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새로운 지혜 보고서

편집자: 편집부

[새로운 지혜 소개] 한 스타트업 소규모 매장이 AI를 디자인에 채용했고, 디스플레이 매출이 폭발적으로 늘어나 업계 1위 브랜드가 됐다. 그 이면에는 해외 진출에 대한 3억 명의 유저들의 자신감뿐만 아니라, 한 팀이 세 가지를 잘 해냈다는 사실도 있다.

최근 자율주행 택시에 관한 뉴스가 인터넷을 통해 큰 논의를 불러일으켰습니다. AI가 이미 인간의 일자리를 대체했나요?

내 대답은 아니오 야.

현실 세계에서 대부분의 중소기업은 실제로 인재 부족이라는 딜레마에 직면해 있습니다. 이 경우 AI는 누구도 대체하지 않았지만 중소기업의 꾸준한 인재 흐름을 보완했습니다.

AI에 가장 먼저 노출된 산업이자 가장 근본적으로 변화된 산업으로서 오늘날의 국경 간 전자상거래는 10조 달러 규모의 거대한 시장이 되었습니다.

그렇다면 오늘날의 대형 모형과 충돌하게 되면 어떤 면에서 재구성될 것인가?

편집자가 자신의 해외 사업을 시도했을 때, 그것은 완전히 눈을 뜨게 했습니다.

한 사람이 미국에서 매장을 오픈하고, 판매하고 매장을 오픈합니다.

1단계: 제품을 선반에 올려 놓기

우선 제품을 선반에 올려놓는 단계에서 문제가 발생합니다.

다양한 스타일의 옷을 선보이는 KV 디자인은 어떻게 사람들의 관심을 끌 수 있을까요? 어떤 모델을 고용해야 하나요? 국가별 소개 페이지를 어떻게 번역하나요? 이러한 선택의 조합에는 최적의 솔루션이 있어야 합니다.

그 뒤에 숨은 막대한 비용은 우리 같은 일반 상인들이 감당하기 힘든 수준이다.

전자상거래 사진 촬영 비용을 예로 들면, 중국에서는 제품 사진 세트가 최소 200위안부터 시작하며, 유럽, 미국 및 해외 모델을 고용하여 촬영하려면 최소 수천 위안이 더 듭니다. 촬영 후 작가에게 사진 리터칭을 의뢰하는 데에는 월 평균 8,000~15,000위안의 비용이 듭니다.

아직 끝나지 않았습니다. 제품이 글로벌 시장에 판매되려면 다양한 플랫폼에 로그인해야 하고, 언어와 자료의 현지화된 표현도 필요합니다.

시간은 물론이고 일련의 작업이 쏟아져 나와 모두가 지쳐간다.

하지만 이러한 문제는 모두 AI의 경우에 불과합니다.

다음 그림은 Alibaba International에서 제작한 그림 도구인 pic-copilot에 의해 생성되었습니다: https://www.piccopilot.com/zh

일괄 컷아웃

옷을 선반에 올리기 전에 먼저 제품의 메인 이미지가 필요합니다.

수많은 여성 의류를 손에 쥐고 있는 상황에서, 여러 의류의 메인 이미지를 손쉽게 일괄적으로 제작할 수 있는 방법은 무엇일까요?

AI의 힘으로 한 번에 20장의 카드를 뽑을 수 있다.

배경이 바닥이든 데스크탑이든 눈부신 카펫이든 AI는 한 번의 클릭으로 배경을 정확하게 제거할 수 있습니다.

이러한 평면도를 사용하면 다른 배경을 홈 페이지 표시로 적용할 수 있을 뿐만 아니라 가상 모델을 맨 위에 배치하여 다양한 효과를 나타낼 수도 있습니다.

가상피팅

다음으로 컷아웃된 옷을 선택한 후 원하는 모델과 포즈를 선택하면 AI가 빠르게 상체 효과를 생성해 줍니다.

렌더링된 옷은 질감과 스타일 측면에서 실제 옷과 매우 일치함을 알 수 있습니다.

모델 피부 회춘

물론, 이미 촬영된 의상에 대해서는 "사진으로 시작"만 하고 나머지는 AI에 맡기면 됩니다.

미세 조정이 필요한 영역이 있는 경우 도구를 사용하여 수동으로 선택할 수도 있습니다.

다음으로 잠재 고객과 일치하는 AI 모델을 선택하세요.

그리고 머리색과 배경을 정한 후.

다양한 성별, 다양한 연령, 다양한 피부색의 모델들의 드레싱 효과를 한 번의 클릭으로 얻을 수 있습니다.

모델 자체만 바뀌는 것을 볼 수 있으며, 선택한 옷과 가방은 아무런 영향을 받지 않습니다.

명확하게 표시되지 않은 선글라스까지 AI가 완벽하게 보존했습니다.

이런 식으로 우리는 컴퓨터 앞에 앉아 마우스를 클릭하기만 하면 손에 있는 모든 제품을 선반에 놓을 수 있어 모델 촬영 및 후반 작업에 드는 높은 비용을 크게 절약할 수 있습니다.

통계에 따르면 AI 가상 시착 지원으로 제품 판매량이 2배 증가할 수 있을 뿐만 아니라, 제품에 대한 소비자의 사랑도 2배 증가한 것으로 나타났다.

제목 제안

제품의 제목과 설명이 어떻게 독자의 구매 욕구를 불러일으키는지도 큰 문제입니다.

방대한 전자상거래 데이터를 기반으로 학습된 AI는 상품명을 쉽게 생성할 수 있다.

우리가 해야 할 일은 상품과 관련된 모든 정보를 게시하는 것이고, AI는 카테고리 특성과 사용자 구매 결정을 바탕으로 불필요한 콘텐츠를 자동으로 제거하고 트래픽이 많은 타이틀을 빠르게 생성합니다.

2단계: 광고 게재

다음으로는 광고를 게재할 차례입니다.

뛰어난 광고 이미지는 디자인 레이아웃, 창의적인 카피라이팅, 배경 이미지 등이 신비로워 광고 효과에 실질적인 영향을 미칩니다.

과거에는 이러한 광고가 기본적으로 인간 디자이너에 의해 제작되었기 때문에 제작 기간이 오래 걸렸을 뿐만 아니라 비용도 많이 들었을 뿐만 아니라 재료의 효과도 반드시 이상적이지는 않았습니다.

반면, 광고 프로모션에 있어서도 우리의 운영 공간은 매우 제한되어 있습니다.

대부분의 프로모션 광고는 동적인 '선택 풀' 형태로 배치되고, 제품 풀에는 수천만 개의 제품이 포함되어 있기 때문에 인육만을 배치하는 것만으로는 재료를 최적화하는 것이 불가능합니다.

AI를 사용하면 모든 것이 완전히 다릅니다.

클릭 한 번으로 광고 생성

대형 모델이 지원하는 AI는 대량의 광고 소재를 신속하고 일괄적으로 생성해 소재 생산 부족으로 인한 병목 현상을 해결할 수 있다.

텍스트 측면에서는 대량의 제품 데이터를 기반으로 대규모 다국어 크리에이티브 카피라이팅 생성 모델을 학습하여 제품 정보, 배송 국가, 사용자 그룹을 기반으로 보다 개인화되고 매력적인 셀링 포인트를 생성할 수 있습니다.

그림의 경우 네트워크 전체에 걸친 대규모 전자상거래 광고 자료를 기반으로 디자이너의 디자인 패러다임을 AI가 학습하고 추상화합니다.

여기에는 제품과 텍스트의 배치, 정렬 관계, 제품 배경, 디자인 요소 스타일 매칭 규칙 등이 포함됩니다.

입력된 디자인 콘텐츠가 제공되면 AI가 조판 및 레이아웃에 적응하고 창의적인 그림을 실시간으로 합성할 수 있습니다.

여성의류 매장으로서 신발(수동견머리) 판매도 과하지 않습니다

정확한 배송

광고 디자인이 완성되면 AI도 스스로 생성 효과를 점수화해 높은 점수의 이미지를 타겟 방식으로 전달하게 된다.

마지막으로 AI는 과거의 배송 데이터를 통해 경험을 요약할 수도 있습니다. 예를 들어 텍스트 판매 포인트가 있는 제품은 광고 채널에서 더 나은 성과를 냅니다.

고품질 셀링 포인트가 없는 제품 사진의 경우 AI가 셀링 포인트를 세분화할 수 있습니다.

Alibaba International은 대규모 광고 효과 데이터를 기반으로 다중 모드 광고 채점 모델을 특별히 교육했습니다.

전달 효과를 예측할 수 있을 뿐만 아니라 실제 상황에 따라 레이아웃을 동적으로 조정하여 최적의 전달 효과에 맞출 수 있습니다.

위 과정에는 다중 모드 인식 + 다국어 텍스트 생성 + AI 이미지 처리 + 전달 효과 RL 등 여러 AI 기능이 있습니다. 그 결과, 광고 제작비가 3% 절감되고, 광고 ROI가 5% 증가했습니다.

3단계: 매장 운영

매장 운영 측면에서 매장 AI는 고객 선호도를 분석해 가맹점이 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 도와준다.

고객 리뷰에 답변하기

동시에 고객에게 맞춤형 응답을 제공할 수 있어 모든 고객 의견이 정확하고 사려 깊은 피드백을 받을 수 있습니다.

"저렴하게 만들어졌다"라는 사용자의 댓글에 AI는 "우리의 저렴한 가격이 항상 여러분의 기대에 미치지 못할 수도 있다는 것을 알고 있습니다. 하지만 우리는 항상 저렴한 가격에 고품질의 제품을 제공하기 위해 최선을 다해 왔습니다"라고 답할 것입니다.

채팅 실시간 번역

구매자가 어떤 언어를 사용하든 AI를 활용하여 대화를 원활하게 번역할 수 있습니다.

맞춤법 오류가 있어도 AI가 자동으로 수정합니다.

지능형 고객 서비스

고객의 경우 지능형 고객 서비스는 AI 사용 시나리오에 적합합니다.

대화 중에 제품 API와 물류 API를 호출해 AI는 제품과 물류에 대한 사용자의 대부분의 질문에 답할 수 있다.

4단계: 애프터 서비스

마지막이자 가장 어려운 부분은 애프터 서비스입니다.

소비자의 부당한 반품 및 환불 신청에 직면하여 매번 해외에서 상품을 반송하면 비용이 매우 높지만 반송되지 않으면 상품의 손상이 매우 커집니다.

이 시나리오에서는 AI를 사용하여 부분 환불 및 반품 불가를 협상하여 반품 및 환불 비율을 줄여 손실을 복구할 수 있습니다.

구체적으로, 모델은 먼저 훈련 중에 다양한 과거 수동 판단 사례를 처리하는 방법을 학습합니다.

그런 다음 멀티모달 기술을 지원하여 사용자 메시지, 환불 증서(가치 훼손), 거래 현황, 물류 경로 등의 데이터를 분석하여 분쟁 원인을 파악하고 부분 환불 금액을 계산합니다.

마지막으로 소비자에게 보다 만족스러운 '반품 없이 부분 환불' 솔루션을 제공합니다.

결과적으로, 환불 효율성을 높이고 환불 손실을 줄이는 동시에 고객 만족도를 최적화할 수 있습니다(3% 도달 예상).

반품 및 환불 외에도 더 골치 아픈 분쟁인 지불 거절이 있습니다.

악의적인 지불 거절을 당하면 가맹점은 항소 자료 작성을 완료하는 데 평균 20분이 소요되며 플랫폼 도우미의 검토 및 보완이 필요합니다.

반면 Chargeback Agent는 모델의 다중 모드 기능을 기반으로 주문, 이행, 물류, 상품 및 방어 사유와 같은 관련 정보를 이해한 다음 자동으로 증거를 수집 및 조합하여 궁극적으로 원클릭 상세 방어 생성을 달성합니다. 재료.

이 AI 에이전트는 국경 간 상인들의 연간 손실을 수천만 위안 절감할 수 있는 것으로 이해된다.

제품 출시부터 마케팅, 매장 운영, 애프터서비스까지 전체적으로 AI는 전체 국경 간 전자상거래 체인에 완전히 통합되었습니다.

AI 전자상거래 2년차 돌입

2023년은 AI 전자상거래의 원년이기도 하다. 1년 이상의 개발 끝에 AI 전자상거래는 이미 과대 광고 단계에서 성숙한 응용 단계에 진입했습니다.

AI 전자상거래는 대형 모델 시대의 핵심 응용 시나리오 중 하나이자 최고의 시험장이 되었습니다.

이 분야가 점점 인기를 얻고 있는 이유는 첫째, 글로벌 전자상거래의 규모가 이미 매우 크고, 둘째, AI 전자상거래 애플리케이션의 수가 증가함에 따라 구현 경로가 점차 명확해지고 있기 때문입니다.

골드만삭스 보고서에 따르면 2023년 전 세계 전자상거래 매출은 3조6000억 달러에 달하고 2024년에는 전년 대비 8% 성장해 28년에는 5조 달러에 이를 것으로 예상된다.

AI 전자상거래 트랙 자체가 큰 상업적 가치를 발산하기 위한 심층적인 탐구와 혁신이 필요한 곳이라고 볼 수 있다.

AI의 힘은 전자상거래 운영, 공급망, 소비자의 모든 측면에 침투하고 있습니다.

운영 측면에서는 아마존, 알리바바 인터내셔널 등 거대 전자상거래 플랫폼 기업들이 대표적으로 가맹점을 위한 AI 도구를 출시했다.

예를 들어, Amazon의 AI Listing 기능은 판매자가 매력적인 카피를 보다 쉽고 효율적으로 작성할 수 있도록 도와줍니다.

공급 측면에서 보면 AI의 등장으로 일부 기업의 혁신 과정이 가속화되었습니다. 예를 들어, 보석 회사는 디자인, 금형 개봉, 모델 촬영, 제품 테스트, 신제품 출시까지 최소 몇 달의 주기를 거칩니다.

이제 기업의 신제품 출시 워크플로우는 디자인부터 다양한 렌더링을 생성하는 AI, 시선을 사로잡는 카피라이팅, 제품 테스트, 빅데이터 분석에 이르기까지 AI에 의해 재구성되었으며 AI조차도 보다 효율적인 매칭 메커니즘을 생성할 수 있습니다.

판매자는 이러한 AI 도구를 능숙하게 사용하여 카피라이팅, 번역 처리, 제품 이미지 디자인 등을 수행하여 반복적이고 지루한 작업을 크게 줄였습니다.

비용을 절감하고 효율성을 높이는 동시에 소비자의 구매 심리에도 더 잘 부합합니다.

또 다른 Deloitte 보고서는 조사 대상 마케팅 담당자의 26%가 이미 GenAI를 사용하여 마케팅 콘텐츠를 생성하고 있으며 45%는 2024년 말 이전에 이 기술을 사용할 계획이라고 뒷받침합니다.

뿐만 아니라 AI가 소비자에게 미치는 영향도 혁명적입니다.

아마존이 출시한 AI 리뷰 통합 기능은 과거 구매자들의 리뷰를 다듬어 상단에 요약을 올려준다. AI 피팅 기능을 통해 사용자는 온라인에서 옷을 입어볼 수 있다.

그리고 올해 2월에는 구매자가 질문과 답변 형식으로 제안을 할 수 있도록 돕는 Amazon의 "ChatGPT 전자상거래 버전"인 Rufus가 출시되었습니다.

분명히 국내외 전자상거래 플랫폼은 대형 모델 혁명의 불씨를 지폈습니다.

전자상거래는 AI로 인해 반드시 변화할 산업이며, 이는 단지 첫 단계에 불과합니다.

AI+ 전자상거래로 지원되는 3억 사용자 비즈니스

전자상거래 대기업으로서 알리바바 인터내셔널의 성적표도 매우 눈부시다.

빠르게 구현을 찾을 수 있었던 이유는 알리바바 인터내셔널이 3억 명의 사용자를 보유한 자연스러운 해외 사업을 갖고 있기 때문이다.

따라서 모델 훈련 측면에서 팀은 좋은 배경 지식과 전문적이고 다양한 데이터를 보유하고 있습니다.

Alibaba International이 해야 할 일은 모든 사람에게 공통 AI 인프라를 제공한 다음 전자상거래에서 이러한 모든 비즈니스의 AI 요구를 해결하는 것입니다.

흥미롭게도 이를 위해서는 전자상거래에서 "AI가 할 수 있는 것"에 대한 제품 수준의 추상화를 만들어야 합니다.

3C 제품을 만드는 심천의 공장, 이우 다오텡 백화점의 상인, 타오바오와 핀둬둬에서 수년간 전자상거래 회사로 활동해온 광저우의 노점상을 상상해 보세요. 수출할 때 어떤 어려움을 겪나요? ?

외국어를 못하는데 해외 소비자가 무엇을 사고 싶어하는지 어떻게 알 수 있나요?

동아시아, 유럽, 미국 고객의 다양한 요구를 충족하는 방법은 무엇입니까?

대부분의 국경을 넘는 기업가에게는 세분화된 시나리오에서 기회를 탐색하는 것이 좋습니다.

Alibaba International 팀이 방법을 찾은 것은 AI 수용을 탐구하는 것입니다.

초기에 Alibaba International 팀은 40개 이상의 시나리오를 기반으로 AI 기능을 기존 비즈니스 시나리오 및 제품 시스템에 빠르고 느슨하게 통합했습니다.

프로세스가 점차 심화됨에 따라 팀은 대규모 단계에 도달했으며 수많은 표준화된 서비스가 침전되었습니다.

이때, 다양한 국가와 다양한 문화적 배경 간의 비즈니스 차이가 분명해집니다.

예를 들어, 아시아 및 중동 고객을 위한 제품 표현, 모델 제시, 제품 정보에 대한 규정 준수 요구 사항은 유럽 및 미국의 규정 요구 사항과 매우 다릅니다.

한편, 대규모 제품에는 PAAS와 같은 플랫폼을 사용하고 이를 보다 통일된 모델과 결합하여 단편화를 피하고 더 나은 추론 비용과 더 큰 규모 효과를 얻는 것도 필요합니다.

또한 팀은 프런트 엔드 비즈니스 팀에 원래 제품에 대한 더 많은 주문형 사용자 정의 기능을 제공해야 합니다.

과거에는 모두가 동일한 콘텐츠 제품을 시청했지만 이제 AI는 무제한의 대규모 콘텐츠를 생성할 수 있으며 "수천 명의 사람, 수천 개의 얼굴"을 위한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

그리고 AI 검색은 단순히 기존 기계 학습 모델을 대체하기 위해 대규모 모델을 사용합니까?

그것만이 아니다. Alibaba International 팀의 관점에서 보면 여기에는 전체 시스템과 전체 데이터 디자인 모델은 물론 기본 알고리즘 자체에 대한 제품 표현 및 프레젠테이션 구성이 포함될 수 있습니다.

현재 인간의 언어 표현은 이미 충분히 높은 추상화 수준에 이르렀고, 다양한 나라와 민족의 언어는 모든 추상적인 논리와 특정한 물리적 사물의 논리를 잘 표현할 수 있지만, 시각적으로는 여전히 열린 장이다.

세 가지에만 집중하라

지난해 '100대 모델 대결' 이후 세계 최고의 기본모델 기업이 누구인지는 확실하게 결정됐다.

2023년 4월 설립된 알리바바 인터내셔널 AI비즈니스는 100명 규모의 팀으로 형태를 갖추기 시작했지만, 포지셔닝은 기본 모델을 훈련하는 팀이 아니라는 것이다.

그들은 다음 세 가지에 중점을 둘 것임을 강조했습니다.

첫째, 다국어 사용이 있습니다.

팀은 다중 언어 향상 방법을 사용하여 대형 모델의 다중 언어 기능을 개선하고 이를 다중 언어 작업에서 보다 효율적으로 사용할 것입니다.

예를 들어, 항상 작은 모델의 책임이었던 번역을 생각해 보십시오. 큰 모델을 번역하는 방법에 대한 명확한 답은 없습니다.

또한 비용을 통제하려면 비용을 통제할 수 있는 많은 비즈니스 도구가 필요합니다. Alibaba International은 다국어 작업을 잘 수행하여 저렴한 비용으로 더 나은 결과를 얻고 LLM에 다국어 번역을 맡기고자 합니다.

회의에서 그들은 더 많은 기술적 세부 사항과 함께 그 뒤에 있는 다국어 강화 대형 모델 MarcoPolo를 처음으로 공개했습니다.

대규모 고품질 다국어 데이터를 기반으로 학습되며, 그 중 소규모 언어는 2.5T 토큰을 보유할 것으로 예상되고, 30개 이상의 소규모 언어를 지원할 수 있으며, 8B/57B/72B와 같은 다양한 매개변수 크기의 모델을 갖습니다.

둘째, 다중모달성(Multimodality)이다.

전자 상거래 업계에서는 대규모 다중 언어 모델로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 이는 풍부하고 복잡한 다중 모드 시나리오입니다.

고객이 잘못된 색상을 받았기 때문에 옷을 반품하고 옷이 검은색인지, 파란색인지, 검은색인지 확인하기 위해 사진을 찍는다면 AI가 "눈"을 사용하여 식별해야 한다고 가정해 보겠습니다.

가맹점 입장에서는 상품 이미지 업로드 후 AI가 최적화 및 완성을 완료할 수 있을 것으로 기대된다.

또한 무엇이 동일 모델이고 무엇이 유사 모델인지를 따져볼 때 AI 추천과 식별은 기반 기술의 혁신이 필요합니다.

Alibaba International의 다중 모드 대형 모델 MarcoPolo-VL은 7B/14B 모델을 제공할 수 있는 업계 고유의 구조적 임베딩 정렬 모델(SEA) 교육 및 최적화를 기반으로 하며 동일한 매개변수 효과로 알려진 오픈 소스 모델을 능가합니다.

마지막으로 엔지니어링 및 아키텍처 측면에서 전체 모델 서비스 PAAS를 구축합니다.

AIGC는 다양한 비즈니스 플랫폼을 가지고 있습니다. 판매자에게 가장 편리한 방법은 하나의 플랫폼에서 전체 운영 프로세스를 완료하는 것입니다.

따라서 보편적인 기반 플랫폼의 탄생은 불가피합니다.

알리바바의 PAAS 서비스는 모델 추론 서비스 비용을 대폭 절감할 수 있으며, 수백 개의 텐서 수준 추론 카드를 통해 매일 수천만 건의 AI 서비스 호출을 지원할 수 있다.

다음은 PAAS의 레이아웃입니다. 기본 Alibaba Cloud 및 기타 인프라를 기반으로 통합 AI 애플리케이션 엔진을 기반으로 교육, 추론 및 애플리케이션을 위한 완전한 엔드투엔드 기술 체인을 구축했습니다. , 모델 워크벤치, 애플리케이션 구축 등 서버 등 제품에 대한 효율적인 반복을 달성하여 다양한 기업이 AI를 활용할 수 있는 공유 애플리케이션 시설 세트를 제공합니다.

1년이 넘는 노력과 시도 끝에 Alibaba International은 40개 이상의 응용 시나리오에서 500,000개의 중소기업에 권한을 부여했으며 1억 개 이상의 제품 정보가 최적화되었습니다.

숫자 40이 왜 그렇게 중요한가요?

Zhang Kaifu는 시나리오가 AI를 사용하여 실제 가치를 창출할 수 있을 때 지난 6개월 동안 AI의 사용이 크게 증가하기 시작했다고 말했습니다.

지난 6개월 동안의 데이터에 따르면 평균적으로 판매자의 AI 사용은 두 달마다 두 배로 늘어났습니다.

이제 플랫폼의 일일 평균 호출 횟수는 5천만 회를 넘어섰고, 두 달마다 그 규모가 두 배씩 늘어나고 있습니다.

이미 AI를 통해 완전히 재작성된 제품이 1억 개가 넘습니다.

AI를 사용하여 번역, 모델 변경, 검은 단어 적용, 판매 포인트 생성 등을 통해 팀은 제품이 미국 소비자에게 제시되면 이해하고 구매하고 싶어하며 기꺼이 배치할 것이라고 매우 확신합니다. 주문!

더욱이 Zhang Kaifu의 견해에 따르면 중소기업일수록 AI 적용으로 더 많은 혜택을 누릴 수 있습니다.

그렇다면 AI를 활용하면 어떨까요?

아래는 실제 비즈니스 사례입니다.

한 상인은 AI 이전에는 휴대폰으로 찍은 상품 사진만 있었다고 말했다. 실제 장면을 사용한 이미지는 촬영 비용이 많이 들지만 플랫폼에서는 눈에 띄지 않게 보입니다.

AI를 사용하면 그림 배경을 빠르게 생성할 수 있습니다.

생성된 사진의 빛과 그림자는 실제 사진과 비슷할 뿐만 아니라 수많은 마케팅 사진 템플릿에도 적용할 수 있습니다. 이러한 템플릿은 해외 디자이너가 현지 스타일에 따라 디자인하므로 비용이 절감됩니다. , 클릭률도 높아집니다.

예를 들어 AliExpress 플랫폼의 최고 디스플레이 판매자인 Zeuslap은 2023년 11월부터 Alibaba International AI의 이미지 생성 기능을 사용하기 시작할 예정입니다.

매장 장식 배너, 제품 장면 사진, 비즈니스 세부 정보, YouTube 및 TikTok 표지 사진 등 모두 AI로 완성됩니다.

예전에는 상인들이 소재와 디자인을 찾는 데 많은 시간을 소비해야 했고, 포토샵을 직접 해야 했습니다. 이제 템플릿을 선택하고 제품을 업로드하기만 하면 제품 이미지와 마케팅 이미지를 쉽게 만들 수 있어 시간이 많이 절약됩니다.

오늘날 Zeuslap은 Alibaba International AI의 도움으로 소규모 상점에서 플랫폼 업계 1위 브랜드로 성장했습니다.

AI가 해외 전자상거래에 가져올 급격한 변화는 아직 오지 않았다.

참고자료: