「用 AI 改造行業」這句話，電商行業已經喊了很多年。

但實際行動，卻一直比較散點，停留在諸如「猜你喜歡」「以圖搜圖」這樣單點的能力建設，不夠深入，也難以實現真正的系統級 AI 升級改造。

核心瓶頸有二：一是早年 AI 技術尚未成熟，缺乏支撐全鏈路協同的底層能力；二是系統級改造需穿透產品核心邏輯，而新玩法、新能力的疊加必然推高使用門檻。對普通商家而言，應對復雜系統往往需要投入高額人力物力，這讓技術升級的規模化落地難以為繼。

直到 2025 年，抖音電商率先用 AI 破局，解開了技術深度升級與商家門檻降低的兩難問題。

而背后的秘密武器，正是不久前千川大會上重磅發布的「千川?乘方」：借助 AI 加持，以及平臺的精準用戶洞察，千川?乘方不僅能最大限度的簡化商家的操作，提升用戶的內容體驗，更做到了預判用戶需求、激發用戶需求、千人千策，以實現商家、用戶、平臺三方共贏。

那么千川·乘方到底是怎樣一個產品？它是將如何撐起抖音電商高增長、用戶體驗、商家體驗的之間的不可能三角的？

01

千川·乘方與 AI 時代的電商

為什么 AI 改造電商營銷會發生在今年？

背后的邏輯很簡單：AI 的爆發需要兩個前提 ：足夠多的數據燃料，以及足夠成熟的技術引擎。而這兩個條件，抖音電商當下正好備齊。

先看數據燃料。千川大會期間公布的平臺內部一組核心數據足以說明問題：在抖音，每天電商短視頻播放量達 116 億，曬體驗的 UGC 視頻播放量 486 億次，電商直播間觀看量 44 億，這些真實內容成為新的種草引擎，產生新的一輪循環；每天在抖音電商看完短視頻后，激發搜索的次數是 1.1 億次，74% 的用戶使用優惠券購買，證明價格敏感與內容興趣可以實現有效結合。

更關鍵的是，抖音電商掌握的是行為 + 交易 + 內容的三維數據。這種獨特的數據優勢，讓抖音的 AI 能真正理解 用戶是誰、喜歡什么、愿意為什么買單，以及買單背后的轉化鏈路到底如何，而不是停留在表面的信息匹配。

再看技術引擎。過去五年，雖然基于深度學習的推薦模型一直是電商搜推的核心，但是包括多模態 AI 在內的更多技術則一直停留在輔助工具層面，核心原因主要在于技術的不夠成熟。而現在，三個關鍵技術的突破，讓 AI 逐漸從配角變成了主角。

第一個突破是 agent 能力與強化學習的結合。過去，平臺的營銷工具都是寫死的 workflow，比如投流工具只能按照商家設置的預算、定向、出價機械執行。商家想要優化效果，只能靠投流手熬夜盯盤、手動修改參數。而現在，基于強化學習的 agent 系統，能讓 AI 像人類投手一樣思考決策：實時監控不同渠道的 ROI、用戶點擊轉化率、復購率等數據，根據預設的目標自動調整預算分配，甚至在流量高峰期提高出價、低谷期降低消耗，實現每一分錢都花在刀刃上。

第二個突破是MCP 為代表的模型工具控制技術的成熟。過去，大模型想要操作外部工具，只能通過 API 接口進行表面調用，無法深入工具內部的核心邏輯。而 MCP 技術相當于給大模型搭建了一個操作中樞與四肢，讓它能操作抖音電商的多種營銷工具，基于算法決策進行針對性操作，幾乎不需要人工干預。

第三個突破是多模態大模型的落地。過去，AI 生成文字還行，但生成圖片、視頻時總會出現畫面模糊、風格不一致、與商品細節不符等問題，無法滿足電商營銷的商業化要求。比如生成的服裝視頻里，模特的動作與衣服的質感不匹配，或者生成的食品圖片顏色失真，反而會影響轉化。而現在，抖音自研多模態大模型、nano banana、sora 2 在內，一眾業內多模態大模型的出現，已經解決了這些問題：不僅支持生成高分辨率的視頻圖像，精準還原商品的細節特征；同時支持內容修改、相同風格素材批量生成等能力，過去需要一個團隊半天才能完成的拍攝，AI 就能在幾分鐘內生成多條符合抖音風格的營銷素材。

數據燃料足夠充沛，技術引擎足夠成熟，電商行業的智能新范式自然水到渠成。千川?乘方的誕生，正是這兩大優勢的集中體現。

而要理解千川?乘方，我們可以從它的三個技術組成來看：

千尋：主打用戶需求的精準預判，打通了內容、商品、用戶的壁壘，實現三位一體 的個性化推薦，讓 AI 不僅能理解用戶的現有需求，還能預判潛在需求，激發消費欲望。

千策：主打營銷策略的制定，能夠替代復雜且不夠高效的人工計劃，幫助客戶增效、構建超級計劃。客戶只需要設定一個總預算和預期目標，系統就能自動進行最優分配。

千意：實現了全場景的動態生成，從創意生成、客服問答、智能診斷推薦，AI 都能根據實時數據自動創作、調整、優化；

三大能力分別對應著精準預判需求、經營全局優化、動態內容生成與服務，共同構成了抖音電商 AI 營銷的完整閉環。

02

熵減：千尋如何從讓推薦

從混沌到精準預判

自然界有一個鐵律：沒有外力干預的系統，總會逐漸走向混亂，這就是熵增定律。

毋庸置疑，抖音是當下國內最大的短視頻平臺，積累了大量對電商轉化可以起到指導意義的用戶行為序列。但近些年來，隨著部分用戶的行為序列已經突破上萬，企業僅僅依靠投流師的個人經驗就想要做好精準推薦，幾乎不再可能。

那么有什么辦法，能夠讓每一條流量都能低門檻的精準推到需要的人面前？

想要打破熵增，就必須引入新的外力——大模型。而千尋，就是千川為推薦系統注入的 熵減外力。它的核心邏輯，是借助大模型推理能力，讓推薦從混沌無序進化為精準預判。它能將用戶視頻、音頻、文字等多模態輸入，匯聚成萬億多模態的參數，并借助更強大的世界知識、抖音電商知識、用戶內容偏好的推理與理解，精準推薦電商內容之外，還能預判需求，從而激發更多需求。

千尋的能力核心，源于三個層面的技術突破：

第一個突破是用戶序列的全生命周期拓展。過去，推薦系統只能處理用戶一些短期、大類的行為數據；而現在，千尋能將用戶序列從百級、千級拓展至萬級，將關注周期拉的更長之外，深度挖掘用戶的各種行為偏好，以及不同偏好之間的潛在聯系。

第二個突破是模型尺寸與架構的升級。千尋的模型規模已經從過去的千億參數，升級至萬億多模態內容理解參數 + 千億獨立序列推理參數的協同架構。

這是什么概念？千億參數的模型能理解基本的語言和圖像，而萬億參數的模型則在此基礎上，還具備深度的邏輯推理能力。無論是短視頻的畫面、音頻、字幕，還是商品的詳情頁、評價文案，AI 都能精準拆解核心信息。

而與萬億多模態內容理解參數一同工作的千億獨立序列推理參數，則負責讀懂用戶。它能分析用戶的行為序列背后的真實意圖：比如一個用戶連續刷了三條油痘肌護膚的視頻，AI 不會簡單地推薦潔面奶類產品，而是還會推薦諸如水楊酸產品、保濕乳液類產品，幫助用戶完成綜合的控油祛痘。

第三個突破是世界知識儲備與深度理解能力。這是千尋最核心的競爭力，也是它能預判需求的關鍵。

千尋的大模型能夠結合電商知識圖譜及用戶偏好進行智能推理，從商品的專業參數、行業趨勢，到用戶的消費習慣、生活場景，無所不包。比如用戶搜索適合海邊度假的裙子，AI 不僅會推薦沙灘裙，還會根據「海邊度假」的場景，優先推薦防曬面料、易洗快干、拍照上鏡的款式。

總的來說，千尋的出現，讓抖音電商的推薦系統實現了質的飛躍。既解決了用戶側的體驗問題——讓用戶刷到的內容都是自己感興趣、甚至沒想到自己需要的商品；也提升了平臺側的分發效率——讓流量在 AI 的驅動下精準流轉。

但這只是解決了流量怎么分的問題，對于商家來說，更關心的是投多少、投到哪、以及怎么投。而千策和千意，就是為解決這個問題而生。

03

增效：千策讓營銷再次進化

現如今，電商行業純拼流量的階段已經成為過去式，全局經營成為新的關鍵詞，但做好這一套并不容易。

對中小企業來說，企業自身既不能產生足夠的素材，也請不起專業投手，駕馭流量的能力遠遠落后行業平均水平。

大商家雖然有足夠的資金和人力，但也面臨著投入產出比越來越低的問題。隨著競爭加劇，用戶的數據維度增加到萬級單位，只是依靠投手的經驗就能完成精準投流，已經不再現實。

千策的出現，正是為了打破這種困境。它能夠通過自動化能力，讓營銷策略制定從專業操作變成一鍵搞定，從而讓營銷門檻大幅降低，商家能專注于做好產品本身。

千策的核心邏輯是策略托管，簡單來說，商家不用再區分營銷與廣告、達人與廣告、傭金與廣告，也不用設置復雜的定向、出價、預算分配，只需要輸入三個信息：一筆總預算、一個綜合優化的 ROI 目標、想要推廣的商品，系統就能自動生成一個超級計劃，覆蓋用戶與商家交互的全觸點、售前售中售后的全場景。

這背后，是千策強大的策略能力，而支撐這種能力的，正是強化學習+ MPC（Model Predictive Control, 模型預測控制 技術) 組成的動態出價「大腦」，以及 MCP(Model Context Protocol，一種模型上下文協議）技術組成的靈活工具「四肢」。

強化學習讓千策能從數據中學習最優策略。它會分析全網同類商品的數據，學習哪些定向組合、出價策略、渠道搭配能帶來最高的 ROI；同時，在投放過程中，它會不斷嘗試新的策略，根據反饋調整優化，就像一個不斷試錯的營銷專家。

搭配強化學習策略的，則是抖音電商的 MPC 算法能力。它能夠基于動態創意，用算法算出所有組合方式各自的可能結果，然后參考用戶的設定目標，不斷選出最合適的出價策略，完成算結果→挑最優→定輸入的實時動態循環調優，最終達成最優出價策略。

而基于 MPC+強化學習構建起的強大策略，MCP 作為大模型的強大四肢，能讓 AI 可以直接操作不同工具，完成動態出價的最后一步執行。

可以說，千策的出現，徹底改變了營銷的游戲規則，讓它變成了人人都能參與的游戲，無論大小商家，都能通過千策實現高效增長。

04

提速：千意成為 AI 動態服務的新范式

對商家來說，電商運營的高成本不僅體現在流量側，也體現在創意側。

內容創作是電商營銷的核心，但也是最讓商家頭疼的環節。傳統的人工創作，不僅成本高，而且效率低、追熱點難。一個專業的短視頻團隊，拍攝一條高質量的種草視頻需要 1-2 天，成本動輒幾百上千；而中小商家自己拍攝，不僅畫面粗糙，還抓不住核心賣點，很難吸引用戶。

為了解決這一難題，千川推出的千意，借助由大模型+X 系統組成的智能服務 agent 系統，不僅能幫商家快速生成營銷素材，還能根據反饋實時調整，讓內容創作不再依賴專業團隊。其創作能力更是覆蓋了從創意生成、素材制作，到客服問答、智能診斷的完整全場景。

在素材制作層面，千意借助多模態大模型能力，能直接將用戶輸入的基礎素材圖、模特圖轉化為高質量的商品圖以及短視頻。比如，千意會自動匹配職場女性通勤之類的視頻模板，搭配合適的背景音樂和字幕，生成一條種草短視頻。并且熟練掌握開場白、賣點講解、優惠說明等專業直播電商 know how。

除了內容創作，千意還解決了商家的服務難題。比如智投星功能，由多個子 agent 組成，發現問題后及時診斷。比如商家的投流 ROI 突然下降，智投星會自動分析原因：是素材質量下降，還是競品降價，或是流量渠道變化，然后給出具體的解決方案。

而千意的這些能力背后，則是抖音電商的兩大優勢：一是多模態大模型的技術積累，能保證素材的質量和風格一致性；二是海量的內容數據沉淀形成的知識庫，能讓千意精準把握抖音的內容趨勢和用戶偏好。

05

尾聲

可以說，千策和千意以及千尋的結合，讓電商營銷的門檻大幅降低。中小商家不用再擔心不會做營銷計劃、不會創作，只需要專注于做好產品；大商家則能節省大量的人力和時間成本，把精力放在產品創新和品牌建設上。

這正是抖音電商想要實現的目標：讓生意回歸本質，讓好產品自然脫穎而出。

而回望電商行業的發展歷程，我們能清晰地看到：技術始終是驅動一輪輪營銷變革的底層動力，而營銷也為 AI 技術朝著現實可落地的方向進化指明了方向，甚至可以說，正是來自平臺側、商家側、用戶側的磅礴且急切的需求，推動了 AI 服務的進步和落地。

營銷 1.0 時代，靠的是渠道紅利，誰能率先低成本占據線上好的營銷渠道，誰就能成功；

營銷 2.0 時代，靠的是精準流量紅利，誰能拿到更精準的用戶畫像，誰就能成功；

營銷 3.0 時代，靠的則是 AI 紅利，誰能用好 AI 工具，做好全局增長，誰就能成功。

毫無疑問，千川?乘方正是營銷 3.0 時代最典型的代表，它用 AI 重新定義了電商營銷，實現了平臺、商家、用戶的三方共贏：平臺實現了流量效率的提升，商家降低了營銷成本、提高了盈利空間，用戶獲得了更精準、更優質的內容體驗。

這或許正是電商行業的下一個十年該有的樣子：營銷交給平臺交給 AI，商家回歸生產與品質，增長也就變得毫不費力。

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