产品详细介绍

Lily AI 是一款专注于零售和电商场景的产品内容优化平台，利用先进的人工智能模型，对商品目录进行深度分析和语义理解，将原本简单的商品信息转化为更丰富、更贴近消费者语言的内容，从而全面提升搜索与发现效率。

平台的核心能力在于“产品内容智能”：

  • 深度属性挖掘：不仅停留在颜色、尺码、款式等基础信息，还能识别风格、场景、版型、材质细节、流行元素等更细腻的属性，为每个商品构建多维度标签体系。
  • 自然语言优化文案：基于消费者真实搜索习惯和表达方式，自动生成或优化商品标题、卖点文案、长描述等，使内容既易读又利于搜索引擎理解。
  • 元数据与结构化标注：自动补全和优化商品的元数据（metadata）与 schema markup，帮助搜索引擎更好地抓取和理解商品信息，提升自然搜索排名和展示质量。
  • 多渠道内容统一优化：支持电商站点、SEO、付费广告（包括 AEO、GEO 等）、商品推荐等多触点统一优化，确保消费者在各个渠道看到的商品内容一致且高质量。

依托高质量零售数据、公开数据与 Lily 独有的专有数据源，平台训练出针对时尚、家居、美妆等品类的专用 AI 模型，能够精准识别趋势和消费者偏好，帮助品牌和零售商快速捕捉并利用市场热点（如流行款式、热门材质、当季风格等）。

根据官方披露的典型效果，接入 Lily AI 后，零售商通常可在 4–8 周内看到明显的业务提升，包括：

  • 订单转化率提升约 5–9%
  • 站点流量提升约 25–40%
  • 广告展示量提升约 6–10%
  • 点击率（CTR）提升约 5–15%
  • 商品属性深度提升约 30–70%

通过将商品目录“翻译”成消费者和机器都能理解、且高度相关的语言，Lily AI 帮助零售企业在搜索、推荐和广告投放中获得更高的可见度和更强的转化能力。

简单使用教程

以下为基于典型 SaaS 接入流程整理的简明使用步骤，具体细节以实际产品界面与官方文档为准：

  1. 准备商品数据与接入方式

    • 整理现有商品目录数据，包括：SKU、标题、类目、基础属性、图片链接、现有描述等。
    • 与 Lily AI 团队确认接入方式：API 对接、数据批量导入（如 CSV/Feed）、或与现有电商平台/中台系统的集成方案。

  2. 创建账号并配置项目

    • 在 Lily AI 平台开通企业账号，创建对应品牌或站点的项目空间。
    • 设置基础信息：币种、语言（如英文主站、其他多语种站点）、主要品类（时尚、家居、美妆等）。

  3. 导入商品目录

    • 通过 API 或批量文件上传，将商品目录同步到 Lily AI。
    • 确保每个商品至少包含：唯一 ID、类目、基础属性、图片，以便 AI 模型进行识别和属性挖掘。

  4. 运行属性识别与内容优化

    • 在平台中选择需要优化的商品集合（如全量目录或新上架商品）。
    • 启动 AI 分析流程，让系统自动：
      • 识别并补充细粒度商品属性；
      • 生成或优化商品标题、卖点短语、长描述；
      • 生成适用于搜索引擎的元数据和 schema 标记建议。

  5. 审核与调整优化结果

    • 在后台查看每个商品的新增属性和文案建议。
    • 对关键商品进行人工抽查和微调，确保符合品牌调性、用词规范和合规要求。
    • 可根据需要设定规则（如禁用词、品牌语气模板）来约束 AI 输出风格。

  6. 回写到电商与广告系统

    • 将审核通过的优化内容，通过 API 或数据导出方式回写到：
      • 电商网站商品详情页与搜索索引；
      • 广告投放平台（如用于商品广告标题、描述、Feed 属性）；
      • 站内推荐与个性化系统（利用更丰富的属性做更精准匹配）。

  7. 监控效果与持续优化

    • 在 Lily AI 或自有分析系统中，持续跟踪以下指标：曝光量、点击率、站内搜索转化率、订单转化率、客单价等。
    • 对比接入前后的数据，识别表现最好的属性组合和文案风格。
    • 定期重新运行优化流程，尤其是：
      • 新品上架时；
      • 品类结构或趋势变化明显时；
      • 重要营销节点（大促、节日活动）前后。

通过以上步骤，零售和电商团队可以将 Lily AI 融入日常商品运营流程，实现商品内容的自动化、智能化优化，在搜索、推荐和广告等多个触点持续提升商品可见度和销售表现。