Pinterest 发布 “Ask Pinterest”,旨在变革 AI 驱动的购物体验
随着“Ask Pinterest”的推出,Pinterest 正在从视觉发现转向对话式商务。这款实验性的独立应用程序旨在改变用户的购物方式。通过利用其专有的“Taste Graph”,该公司旨在超越基于关键词的搜索,转向高度个性化、具备上下文感知能力的购物体验。
通过对话式商务超越关键词搜索
“Ask Pinterest”实验的核心在于其处理复杂、多步骤查询的能力,而传统的搜索引擎往往难以解决这些问题。与依赖特定术语的标准搜索栏不同,这种类聊天机器人的界面允许用户使用自然语言来规划复杂的项目,例如布置整个房间或组织一场主题晚宴。
至关重要的是,该应用程序旨在跨多个会话保留用户上下文。通过与用户现有的已保存 Pins 和 Boards 集成,AI 可以提供符合其既定审美偏好的建议。这种方法使 Pinterest 能够抵御来自 Google、Meta 和 ChatGPT 等竞争对手日益兴起的智能代理(agentic)购物工具的挑战。
利用 Taste Graph 的力量
虽然许多 AI 公司寻求从外部来源获取数据授权,但 Pinterest 正在加倍投入其自身的内部生态系统。“Ask Pinterest”应用充当了一个实验室,用于测试其“Taste Graph”(将人类兴趣映射到特定审美的内部数据)如何转化为对话格式。
通过将其作为独立应用程序推出,Pinterest 可以在不干扰其旗舰视觉发现应用核心用户体验的情况下,对这些先进的 LLM 驱动的交互进行迭代。从这次实验中获得的洞察最终将整合回 Pinterest 主平台,从而在灵感与购买之间创造一个更无缝的闭环。
面向广告商和营销人员的新 AI 工具
该公告还标志着 Pinterest 广告技术栈(adtech stack)的一次重大升级,专门针对 AI 中心化格局下营销人员的需求。关键的技术更新包括:
- Performance+ Creative: 全球推出一种全新的 AI 模型,旨在帮助广告主为每一次单独的展示动态选择最有效的广告素材。
- Model Context Protocol (MCP): 一个全新的基础设施层,允许广告主以标准化的格式,使用第三方智能体工具来管理和监控其 Pinterest 营销活动。
- Ads Manager AI Assistant: 目前在美国提供的测试版功能,旨在协助广告主优化其营销活动工作流。
正如首席商务官 Lee Brown 所指出的,探索的未来正从孤立的关键词转向由语境和品味所塑造的图景——在这一领域,Pinterest 海量的审美数据仓库提供了显著的竞争护城河。
核心要点
- 对话式探索: “Ask Pinterest” 将平台从静态视觉搜索转变为多步骤、自然语言的对话式界面。
- 以数据为中心的战略: 该应用利用 Pinterest 独特的 “Taste Graph” 和用户画板 (Boards) 来提供高度个性化、具备语境感知能力的购物推荐。
- 增强型广告技术: Pinterest 正在引入 Model Context Protocol (MCP) 和 Performance+ Creative,以允许广告主使用智能体工具和 AI 优化的广告素材。