谷歌Doppl应用上线AI带货功能,全程无真人出镜

谷歌Doppl应用上线AI带货功能,全程无真人出镜

爱力方

爱力方

2025年12月09日 11:09
本文共计1875个字,预计阅读时长7分钟。
来源/互联网 责编/爱力方

一场深刻的、旨在从短视频巨头TikTok手中,夺回其,日益流失的“年轻用户”与“电商搜索”主导权的“流量反击战”,正由谷歌,以一种,充满了“黑科技”色彩的、全新的方式,悍然发动。

该公司,近日,正式宣布,在其旗下的、实验性的AI虚拟试穿应用Doppl内,推出一项,名为“可购物发现流”(Shoppable Discovery Feed)的、革命性的新功能。

image.png

这,并非又一次,在传统的电商App中,简单地,增加一个“短视频”的标签页。

它,是一次深刻的、系统性的、旨在将“个性化的AI内容生成”,与“即时的冲动性购物”,进行无缝融合的范式革命。

其核心,是一个,完全由AI,所自动生成的、永不重复的、充满了沉浸感的、可被一键购买的“穿搭短视频信息流”。

这场“反击战”的“作战计划”,清晰而直接。

它的每一个环节,都被设计为,对TikTok和Instagram等,传统社交电商模式的、一次精准的“降维打击”。

  • “千人千面”的、AI原生的内容:

    • 与TikTok和Instagram,那种,高度依赖于昂贵的、稀缺的、且难以规模化的“真人网红”的内容生产模式,截然不同。

    • Doppl的这个信息流中,所有的内容,都100%,由其后台的生成式AI,所实时地、动态地,合成。

    • 从视频中,模特的长相、身材、肤色,到其所处的场景、灯光、氛围,乃至其所搭配的背景音乐,一切都是算法,根据你在Doppl应用内,所留下的风格偏好和历史点击行为,为你“量身定制”的。

  • “所见即所得”的、无缝的购物闭环:

    • 在每一条,仅有15秒的、充满了视觉冲击力的AI短视频下方,都会附带一个,可以被直接点击的“购物卡片”。

    • 用户只需一次点击,即可,瞬间,跳转至,品牌方的官方网站,进行最终的结账。

    • 更关键的是,为了,避免传统电商中,那种“看得到,却买不到”的尴尬体验,谷歌已与所有的合作零售商,打通了实时的库存API。这,确保了,在信息流中,出现的几乎100%的商品,都是可以被即时购买的。

而支撑这场,充满了“魔法”般体验的,是谷歌,在“静态虚拟试穿”,向“动态视频生成”的技术跃迁。

其技术底座,被巧妙地,分为了三个阶段:

  1. 首先,Doppl会根据用户,上传的个人头像,为其生成一个,高度逼真的3D虚拟模特

  2. 然后,它会将服装的2D图片切片,以一种符合物理规律的方式,“叠加”到这个3D模型之上。

  3. 最后,它,会调用其强大的扩散模型,将这张包含了人物和服装的“静态合成图”,转化为一段,长达15秒、高达60fps的、流畅的动态视频。其帧间的一致性,高达92%以上,而整个的渲染耗时,则被压缩到了低于3秒

这场,耗资巨大的“技术炫技”的背后,是谷歌,一个日益严峻的、无法再被忽视的“商业焦虑”。

  • 谷歌,在美国的、最核心的“现金牛”业务——搜索广告——其收入的增速,已经,连续5个季度,出现了下滑。

  • 而与此同时,其最大的“流量偷猎者”TikTok,在2025年,其社交购物的GMV(商品交易总额),预计,将突破300亿美元

Doppl的这次“AI视频流”实验,正是谷歌,在试图,以一种“四两拨千斤”的方式,来扳回这一局。

通过,用AI,来批量地,产出无穷无尽的、个性化的短视频SKU,谷歌,可以在无需,签约任何一个真人网红的前提下,将其内容生产的成本,降低70%以上

爱力方的分析认为,谷歌的这次,堪称“自我革命”式的实验,其意义,已远超一次简单的、防御性的“流量反击”。

它,更深刻地,揭示了在AI时代,“内容”“商业”之间,一种全新的、也可能是终极的“融合形态”

当一个平台,不仅能够精准地“预测”你的喜好;更能实时地为你“创造”出,你可能会喜欢的内容;并且还能无缝地将这种“喜欢”,转化为“购买”时:

一个,真正意义上的、由算法所主导的、完美的“冲动消费闭环”,便已形成。

当然,在这场,充满了“效率”与“个性化”的乌托邦图景背后,一个关于“信息茧房”的、巨大的“反乌-托邦”式的隐忧,也正浮出水面。

  • 尽管,每一条视频的下方,都被清晰地,标注了“AI-generated”(由AI生成)的字样。但用户,在目前尚无法主动地,切换到一种“真人模式”。

  • 而这种,完全基于个人历史偏好,而生成的算法推荐,也极容易,让用户,陷入一个,自我循环、不断强化的“风格茧房”之中。

谷歌表示,其将在后续的版本中,加入一个“探索滑杆”(Exploration Slider),以允许用户,去主动地,调节其信息流的“新颖度”。

但,如何在“极致的个性化”与“健康的多样性”之间,找到那个精妙的平衡点,将是所有“算法推荐”系统,都必须去面对的、一个永恒的、也可能是无解的难题。

声明:本文来自互联网,版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点,不代表A³·爱力方立场,转载目的在于传递更多信息。如有侵权,请联系 copyright#agent.ren。

相关图文

热门资讯