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全球零售业正迎来一场由生成式人工智能（AI）技术驱动的深刻变革。这项技术以惊人的速度演进，不仅推动了企业运营效率的提升，更重新定义了消费者发现商品的方式。面对这一挑战，零售商们正积极运用生成式AI来反向理解并适应AI本身带来的市场变局。

正如宾夕法尼亚大学沃顿商学院市场营销学教授斯特凡诺·潘托尼（Stefano Puntoni）所言，生成式AI对任何行业都有巨大的应用潜力，而对零售业而言，其影响力可能尤为显著。新媒网跨境获悉，这主要因为零售企业在面向消费者时，需要生成大量内容和信息，而生成式AI恰好能在此方面发挥巨大作用。

根据Epsilon Pulse近期发布的一份报告显示，将近四分之一的消费者倾向于在即将到来的假日购物季中使用聊天机器人和AI工具进行购物。当下，各种AI聊天机器人正在抓取网站内容和产品列表，并在消费者提出推荐请求时填充查询结果。零售商们因此致力于调整其产品页面，更新包括列表描述到图片在内的所有内容，目的正是为了提升产品在这些AI聊天推荐中出现的几率。然而，AI模型进行的内容抓取机制尚不透明，这使得许多公司不得不通过实验来摸索其运作模式。

这种现状形成了一个独特的循环：零售商们正利用AI技术，以期更好地理解和适应AI带来的新趋势。

“生成式体验优化”取代传统“搜索引擎优化”

随着消费者越来越多地转向AI进行搜索，零售商们正竭力确保自家产品能够在搜索结果中脱颖而出。然而，由于这项技术的新颖性及其算法缺乏透明度，目前尚无明确的解决方案。

潘托尼教授指出，包括大型企业、初创公司以及广告商在内的部分行业参与者，正在沙盒环境中进行实验，以探究调整产品信息将如何影响AI聊天机器人的推荐结果。

有趣的是，生成式AI反过来能够帮助零售商更高效地重写产品页面。潘托尼表示：“目前，人们对使用生成式AI来撰写产品描述表现出浓厚兴趣。许多网站的产品信息此前往往不够完善，要填写这些描述，通常需要专人投入大量时间思考产品特点并撰写吸引人的功能与特性。如今，利用AI可以轻松实现大规模、高质量的描述生成，其水准甚至远超普通人。”

消费者与AI聊天机器人互动并获取产品推荐的方式，也已变得更为复杂。例如，美国零售巨头塔吉特（Target）就曾表示，需要对其电商网站进行改造，以适应更复杂、更细致的产品查询。过去，消费者可能仅通过简单的关键词进行搜索，比如“黑色咖啡杯”；而现在，他们可能会通过描述自己期望达成的感受或正在准备的活动来搜索产品。

塔吉特首席信息与产品官普拉特·维马纳（Prat Vemana）在本月早些时候接受外媒采访时透露，在其所有平台中，近25%的搜索请求如今都被归类为“描述性查询”。他认为，无论是在外部搜索引擎还是在零售商自身的网站上，为这类搜索提供持续高质量的内容是关键所在。

维马纳表示：“消费者正在描述他们所处的时刻和场合。无论是我们自有平台上的搜索引擎，还是爬虫或代理程序来获取我们的内容以确保产品相关性，我们都需要具备相同的底层内容和智能。”他补充说，对于塔吉特这样的拥有知名度和丰富内容品牌组合的大型零售商而言，在生成式AI时代，这无疑是一大优势。

然而，这项技术引发的消费者行为转变，其深度远不止搜索词的变化那么简单。

搜索模式颠覆：决策漏斗被重构

沃顿商学院的营销学教授芭芭拉·卡恩（Barbara Kahn）在去年九月的一次播客中提到，此前消费者所熟知的决策漏斗已经发生改变，生成式AI彻底颠覆了这一过程。

卡恩教授指出：“你不再是为自己搜索。搜索过程几乎消失了。你向ChatGPT提问，它给出答案，然后你对此做出回应。你甚至不是在回应自己的记忆或线索，而是在回应ChatGPT告诉你的内容。一些消费者行为研究人员正在关注，当决策过程像这样基于刺激而非记忆时，消费者决策是如何变化的？”

实际上，消费者与生成式AI聊天机器人互动时获得的体验可能是极其独特和个性化的。OpenAI去年九月发布的一项研究发现，ChatGPT中将近一半的消息属于“提问”（Asking）模式，这家科技公司认为，这表明人们将聊天机器人“更多地视为顾问，而非仅仅用于完成任务”。与此同时，“表达”（Expressing）模式约占使用量的11%。这表明用户在使用ChatGPT进行个人反思、探索和娱乐。

那么，零售商如何才能更好地理解消费者与AI聊天机器人之间的关系呢？答案在于，通过相同的方式——利用技术来更好地理解同样的技术。

数字孪生技术在零售业已存在数年，主要用于创建门店或设施的数字版本。如今，零售商可以利用AI创建消费者的数字孪生或“数字人”。在今年早些时候哥伦比亚大学的一次AI峰会上，哥伦比亚商学院助理教授彭天一（Tianyi Peng）分享了她关于利用大型语言模型生成消费者画像的研究，通过分析电商产品描述来识别并创建该商品的潜在购买者。

沃顿商学院的潘托尼教授认为，创建数字人也可以是AI在零售业的一种应用场景。他指出，这些数字人可以用于进行一种合成的消费者市场研究，这通常是公司需要投入大量资金才能完成的工作。但这种应用也存在复杂性：根据彭天一的研究，生成的数字人画像中持续出现偏见。这意味着，不仅消费者在与聊天机器人进行（有时是个人化的）对话时会带有自身的偏见，AI聊天机器人算法本身也并非完全没有偏见。

卡恩教授也在播客中表示：“我观察到的一个现象是，这些算法中存在着固有的偏见。当消费者自己做决策时，他们有自己的个人偏见，对吧？我们做了大量研究，丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）因启发式和偏见以及我们对消费者决策方式的理解而获得了诺贝尔奖。现在，我们必须理解算法是如何做出决策的，这与消费者做决策的方式有所不同。”

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/gen-ai-powers-retail-1-in-4-consumers-use-ai.html