摘要：最近我有个需求，想买一个养生壶放在书房里煮茶喝，要求是体积不大、能过滤茶渣、大品牌、安全系数高。

最近我有个需求，想买一个养生壶放在书房里煮茶喝，要求是体积不大、能过滤茶渣、大品牌、安全系数高。

针对这个需求，以前我的习惯是直接打开京东或者淘宝搜索对应关键词。

不过，这次我想试试这些电商产品都在做的 AI 搜索，看看实际表现怎么样。

于是，我先打开了淘宝 App，进入了他们的「AI 万能搜」。

之前没注意到淘宝这个新功能，查了下才知道是今年 8 月份开始灰度上线的，淘宝在 AI 上的大功能终于出手了。

至于 AI 万能搜背后对接的大模型，没猜错的话应该是阿里自家的千问模型，也支持深度思考。

在此基础上，淘宝还融入了「购物偏好」选项，实际上就是把你过去在淘宝上的搜索和浏览行为数据拿过来作为对模型的输入参考。

这么一来，既能基于淘宝的商品库进行 AI 检索，也能符合你过往的个人倾向。

按照我的需求，我在 AI 万能搜里搜索了「煮茶壶」这个关键词，接下来 AI 就开始运转了。

在这个过程中，AI 完成了一系列步骤，比如获取煮茶壶类型、功能和品牌，然后对比不同商品的评价和性能，最后输出分析和整理后的结果。

因为开启了深度思考模式，所以在执行过程中大模型也在持续输出分析过程。

这里插一嘴，其实我觉得现在带深度思考能力的 AI 产品在交互设计上都可以优化一下。

比如，深度思考时输出的那一堆文字出现和滚动的速度太快，快到过程中压根无法看清。

以上面展示的淘宝的 AI 万能搜为例，深度思考的过程它自言自语了一大堆内容，但我基本都来不及看清就结束了，而且还不支持滚动和后续查看，体验就很不好。

因此，深度思考的过程交互改成进度条或者某一种代表过程的交互动画会比较好，然后在结果中支持用户展开查看思考过程。

AI 思考结束后，从不同维度列举了针对我需求的分析结果，比如材质、功能、容量和使用场景等。

不知道你看到这个结果的第一反应是什么，我的感觉是比较全面，但依旧不知道从何入手。

每一个蓝色的字体，其实都是一个可点击的链接，点击进去后就进入了淘宝传统的关键词搜索模式。

便利之处在于，产品会在搜索时自动帮你填上搜索词。

到这里，我的需求其实还是没解决，因为我依然不知道选择哪一款。

我能做的，就是在了解一大堆品牌和差异化之后，继续在一堆搜索结果里寻找符合自己需求的商品。

这时候你一定会有个疑问，淘宝这么搞 AI 似乎也没解决问题呀？像是为了做而做。

不仅是淘宝，很多大厂在自家产品里集成了 AI 能力，但用起来总是不那么顺手，而且没有对原有体验进行根本性提升。

我在网上看到一种观点， 说大厂搞 AI 都是 KPI 驱动，明显急了。

不做，跟不上形势，做了，又无法做到比传统方案好很多，处境十分尴尬。

但仔细思考后，我觉得情况可能跟我们看到的有所不同。

现在普遍有一种认知，就是大多数人都是用原来的认知和行为惯性去理解、看待、使用 AI。

就以前面提到的搜索为例，使用传统搜索引擎的习惯就是输入关键词，然后得到一个搜索结果列表。

你们也看到了，按照这样的行为惯性得出的 AI 结果其实不具备太强的可用性。

虽然结构上比较清晰，也能全方位展示结果，但针对个性化需求的解决程度做得一般。

如果我们换一种方式和 AI 协作，把它当做自己的一个助理来安排任务。既然是助理，那就需要把你要求它完成的工作说具体。

这跟和人沟通是一样的，你交代的事情不具体，那就不要期待对方给你的结果超出预期。

还是买煮茶壶的需求，我换一种方式把需求告诉 AI。

经过对输入的优化后，AI 生成的反馈结果明显好了一些，更有针对性，选择方向也更明确了。

AI 根据我的需求挑选了几个品牌的产品推荐，推荐维度也是根据我提出的那几方面。

在最后的选购建议汇总中，结果也更具参考性。之前是给我一堆品牌商品列表，现在就聚焦在符合我需求的几款商品上。

最后，根据 AI 的推荐我只需要在三个品牌中选择一款，我要做的就是结合心理预算和更关注的点做决策。

从这个场景看，AI 辅助搜索购物对效率的提升还是比较明显的。

不能说现在的 AI 搜索已经非常好用了，但是相较于传统搜索的体验也是有提升的。

不过淘宝的 AI 万能搜还是有几点不足，如果淘宝团队的同学看到可以作为参考。

第一，AI 搜索过程不支持多轮会话，如果第一轮结果出来后我想继续提问，只能选择固定提问模板，不支持自由对话。

第二，只能单点查看 AI 推荐的商品，不能基于推荐的几款商品做对比，用户决策链路变长。

如果能把 AI 推荐的几款商品加入对比清单，从功能、价格、评价甚至更多维度做对比，能一定程度上缩短用户决策路径。

产品对于用户需求的消化过程，做得越细节，其实综合体验就会越好。

当然，很多人现在使用 AI 产品的方式其实依旧受原有习惯和认知的影响比较大。说得直白点，很多人并不知道怎么明确表达自己的需求。

所以，让我们产生不好体验的并不是产品本身，而是我们的认知习惯和行为惯性。

回到做 AI 产品这件事上，AI 产品经理也不是要去搞定 AI 算法和模型训练，而是去找场景，然后用产品的方式去提升用户体验、效率，并带来业务增长。

这一点，和过去是一样的，只不过我们有了 AI 这种新的技术形态。

要真正运用 AI，我们得先使用 AI，在了解它能力的过程中去认识它，区别这种生产力和过往技术形态的不同。

产品是承载技术的，同时也是服务于用户需求和场景的。

因此，洞察用户、分析场景、理解需求，这依旧是产品经理必不可少的核心竞争力。

后续，我会继续跟你们分享更多 AI 产品的体验。

来源：财富智囊