一、项目背景与核心目标
随着 AI 技术深度融入电商经营全流程，百度优选商家后台已实现 AI 能力在商品创建、经营管理、客服接待等核心场景的全面覆盖。但商家在使用过程中普遍面临 “不会用、不敢信” 的体验难题，经深度拆解经营痛点发现，交互模式不统一、视觉表达混乱是核心诱因，直接抬高了商家对 AI 工具的认知与使用成本。
为此，我们以 **“统一 AI 认知，提升商家经营效率”为核心目标，启动 AI 功能体验升级工作。团队立足行业主流的嵌入式、对话式、伴随式三大 AI 交互形态，结合 B 端商家后台的操作习惯展开审慎选型与创新设计：舍弃更适用于自然语言指令推进生产、以沉浸问答为主的对话式交互；同时针对客服、直播互动等需规模化、自动化运行的场景，创新提出“托管式”** 交互范式，适配低人工介入的服务需求。并同步搭建统一的 AI 视觉语言体系，最终打造出一套商家可统一理解、轻松调用、深度信任的智能体验解决方案，全方位助力商家降本提效。
二、三大交互范式的场景化落地应用
2.1 嵌入式交互：复杂表单的灵活填写助手
嵌入式交互的核心是让 AI 生成结果紧邻用户操作场景，实现轻量便捷的交互体验，核心适配复杂表单填写类场景，以商品创建环节为典型代表 —— 该环节字段繁多、手动填写耗时久，且易因填写不规范被审核驳回，严重拉长发品周期。针对这一问题，我们根据字段特征与 AI 能力类型，设计了两种差异化交互流程：
- 填充识别类：针对规则明确、AI 可通过识别提取关键信息输出稳定答案的字段（如商品属性），采用系统自动填入模式，搭配 “AI 预填” 标签提示状态。例如 AI 可从商家上传的商品包装图中识别 “风干”“盒装” 等信息，自动填入食品工艺、包装方式模块，同时提示商家检查确认，以自动化替代手动录入，最大化缩短填写时间。
- 推荐优化类：针对需依托 AI 优化素材、提升购买吸引力的内容（如商品主图、标题），因存在 AI 创作内容不符商家预期的可能，采用 “主动提供结果但不预先填入” 的模式，支持商家对 AI 结果进行调优，待符合预期后再手动录入。灵活的交互设计既满足不同商家的个性化需求，也有效降低人工审核时长。
该模式上线后成效显著，商家平均发品时长缩短 8 分钟，发品成功率提升 0.7%，模块满意度提升 25%，实现了既定流程内的效率突破。
2.2 伴随式交互：全场景的主动诊断助手
针对商家多线程经营时需频繁跳转各模块、需自主发现经营问题的痛点，我们打造了深度融入经营动线的伴随式交互方案，聚焦 **“主动触达、连续洞察”** 两大核心，让 AI 助手跳出常规对话机器人的被动响应模式，转变为结合工作流前后场景、提供落地行动指引的经营辅助工具。
- 主动触达：AI 助手入口设计 “流光呼吸感” 动效，搭配轮播词条实时推送与当前任务相关的关键信息（如 “今日店铺访问量增长 20%”），实现轻量视觉吸引；当商家停留于具体任务页面时，助手可基于页面内容与业务逻辑，主动识别潜在问题并推送轻量提醒（如 “商品主图尺寸可能影响点击率”），在商家未发起提问前即主动触发服务。
- 连续洞察：AI 助手在输出建议或数据时，会附带清晰的思考过程与来源摘要，实现 “可解释的 AI”，打消商家疑虑；同时能基于当前对话主动预判后续需求，智能推荐下一步操作（如 “进一步分析体验分下降的原因”），将单点查询转化为系统性的经营问题排查与解决链路，大幅降低商家获取完整决策依据的综合成本。
通过以上设计，AI 工具从单纯的被动响应工具，升级为能主动赋能的经营伙伴。
2.3 托管式交互：隐式服务的安心管家
相较于嵌入式、伴随式交互需商家实时参与、无法解放人力的特点，托管式交互通过 **“预先配置规则，系统自动执行”** 实现最高程度的自动化，核心适配客服接待等需规模化服务的场景。针对商家对 AI 自动化 “黑盒操作回复” 的不信任，以及人工无法实现 24 小时不间断接待、难以覆盖海量咨询需求的问题，我们设计了 “预先配置 + 人机接力” 的托管式交互方案，让 AI 成为可自主运行的安心服务管家。
- 可视化配置，构建信任基础：为消除商家对 AI “黑盒操作” 的疑虑，将抽象的 AI 能力转化为可预判的具体结果，我们提供直观的策略配置面板与 C 端页面预览图，商家可针对售前咨询（商品咨询、催促下单等）、售后维护（退款申请等）不同场景设置回复规则，并实时查看 AI 执行的示意效果。“配置即所见” 的设计让 AI 能力变得具体可感知，让商家从配置起点建立对自动化系统的可控感。
- 明确状态标识，实现流畅人机接力：为保障人机协同的顺畅性，界面中对接待状态进行全方位清晰标识：全局接待状态置顶实时更新、会话列表按状态动态分组、单人接待状态（接待中 / 暂停接待）强化并自动同步。当 AI 无法解答复杂诉求、用户负面情绪等问题时，会话将自动流转至 “待人工回复” 分组，通过动态高亮 + 声音预警提醒人工快速接管；人工回复后，AI 将自动暂停并更新接待状态，同时生成会话摘要，帮助工作人员快速了解沟通前因后果，将决策焦点从 “梳理问题” 转向 “解决问题”。此外，客服可主动设置 “恢复托管”，AI 也会在识别新会话时自动恢复接待，形成闭环的人机协同机制。
在买家视角，该设计也实现了服务主体的明确化：AI 接待时清晰标识消息主体，人工接管后实时告知买家，保障消费者的服务体验连贯可靠。该模式上线后，咨询响应时长缩短 15.8%，商家满意度提升 14%，买家满意度同步提升 7.4%，成功实现 7×24 小时规模化服务覆盖与服务质量的双重提升。
三、构建全链路智能化感知体系
在三大交互范式的基础上，我们搭建了一套贯穿产品全链路的智能视觉语言体系，沉淀为具有 AI 特色的感知系统，全方位优化 B 端设计体验、提升操作效率。
在视觉设计层面，我们继承百度 APP 的 AI 标识与色彩体系，延续用户对 “百度 AI” 专业、可信赖的固有认知，有效降低商家的理解与学习成本。针对 B 端界面信息密集，需兼顾操作效率与视觉清晰度的特点，在百度 APP 高饱和智能感知色彩体系的基础上，结合现有产品组件降低色彩饱和度，实现视觉降噪，打造出适配 B 端操作场景的浅色系列组件。
为弥补浅色体系下 AI 视觉感知弱化的问题，我们引入
状态动效、声音提醒等多维反馈机制，通过感官协同让商家在复杂界面中，也能清晰、即时地感知 AI 运行状态（如 AI 智能接待中的扫光动画），保障信息传达的效率与可靠性。
四、设计核心与价值沉淀
本次百度优选商家后台 AI 体验升级，始终以 **“以商家提效为中心”** 为设计核心，通过 “场景筛选适配 + 交互形态创新”，落地嵌入式、伴随式、托管式三大交互范式，精准破解商品创建、多线程经营、客服接待等核心场景的使用痛点；同时构建 “视觉 + 多感” 的智能化感知体系，从根本上解决商家 “不会用、不敢信” 的体验困境。
从业务价值来看，本次升级实现了发品效率、经营问题解决率、服务满意度的全方位提升；从设计价值来看，项目沉淀的 **“场景 - 范式 - 视觉”** 设计方法论与标准化组件资产，为直播带货、智能投放等更多电商场景的 AI 赋能提供了可复用的落地模板。
未来，我们将持续围绕商家实际经营需求迭代优化产品，推动 AI 技术深度融入电商经营全链路，以设计驱动产品长效升级，助力商家实现降本提效，为百度优选商家生态的高质量发展注入持续动力。
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