重磅利好！淘寶天貓與小紅書達成戰略合作
淘寶天貓商家經營，再迎重磅利好。
5月7日，淘寶天貓與小紅書官宣戰略合作，共同助推商家增長。合作後，商家通過共建的三方賬號，將可以直觀地觀測到種草投流的實際轉化效果，科學決策以提高營銷投放效率，減少漫灌式投流的浪費。在健康的、有質量的增長上，商家將獲得更多確定性。
在互聯互通的基礎上，此次合作還首次實現了“從小紅書種草到淘寶下單轉化”的全鏈路打通。對於前期加入試點的優質品牌，淘寶天貓和小紅書首次開放UD合作，新增效果廣告，商家可以通過淘寶天貓下單。
同時，雙方共同新增筆記下方“廣告掛鏈”功能，品牌商家可在小紅書內實現“種草內容一鍵跳轉至淘寶”，淘寶天貓也將提供更多營銷資源和數據優化的能力支持，實現“聯合投放”，聚焦單品轉化。
這給消費者帶來了更絲滑、省心的體驗，爲商家打開了經營空間，同時也給優質的內容創造者提供了更多變現機會。
兩大互聯網巨頭深化種草合作，其深遠意義不止於此。
中國製造要向中國品牌“升維”，離不開品質商品和品牌商家的發展。爲商家減負擔、提效率、求增量，長遠來看，這次合作也是平臺扶優戰略的體現。平臺選擇扶持優質商家，有利於推動行業迴歸價值競爭，也將爲淘寶天貓創造更大的商業想象力。
但當前，在電商這個信息高度分散的環境下，消費者並不容易自動地發現“優質”。經歷多年發展，中國電商供給側的效率升級已經完成。步入下半場，中國電商轉型發展的關鍵在於需求側升級，在於發掘並滿足消費者的內生性需求——這也是近年來“種草”流行的內在原因。
好的商品需要好種草來分享，好的種草更需要好商品來實現。這決定了種草、成交和商家的品牌化經營是不分家的，“全網種草、淘寶成交”仍是電商主旋律。
淘寶小紅書深化種草合作，商家投流進入精準“滴灌時代”
近年來，淘寶天貓持續加強社交媒體合作，爲商家擴充場外流量，創造生意增量。繼去年與微信支付、京東物流等達成互通合作後，目前淘寶已與微博、微信、支付寶、小紅書、B站、知乎等超200家互聯網平臺建立合作，爲商家提供全網引流、全域種草。
引流種草的本質，是通過平臺間的互聯互通，引入外部生態來反哺站內活躍度。例如，當一位消費者在小紅書上被“種草”後，他/她可以前往淘寶天貓上選購相關商品，進一步由此接觸到對應商家和品牌，一個“站外獲客—站內留存—全域復購”的增長螺旋就形成了。
去年四季度，意大利咖啡機領軍品牌德龍，通過淘寶種草×小紅書投入60%的品牌投放預算，進行場景化“精準種草”。其種草內容總曝光達到1700萬，吸引超過10萬用戶訪問該品牌淘寶天貓店鋪，種草後鏈路品牌成交達480萬。其拉新成本僅3元，ROI高達8.07。
但無法迴避的是，傳統模式下，一些內容和交易平臺相對獨立，引流種草也有其自身侷限。
例如，傳統投流方式過於粗放，營銷鏈路不易觀測、廣告費用浪費嚴重，商家往往身陷種草投流和商品成交的“漫灌式困境”之中——固然知道廣告費有一半是浪費了，但是真正的問題在於“並不知道是哪一半”。商家很難穿透站外的點贊、互動，看見真實的種草效果。
此次淘寶和小紅書升級合作，就是要率先打破藩籬，爲商家提供實在的解決辦法。例如通過共建三方賬號，商家可以直接觀測從種草到下單的全鏈路效果，掌握自己預算部分的聚光投流數據。商家看見每一分錢花到了哪裡，效果如何，那麼科學投放和科學經營就有了依據。
針對不同的種草需求和引流場景，淘寶向商家提供星物種、星伴計劃、星任務等適應不同情景的種草產品和引流選擇。與此同時，淘寶天貓還會加大投入，爲商家種草筆記進行加熱、投流，提升消費互動。商家可以科學地、精準地、有的放矢地進行“滴灌式”投放。
此輪合作之中，淘寶和小紅書雙方在阿里媽媽UniDesk平臺上，展開UDRTA與CID鏈路等合作，新增效果廣告功能，商家可以通過淘天下單；對於前期加入試點的優質品牌原創品牌，淘寶天貓和小紅書共同新增筆記下方“廣告掛鏈”功能，商家可在小紅書內實現“種草直達”。
這也是首次實現小紅書種草到淘寶下單轉化的“全鏈路打通”，利好商家確定性增長。
淘寶天貓與小紅書此次合作，不僅打破了平臺的數據孤島，更將種草到轉化的模糊鏈路變爲可視化、可追蹤的確定性增長路徑，迴應了“廣告費浪費在哪”的世紀難題。對電商生態而言，這也是從過去流量爭奪轉向當代全域協同、全域經營的一種轉變。
“全網種草、淘寶成交”，仍是電商主旋律
中國電商的發展，受益於整個社會的效率升級：一半是供給側，一半在需求側。過去幾十年，電商的快速發展，很大程度上是由供給側效率升級驅動的。深厚且不斷進化的製造業底蘊，社會化的物流快遞等基建設施，日益迭代的互聯網技術，讓電商供給日益豐富強大。
中國網購市場極其龐大，據國家統計局數據，2024年全國網上零售額15.52萬億元，其中僅實物商品網上零售額就達到13.08萬億元；這個市場又極其細密：在以億爲量級的SKU（最小庫存單位）的基礎上，無數商品超越時間、空間的限制在自由流通。
但這種極大豐富也帶來了一個問題：讓商品更精準匹配到最需要它的消費者。消費者也同樣需要，從上億件供給中，找到最適合自己的那件商品。
這也是中國電商步入下半場，需求側效率提升必須要回答的時代之問。
電商的本質就是一個能高效完成人貨匹配的雙邊市場，“全網種草，淘寶成交”則成了具有一定代表性的經驗規律。
中國電商發展的最早期，人和商品的匹配主要靠分類、搜索來完成。這個時期，推薦算法還沒有出現，所有人在網站上看到的商品和商品順序幾乎都是一樣的。因此，商家 “讓消費者認識自己”、將流量轉化爲購買的需求，開始大量涌現。
淘寶一些早期的“外種內收”項目，比如淘寶聯盟和阿里媽媽，後來成爲全網電商營銷的起點。它們將種草信息播撒全網，引導消費者回到站內成交。
後來，隨着視頻與推薦算法的興起，商品分發領域發生了從“人找內容”到“內容找人”的變化。短視頻和直播都具有種草與帶貨能力，但對商家而言，內容流量轉瞬即逝，貨架場和固定的品牌店鋪依然具有更強的經營心智。
卡思學苑的創始人李浩認爲，這是因爲商家幾乎不能僅僅通過內容電商，實現對消費者的高頻、反覆觸達，主動買貨的比例很低。哪怕是自有粉絲，品牌每次觸達也需要花費真金白銀，長線獲客成本更高。
“店纔是品牌的承接的方式，直播或者是短視頻本質上是一次降維，只是在凸顯某一個商品，但消費者在購買的時候不是買這個品牌，而是購買的是商品。”李浩曾在一次訪談中表示。
因此，爲了留住經營複利，多數商家依然選擇將綜合電商平臺作爲長效經營主陣地，培養長期的用戶心智。而在這一背景下，站外的種草就變得至關重要。
通常來說，內容平臺和購物平臺在底層並不是完全接通的。當一個消費者被好的種草“安利”以後，仍需要挑選平臺、店鋪和商品；商家在種草投流以後，因爲跨平臺的原因，也很難觀察到轉化的實際效果，反倒有了一種“勁不知道往哪裡使”的感覺。
如今淘寶、小紅書在底層互聯互通上更進一步，無疑爲商家的全域經營帶來了這種亟需的確定性和想象力。無論是三方共管賬戶，還是從小紅書種草到淘寶下單轉化的全鏈路打通，都能爲商家經營提供科學工具，並掃清後顧之憂，讓商家可以專注到商品和服務本身上來。
或許正因如此，全域經營成爲近年來淘寶天貓扶優策略的重要一環。
其一，全域經營可以爲商家帶來新的增量。隨着好商品、好價格、好服務的普及，消費者的大多數需求已經得到基本滿足，但各類個性化的、情感化的需求，仍零散分佈在社交平臺等各種渠道之上。全域經營可以收集並滿足消費者的內生性需求，創造生意增量。
其二，全域經營可以爲商家品牌經營打開空間。淘寶天貓是商家品牌化經營的首選平臺之一，聚集了大量優質供給。小紅書等平臺上的優質內容和有效互動，都可以在淘寶天貓上得到承接和積累。這種站外流量，將有效地沉澱爲商家的品牌心智，助力其長期發展。
其三，全域經營帶來的客流和訂單增長，以及不斷積累的消費習慣和用戶心智，將成爲商家的“隱形資產”，吸引商家長期經營和品牌化發展。反過來，商家也會由此願意加大對淘寶天貓的投入，作爲平臺，淘寶天貓也將由此獲得更大的競爭優勢和想象空間。
可以說，在科學種草引流的基礎之上，這種無界的購物體驗，正在爲中國電商平臺創造新的“邊疆”。這也將內在驅動中國電商生態的發展，形成好商品、好內容、好品牌的良性互動。這是一個消費者、商家和平臺多方受益的未來故事。
淘寶天貓和小紅書的深度合作，也再一次驗證了中國貨架電商的生命力。
人們今天的生活中，不乏各類引人注目的新生活方式，比如短視頻、播客等等，但人們往往發現，不少優質內容在通過新形式傳播的同時，仍然需要以文字的形式來沉澱。在線購物也是如此，種草分享、口碑安利，最終大多也需要好的商品和服務來承接。
某種程度上，或許這也是“爲什麼又是淘寶”的內在原因。
淘寶是所有電商平臺中品牌非常集中的貨架電商：有了貨架，纔有了無比豐富的商品選擇，有爆款、有新款、有平替款……定位、定價不同的各類商品，都可以合理地找到適合自己的商業空間。商家的全域經營，在這裡可以找到對應的商品來承接。
淘寶也是全網更適合商家長期經營的電商平臺。內容和商品如果過於分離，那麼轉化勢必留在外部平臺，只適合爆品短期變現，無益品牌長期發展。淘寶種草，卻能將種草-轉化-反饋，聚合在一個有機的生態共同體之內，讓好內容、好商品相得益彰。
淘寶的商業生態像一片森林，其中既有大型品牌，也有衆多中小優質商家，這種包容性優勢是很多其他平臺所不具有的。淘寶天貓也從來不會將用戶束縛在平臺之上，而是讓其沉澱在豐富的商家生態之中，讓各類商家都可以擁有自己的客羣資產，實現長期發展、品牌經營。
小紅書和淘寶的深度合作，是中國電商需求側效率提升的一個必然。內容平臺解決“爲何買”，淘寶則完成“買什麼”的問題，全網種草、淘寶成交仍是中國電商的長期趨勢。從“內容激發”到“貨架成交”的閉環，既滿足消費者“即看即買”的效率訴求，也爲商家提供了從流量種草到長線經營的全域生長土壤，這也正是電商生態進化不可替代的底層邏輯。