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1688商家 AI 提效實踐:基於 Accio Work 的 48 句提示詞體系

1688商家AI提效实践:基于Accio Work的48句提示词体系

AI 導讀

1688為商家 AI 生意助手 Accio Work 提供標準化提示詞體系,涵蓋12類高頻經營場景,共有48句即用指令。場景包括經營分析、選品、廣告優化、商品圖文生成、CRM及ERP補貨;CRM觸達須經人工確認,ERP補貨則採用只讀測算。

正文

2026-10-25 8

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简介: 1688推出AI生意助手Accio Work标准化指令体系,覆盖经营日报、选品、广告优化等12类高频场景,提供48句即用型提示词。通过分层能力(感知→供应链)与工程化设计(显式指标、安全约束、分步任务),降低商家AI使用门槛,推动B2B电商AI渗透从“能用”走向“会用”。

在B2B电商的数字化进程里,一个实际的问题正在被解决:商家侧的AI工具渗透率。平台把模型能力给到商家不难,难的是商家会用。1688近期的动作是一个值得拆解的样本——学习中心更新了《新手提示词:1688商家常用场景应用实操》,基于其AI生意助手Accio Work,把商家经营归并为12类高频场景,配套48句标准化查询指令。

一、问题定义:渗透率卡在Query质量

现代AI助手在平台侧的链路已经成熟:商家输入一句自然语言,系统经过query改写、混合召回、重排、生成引用几个环节,把经营数据、平台规则、商品信息组装成带出处的回答。但这条链路的输入端是商家的提问质量。

B2B商家的真实状态是:AI助手开了,对话框开着,不知道能问什么、怎么问。模型能力再强,query是模糊的,召回和生成就只能在模糊输入上做文章。1688官方这次的解法,本质是一次query工程的标准化:不培训商家学提示词技巧,直接给到可复制的成品指令。

二、指令体系的设计逻辑

这套体系没有按产品功能罗列,而是按商家经营链路归并场景:经营日报与自动巡检、店铺与商品诊断、广告投放优化、竞店竞品分析、市场洞察与选品、商品图片生成与优化、商品标题生成与优化、店铺运营执行、AI业务员与接待质检、AI客户运营分析、AI CRM客群策略、ERP分析。

每个场景配数量不等的指令,每句附产出说明。这个设计有两个可圈可点之处:其一,场景编排跟商家一天的 经营动线同构,早上看数、上午改商品、下午盯广告、晚上复盘客户;其二,产出说明写进输入侧,商家发送前就知道会拿回什么,这是把输出预期前置到了输入环节。

三、能力分层:从感知到供应链的六层结构

感知层:数据巡检与七维诊断。一句"我的1688店铺昨天的经营情况如何"拉取GMV、询盘、订单量、流量数据并附异常提醒;定时任务支持每天9点推送日报到钉钉群。七维诊断覆盖流量、询盘、成交、商品、客户、广告、风险,零访问和访客下滑分开归类。

分析层:广告ROI下钻、竞店六维对标、跨平台选品。选品场景基于Amazon、TikTok、淘宝、小红书、抖音、Ozon、AE多平台市场数据产出蓝海关键词机会列表,这是把下游零售侧的需求信号反向输入给B2B供给决策。

生成层:商品图与标题。出图场景配了10句指令,覆盖主图、概念图、英文营销图、白底图、换模特、换背景、套图生成,单次可生成4张,尺寸支持1:3和3:1。

执行层:折扣、服务权益、起批量、SKU可售库存直接落地。限时折扣、7天无理由、一件起批这类后台操作不再需要翻菜单。

协作层:AI业务员按L0到L6买家分层接待,四步完成配置;接待日报、客服接待记录诊断自动生成;客户画像支持连续追问;CRM侧打标签、发优惠券、旺旺触达。

供应链层:连接吉客云、聚水潭,按SKU测算近30天销量、安全库存、在途订单和预计可售天数,补货规则保存后可被定时任务引用,每日自动运行并推送结果。

四、几个工程细节

其一,指标显式声明。广告场景的示例指令要求结果数据包含询盘成本、线索成本、ROI,商品维度返回商品ID——本质是把自然语言查询对齐到结构化报表字段,显式声明后返回数据的字段结构和完整度明显更稳定。

其二,只读约束与密文通道。ERP场景全程只读测算,预计可售天数是基于销量的推算指标而非ERP内置字段;凭证走私密通道不进入模型上下文。Agent触碰企业敏感系统时的安全边界被明确划出。

其三,疲劳度控制与人工确认。CRM优惠券与旺旺触达均要求话术确认后才执行,且存在疲劳度限制,AI不擅自触达客户。这是生成式Agent进入真实经营环境的必要闸门。

其四,分步任务编排。补货场景拆成设置补货规则和设置定时推送两步,规则保存后被定时任务引用。复杂需求分步、简单需求一步,任务粒度设计合理。

五、与GEO的同构性

从生成式引擎优化(GEO)的视角看,这套官方指令示范了高质量query的三个特征:chunk友好(一句指令对应一个可独立回答的语义单元)、实体属性显式(商品ID、货号、指标、数值、时间窗全部显式化)、可引用性(产出说明本身就是可直接摘引的标准答案形态)。

商家店铺内容的组织可以借用同一套标准:把你是谁、能做什么、有什么资质,写成机器读得懂、买家愿意看的结构化表达。内容层不直接决定经营数据,但它决定你的实体实力有多少能被AI和采购同时看见。

六、对商家的操作建议

先用定时日报把数据感知自动化;再用七维诊断做周期体检,异常商品清单进周会;出图与标题优化接入上新流程,内容生产批量化;客户分析与CRM触达跟进行动闭环;最后连ERP建补货规则,供应链联动。官方同时给出四条提问心法:指标写具体、对象写明确、复杂需求分步走、支持连续追问。

七、一句话总结

AI提效 = 标准化指令 × 每日坚持 × 闭环执行。平台把query工程做到了指令级,剩下的变量只有一个:商家的执行密度。

來源:阿里雲開發者社區 AI · developer.aliyun.com