「用 AI 改造行业」这句话，电商行业已经喊了很多年。

但实际行动，却一直比较散点，停留在诸如「猜你喜欢」「以图搜图」这样单点的能力建设，不够深入，也难以实现真正的系统级 AI 升级改造。

核心瓶颈有二：一是早年 AI 技术尚未成熟，缺乏支撑全链路协同的底层能力；二是系统级改造需穿透产品核心逻辑，而新玩法、新能力的叠加必然推高使用门槛。对普通商家而言，应对复杂系统往往需要投入高额人力物力，这让技术升级的规模化落地难以为继。

直到 2025 年，抖音电商率先用 AI 破局，解开了技术深度升级与商家门槛降低的两难问题。

而背后的秘密武器，正是不久前千川大会上重磅发布的「千川・乘方」：借助 AI 加持，以及平台的精准用户洞察，千川・乘方不仅能最大限度的简化商家的操作，提升用户的内容体验，更做到了预判用户需求、激发用户需求、千人千策，以实现商家、用户、平台三方共赢。

那么千川·乘方到底是怎样一个产品？它是将如何撑起抖音电商高增长、用户体验、商家体验的之间的不可能三角的？

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千川·乘方与 AI 时代的电商

为什么 AI 改造电商营销会发生在今年？

背后的逻辑很简单：AI 的爆发需要两个前提 ：足够多的数据燃料，以及足够成熟的技术引擎。而这两个条件，抖音电商当下正好备齐。

先看数据燃料。千川大会期间公布的平台内部一组核心数据足以说明问题：在抖音，每天电商短视频播放量达 116 亿，晒体验的 UGC 视频播放量 486 亿次，电商直播间观看量 44 亿，这些真实内容成为新的种草引擎，产生新的一轮循环；每天在抖音电商看完短视频后，激发搜索的次数是 1.1 亿次，74% 的用户使用优惠券购买，证明价格敏感与内容兴趣可以实现有效结合。

更关键的是，抖音电商掌握的是行为 + 交易 + 内容的三维数据。这种独特的数据优势，让抖音的 AI 能真正理解 用户是谁、喜欢什么、愿意为什么买单，以及买单背后的转化链路到底如何，而不是停留在表面的信息匹配。

再看技术引擎。过去五年，虽然基于深度学习的推荐模型一直是电商搜推的核心，但是包括多模态 AI 在内的更多技术则一直停留在辅助工具层面，核心原因主要在于技术的不够成熟。而现在，三个关键技术的突破，让 AI 逐渐从配角变成了主角。

第一个突破是 agent 能力与强化学习的结合。过去，平台的营销工具都是写死的 workflow，比如投流工具只能按照商家设置的预算、定向、出价机械执行。商家想要优化效果，只能靠投流手熬夜盯盘、手动修改参数。而现在，基于强化学习的 agent 系统，能让 AI 像人类投手一样思考决策：实时监控不同渠道的 ROI、用户点击转化率、复购率等数据，根据预设的目标自动调整预算分配，甚至在流量高峰期提高出价、低谷期降低消耗，实现每一分钱都花在刀刃上。

第二个突破是MCP 为代表的模型工具控制技术的成熟。过去，大模型想要操作外部工具，只能通过 API 接口进行表面调用，无法深入工具内部的核心逻辑。而 MCP 技术相当于给大模型搭建了一个操作中枢与四肢，让它能操作抖音电商的多种营销工具，基于算法决策进行针对性操作，几乎不需要人工干预。

第三个突破是多模态大模型的落地。过去，AI 生成文字还行，但生成图片、视频时总会出现画面模糊、风格不一致、与商品细节不符等问题，无法满足电商营销的商业化要求。比如生成的服装视频里，模特的动作与衣服的质感不匹配，或者生成的食品图片颜色失真，反而会影响转化。而现在，抖音自研多模态大模型、nano banana、sora 2 在内，一众业内多模态大模型的出现，已经解决了这些问题：不仅支持生成高分辨率的视频图像，精准还原商品的细节特征；同时支持内容修改、相同风格素材批量生成等能力，过去需要一个团队半天才能完成的拍摄，AI 就能在几分钟内生成多条符合抖音风格的营销素材。

数据燃料足够充沛，技术引擎足够成熟，电商行业的智能新范式自然水到渠成。千川・乘方的诞生，正是这两大优势的集中体现。

而要理解千川・乘方，我们可以从它的三个技术组成来看：

千寻：主打用户需求的精准预判，打通了内容、商品、用户的壁垒，实现三位一体 的个性化推荐，让 AI 不仅能理解用户的现有需求，还能预判潜在需求，激发消费欲望。

千策：主打营销策略的制定，能够替代复杂且不够高效的人工计划，帮助客户增效、构建超级计划。客户只需要设定一个总预算和预期目标，系统就能自动进行最优分配。

千意：实现了全场景的动态生成，从创意生成、客服问答、智能诊断推荐，AI 都能根据实时数据自动创作、调整、优化；

三大能力分别对应着精准预判需求、经营全局优化、动态内容生成与服务，共同构成了抖音电商 AI 营销的完整闭环。

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熵减：千寻如何从让推荐

从混沌到精准预判

自然界有一个铁律：没有外力干预的系统，总会逐渐走向混乱，这就是熵增定律。

毋庸置疑，抖音是当下国内最大的短视频平台，积累了大量对电商转化可以起到指导意义的用户行为序列。但近些年来，随着部分用户的行为序列已经突破上万，企业仅仅依靠投流师的个人经验就想要做好精准推荐，几乎不再可能。

那么有什么办法，能够让每一条流量都能低门槛的精准推到需要的人面前？

想要打破熵增，就必须引入新的外力——大模型。而千寻，就是千川为推荐系统注入的 熵减外力。它的核心逻辑，是借助大模型推理能力，让推荐从混沌无序进化为精准预判。它能将用户视频、音频、文字等多模态输入，汇聚成万亿多模态的参数，并借助更强大的世界知识、抖音电商知识、用户内容偏好的推理与理解，精准推荐电商内容之外，还能预判需求，从而激发更多需求。

千寻的能力核心，源于三个层面的技术突破：

第一个突破是用户序列的全生命周期拓展。过去，推荐系统只能处理用户一些短期、大类的行为数据；而现在，千寻能将用户序列从百级、千级拓展至万级，将关注周期拉的更长之外，深度挖掘用户的各种行为偏好，以及不同偏好之间的潜在联系。

第二个突破是模型尺寸与架构的升级。千寻的模型规模已经从过去的千亿参数，升级至万亿多模态内容理解参数 + 千亿独立序列推理参数的协同架构。

这是什么概念？千亿参数的模型能理解基本的语言和图像，而万亿参数的模型则在此基础上，还具备深度的逻辑推理能力。无论是短视频的画面、音频、字幕，还是商品的详情页、评价文案，AI 都能精准拆解核心信息。

而与万亿多模态内容理解参数一同工作的千亿独立序列推理参数，则负责读懂用户。它能分析用户的行为序列背后的真实意图：比如一个用户连续刷了三条油痘肌护肤的视频，AI 不会简单地推荐洁面奶类产品，而是还会推荐诸如水杨酸产品、保湿乳液类产品，帮助用户完成综合的控油祛痘。

第三个突破是世界知识储备与深度理解能力。这是千寻最核心的竞争力，也是它能预判需求的关键。

千寻的大模型能够结合电商知识图谱及用户偏好进行智能推理，从商品的专业参数、行业趋势，到用户的消费习惯、生活场景，无所不包。比如用户搜索适合海边度假的裙子，AI 不仅会推荐沙滩裙，还会根据「海边度假」的场景，优先推荐防晒面料、易洗快干、拍照上镜的款式。

总的来说，千寻的出现，让抖音电商的推荐系统实现了质的飞跃。既解决了用户侧的体验问题——让用户刷到的内容都是自己感兴趣、甚至没想到自己需要的商品；也提升了平台侧的分发效率——让流量在 AI 的驱动下精准流转。

但这只是解决了流量怎么分的问题，对于商家来说，更关心的是投多少、投到哪、以及怎么投。而千策和千意，就是为解决这个问题而生。

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增效：千策让营销再次进化

现如今，电商行业纯拼流量的阶段已经成为过去式，全局经营成为新的关键词，但做好这一套并不容易。

对中小企业来说，企业自身既不能产生足够的素材，也请不起专业投手，驾驭流量的能力远远落后行业平均水平。

大商家虽然有足够的资金和人力，但也面临着投入产出比越来越低的问题。随着竞争加剧，用户的数据维度增加到万级单位，只是依靠投手的经验就能完成精准投流，已经不再现实。

千策的出现，正是为了打破这种困境。它能够通过自动化能力，让营销策略制定从专业操作变成一键搞定，从而让营销门槛大幅降低，商家能专注于做好产品本身。

千策的核心逻辑是策略托管，简单来说，商家不用再区分营销与广告、达人与广告、佣金与广告，也不用设置复杂的定向、出价、预算分配，只需要输入三个信息：一笔总预算、一个综合优化的 ROI 目标、想要推广的商品，系统就能自动生成一个超级计划，覆盖用户与商家交互的全触点、售前售中售后的全场景。

这背后，是千策强大的策略能力，而支撑这种能力的，正是强化学习+ MPC（Model Predictive Control, 模型预测控制 技术) 组成的动态出价「大脑」，以及 MCP(Model Context Protocol，一种模型上下文协议）技术组成的灵活工具「四肢」。

强化学习让千策能从数据中学习最优策略。它会分析全网同类商品的数据，学习哪些定向组合、出价策略、渠道搭配能带来最高的 ROI；同时，在投放过程中，它会不断尝试新的策略，根据反馈调整优化，就像一个不断试错的营销专家。

搭配强化学习策略的，则是抖音电商的 MPC 算法能力。它能够基于动态创意，用算法算出所有组合方式各自的可能结果，然后参考用户的设定目标，不断选出最合适的出价策略，完成算结果→挑最优→定输入的实时动态循环调优，最终达成最优出价策略。

而基于 MPC+强化学习构建起的强大策略，MCP 作为大模型的强大四肢，能让 AI 可以直接操作不同工具，完成动态出价的最后一步执行。

可以说，千策的出现，彻底改变了营销的游戏规则，让它变成了人人都能参与的游戏，无论大小商家，都能通过千策实现高效增长。

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提速：千意成为 AI 动态服务的新范式

对商家来说，电商运营的高成本不仅体现在流量侧，也体现在创意侧。

内容创作是电商营销的核心，但也是最让商家头疼的环节。传统的人工创作，不仅成本高，而且效率低、追热点难。一个专业的短视频团队，拍摄一条高质量的种草视频需要 1-2 天，成本动辄几百上千；而中小商家自己拍摄，不仅画面粗糙，还抓不住核心卖点，很难吸引用户。

为了解决这一难题，千川推出的千意，借助由大模型+X 系统组成的智能服务 agent 系统，不仅能帮商家快速生成营销素材，还能根据反馈实时调整，让内容创作不再依赖专业团队。其创作能力更是覆盖了从创意生成、素材制作，到客服问答、智能诊断的完整全场景。

在素材制作层面，千意借助多模态大模型能力，能直接将用户输入的基础素材图、模特图转化为高质量的商品图以及短视频。比如，千意会自动匹配职场女性通勤之类的视频模板，搭配合适的背景音乐和字幕，生成一条种草短视频。并且熟练掌握开场白、卖点讲解、优惠说明等专业直播电商 know how。

除了内容创作，千意还解决了商家的服务难题。比如智投星功能，由多个子 agent 组成，发现问题后及时诊断。比如商家的投流 ROI 突然下降，智投星会自动分析原因：是素材质量下降，还是竞品降价，或是流量渠道变化，然后给出具体的解决方案。

而千意的这些能力背后，则是抖音电商的两大优势：一是多模态大模型的技术积累，能保证素材的质量和风格一致性；二是海量的内容数据沉淀形成的知识库，能让千意精准把握抖音的内容趋势和用户偏好。

05

尾声

可以说，千策和千意以及千寻的结合，让电商营销的门槛大幅降低。中小商家不用再担心不会做营销计划、不会创作，只需要专注于做好产品；大商家则能节省大量的人力和时间成本，把精力放在产品创新和品牌建设上。

这正是抖音电商想要实现的目标：让生意回归本质，让好产品自然脱颖而出。

而回望电商行业的发展历程，我们能清晰地看到：技术始终是驱动一轮轮营销变革的底层动力，而营销也为 AI 技术朝着现实可落地的方向进化指明了方向，甚至可以说，正是来自平台侧、商家侧、用户侧的磅礴且急切的需求，推动了 AI 服务的进步和落地。

营销 1.0 时代，靠的是渠道红利，谁能率先低成本占据线上好的营销渠道，谁就能成功；

营销 2.0 时代，靠的是精准流量红利，谁能拿到更精准的用户画像，谁就能成功；

营销 3.0 时代，靠的则是 AI 红利，谁能用好 AI 工具，做好全局增长，谁就能成功。

毫无疑问，千川・乘方正是营销 3.0 时代最典型的代表，它用 AI 重新定义了电商营销，实现了平台、商家、用户的三方共赢：平台实现了流量效率的提升，商家降低了营销成本、提高了盈利空间，用户获得了更精准、更优质的内容体验。

这或许正是电商行业的下一个十年该有的样子：营销交给平台交给 AI，商家回归生产与品质，增长也就变得毫不费力。

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