摘要

在数字化营销与商业数字化转型深度融合的背景下，S2B2C商城小程序凭借“平台赋能商家、商家服务用户”的模式成为连接供应链与消费者的关键载体，而AI智能名片作为其中打通商家与用户个性化连接的核心工具，其传播效果与用户转化能力高度依赖内容情绪的精准传递。开源AI大模型的出现，为AI智能名片的内容生成与情绪点优化提供了技术支撑，但在实际应用中，多数S2B2C商城小程序的AI智能名片存在情绪点模糊、需用户主动解读的问题，导致用户注意力流失与转化效率低下。本文基于软文情绪点设置的核心原则——“情绪点需预设、可直接感知或选择，无需读者深入思考”，结合开源AI大模型的技术特性，探讨其在S2B2C商城小程序AI智能名片情绪点设计中的应用路径，通过明确情绪点预设逻辑、优化情绪点呈现形式、强化情绪点与用户需求的匹配度，提升AI智能名片的用户触达效果与商业转化价值，为S2B2C模式下的数字化营销内容创新提供参考。

关键词

开源AI大模型；AI智能名片；S2B2C商城小程序；情绪点设置；数字化营销

一、引言

随着S2B2C商业模式的成熟，商城小程序已成为供应链平台（S）向商家（B）赋能、商家服务终端消费者（C）的核心场景，而AI智能名片作为商家在小程序内展示品牌、产品与服务的“数字化门面”，其内容能否引发用户情绪共鸣，直接决定了用户停留时长、互动意愿与购买决策。不同于传统营销文案，AI智能名片的内容呈现更注重碎片化、即时性与个性化，用户通常在短时间内快速浏览，若情绪点需通过深入思考才能提炼，极易导致用户放弃阅读，丧失转化机会。

开源AI大模型（如Llama、ChatGLM等）凭借其可定制化、低成本、高适配性的优势，能够基于S2B2C商城的行业属性、商家产品特点与用户画像，批量生成具备情绪导向的AI智能名片内容。但当前开源AI大模型在内容生成中，多聚焦于信息准确性与语言流畅度，对情绪点的“可感知性”重视不足，导致生成的AI智能名片虽包含情绪元素，却难以被用户快速捕捉。因此，基于“情绪点无需用户深入思考”的核心原则，结合开源AI大模型的技术能力，优化S2B2C商城小程序AI智能名片的情绪点设置，成为提升其商业价值的关键课题。

二、核心概念界定与情绪点设置原则

（一）核心概念界定

1. 开源AI大模型：指源代码开放、可通过微调与二次开发适配特定场景的人工智能模型，具备自然语言生成、情感分析、用户画像识别等能力。在S2B2C商城小程序中，开源AI大模型可基于供应链数据（如产品类目、价格带）、商家数据（如店铺定位、服务特色）与用户数据（如消费偏好、浏览习惯），生成个性化的AI智能名片内容，并对情绪点进行预判与优化。

2. AI智能名片：是S2B2C商城小程序中商家展示自身信息的数字化工具，通常包含店铺简介、核心产品、用户评价、优惠活动等模块，通过文字、图片、短视频等形式传递信息，其核心目标是通过情绪共鸣增强用户信任，引导用户完成咨询、下单等行为。

3. S2B2C商城小程序：一种连接供应链平台（S）、商家（B）与消费者（C）的轻量化应用，S端为B端提供货源、物流、技术等支持，B端通过小程序向C端提供商品与服务，具有获客成本低、用户体验便捷、商业转化路径短等特点。

（二）情绪点设置的核心原则

根据软文情绪点设置的本质要求，结合S2B2C商城小程序AI智能名片的场景特性，其情绪点设置需遵循三大原则：

1. 预设性原则：撰写者（或开源AI大模型）在生成AI智能名片内容前，需明确核心情绪点，如“信任感”“紧迫感”“愉悦感”等，且情绪点需与商家目标（如新品推广、库存清仓、品牌塑造）高度匹配。例如，若商家目标为清仓，情绪点应预设为“性价比带来的惊喜感”“库存不足的紧迫感”，而非模糊的“产品优质”。

2. 可感知性原则：情绪点需通过直观的内容形式呈现，让用户在浏览时直接感知，无需深入思考。例如，在AI智能名片的“用户评价”模块，若要传递“信任感”，无需用户从长篇评价中自行总结，而是直接展示“98%用户回购”“售后问题1小时响应”等数据化信息，或“买过3次，质量一直很稳定”等直白的评价内容，让用户瞬间捕捉“可靠”的情绪点。

3. 可选性原则：考虑到S2B2C商城中小程序用户的多元化需求，AI智能名片的情绪点可提供“选择空间”，但选择需基于用户主动偏好，而非强制思考。例如，开源AI大模型可根据用户画像，为年轻用户推送“潮流设计带来的新鲜感”情绪点的AI智能名片，为中老年用户推送“实用功能带来的安心感”情绪点的版本，用户无需思考“该名片是否适合自己”，而是直接看到符合自身偏好的情绪表达。

三、开源AI大模型在S2B2C商城小程序AI智能名片情绪点设置中的应用路径

基于情绪点设置的三大原则，开源AI大模型可从“情绪点预设-情绪点呈现-情绪点适配”三个环节，优化S2B2C商城小程序AI智能名片的情绪传递效果，避免用户因“需深入思考”而流失。

（一）基于供应链与用户数据，实现情绪点精准预设

情绪点的预设需依托数据支撑，而非主观臆断。开源AI大模型可整合S2B2C商城的多维度数据，为AI智能名片明确核心情绪点：

1. 供应链数据驱动的情绪点锚定：开源AI大模型可分析S端提供的产品数据，如产品类目（母婴用品、家居家电）、核心卖点（环保材质、智能功能）、价格优势（工厂直供、折扣力度）等，锚定与产品属性匹配的情绪点。例如，针对母婴用品，模型可基于“安全材质”数据预设“安心感”情绪点；针对工厂直供的家居产品，可基于“价格低于市场价30%”数据预设“性价比惊喜感”情绪点。

2. 用户画像数据驱动的情绪点细化：模型通过分析用户的浏览记录、购买历史、收藏偏好等数据，构建精准用户画像，细化情绪点方向。例如，针对“频繁购买宠物用品的年轻用户”，模型可预设“对宠物的关爱感”“养宠便捷感”等情绪点；针对“关注促销活动的下沉市场用户”，可预设“薅羊毛的满足感”“省钱的踏实感”等情绪点。

3. 商家目标数据驱动的情绪点聚焦：模型可读取商家在S2B2C平台设置的运营目标（如新品销量破千、老客复购率提升20%），聚焦与目标匹配的情绪点。例如，若商家目标为新品推广，模型可预设“尝鲜的好奇心”“体验新功能的愉悦感”；若目标为老客复购，可预设“专属福利的被重视感”“使用习惯的依赖感”。

（二）依托多模态内容生成，实现情绪点直接感知

开源AI大模型可通过文字、图片、短视频等多模态内容形式，将预设的情绪点直观呈现，避免用户深入思考：

1. 文字内容：直白化表达情绪核心：模型生成AI智能名片的文字内容时，需直接点出情绪点，而非间接描述。例如，传递“紧迫感”时，无需写“库存不多了，欲购从速”，而是更直白的“仅剩23件，下单后1小时内发货，手慢无”；传递“信任感”时，无需写“我们的服务很好”，而是“累计服务10万+用户，售后满意度99.2%，未解决问题全额退款”。这种直白化表达让用户无需解读文字背后的含义，直接感知情绪点。

2. 图片内容：视觉化强化情绪氛围：模型可结合情绪点生成或推荐匹配的图片素材。例如，传递“愉悦感”时，推荐展示用户使用产品时微笑的场景图；传递“安心感”时，推荐展示产品质检报告、防伪标识的特写图。同时，模型可优化图片配色，如用暖色调传递“温馨感”，用红色系传递“紧迫感”，通过视觉符号直接唤醒用户情绪。

3. 短视频内容：场景化演绎情绪体验：对于复杂情绪点（如“使用产品的便捷感”），模型可生成短视频脚本，通过场景化演绎让用户直接感知。例如，针对家电类AI智能名片，短视频可展示“老人10秒学会操作”的场景，无需用户思考“产品是否易用”，而是通过画面直接传递“便捷感”；针对食品类AI智能名片，短视频可展示“食材新鲜切割、烹饪后香气四溢”的场景，直接传递“食欲满足感”。

（三）通过动态适配技术，实现情绪点可选适配

开源AI大模型可基于用户实时行为数据，动态调整AI智能名片的情绪点呈现，为用户提供“无需思考”的情绪选择：

1. 实时行为触发的情绪点切换：模型可捕捉用户在小程序内的实时行为（如停留时长、点击模块、返回操作），切换情绪点。例如，若用户在“优惠活动”模块停留超过5秒，模型可判断用户对“性价比”情绪点感兴趣，自动将AI智能名片的重点从“产品功能”切换为“折扣力度”“满减规则”，强化“省钱满足感”；若用户快速划过“用户评价”模块，模型可判断用户对“信任感”情绪点已认可，切换为“产品使用场景”，传递“使用愉悦感”。

2. 多版本情绪点的智能推送：模型可生成多个包含不同情绪点的AI智能名片版本，基于用户画像推送给对应群体。例如，针对同一美妆产品，为“追求潮流的Z世代”推送“新品设计的时尚感”版本，为“注重成分的理性用户”推送“天然成分的安心感”版本，用户无需思考“哪个版本适合自己”，而是直接接收与自身偏好匹配的情绪点内容。

3. 用户主动选择的情绪点引导：模型可在AI智能名片顶部设置轻量化的情绪点选择入口，如“想看优惠”“想看评价”“想看用法”，用户点击后直接跳转至对应情绪点的内容模块。这种设计让用户无需浏览全文寻找兴趣点，而是通过简单选择，直接获取所需情绪点的信息，降低思考成本。

四、应用案例分析：某家居S2B2C商城小程序AI智能名片的情绪点优化实践

（一）案例背景

某家居S2B2C商城小程序服务于中小家居商家，此前其AI智能名片多由商家自行撰写，存在情绪点模糊（如仅描述“产品质量好、价格低”）、需用户深入思考（如用户需从“材质环保”中自行联想“安心感”）的问题，导致用户平均停留时长仅20秒，转化率不足1%。为解决这一问题，商城引入开源AI大模型（基于ChatGLM-6B微调），对AI智能名片的情绪点设置进行优化。

（二）优化路径

1. 情绪点预设：数据驱动锚定核心情绪：模型整合商城供应链数据（如产品以“高性价比实木家具”为主）、用户画像数据（如30-45岁家庭用户占比70%，关注“环保”“耐用”）、商家目标（如提升新品“实木餐桌”销量），预设核心情绪点为“环保安心感”“性价比惊喜感”“家庭温馨感”。

2. 情绪点呈现：多模态内容直观传递：

文字：将原“材质环保，价格优惠”优化为“E0级实木材质，母婴家庭可直接使用，比线下门店便宜500元，现在下单送餐桌垫”，直接传递“安心感”与“惊喜感”；

图片：推荐展示“餐桌与儿童餐椅搭配的家庭用餐场景图”“材质检测报告特写图”，强化“温馨感”与“安心感”；

短视频：生成“宝妈用湿抹布擦拭餐桌，无残留污渍”的15秒短视频，传递“耐用便捷感”。

3. 情绪点适配：动态调整满足多元需求：模型生成两个版本的AI智能名片，为“关注环保的家庭用户”推送“环保安心感”版本，为“关注价格的预算用户”推送“性价比惊喜感”版本；同时，在名片顶部设置“看环保”“看价格”“看场景”入口，用户点击后直接跳转对应内容。

（三）优化效果

优化后，该家居商城小程序AI智能名片的用户平均停留时长提升至58秒，转化率提升至3.2%，其中“实木餐桌”的新品销量1个月内突破500件，验证了基于“无需用户深入思考”原则的情绪点设置，在开源AI大模型支撑下的实际价值。

五、结论与展望

（一）结论

本文基于软文情绪点设置的核心原则，结合开源AI大模型、AI智能名片与S2B2C商城小程序的特性，得出以下结论：

1. 在S2B2C商城小程序中，AI智能名片的情绪点设置需遵循“预设性、可感知性、可选性”原则，避免用户因“需深入思考”而流失，这是提升其传播效果与转化能力的关键；

2. 开源AI大模型可通过整合供应链、用户画像、商家目标数据，实现情绪点的精准预设；依托多模态内容生成，实现情绪点的直接感知；通过动态适配技术，实现情绪点的可选适配，为情绪点设置提供技术支撑；

3. 实际案例表明，基于上述路径优化的AI智能名片，能够显著提升用户停留时长与转化率，验证了该模式的可行性与商业价值。

（二）展望

未来，随着开源AI大模型技术的迭代（如多模态理解能力提升、实时数据处理速度加快），S2B2C商城小程序AI智能名片的情绪点设置可向更深层次发展：一方面，模型可基于用户的实时表情、语音语调等多维度数据，更精准地捕捉用户情绪需求，实现“情绪点实时生成与调整”；另一方面，模型可结合元宇宙技术，构建沉浸式AI智能名片场景，让用户在虚拟环境中直接“体验”情绪（如虚拟试用产品带来的愉悦感），进一步降低情绪感知的思考成本，推动S2B2C模式下的数字化营销进入“情绪精准触达”时代。