆盖抢占好位置，消费者走进来自己挑，预算大的品牌占前排，预算小的品牌往后站。这套逻辑简单、直接，也确实运转了很久。
但在AI重构经营范式的时代，这套逻辑正在失灵。
AI不再给消费者一页等待浏览的结果列表，而是基于深度意图理解，主动推荐一组经过推理的精选方案。每一个被推荐的商品，都是AI”想过之后”觉得合适的，而不是”谁出价高”就排在前面的。
品牌能不能进入这个推荐方案，取决于一个全新的竞争力维度：AI对你的商品理解有多深。
这不再是换一个投放工具的问题——从找到人、到理解货、到生成内容、到执行投放，商家经营的每一个环节都需要被AI重新构建。
例如，你的商品信息是否足够结构化？你的卖点能不能被AI跨品类推理？你的品牌在AI的知识体系里有没有清晰、权威的存在？这些问题，在货架时代根本不需要考虑。但在未来，它们首先决定了你能不能被AI看见。
讲到这里，其实趋势已经很清楚了。但对商家来说，真正的问题是：我该怎么做？自己去研究每个AI平台的逻辑？靠代理商帮我一个个适配？这些都不现实，因为这不是某一个工具、某一个渠道的变化，而是整套经营系统需要换代。
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品牌需要的不再是一把新扳手，而是一台新引擎
过去几年，电商行业并不缺AI。更聪明的投放工具、更快的创意生成、更精细的人群圈选——每一项单独拿出来都有用，但加在一起，总觉得差了点什么。
差什么？差的是”系统感”。
我们在大会上听到一句很妙的比喻：AI不再是你手中那把等待挥舞的剑，它正在成为一只握剑的手。
因为过去我们谈AI，谈的是“赋能”，仿佛AI是一把握在你手中的剑，交到你手里，让你砍得更快、砍得更准。但今天，“赋能”已经升级成了“重构”，所以AI成为了握剑的手，给商家提供了全新的、系统性的生意经营范式。
3.1 拆解一个品牌的AI经营全链路
假设你是一个护肤品牌，刚推出了一款主打高保湿的面霜，在传统的经营链路下，你会做消费者调研、定义目标人群、撰写卖点文案、制作投放素材、设置关键词和出价、上线后手动盯数据调优、效果不好就回头改——每一步都依赖人的判断，每一步都可能出错，也都可能遗漏。
在「AI万相」的逻辑下，这条链路被重新构建了，商家只需要下达经营指令，「AI万相」负责从“拆解任务”到“交付结果”的所有复杂环节。
「AI万相」将这条链路拆解为四个Agent的实时协作——「万相智识」负责理解你的经营目标，捕捉C端的实时兴趣表达，读懂消费者意图背后的真正需求；「万相智品」负责重新理解商品，重构卖点；「万相智造」负责生成适配内容，秒级产出差异化素材；「万相智投」负责自动化投放执行，动态调优——四步接力，构建一条从意图到成交的完整闭环。
第一步，从消费者的模糊意图开始。
一个用户搜索了”宁夏沙坡头旅游攻略”，另一个浏览了大量换季护肤的内容，还有一个最近刚买了去往冰岛的长途机票。她们谁都没有搜索”面霜”，但她们的行为背后，都藏着对”保湿””修护””急救护肤”的潜在需求。作为意图识别Agent的「万相智识」，做的第一件事，就是从这些散落在不同场景里的模糊信号中，识别出真实的消费意图。
第二步，重新理解你的商品。
你详情页上写的卖点是”高保湿”。但「万相智品」相当于是一个更进阶的“商品理解专家”，它不会只读这三个字，它会从成分、功效、用户评价、使用场景中构建一张更完整的”商品能力图谱”。”高保湿”可能被进一步拆解为”适合北方干燥气候””适合长途飞行后的急救护理””适合换季敏感期的维稳”。这些场景标签，你自己未必想得到想得全，但AI可以替你挖掘出来。
第三步，为不同的意图生成不同的内容。
找到了人，读懂了商品，下一步是让两者”对上话”。「万相智造」厉害的地方就在于，它不会给所有人看同一套广告素材——”度假场景”的用户看到的可能是旅行包里的急救护肤方案，”换季敏感”的用户看到的可能是成分对比和真实使用反馈。不是模板化地批量生产一千张图，而是基于品牌自身的产品基因，为每一种意图场景做”对症下药”式的内容适配。
第四步，投放执行交给AI自动驾驶。
你设定预算和ROI目标。剩下的——出价多少、投给谁、什么时候投、用哪套素材——「万相智投」在预设轨道内自主计算、实时调优。不再需要人盯着后台一个个调参数，也不需要等到活动结束了再复盘。AI在投放进行的每一刻都在做决策，而这些决策基于的是毫秒级的数据反馈，不是人的经验直觉。
而在投放过程中，AI万相还把一个过去很”粗放”的动作变精细了——发券。传统的优惠券是广撒网、统一折扣，领了未必用，用了也不知道是不是发对了人。AI万相的做法是：识别出最值得激活的消费者，在最合适的时机，以最有效的力度触达——高意向的用户用小力度就能促成，犹豫中的用户精准刺激，沉睡用户定向唤醒。每一张券都有明确的”目的地”，而不是碰运气。
整个过程中，商家不需要学习新工具、新界面、新操作，依然可以在自己熟悉的平台上做生意，因为AI万相改变的是底层动力，就好比你还是在开车，但发动机换了。
3.2 为什么是阿里妈妈？
市面上做AI营销工具的公司不少，但AI万相能跑通上面这条完整链路，靠的是两个别人很难复制的底层能力。
一方面，LMA——一个专门为商业场景训练的大模型。
和通用大模型不同，LMA学习的不是互联网上的文章和对话，而是万亿级的商品数据、消费意图信号和真实交易轨迹。它理解的不是”这个词是什么意思”，而是”这个消费者在这个上下文中真正想要什么””这个商品在什么场景下最能打动什么人”。这种理解力，不是通用模型简单微调就能获得的——它需要长年累月在真实商业环境中”泡”出来。
另一方面，万亿级的真实交易数据。
淘系是全网最大的消费交易场。AI万相每一次推理和匹配，背后都是万亿级真实成交数据作为”参照系”。不是基于假设的推测，也不是基于问卷的抽样——而是真实发生的买卖行为。一个用户买了什么、没买什么、犹豫了什么、最终选了什么，这些信号构成了AI判断的Ground Truth。这是任何通用大模型和第三方工具都无法替代的壁垒。
这套能力的底层逻辑已经越过了构想阶段，在实战中跑出了结果。
乐高在2025年”520礼遇季”面临一个典型问题：怎么把产品卖给成年人？
传统投放逻辑下，乐高的人群标签牢牢锁定在”儿童””亲子””玩具爱好者”这几个词上。但AI从消费者行为数据中捕捉到了一个被忽略的信号——大量成年用户在520、年会这类节点上，存在送礼+犒赏自己的复合消费意图。AI便把”玩具购买者”这个泛标签，拆解为”人生阶段×情感意图”的精细画像，帮乐高锁定了一批从未出现在传统投放计划里的成人增量人群。
结果是，乐高核心人群规模同比增长超过144%。
这跟Ubras的故事是同一个逻辑——AI替品牌发现了品牌自己都没想到的客群。 区别只在于，Ubras是跨品类的意图推理，乐高是同品类内人群标签的深层重构。底层能力是同一套。
还有更多先驱品牌在AI全链路的成功实践，可以在阿里妈妈联合贝恩公司推出的《2026经营趋势&未来商业奖案例大赏》中了解学习。
结语
从Ubras到乐高，从跨品类的意图推理到覆盖全链路的AI经营系统，这些故事指向同一个判断：电商的”货架时代”正在翻篇，”AI经营新范式”已经开始了。
在货架时代，品牌拼的是预算、位置和曝光量，谁喊得响、谁站得前，谁就赢。在AI经营新范式下，品牌拼的是”被AI理解的深度”，即你的商品能不能成为AI推荐方案中那个最合适的选项。
这个转变的窗口不会永远敞开。从PC电商到移动电商，从搜索电商到直播电商，每一次基础设施换代，最先入场的品牌都拿到了远超同行的红利。而那些在旧范式里优化到极致、却没注意到新范式已经到来的品牌，往往只用了一两年就从领先变成了追赶。
回到开头那个”皮肤瘙痒的消费者买内衣”的故事，它值得每个商家认真想一想——不是因为它是一个巧妙的推荐案例，而是因为它指出了一件事：在AI经营新范式下，你最大的增长机会，很可能藏在你从未想过的地方。
AI万相正在做的，就是帮你把这些”从未想过的商机”变成实质性的增长。
AI经营时代的大门已经打开，问题早已不是要不要进，而是不进则退。
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常见问题解答
AI万相和传统电商投放工具有什么本质区别？
传统投放工具本质上是”人定策略、机器执行”，商家需要自己定义人群标签、选择关键词、设置出价。AI万相则是”商家定目标、AI定策略并执行”，它通过四个Agent协作（智识、智品、智造、智投）实现从意图识别到投放优化的全链路自动化。核心差异在于AI能跨品类推理消费者的隐性需求，发现品牌自身无法画出的增量客群。
品牌如何提升自己”被AI理解”的能力？
关键在于三点：一是商品信息结构化，确保成分、功效、适用场景等数据完整且标准化；二是丰富商品的场景关联，让AI能够跨品类推理你的产品适合哪些人群；三是在AI知识体系中建立品牌权威存在，包括品牌故事、用户评价、专业背书等结构化内容的沉淀。这本质上是一种新的”数字资产”建设。
AI意图经济对中小品牌是利好还是利空？
总体而言是利好。在传统货架模式下，大品牌凭借预算优势占据搜索结果前排，中小品牌很难被看见。而在AI推荐逻辑下，推荐依据是”商品与消费者需求的匹配度”而非出价高低。这意味着只要中小品牌的商品在特定场景下确实更适合，就有机会被AI优先推荐，从而获得过去被大品牌垄断的流量。
