新一代AI搜索的本质，是构建一个动态的、多维度的供需匹配网络。它不仅仅是排序算法的升级，更是整个平台认知能力的飞跃。

传统 1688 搜索排序的底层逻辑，本质是 “机械匹配”—— 系统通过算法计算用户输入关键词与商品标题、属性、详情页文本中词条的重合度，匹配度越高，商品排名越靠前。这种模式虽简单易操作，却催生了大量行业乱象，比如：商家与平台算法的关系是“博弈”；搜索结果的顶部不再是“最相关”或“最优质”的商品，而是“最懂算法漏洞”的商品；它无法理解“定制”的深度和广度。

我们可以将AI新搜索的工作流程拆解为三个核心环节：

第一层：意图识别 - “他到底是谁？想要什么？”

这正是您提到的“买家身份识别”和“真实需求解析”。AI通过多模态信息进行用户画像刻画的维度更加丰富：

显性意图：搜索词本身。AI通过NLP技术拆解词条间的语义关系，例如“不锈钢保温杯 定制”中，“不锈钢”是材质核心词，“保温杯”是品类词，“定制”是服务需求。

隐性意图：

行为序列：不仅仅是点击，还包括页面停留时长、反复浏览、对比行为、最终流失的页面等。例如，在一个商品详情页停留3分钟远比点击后立即关闭更能说明兴趣。

场景意图：用户是从“挑好货入搜索，还是从“找工厂”市场进入？这直接暗示了其采购场景和核心诉求（重服务vs重价格vs重规格）。

会话式意图：未来的搜索可能不再是单一关键词，而是多轮对话。AI需要理解上下文，例如用户先搜索“不锈钢保温杯”，再搜索“激光雕刻机器”，系统应能推断用户可能在为“定制”做调研。

第二层：商品与商家价值评估 - “谁才是最好的供给？”

传统模式只看“文本匹配度”，AI模式则构建了一个综合价值评估体系。这个“价值”是对应于特定买家意图的。

商品价值：商品信息的丰富度、准确性、图片/视频质量、SKU完整性。

商家价值：

履约能力：发货速度、好评率、纠纷率、回头率。

服务能力：响应速度、是否提供免费样板、是否支持“安心购”等保障服务。

综合实力：是否是“超级工厂”、“实力商家”，店铺的诚信通年限、采购指数等。

匹配价值：这是最关键的一环。即使一个商家是超级工厂，但如果他的起订量是10万件，而AI判断当前买家是一个需要100件试单的微商，那么他们的“匹配价值”就很低，排名自然会下降。

第三层：排序与反馈学习 - “如何呈现最优解并持续优化？”

AI将第一层的“用户意图”和第二层的“综合价值”进行实时计算，得出最终的排序列表。

多目标优化：排序系统同时要兼顾多个目标：点击率、转化率、GMV、用户体验满意度等。它需要在“给用户最想要的”和“引导用户发现潜在需求的优质商品”之间取得平衡。

强化学习：用户的每一次点击、每一次下单，都是对AI排序结果的一次“奖励”或“惩罚”。系统通过海量的用户行为反馈，不断微调模型，让排序越来越精准。例如，当大量搜索“定制保温杯”的用户最终都选择了那些明确标注“可小批量LOGO定制”的商品时，AI就会强化这类商品在对应搜索下的权重。