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淘寶上線AI搜索,這交互設計太懂用戶了吧

引言

2025年即將收官,AI已成為人人熱議的話題。在過去的半年多時間里,我們圍繞AI能力在搜索場景中的應用開展了多項業務探索。

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坦率地說,目前AI與電商的結合仍處于產品驗證與模式迭代的初級階段,尚未形成成熟路徑,但正因如此,蘊藏著巨大的想象空間。

這一探索過程的價值,或許不僅在于具體功能的落地,更在于讓我們對用戶需求、交互邏輯以及技術邊界有了更深入的理解和思考。

 

搜索的邊界正在消融
在傳統電商搜索體驗中,用戶將需求轉化為關鍵詞組合,系統執行商品庫檢索并返回貨架式的結果給到用戶篩選對比,形成"用戶輸入-系統生產-固定響應"的循環。
這本質上是"以系統為中心"的設計范式,要求用戶適應系統規則而非系統理解人類意圖。AI搜索產品的出現,正在解構過往的機械體驗: 
  • Input層革新:從關鍵詞到自然語言
  • Interaction層進化:從機械操作到動態對話
  • Output層質變:從固定貨架到生成式響應

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▲ 傳統搜索與AI搜索差異分析
在新的交互范式下,用戶不再滿足于“找得到”,他們期望的是“系統懂我”。這意味著AI搜索的體驗設計,需要從“被動響應”轉向“主動理解”。
從關鍵詞到自然語言
AI萬能搜激活頁,是智能預設后的意圖觸發器,沿用用戶最熟悉的傳統搜索形態的同時,通過整個頁面的場景化引導,鼓勵用戶進行自然語句的混合輸入;
用戶需求是模糊、動態且高度個體化的,因此在動態功能區中,我們保留了電商最原始的AI基因,并將其外化為搜索框動態功能區的“購物偏好”的調節能力。
在提問引導上,基于用戶畫像的分布式認知,AI搜索將用戶的碎片化模糊需求轉化為可場景化的問題鏈,這是AI基于對用戶的認知,重新組織和包裝的提問方式。

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▲ 不同節點圍繞意圖進行輸入引導
在這樣的引導下,用戶開始使用自然語言進行條件組合的假設,而每一步的提問則依賴于上一步的反饋演化,甚至超出用戶潛意識預先規劃好的路徑。
從機械操作到動態對話
在對話中,當用戶面對AI生成的不確定性時,需要顯性化設計幫助用戶理解AI的運作邏輯,建立用戶對AI的信任感。
我們在“深度思考”模型形式和市場反響中得到啟發,AI思考可視化的價值可能大于結果輸出本身。

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▲ 建立用戶的確定性感知
隱性AI的顯性化:設計不是簡單的"暴露算法",而讓用戶感知“AI在做什么”以及“AI做得對”,這種設計原則不僅適用于AI對話交互,更指向未來人機協作的重要命題,讓人理解AI的思考。
淘寶特色可視化:在文字表達思考過程的基礎之上,加入商品屬性、用戶購物偏好分析、淘寶評價等內容,形成有電商特色的思考過程。表達不是AI通用泛化的知識檢索,而是符合電商決策邏輯的商品深度思考。

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▲ 分步轉譯,減緩用戶等待焦慮
從固定貨架到生成式響應
AI的生成式響應背后是隨機性,而“隨機”往往隱藏著認知的不確定性與意圖的演化性。這意味著我們面臨的是從“展示已知”轉向“推導未知”。產品設計的重心也必須從“對結果的預設”轉向“對規則與邏輯的構建”。
這其實不是設計有什么升級,更多的是設計思維方式的轉變。 電商搜索場景下,AIGC(Artficial Intelligence Generate Content)的重點是文字與商品。
設計師無法窮舉所有對象的組合,通過將Markdown的結構化自由與商品數據的對象化映射相結合,保證任意對象與對象的組合相容性,使得每一次自由生成的內容能夠體面地交付給用戶。

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▲ Markdown結構與視覺基礎定義
不同于其他AI產品,用戶在淘寶搜索場景的核心仍然是商品,因此文字的密度與組織、文字與商品的穿插節奏尤為重要,需要設計師把握用戶意圖和需求與業務特點,定義基礎范式反向約束調控AI。
用戶的不同輸入代表了不同意圖,呈現出用戶從模糊寬泛到具體精確的變化光譜,在對話中提供如單品卡、多品卡、折疊流、清單卡片、穿搭卡片等多種形態,靈活匹配不同意圖的特征。

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▲ 漸進式意圖承接
在設計AI生成規則時,要根據業務特色,建立AI能力與用戶體驗雙向適應機制。設計師不再設計完美的結果,而是創造優雅的可能性。
基礎層精準響應:以答案信息準確率為核心的目標,解決“能用”的問題,設計本質是做到“通用性”,為場景化提供穩定的支撐。

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▲ 商品卡承接分層
場景層動態適配:針對特定的場景行為特征和決策邏輯,進行需求細化和設計策略的分化,比如送禮意圖下,通過清單式結構+場景標簽,將抽象需求轉化為可操作的推薦路徑,依賴用戶畫像與場景識別能力,實現“從模糊場景到精準決策”的躍遷;
服飾美妝場景以視覺化為核心,通過穿搭視頻、試色模型、直播等手段,將商品信息與感官體驗深度融合,構建“看即買”的即時決策鏈路等。
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▲ 分意圖場景展示

用戶意圖的多樣化決定了交互設計必須構建動態適配的承接體系,基礎層解決“能用”的問題,場景層解決“好用”的問題,才能有機會進行體驗層的價值假設,激發用戶的內在動機,真正解決用戶“想用”的問題。

 

AI驅動情感與行為的核心在于"技術服務于人,而非人服務于技術"。未來,如何捕捉用戶情緒與購買動機,構建匹配的模型與適應的機制和設計規則,將成為我們的長期命題。

轉載:UXD筆記

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