這項協議的關鍵,在於 Pinterest 決定採用 AWS 開發的自研晶片。該公司將使用 AWS Trainium 晶片來訓練 AI 模型,並以 AWS Graviton 處理器進行日常運算與推論 。這一步標誌著 Pinterest 策略性地轉向使用專門化的雲端硬體。Pinterest 技術長 Matt Madrigal 對此表示,這項合作提供了「運算彈性、硬體選擇權與基礎架構效率」,以加速實現其 AI 願景
。在當前 AI 硬體供應依然吃緊的環境下,此舉同時也降低了 Pinterest 對單一主流晶片供應商的過度依賴
。
在坎城國際創意節上,除了面向消費者的購物 App,Pinterest 也針對廣告主推出了三款新產品,截至 6 月中旬,這些工具都還在限量或測試階段。
這是一款直接整合在 Pinterest 廣告管理員(Ads Manager)中的 AI 助理,目前在美國地區進行封閉測試 。廣告主不需要手動瀏覽複雜的數據儀表板,而是可以透過自然語言對話,請 AI 找出平台洞察、發掘隱藏的廣告活動商機,或分析最新的話題趨勢。Pinterest 強調,這個助手提供的不是長篇大論的文字,而是以趨勢圖表和推薦的熱門 Pin 來呈現結果,讓決策更直覺
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這是一個專為 AI 環境設計的基礎架構層,扮演著標準化整合協定的角色。它讓廣告主可以將自己現有的外部 AI 工具,直接連接到 Pinterest 的廣告活動數據、分析資料與關鍵字洞察 。簡單來說,MCP 的目標是讓 Pinterest 的廣告平台能與行銷人員已在使用的各種 AI 代理(Agentic AI)與輔助工具生態系相互串連、讀得懂彼此的資料,並讓這些互動過程深度紮根於 Pinterest 獨有的品味、趨勢與意圖訊號上
。
這款生成式 AI 模型是 Pinterest 現有自動化廣告套件 Performance+ 的擴充功能。它能夠自動評估並測試更多元的廣告素材組合,包括圖片、文案、版面等,並從中找出成效最好的版本,以實現廣告活動效益最大化 。這項功能延續了 Pinterest 早先的嘗試,也就是透過生成式 AI,直接將單純的產品照片轉化為融入生活情境的風格圖像
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用戶不再需要上下滑動、瀏覽無窮無盡的 Pin,而是打開聊天視窗,用自然的語言描述自己的需求。舉例來說,當你輸入「溫馨小陽台布置」這樣的模糊想法時,Ask Pinterest 會進一步結合你過去儲存的 Pin 和圖版,提供具體的產品建議與視覺靈感,並透過 Pinterest 獨家的「品味圖譜」(Taste Graph)進行深度個人化推薦 。
科技媒體 TechCrunch 形容這款 App 是一項重大實驗,其互動模式未來有可能會被整合到 Pinterest 的主應用程式中 。這代表著一次根本性的轉變:從過去被動的瀏覽,邁向主動、對話式的商品探索。這是 Pinterest 對「是否能將模糊的靈感,轉化為實際可衡量的交易」所進行的一次真切試驗
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對一般使用者而言,最直接的改變目前仍是概念上的而非實際體驗。除非這項限量測試大規模開放,否則多數人還無法使用 Ask Pinterest。但這款 App 明確預示了 Pinterest 對於產品探索未來的想像——是朝向由 AI 主導的個人化對話,而不再是傳統的關鍵字搜尋或演算法推薦的動態消息。
對廣告主來說,這些改變帶來的影響就更具體了。AI 商業助手和 Performance+ 創意工具旨在加速廣告活動的設定流程、減少手動優化的負擔,並透過自動化來提升廣告投資報酬率(ROAS) 。另一方面,MCP 協定則是一項影響深遠的架構布局:與其強迫行銷人員只能使用 Pinterest 自己的介面,這個協定讓 Pinterest 化身為一個資料層,外部 AI 系統可以直接查詢、對接。在未來 AI 行銷工具日益碎片化的市場中,這種策略將有助於讓 Pinterest 的廣告預算變得更穩固、更具防禦性
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