需求扩展与澄清： AI可主动提问或提供选项，帮助消费者澄清未被明确表达的潜在需求或约束条件（如预算、风格偏好、使用场景）。

　　2. 解决方案生成与初步筛选（Solution Generation & Initial Screening）：

　　消费者行为： 基于AI转化的明确需求，消费者需要寻找能解决该需求的商品或服务。

　　AI优化介入（AI给出办法 & 初步筛选）：

　　智能方案匹配： AI系统根据结构化需求，从庞大的商品/服务库中，运用协同过滤（Collaborative Filtering）、内容推荐（Content-Based Filtering） 和 知识图谱（Knowledge Graph） 技术，快速生成高度相关的候选解决方案集。

　　“最简单方法”的智能化实现： AI提供的初步结果本身就是一种高效筛选。它通过算法（如召回排序模型）：

　　过滤噪音： 排除明显不相关或低质量选项。

　　基础排序： 基于需求匹配度、基础热度/评价进行初步排序。

　　多样性保证： 避免结果同质化，提供不同类型或角度的解决方案供用户初步浏览。

　　呈现方式优化： AI可以结构化地呈现关键信息（核心卖点、解决的核心需求点、价格区间、主要评价标签），极大降低消费者的认知负荷，实现“最简单”的初步筛选体验。

　　3. 多维度深度对比与决策支持（Multi-Dimensional Deep Comparison & Decision Support）：

　　消费者行为： 消费者在初步筛选出的候选方案中进行更精细化的比较，考虑价格、功能细节、材质、品牌、用户评价、售后服务等多维度因素。

　　AI优化介入（深层对比）：

　　复杂信息聚合与解析： AI自动抓取、解析并结构化呈现商品/服务的详细信息、长尾评价、专业测评、社区讨论等海量异构数据。