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不會吧,大模型的盡頭居然也是“帶貨”?

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今年的“雙十一”,在褪去了消費狂歡的底色之后,巨頭們再次講起了AI的故事,而很多用戶發現不止電商平臺,大模型也紛紛開始“上鏈接”。

比如豆包,在和豆包對話時,其回復中嵌入了抖音商城的商品鏈接,尤其是涉及消費類話題時,出現頻次不低。不止豆包,騰訊元寶、文小言、Kimi等依托AI大模型誕生的C端應用,在問及選購問題時,從回復的內容中也能看到商品鏈接,有的跳轉到第三方電商平臺,有的跳轉到自家電商,點擊即可購買。

回顧互聯網二十多年的發展,從搜索到社交再到內容,商業化探索的盡頭幾乎都指向了賣貨。尤其是在內容領域,直播模式興起、火速流行,當平臺還在沉迷于打賞獲得的收入時,直播帶貨悄然打開了新路子;到了短視頻時代,帶貨更是開辟了興趣電商的新市場,迅速幫平臺解決了流量變現的難題。

如今,我國大模型也終將走上靠賣貨賺錢的道路嗎?

付費率不行,只能帶貨?

在賺錢能力上,目前中外大模型拉開了一定的差距。

去年底,OpenAI年化收入(ARR)是55億美元,今年6月突破100億美元,8月《紐約時報》披露,其收入已經達到120–130億美元年化收入,年底將達到200億美元,增幅接近300%。Anthropic的增長更加夸張,去年ARR僅10億美元,今年上半年達到40億美元 ,年底預計將突破90億美元,同比暴增800%。

也就是說,到今年年底,OpenAI+Anthropic的合計ARR將達到290億美元。而在國內,無論是底層大模型的商業化還是AI應用的營收情況,都尚未看到直接的、顯著的收獲。

底層大模型方面,從百度到阿里,再到騰訊,我們知道這些大廠并不是把大模型業務單獨拎出來做,而是通過將AI大模型嵌入到現有的產品、服務和云平臺中,去推動原有業務的營收增長。盡管外界看到了大廠們的業務增長,可從這種增長很難判斷出大模型的直接貢獻。

在AI應用上,根據QuestMobile數據,截至今年3月,國內AI原生App的月活用戶數已達2.7億,甚至超過ChatGPT的1.8億,可真正實現規模化變現的產品,更是寥寥無幾。

差距來源于哪?很大一部分是付費模式。

會員訂閱,即個人用戶花錢買會員,解鎖更多大模型功能。ChatGPT的收入就是主要來自訂閱服務,其付費版ChatGPT+個人版訂閱服務價格為每月19.99美元,能提供更快響應時間、高峰時段優先訪問權限及新功能的優先體驗。英國《金融時報》曾披露,OpenAI的“年化經常性收入”為130億美元,其中約70%來自ChatGPT用戶的訂閱費。

同樣的模式,在我國卻走不通。以Kimi為例,早在去年,Kimi推出了“給Kimi加油”的付費選項,金額從5.2元到399元不等,而這種類似于“打賞”的玩法,沒有給其帶來明顯的收入。今年9月,Kimi正式發布全新Multi-Agent產品——“OK Computer”,并同步啟動了會員制收費模式。

公司為Kimi定下了約1億美元的收入目標,可僅靠國內市場,想實現這個目標無疑很難。參考可靈AI,盡管其通過付費模式突破了1億美元的收入,可70%以上的營收是來自海外市場。這再次印證了一個事實,國內用戶為AI付費的意愿仍處于較低的水平。

這也是為什么無論大小廠都開始向“帶貨”方向探索的原因。我國互聯網時代的發展進程中,靠免費獲取海量用戶已經成為一種依賴性的路徑,用戶的免費意識自然也相對較深。在“百模大戰”中,這種情況依舊沒有改變,國內廠商還是將基礎服務免費作為獲取用戶的主要戰略。當用戶規模到了較大的體量,就要開始找尋其他變現的途徑。

引導用戶消費,AI可能永遠比不過真人

在使用豆包、Kimi、通義千問等大模型詢問消費類問題時,從目前的回答內容來看,顯然不能讓用戶滿意。比如,豆包給出的參考價通常是原價,用戶需要點進具體鏈接才能看到折扣后的價格;Kimi可以在推薦產品之后給出在淘寶和京東平臺的購買鏈接,但連接的并不是官方旗艦店。

更重要的是它們所推薦的產品,不像是根據用戶需求“揣測”出來的,更像是參考了一大堆軟文和營銷推廣隨意“拼湊”的。比如推薦幾款男士洗面奶,其參考的資料包括各種沒有專業度的“男士洗面奶排行前十名”“男士洗面奶十大排行榜”等榜單。

除此之外,豆包還會引用大量來自抖音的短視頻內容,而短視頻內容更加良莠不齊。

不過,大多數用戶最擔心的不是這個,而是當AI從客觀的信息提供者轉變為帶有商業目的的推薦者,其給出的答復就容易為利益左右。雖然大模型廠商們都聲稱其商品推薦排名完全基于用戶查詢的相關性和上下文,可用戶依然擔憂,畢竟競價排名是搜索行業最大的一顆“搖錢樹”。

所以說,大模型想要“帶貨”,首先難以跨越的就是信任鴻溝,如果用戶無法相信其提供的內容,那打通“搜索-推薦-決策-支付”的鏈路也就成了無稽之談,更別提改變用戶的消費習慣。

其實,即使大模型變得更加聰明,能夠準確根據用戶的需求挑選到合適的產品,用戶與其之間的信任關系也很難建立。因為相比AI,消費者更信任真人的推薦與分享,而從直播帶貨到小紅書種草,圍繞消費決策早已形成了成熟的商業閉環。

以小紅書為例,當代年輕人購物前先搜小紅書已經成為一種消費習慣,如今她們不單單把其看作種草平臺,也將其當搜索引擎用。原因在于小紅書提供的往往是真實用戶在日常生活中積累的實用生活指南與有效解決辦法,這些基于分享產生的種草帖或避雷帖,更合乎當代年輕人的信息需求,也更容易獲得信任。

相反,AI助手再智能、再擬人,大多數用戶還是無法對其產生信任或依賴。有調查結果顯示,約六成消費者如果知道內容是AI生成,就不太可能信任這些內容。

另外,購物消費從來都不是單純的效率問題,而是融合了情緒(情感)、審美與個性化表達的體驗。對于很多用戶而言,在海量的產品中挑出喜歡的、適合自己的東西,是一種難以取代的樂趣,在直播間里跟隨被炒熱的氛圍搶購商品,也是一種沉迷的快樂。讓AI幫她們導購?多少有點多此一舉。

成為購物的入口?電商平臺可能不樂意

在大模型以帶貨為變現模式的探索上,OpenAI的行動要更早。今年4月底,ChatGPT內置了購物功能,最開始需要跳轉外部鏈接購買產品,到9月底,它推出了“即時結賬(Instant Checkout)”功能,用戶可以直接下單Etsy和Shopify兩大平臺的商品,無需跳轉。如今,沃爾瑪更是宣布和ChatGPT達成合作。

這是一個新的信號,它意味著大模型廠商有望獲取更多的用戶消費數據,讓AI在推薦上做得更加精準,從而可能成為一個新型的購物入口。

不過在我國,這種可能性非常微小,不單單是因為用戶更加信賴真實分享的消費決策習慣,而是電商巨頭們幾乎不可能把一個有望成為引導用戶購物的入口放在別人手中。一旦用戶習慣真的被改變,電商平臺自己的流量入口就會受到影響。

所以,我們看到,電商平臺并不愿意將自家商品及用戶數據開放給那些初創公司的大模型及應用,甚至不考慮通過大模型及應用獲得新的流量。而這對大模型廠商無疑是不利的,因為沒有用戶及他們的消費數據,大模型在理解用戶的消費傾向、精準推薦商品上無法有效升級,變得更“聰明”。

正如現在,從國內大多數ChatBot的對話中可以明顯發現,其回復大多是基于網絡公開搜索信息來提供的建議,不管是那些接入第三方電商平臺的,還是接入自家電商平臺的,給出的參考建議都很容易受到網絡營銷軟文、關鍵詞優化的影響。

這導致目前這些ChatBot產生的內容,可能還不如小紅書上一個專業博主給出的建議有用。

從這個角度出發,擁有電商生態的大廠在嘗試用大模型“帶貨”上天然具有優勢,比如字節跳動和阿里,這可能也會讓它們成為大模型行業在電商領域尋求商業化變現的最有力推動者。不過,字節跳動和阿里明顯走的不是一個路子,前者更像是借助電商業務急于為豆包找到變現模式,后者則是把大模型能力滲透到它龐大的電商體系中,用以解決傳統電商的痛點。

不管哪一種道路能走通,對國內大模型行業的發展無異于是新的希望,但相對地,我們也應該注意到那些沒有大廠背景的大模型及AI應用,可能還會繼續陷于“有流量、無收入”的困境。如果未來用戶的消費習慣被改變,他們也只會聚集在更懂用戶需求的“入口”或平臺上。屆時,或許更是一場激烈的淘汰賽。

長期以來,我國互聯網的發展存在一條清晰的路徑,就是靠燒錢換規模、用免費吸引用戶,用戶體量做起來了,然后再想辦法進行“流量變現”。在AI時代,這條路徑還會繼續延續嗎?如今的商業試水,或許可以回答這個問題。

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