阿里做了個“繪蛙”，AIGC搞電商營銷將成新風(fēng)口？

　　“AI電商時代剛剛開始，對誰都是機會，也是挑戰(zhàn)”，這是去年11月末，拼多多市值即將追上阿里巴巴時，馬云在阿里內(nèi)網(wǎng)發(fā)帖的一部分。毫無疑問，在創(chuàng)始人定調(diào)后，AI電商將會成為阿里未來的一個重點。如今阿里的AI電商終于邁出了實質(zhì)性的一步，一款名為“繪蛙”的AI電商產(chǎn)品開始浮出水面。據(jù)悉，目前這款A(yù)I電商產(chǎn)品正處于測試階段，阿里方面也邀請了一批淘寶商家進(jìn)行體驗。

　　根據(jù)官網(wǎng)的介紹顯示，“繪蛙”主要是針對淘寶、天貓的商家和達(dá)人，通過生成營銷文案、訓(xùn)練專屬AI模特等功能，大幅提升他們的創(chuàng)作效率，從而讓商品更快地被消費者發(fā)現(xiàn)和喜愛。對此阿里方面表示，通過“繪蛙”，希望為商家和達(dá)人打造一個更加高效、智能的電商生態(tài)，推動電商行業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展。

　　其實“繪蛙”的賣點相當(dāng)直接，就是“讓你的商品第一時間被種草”。種草無疑是近年來電商賽道最為火熱的一個概念，當(dāng)流量紅利成為過去式之后，流量成本就幾乎成為了每一個電商賣家都在焦慮的問題，而種草則是一個類似“自來水”的低成本流量來源。因此自2021年開始，淘寶的“逛逛”、美團(tuán)的“珍箱”、騰訊的“企鵝惠買”、京東的“種草秀”、拼多多多的“拼小圈”、抖音的“可頌”，一大批電商平臺開始扎堆種草這個賽道。

　　這一次的“繪蛙”則直擊了商家在種草上的痛點，即內(nèi)容產(chǎn)能，它也提供了文生圖和AI寫作這兩大功能。其中，“繪蛙”的文生圖功能可以幫助賣家打造AI模特，并省去了與模特、攝影、化妝進(jìn)行溝通的環(huán)節(jié)，商家自己就能用AI模特展示自家的商品。而AI寫作則號稱可以打造種草爆文，商家只需填寫淘寶鏈接、商品ID，并介紹主要賣點和人設(shè)后，就能自動生成種草文案。

　　簡而言之，“繪蛙”對于電商賣家而言是一個降本增效的工具，但如果有商家真的認(rèn)為“繪蛙”是救命稻草，可能就大錯特錯了。

　　先來說說AI模特部分，其實早在2022年，隨著Midjourney、Stable Diffusion的出現(xiàn)，就已經(jīng)有商家意識到這類AI生圖工具可以用于制作“數(shù)字人”。時至今日，電商領(lǐng)域也有相當(dāng)多的商家在使用AI模特，但在實際應(yīng)用的過程中，AI模特還是暴露出了不少缺陷。

　　既然要用到AI模特，具體的商品品類無外乎服飾鞋帽，其中就有一個關(guān)鍵技術(shù)“換衣”。當(dāng)下，商家的通行做法主要有兩種，其一是先拍攝衣服各個角度的照片，再借助LoRa模型來進(jìn)行訓(xùn)練，最終擬合出AI模特穿上衣服后的各個姿勢;其二則是重繪，這個方法需要先將衣服套在石膏假人上、并拍照，從而將衣服部分固定下來，再用AI工具將假人用AI模特取代、并制作背景。

　　目前AI模特的命門，并不在于生成后仍需要人工篩圖，而是服飾穿在AI模特上的效果很難在現(xiàn)實中復(fù)刻。沒錯，在一眾AI模型里敢于宣稱自己是“world simulator”(世界模型)的僅有OpenAI的Sora，現(xiàn)階段市面上的AI生圖工具實際上并不能理解物理世界的規(guī)律。

　　比如在去年雙11期間登上熱搜的“國風(fēng)毛衣第一批受害者”，就是AI模特翻車的典型案例，消費者吐槽國風(fēng)毛衣穿在AI模特身上是輕靈漂飄逸，可穿在自己身上就成了膀大腰圓。實物與網(wǎng)店上的AI模特圖“毫不相關(guān)”，顯然就涉及到了虛假宣傳的范疇。

　　如果說AI生圖在電商領(lǐng)域?qū)嵈驅(qū)嵉貫樯碳夜?jié)約了拍攝商品圖的成本，那么AI寫作爆款文案儼然就只是一個“美夢”了。盡管GPT-4、文心一言4.0的上線時間已經(jīng)不短，可大家有見過哪怕一篇由它們生成的爆文么?甚至于率先開始大規(guī)模應(yīng)用AI寫作的海外科技媒體CNET，已經(jīng)直接被維基百科踢出了“可靠來源”的行列。

　　AI寫作搞不定種草文章的根源，是目前的AI還不是AGI。ChatGPT、GPT-4、文心一言，乃至剛剛亮相的“全球最強大模型”Claude3，確實會在許多領(lǐng)域改變?nèi)祟惿鐣�生成的范式，但就像OpenAI在報告中闡述的那樣，AI特別適合重復(fù)性和規(guī)律性的任務(wù)，這些任務(wù)通常不需要創(chuàng)造性思維，而是遵循固定的規(guī)則和流程。所以這就能解釋為什么AI客服會備受詬病了，畢竟客服所面對的是一個千人千面的場景，不同消費者咨詢客服的問題幾乎是天差地別。

　　而反觀AI模特，它的生成就是有固定流程，通過一套SOP ( 標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)程序 )即可穩(wěn)定產(chǎn)出。而AI寫作雖然可行，但AI種草卻是困難的。

　　相信用過ChatGPT、文心一言生成文章的朋友應(yīng)該都有所體驗，用ChatGPT寫論文、公文才是最方便的，也就是說它們對于需要規(guī)范成文的寫作是福音，但對于種草這類發(fā)布在微博、抖音、小紅書等社交平臺，以個性化作為賣點的內(nèi)容就有力未逮了。要知道，種草激發(fā)消費是基于“消費模仿”理論，網(wǎng)紅大V發(fā)布的種草內(nèi)容本質(zhì)上是通過示范性行為希望引起粉絲的跟風(fēng)，而粉絲也以能仿效他們的行為而感到愉快。“買了這個你就跟我一樣”這樣的觀點，這就是種草內(nèi)容發(fā)布者希望給被種草者所傳達(dá)的信息。

　　同質(zhì)化無疑是種草的大忌，因為同質(zhì)化的種草就等同于硬廣，而偏偏帶有強烈個人色彩的內(nèi)容并非AI擅長的部分。所以AI寫作即便確實能夠批量生成種草文章，但它們與爆文顯然毫不沾邊。用AI賦能電商領(lǐng)域的內(nèi)容產(chǎn)出，最起碼在當(dāng)下只是“看起來很美好”，但對于只需要有內(nèi)容填充網(wǎng)店的普通賣家，這種水平的AI也已經(jīng)足夠了。

　　雖然阿里對于AI電商的探索很有必要，但現(xiàn)階段的相關(guān)技術(shù)還不足以支持它顛覆電商行業(yè)的既有格局。