Meituan запустила «Спроси Сяотуань» — ИИ-помощника, использующего LLM LongCat для решения сложных запросов в сфере локальных услуг. Функция интегрирует данные и рекомендации с транзакциями, предлагая персонализированный опыт от поиска до покупки.
Компания Meituan представила новую функцию поиска на базе искусственного интеллекта под названием «Спроси Сяотуань» (Ask Xiaotuan) после обновления своего приложения для iOS и основных магазинов приложений на Android. Одновременно с запуском Meituan обновила свой фирменный слоган в приложении, заменив «Маленький помощник для лучшей жизни» на «Спроси Meituan, и всё будет решено».
По данным Meituan, «Спроси Сяотуань» выходит далеко за рамки традиционного поиска по ключевым словам. Эта функция, построенная на собственной крупной языковой модели LongCat от Meituan и интегрированная с несколькими основными моделями, действует как интеллектуальный помощник для принятия решений. Её ключевая сила заключается в понимании и обработке длинных, сложных и многокритериальных запросов, часто возникающих в повседневных сценариях потребления — «еда, напитки, развлечения и отдых».
Например, пользователи могут задавать высококонтекстуализированные вопросы вроде: «Я навещаю пожилых родственников — какой новогодний подарок можно доставить в течение 30 минут?» или «Есть ли рестораны, подходящие для семейного воссоединения, куда можно прийти с животными?» Система анализирует точные и актуальные данные о продавцах на платформе Meituan — такие как местоположение, часы работы и инфраструктура, — а также огромные массивы отзывов пользователей. Путем логического вывода и синтеза она генерирует структурированные списки рекомендаций с объяснениями для каждого предложения.
Результаты поиска напрямую связаны с транзакционными путями Meituan. Одним нажатием пользователи могут перейти на страницы заказа доставки еды или предложений групповых покупок, обеспечивая замкнутый цикл от поиска информации и обнаружения до принятия решения и покупки. Однако оплата доставки еды в один клик пока не реализована.
Этот шаг последовал вскоре после того, как Alibaba анонсировала крупное обновление своего приложения Qwen, представив «AI Life Assistant», который полностью интегрирует сервисы Taobao, Tmall, Fliggy и Amap. В приложении пользователи могут взаимодействовать с помощью естественного языка — например, попросить ИИ «заказать самый рейтинговый молочный чай поблизости» — и помощник выполнит весь процесс: от выбора продавца и сравнения цен до оформления заказа.
По сравнению с универсальными ИИ-помощниками, «Спроси Сяотуань» более глубоко сфокусирован на сценариях вертикальных локальных услуг, делая акцент на интеграции данных и поддержке принятия решений. Он охватывает доставку еды, услуги ресторанов, путешествия и проживание, а также досуг и развлечения. Эта специализация подкреплена долгосрочными преимуществами Meituan в охвате продавцов, оперативных данных в реальном времени, отзывах пользователей и инфраструктуре мгновенной доставки.
Для пользователей эта функция помогает решить давние проблемы, такие как фрагментация информации, высокие затраты на принятие решений и трудности с формулированием точных потребностей, что в конечном итоге улучшает как пользовательский опыт, так и эффективность потребления. Для самой Meituan это ИИ-улучшение дополнительно укрепляет её основной конкурентный «ров». Используя большие языковые модели, платформа объединяет разрозненные данные — информацию о продавцах, отзывы, геолокационные данные и сети доставки — для раскрытия большей ценности, делая свои услуги одновременно всеобъемлющими и точными, а также закладывая техническую основу для более сложных комбинаций услуг и бизнес-моделей в будущем.
Конкуренция на рынке доставки еды и локальных услуг больше не ограничивается продавцами, пользователями и курьерами. Она переросла в состязание за данные, алгоритмы и возможности ИИ. По мере того как ИИ всё глубже интегрируется в локальные сервисы, платформы будут проверяться на способность лучше понимать намерения пользователей, более эффективно сопоставлять спрос и предложение и обеспечивать бесшовный транзакционный опыт — факторы, которые определят лояльность пользователей и рыночный ландшафт в среднесрочной и долгосрочной перспективе.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily