分享一个最近发现的一个大产品小细节，淘宝在搜索框里悄悄加了个AI万能搜的Tab。

深度体验一周之后，我发现这背后其实藏着电商搜索的一个重要转变。

什么是搜索的本质需求？
当我们在网购面对过多选择时，大脑会不自觉进入一种决策疲劳的状态，也就是认知负荷，所以会感觉每次购物挑东西的时候总是很累。

传统的电商搜索就是在不断增加这种认知负荷，给你看成百上千个商品，让你自己去判断、筛选、对比。

但其实当你搜索"防晒伞"的时候，你真正想要的不是看到5000把伞，而是想知道“哪把伞真的能防晒，适合我的需求，性价比还不错”。

AI万能搜做的事情，就是把这个决策过程前置了。

首先，理解你的真实需求。
比如你问"大学新生开学需要准备什么"，它会识别出这是一个场景化的购物需求，而不是单一商品搜索。

第二步，整合多维度信息。
这里面可能包括商品数据、用户评价、使用场景、专业知识等等。比如你问了一个问题，它就会去抓取和分析淘宝内外的真实评论，提炼出核心优劣势。

第三步，结构化输出答案。
不是简单罗列商品，而是给出完整的解决方案，包括选购要点、避坑指南、搭配建议等等。

AI万能搜还有个"深度思考"模式，这个其实很有意思。

产品管理学里有个概念叫"用户旅程地图"（User Journey Map），传统电商的用户旅程通常是线性的：产生需求→搜索商品→浏览对比→下单购买。

但真实的购物决策过程远比这个复杂。

比如前几天我想买个露营装备，如果按传统方式，我需要分别搜索帐篷、睡袋、防潮垫、营地灯等等，每个品类都要花时间研究参数、看评价、比价格，整个过程可能要花掉我两三个小时。

但在AI万能搜里，我直接问"露营需要买什么"，它给出的答案是这样的：

首先，它把露营装备分成了核心装备和提升体验的实用装备两类。
必需品包括帐篷、睡袋、防潮垫这些，每个都解释了选购要点。比如帐篷要看防水系数，睡袋要根据季节选择温标，防潮垫要考虑R值。

然后，它还根据不同预算给出了三个配置方案，每个方案都有具体的商品推荐和搭配理由。

最后，还贴心地提醒了一些新手容易忽略的细节，比如要准备垃圾袋、要提前查看营地规定等等。

AI万能搜还有个"购物偏好"功能，这背后其实涉及到机器学习里的协同过滤算法。
简单来说，系统会通过你的历史购物行为、浏览记录、收藏习惯等数据，建立你的用户画像。

比如你经常买无印良品风格的东西，那么在推荐穿搭的时候，它会更倾向于简约风格的单品。

但这里有个很巧妙的平衡。
AI万能搜会根据你的偏好来组织信息，但不会完全过滤掉其他选择。
比如你问"500元左右送闺蜜生日礼物"，即使系统知道你平时喜欢买实用型商品，它还是会在推荐清单里包含一些仪式感强的礼物选项，只是会把实用型的放在更显眼的位置。

如果要给AI万能搜一个定位，我觉得它更像是从"搜索工具"向"购物助手"的转变。

你可以用自然语言提问，比如"有没有能让女朋友又惊喜又惊吓但又不会骂我的七夕礼物推荐"。

同理，它的回答方式也很人性化，不是冷冰冰地列出商品参数，而是会解释为什么推荐这个，会提醒你注意什么，甚至会根据场景给出一些小贴士。

这种转变背后，其实反映了用户需求的升级。
现在的消费者在购物决策上花费的时间越来越长，平均要浏览7-10个信息源才会下单。

现在，消费者需要的不只是商品信息，更需要决策支持。

传统电商搜索的边界基本上就是"输入关键词→返回商品列表"这个闭环。
但AI万能搜打破了这个边界，它既可以回答"看blackpink演唱会怎么穿"这种场景化问题，可以对比"戴森各个型号吹风机的区别"。

用户的购物路径不是"我要买X"这么简单，而是"我遇到了Y问题，需要Z场景的解决方案"。
而在淘宝这个空间里，向用户提供解决方案的同时还能直接提供购买路径，同时实现“种草”与“拔草”，从决策到下单的链路被极致简化。

不过站在产品迭代的角度，我觉得AI万能搜还有很大的想象空间。

第一个方向是更进一步的个性化的深度定制。
想象一下，如果系统不仅知道你的购物偏好、性别年龄、身材尺码，还了解你的肤质特征、生活习惯，那么它的推荐会精准到什么程度？

第二个方向是社交化。
如果能接入社交关系链，知道你朋友圈的购物偏好和评价，那么送礼这个场景的推荐应该会变得更加精准。

第三个方向是预测性推荐。
比如基于你的生活轨迹和消费习惯，提前预测你可能需要什么。

这些方向，其实都指向一个终极目标：让购物决策变得更简单、更精准、更愉悦。
体验了一周之后，我最大的感受是，它改变的不只是搜索方式，而是整个购物决策的逻辑。

下次你打开淘宝的时候也可以试试，用自然语言问它一个购物问题，看看它能给你什么样的答案。

by @西里森森 #大产品小细节