在 AI 時代重塑電商營銷的新範式

作者｜Cynthia
編輯｜鄭玄

“用 AI 改造行業”這句話，電商圈已經喊了很多年。

但在很長一段時間裡，真正的落地行動始終比較零散——多停留在“猜你喜歡”“以圖搜圖”這類單點能力上。它們確實有用，卻不足以推動整個營銷鏈路實現真正的系統級 AI 升級改造。

瓶頸其實一直很清晰。

其一，早期 AI 技術還不夠成熟，難以支撐全鏈路、規模化的協同運轉；其二，系統級改造必然觸及平臺的核心產品邏輯，而疊加新工具與新流程往往會抬高學習與使用門檻。對普通商家而言，複雜意味著更高的人力與運營成本，也讓技術升級難以持續、難以大規模推廣。

直到 2025 年，抖音電商率先邁出關鍵一步，打破僵局——在推動 AI 深度落地的同時，又顯著降低了商家的使用門檻。

背後的“秘密武器”，就是不久前在千川大會上重磅釋出的「千川乘方」。在 AI 能力和平臺精準使用者洞察的加持下，千川乘方不僅最大限度簡化商家操作、提升使用者內容體驗，更希望做到：預判需求、激發需求、千人千策，實現商家、使用者與平臺的三方共贏。

那麼，千川乘方到底是什麼？

它又是如何解決抖音電商增長、使用者體驗、商家體驗之間那道“難以兼得”的三角難題？

01

千川乘方與 AI 時代的電商

為什麼 AI 改造電商營銷，會在今年集中爆發？

原因並不複雜：AI 的爆發需要兩個前提——足夠多的資料燃料，以及足夠成熟的技術引擎。而當下的抖音電商，恰好同時具備。

先看資料燃料。

在千川大會期間，平臺披露的一組內部資料展示了內容到交易閉環的規模：抖音電商短影片日播放量達到 116 億；“曬體驗”的 UGC 影片播放量 486 億；電商直播間觀看量 44 億。這些真實內容正在成為新一輪“種草引擎”，驅動興趣與轉化形成新的迴圈。

更值得注意的是：使用者在觀看電商短影片後，每天激發搜尋的次數達到 1.1 億次；同時有 74% 的使用者會使用優惠券購買——這說明價格敏感與內容興趣可以形成有效疊加，從而帶來更強的轉化效率。

最關鍵的一點在於，抖音電商掌握的是“行為 + 交易 + 內容”的三維資料。

這種獨特的資料優勢，讓 AI 不僅能知道使用者點了什麼，更能理解使用者是誰、偏好是什麼、願意為何買單，以及從內容到購買的真實轉化鏈路如何發生——而不只是停留在表層的資訊匹配。

再看技術引擎。

過去五年，基於深度學習的推薦模型一直是電商搜推的核心；但包括多模態 AI 在內的更多技術，很多時候仍停留在輔助工具層面，主要原因在於商業化成熟度不足。如今，這種局面正被三項關鍵突破打破，AI 也逐漸從配角走向主角。

第一項突破，是 agent 能力與強化學習的結合。

過去的營銷工具多為“寫死的工作流”：投放系統只能按商家設定的預算、定向、出價機械執行。要最佳化效果，投手往往得熬夜盯盤、手動改引數。

而基於強化學習的 agent 系統，讓 AI 能像人類投手一樣做決策：即時監控不同渠道的 ROI、點選轉化率、復購率等指標，根據目標自動調整預算分配；在流量高峰期提高出價、低谷期降低消耗，讓每一分錢儘可能花在關鍵處。

第二項突破，是以 MCP 為代表的模型工具控制技術逐漸成熟。

過去，大模型操作外部工具通常只能通過 API 進行“表面呼叫”，難以深入工具內部邏輯。MCP 更像是為大模型搭建了一個“操作中樞 + 四肢”，讓它能夠協調抖音電商多種營銷工具，基於演算法決策執行針對性動作，減少人工干預。

第三項突破，是多模態大模型的商業化落地。

文字生成早已相對成熟，但圖片、影片生成過去常遇到影響營銷效果的問題：畫面模糊、風格不一致、與商品細節不符。在電商場景裡，這些問題不僅影響觀感，更直接傷害轉化。

如今，隨著抖音自研多模態大模型以及一批行業多模態系統的出現，AI 生成能力明顯提升：不僅能輸出高解析度影像與影片，更能更準確地還原商品細節；並支援內容修改與同風格素材批次生成。過去需要團隊半天完成的拍攝與製作，越來越多可以在幾分鐘內生成多條符合抖音風格的營銷素材。

當資料燃料足夠充沛、技術引擎足夠成熟，電商營銷的智慧新範式也就水到渠成。千川乘方的誕生，正是這兩大優勢的集中體現。

要理解千川乘方，可以先從它的三項能力結構入手：

千尋（千尋）：需求精準預判。 打通內容、商品與使用者的壁壘，形成“三位一體”的個性化推薦，讓 AI 不僅理解現有需求，也能預判潛在需求，激發消費意願。

千策（千策）：營銷策略制定。 用自動化替代複雜低效的人工計劃，幫助商家增效並構建“超級計劃”。商家只需設定總預算與目標，系統即可完成最優分配。

千意（千意）：全場景動態生成與服務。 覆蓋創意生成、客服問答、智慧診斷與推薦，AI 可根據即時資料持續創作、調整與最佳化。

三大能力分別對應：精準預判需求、全域性經營最佳化、動態內容生成與服務，組合成抖音電商 AI 營銷的完整閉環。

02

熵減：千尋如何讓推薦從混沌走向精準預判

自然界有一條規律：沒有外力干預的系統，總會逐漸走向混亂，這常被稱為“熵增”。

抖音作為國內最大的短影片平臺，沉澱了海量、對電商轉化極具價值的使用者行為序列。但當部分使用者的行為序列規模已經突破上萬，僅靠投手經驗去做精準推薦與投放，幾乎不再可能。

那麼，怎樣才能讓每一條流量都以更低門檻推給真正需要的人？

要打破熵增，就必須引入新的外力——大模型。

千尋正是千川為推薦系統注入的“熵減外力”。它利用大模型的推理能力，讓推薦從“噪聲更大、反應式”的狀態，進化為“可預測、具意圖”的推薦。

它將影片、音訊、文字等多模態輸入進行聚合，形成萬億級多模態引數，並藉助世界知識、平臺電商知識與使用者偏好的更深推理與理解，不僅實現更精準的內容分發，也實現需求預測，從而激發更多消費意圖。

千尋的能力核心，來自三個層面的技術突破。

第一，使用者序列的全生命週期拓展。

過去推薦系統多處理短期訊號與大類偏好；現在千尋將使用者序列從百級、千級拓展到萬級，拉長觀察週期，並更深挖掘偏好結構以及偏好之間的隱性關聯。

第二，模型規模與架構升級。

千尋被描述為從“千億引數”升級到“萬億級多模態內容理解引數 + 千億級獨立序列推理引數”的協同架構。

在實踐中，這意味著 AI 能拆解短影片畫面、音訊、字幕，也能解析商品詳情頁與評論文案的關鍵資訊；同時再結合序列推理去“讀懂使用者”，理解行為背後的真實意圖，而不是隻按動作做簡單匹配。

例如，一個使用者連續刷了三條油痘肌護膚影片，系統不只是推薦潔面產品，也會推斷相關需求，比如水楊酸產品、保溼乳液等，幫助使用者形成更完整的解決方案。

第三，世界知識儲備與深度理解能力。

這被視為千尋最具競爭力的部分，也是其“預判需求”的關鍵。通過結合電商知識圖譜與使用者偏好，千尋可以跨越商品引數、行業趨勢、消費習慣與生活場景進行推理。

當用戶搜尋“適合海邊度假的裙子”，AI 不只推薦沙灘裙，還會基於“海邊度假”的場景優先推薦防曬面料、易洗快乾、拍照更上鏡的款式。

總體來看，千尋讓抖音電商推薦系統實現了質變。

使用者側，內容更貼合興趣，甚至能提前發現“沒想到自己會需要”的商品；平臺側，分發效率提升，流量在 AI 驅動下更精準流轉。

但“流量怎麼分”只是第一步。

對商家來說，更關鍵的問題是：投多少、投到哪、怎麼投。千策和千意，正是為了解決這些問題而來。

03

增效：千策如何把營銷進化為“一鍵全域性經營”

如今電商行業已經進入新階段，單純拼流量越來越難，全域性經營成為新的關鍵詞。

但要真正做到全域性經營，並不容易。

中小企業往往缺乏足夠的素材產能，也難以負擔專業投手，整體流量駕馭能力與行業平均水平存在明顯差距。

大商家雖然有資金與人力，卻也面臨投入產出比走低的壓力。競爭加劇、資料維度上升到萬級，僅靠投手經驗完成精細投放越來越不現實。

千策的出現，就是為了打破這種困境。

它通過自動化，讓營銷策略制定從專業、複雜的多引數操作，變成更接近“一鍵搞定”的體驗。門檻大幅降低，商家可以把更多精力放回產品與經營本身。

千策的核心邏輯是“策略託管”。

商家不必再拆分營銷與廣告、達人與廣告、佣金與廣告，也無需設定複雜的定向、出價與預算分配，只要輸入三項資訊：總預算、綜合 ROI 目標、要推廣的商品。系統就能生成覆蓋全觸點、全鏈路、全場景的“超級計劃”。

其背後被描述為：強化學習 + MPC（模型預測控制）構成的動態出價“大腦”，以及 MCP 構成的靈活工具“四肢”。

強化學習讓千策能從資料中學習最優策略：它會分析同類商品在全網的表現，學習哪些定向組合、出價策略、渠道搭配能帶來更高 ROI，並在投放過程中持續試探與調整，像一個不斷進化的營銷專家。

MPC 則通過對多種組合結果進行預測計算，再根據目標不斷選擇更合適的出價輸入，形成“算結果 → 挑最優 → 定輸入”的即時迴圈，幫助逼近更優的出價策略。

當 MCP 讓 AI 能直接操作工具完成執行後，策略不再止於“推薦”，而是真正落到“行動”。

結果是，營銷規則被重寫：參與門檻顯著下降，大小商家都能用更低成本獲得更高效率的增長。

04

提速：千意如何成為 AI 動態服務的新範式

對商家而言，運營高成本不只在流量側，也在創意側。

內容創作是電商營銷的核心，但也是最讓人頭疼的環節。人工創作成本高、效率低、追熱點困難。一個專業短影片團隊製作一條高質量種草影片往往需要 1–2 天，成本輕易就到幾百上千；而中小商家自行拍攝又常因畫面粗糙、賣點不清而難以轉化。

千意正是為此而來。

它以“大模型 + X 系統”的智慧服務 agent 為基礎，不僅能幫助商家快速生成營銷素材，還能基於反饋即時調整，讓內容創作不再依賴專業團隊。其能力覆蓋從創意生成、素材製作到客服問答、智慧診斷的全場景。

在素材製作層面，千意藉助多模態大模型，將基礎素材圖、模特圖轉化為更高質量的商品圖與短影片。

例如，它可以自動匹配“職場女性通勤”等模板，搭配背景音樂與字幕，生成抖音風格的種草短影片，並在結構上掌握開場吸引、賣點講解、優惠說明等直播電商常用邏輯。

在內容之外，千意也試圖解決服務與運營診斷問題。

通過由多個子 agent 組成的功能（如“智投星”），它能發現問題並給出診斷建議。當商家的投流 ROI 突然下降時，系統可分析原因可能來自素材疲勞、競品降價、渠道變化等，並輸出更具針對性的解決方案。

千意能力的背後，是抖音電商的兩大優勢：多模態大模型的技術積累保證素材質量與風格一致性；以及海量內容資料沉澱形成的知識庫，讓它能更準確把握內容趨勢與使用者偏好。

05

結語

千尋、千策、千意的組合，讓電商營銷的門檻顯著降低。

中小商家不必再擔心不會做計劃、不會做內容，只需把精力放在產品與履約；大商家也能節省大量人力與時間成本，將資源投向產品創新與品牌建設。

這也契合抖音電商想實現的方向：讓生意迴歸本質，讓好產品更自然地脫穎而出。

回望電商行業的發展軌跡可以看到：技術始終是推動營銷變革的底層動力；而營銷的現實需求，也在倒逼 AI 技術走向可落地、可規模化的方向。平臺、商家與使用者的迫切需求，正在加速 AI 服務的進步與普及。

營銷 1.0 時代，靠渠道紅利：誰能更早、更低成本佔據優質線上渠道，誰就能成功。

營銷 2.0 時代，靠精準流量紅利：誰能拿到更清晰的使用者畫像與更有效的定向，誰就能成功。

營銷 3.0 時代，靠 AI 紅利：誰能用好 AI 工具、做好全域性增長，誰就能成功。

從這個角度看，千川乘方被視為營銷 3.0 時代的典型代表：它用 AI 重塑電商營銷，併力圖實現平臺、商家、使用者的三方共贏。

平臺獲得更高的流量效率。

商家降低營銷成本、提升利潤空間。

使用者獲得更精準、更優質的內容體驗。

這或許正是電商下一個十年的模樣：營銷交給平臺與 AI，商家迴歸生產與品質，而增長也將變得不再那麼艱難。