今年天猫双 11，AI 成为这个一年一度品牌生意场的主题之一。
AI 最开始入场的时候，我们一直聚焦于效率层面的提升—— AI 能不能帮商家做得更快、更多、更省。AIGC 批量出素材，算法自动调出价，系统智能选人群，似乎所有人都觉得，AI 是终极效率工具。
但随着技术升级深入到商家日常经营的每个环节，我们发现 AI 改变的除了效率，它还把经营拉回到了那个长久被忽视的根本问题——对人的理解。
从流量时代到内容时代，我们习惯于通过标签去理解人——用行为数据来分析、洞察、预测用户的偏好，通过经验、直觉和反复测试来选择投放。
但 AI 正在改变这一切。消费者的搜索意图变得越来越模糊和碎片化——不再是 " 保湿面霜 30 岁干皮 " 这样的明确关键词，而是 " 换季脸总起皮怎么办 "" 送妈妈什么礼物有心意 " 这类带有场景和情绪的表达，促使行业从 " 分析用户是谁 " 转向 " 理解用户为什么 "。
阿里巴巴集团高级副总裁、天猫事业部总裁、阿里妈妈总裁、淘宝直播及内容事业部负责人刘博（家洛）曾表示："AI 更理解消费者，也更理解商家，能给我们带来与众不同的价值。" 淘天将充分发挥 AI 能力，与品牌坚定前行，共同迎接新的双 11、新的消费时代。
阿里妈妈今年 8 月推出的万相点睛，也进一步引领了这一经营趋势，它尝试从 " 场景 × 需求 " 出发，帮助商家理解消费者在具体生活时刻的真实动机。这一产品思路的背后，是对电商经营底层逻辑的重新定义，重塑着品牌与人的关系、品牌打动人的方式、人与 AI 的关系、以及对人本身的理解。
围绕这些命题，今年双 11 期间，阿里妈妈联合《硅星人》推出《超级产品 100 问》视频播客第二季，邀请四位业务负责人展开对谈（按发布顺序）：
阿里妈妈市场部及商业化运营中心品牌业务总经理虎豹
阿里妈妈商业化运营中心内容业务负责人乐稀
阿里妈妈商业化运营中心效果业务总经理莫篱
阿里妈妈商业化产品中心万相点睛产品负责人挽筝
AI 电商深水区，为什么品牌信任越来越值钱？
从质量到个性化匹配，AI 内容的下一个价值高地是什么？
AI 给出推荐前，到底会经历什么样的 " 脑回路 "？
为什么 AI 越火，我们越追求 " 人味 "？
当 AI 已深入商家经营腹地，这些问题共同指向了下一阶段的新课题：如何继续调整经营思路，把 AI 发现的需求，转化为消费者的信任和实际的生意增长。
品牌和人的关系：构建品牌信任的路径变了
过去品牌通过广告、内容和商品页面介绍自己。现在，越来越多消费者开始先向 AI 询问购买建议：哪些品牌值得考虑，为什么适合自己？
麦肯锡今年发布的一项覆盖 11 个市场的调查显示，53% 的受访消费者在过去三个月中，使用 AI 完成过至少一项购物相关任务。谷歌的美国 AI Mode 使用报告则指出，追问量平均每月增长超过 40%。消费者对品牌的认识，在一轮轮问答中形成。 一句 " 推荐一款面霜 " 之后，还可能追问是否适合换季使用、与其他产品有什么区别、价格差异体现在哪里。这些具体问题，考验着品牌能否持续提供准确、一致、有说服力的信息。
对此，虎豹在对谈中提到，消费者每一次和 AI 交互，都在重新建立对品牌的信任。沿着这个变化，品牌经营的方法也需要从策略到组织，再到执行细节一起调整。
策略上，品牌需要把消费者的具体问题纳入营销规划。过去熟悉的投营销、做种草、搞促销，仍然是经营的一部分，但这些动作需要围绕共同的品牌价值展开，并根据不同场景提供针对性的解答和服务。
组织上，这要求电商投手、社媒运营等操盘手，对商品卖点和品牌价值形成共同理解。如果各个团队只完成自己环节的任务，内容强调一种价值，投放突出另一种卖点，消费者接收到的信息就可能彼此脱节。触点越多，品牌专业度和品牌一致性就越重要。
而难点在于，这套方法需要处理的信息更多了：趋势不断变化，消费者的问题更加细分，品牌还要将洞察及时转化为人群策略和沟通内容。仅靠人工逐一收集、分析和执行，很难同时兼顾速度与规模。
阿里妈妈对品牌新力 WIN 的升级，正是在解决这个问题。
今年，品牌新力 WIN 围绕 " 抓住趋势增长赛道、AI 精准人群、搜索 query 策略 " 三大核心能力升级，由 AI 承担前置的信息收集和分析，结合行业专家筛选，将消费需求转化为商家可以评估和投入的经营方向。
据阿里妈妈披露，今年双 11，品牌新力 WIN 已经生成 900 条赛道；依托万相点睛升级的新力人群，点击率（CTR）比品牌自圈人群高约 16%。
通过引入 AI 搜索和 AI 导购合作，品牌还能更及时地了解消费者正在问什么，针对具体需求提供品牌及商品的专业信息，在购买发生之前传递价值、建立信任。
此外，洞察还需要落实到触达。品牌特秀可以让不同目标人群在不同核心资源位上，看到与需求匹配的品牌创意和卖点沟通；人群击穿则在今年双 11 提供 " 精准拉新 " 和 " 效率最大化 " 两种定向模式，让商家根据经营目标选择侧重。
从品牌新力 WIN 发现趋势，到万相点睛理解意图，再到品牌特秀、人群击穿承接触达，AI 正在把洞察、策略与沟通连接起来，让品牌围绕消费者的需求，在不同触点上持续沟通。且 WIN 里面的 N 指标，是品牌搜索竞争力，是目前业界唯一能把用户意图和传统关键词的可衡量指标，所有的品牌内容投放，都会影响消费者的行为，进而影响对品牌的进一步购买。
这也是虎豹所说的 "AI 越发展，意图营销越深入，品牌广告就越重要 " 的具体含义：当购买决策发生在连续的提问、比较和确认之中，如何用更新的可衡量品牌力指标（品牌新力 WIN），拥抱消费趋势，精准定向触达购通（万相点睛），是 AI 品牌经营中的基本功。
打动人的方式：从 " 广而告之 " 到 " 千群千面 x 千面千因 "
品牌和人建立信任的路径变了，品牌打动人的方式也随之改变。
品牌要回应消费者的问题，最终仍要落实到一条视频、一张商品图、一段直播讲解里。但内容制作的效率不断提高，内容更多，并不意味着消费者会投入更多注意力。真正打动一个人的，不是内容的精美程度，而是 " 你是否真正理解了我的需求 "。
内容的质量、一致性和成本仍然重要，但在这些基础上，它的价值正在向个性化匹配延伸。
以一盏露营灯为例。购买它的人，可能想营造阳台氛围，可能准备带孩子去户外，也可能只是需要停电时的应急照明。同样一次购买行为，背后对应着完全不同的动机。
如果给这些人看同一条内容，即使画面精美，也未必能够回答他们最关心的问题。
因此，个性化需要进一步追问 " 为什么 "。
乐稀用 " 千群千面 × 千面千因 " 来概括这种理念：给不同的人看不同的内容，还要基于不同人背后的不同原因来设计这些内容。
这也解释了，为什么内容生成和内容投放需要更紧密地结合。AI 生产得越快，越需要明确生产方向；投放积累的反馈，则可以帮助商家判断，哪些表达真正回应了消费者的需求。
阿里妈妈也在积极回应这种内容变化趋势。今年双 11，阿里妈妈超级短视频和超级直播都接入了万相点睛。
在超级短视频中，AI 可以通过理解视频内容，推断适合触达的人群。例如 " 帧效加速 " 功能，通过按帧识别内容特征，辅助优化场景、人群、出价和控速等环节。据乐稀介绍，从数据来看，这一功能能让投放计划提效 10%-15%。
而在超级直播中，系统则会结合直播间的商品、内容和人群行为信号，动态理解场景与用户意图，帮助商家探索新客机会。此外，为了让商家从 AIGC 内容生产到投放的链路更顺畅，今年双 11，超级直播还新增了 AI 数字人制投一体的功能，商家可以在超级直播的后台免费快速地搭建数字人直播间，让数字人根据商品信息来自动生成话术，和观众实时互动。
从 AIGC 创意到超级短视频、超级直播，商家需要把这些能力放在同一段消费决策链路中考虑：短视频激发了什么兴趣，直播需要继续解释什么，哪些信息能够推动用户作出选择。每一个环节，都在回答 " 用什么打动这个人 "。
" 内容营销的本质，就是在正确的时间、把正确的信息传递给正确的人，推动 TA 做出商家希望的举动。" 乐稀说道。
人与 AI 的关系：从 " 执行者 " 到 " 和 AI 一起思考 "
AI 同时也在改变商家对自身角色的定位。
在 AI 电商初期，AI 营销工具的主流模式是 " 输出结论 " ——系统基于算法给出一个最优推荐，商家的任务是执行它：确认投放、设定预算、等待结果。在这个模式里，AI 是决策者，商家是执行者。但当 AI 的能力越来越强，比如能发现商家认知之外的市场、推理出人类经验触及不到的关联时，问题就来了：商家对 AI 为什么给出这个结论并不了解，也无法依靠经验做出判断。
这是莫篱在对谈中讨论的一个现实问题：以前商家的痛苦是 " 看不到 "，现在看到了认知之外的市场和人群，又会面临 " 到底押哪个 " 的选择。
万相点睛试图打破这个模式。它做的第一件事，是把 AI 的推理过程从黑箱变成白盒——投前，每个人群方案附带完整的指标观测：规模多大、拉新效果预期如何、和现有人群是否存在重叠。投后，系统实时追踪效果，拆解优质人群特征供经验复用，对效果中等的人群给出诊断分析和调整策略。商家看到的不再是一个孤立的 " 最优解 "，而是一条完整的推理链路。
第二步：交互。从发现需求，到选择货品，再到测试人群，AI 提供的建议逐步进入具体经营动作。但每个动作是否值得继续，仍然需要商家根据结果判断。商家可以基于自己对品牌的理解、对市场的直觉，对 AI 的推理提出质疑、输入判断，系统根据商家提供的信息重新推理优化。
这也是 " 人机协商 " 的意义所在。正如莫篱所说，不是 "AI 做决定，人签字 "，而是 "AI 给建议，人质疑，AI 再解释，人再判断 "。在这个过程中，商家需要看见推荐的依据，理解商品、场景与需求之间的联系，才能决定接受、调整，还是继续验证。
尤其在双 11 这样的集中经营窗口，商家既要关注 ROI，也要观察新客成本、规模和成交表现。一次测试留下的价值，还包括发现了什么有效场景，以及这个场景能否用于后续经营。
AI 扩展了商家可以选择的范围，商家则可以结合自身经验，筛选机会、验证结果、校准策略。
对人本身的理解：从 " 人群标签 " 到 " 人的场景需求 "
品牌怎样建立信任，内容怎样打动消费者，商家怎样判断一个新机会，最终都指向同一个问题：我们究竟如何理解一个人？
挽筝在对谈中提到一个很日常的例子：问朋友吃什么，对方回答 " 随便 "。这两个字可能意味着想吃清淡的、正在减肥、预算有限，也可能只是加班之后太累，不想继续做决定。
" 随便 " 之所以难懂，是因为它表达了一个人在特定场景里的状态。场景变了，意思也会变。
消费者的购买行为，同样发生在具体的生活里。年龄、性别、购买力等标签，提供了理解人群的基础信息。但一个人可能同时是通勤族、宝妈、健身爱好者和周末露营新手。不同身份对应着不同场景，同一身份也会不断产生新的需求。
因此，万相点睛尝试通过 " 场景 × 需求 "，进一步理解消费者。
这些需求的线索，可能散落在不同类目的搜索、浏览和消费行为中，难以被商家原有的人群画像完整捕捉。AI 对跨品类信号的理解与推理，则提供了一种发现这些潜在客户的方式。
这也是 " 未知人群 " 的含义：消费者的需求早已存在，只是商家尚未看见自己的商品与这些需求之间的联系。
如果持续围绕熟悉的标签寻找相似客户，商家容易反复进入同一批人群的竞争。借助 AI 探索更多场景，则有机会扩大商品能够服务的需求范围。
由此，经营者需要追问的问题也更完整了。除了 " 我有什么商品，卖给谁 "，还要进一步考虑：" 我的商品在什么样的生活场景里，在什么时候，对哪些人有价值。"
新客规模和新客 GMV，是这种变化可以观察的结果。更深一层，商家获得的是重新理解商品与消费者关系的机会。
当这种理解能够回到下一次选品、内容制作和投放决策中，一次人群发现才有可能成为持续的经营积累。
结尾
从品牌信任到内容匹配，从经营决策到人群理解，《超级产品 100 问》第二季讨论的，是 AI 进入实际经营之后浮现的全新经营挑战和策略。
消费者变了——从被标签定义的群体，变成有具体场景和动机的个体；
品牌与人的关系变了——从单向输出，转向 AI 时代的连续对话；
打动人的方式变了——从广而告之，转向理解具体的人的原因，对他们说具体的话；
商家自身也变了——从使用工具的执行者，转向与 AI 协同思考的决策者。
四个变化，四个层面，指向同一个结论：AI 时代，生意的增量来自 " 更深地理解人 "。双 11 为这套方法提供了集中检验的机会。从前期蓄水、投放中的调整，到大促后的复盘，商家除了记录卖出了多少，也值得留下另外一份答案：认识了哪些新客户，发现了哪些新场景，验证了哪些新的购买理由。
这些答案，会成为下一轮经营的起点。
