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撰文 | 刘 曳编辑 | 张 铎今年 618 的关键词,无疑是 AI。淘宝有千问,京东有京言,豆包上线 " 帮你选 ",连一向慢半拍的拼多多也悄悄试水 AI 搜索。电商平台正纷纷从传统的 " 搜索式购物 " 向 " 对话式购物 " 迈进,只是这第一波试水,并没有想象中顺利。消费者、商家和平台,各自藏着一肚子心事。#01又爱又怕的消费者许许在上海一家广告公司做媒介执行。今年 618 她本来没什么购物欲,但闺蜜要过生日,她想送一份不贵但有心的礼物,预算 200 块。按习惯,她得先在小红书搜一圈 " 生日礼物推荐 ",再去淘宝翻关键词、看评价、对比买家秀。一套流程下来,一个午休就没了。这次不一样。淘宝内置了千问 AI 购物助手,她随手点进去,输入 " 闺蜜 24 岁,喜欢简约风,预算 200 元以内的生日礼物。"几秒后,AI 给出了答案:香薰蜡烛礼盒、手账套装、小众设计的帆布托特包。每一条都标注了理由和到手价。" 它好像真的读懂了简约风是什么意思,推荐的都不是那种花里胡哨的东西。"但许许很快发现,AI 不是每次都懂你。AI 只能解决不知道买什么的选择困难,一旦有了明确偏好,AI 反而成了累赘。要是 AI 反复推同一个品牌,她刻进 DNA 的警惕就上来了,觉得品牌肯定砸了不少钱。在她眼里,传统的销量榜反而更可信。" 那是市场真实检验的结果,是消费者的选择,不是算法的选择。"2026 年被行业认为是 "AI 原生大促元年 "。不只是淘宝,各大平台都亮出了自己的 AI 底牌。京东上线 AI 助手 " 京言 ",字节豆包上线 " 帮你选 " 功能,就连在 AI 上一向慢半拍的拼多多,也在 5 月底悄悄试水 AI 搜索。大麦是个重度咖啡爱好者,每天要消耗 4 颗胶囊咖啡。日常他会在山姆下单星巴克的研磨胶囊咖啡,因为便宜且方便,60 颗装 179.9 元,平均一个 3 元钱。这次 618,他不想做数学题,直接用 AI 助手在电商平台找好价。他分别在淘宝、京东、豆包上搜索 " 均价 3 元的胶囊咖啡 "。该图片疑似使用了 AI 生成技术,请谨慎甄别图|大麦的搜索结果没想到,最靠谱的竟然是豆包,直接给出了适配 Nespresso 咖啡机、单颗约 3 元的高性价比胶囊,按照口碑和价格排序。淘宝给出的第一款,是类似三顿半的冷萃即溶咖啡,并非真正的胶囊咖啡。京东解释一堆概念后,推荐的三款是:胶囊鞋带扣、吐血胶囊道具和洗衣凝珠,把大麦给整乐了。大麦认为,淘宝的商品都有巨长的商品名,堆满了为搜索硬塞的关键词。关键词污染或许导致 AI 推荐结果不理想。京东的匹配能力差,更像是自身技术力的问题。但他真正担心的是另一件事:换成那些一无所知、直接相信 AI 的人,会不会因此买到货不对版的商品? #02困在算法黑箱里的商家林芷的淘宝店开了八年,主打法式复古风连衣裙,定价 200-400 元,月销稳定在四五百件,八年里,她学会了拍照、修图、写详情页、植入关键词、开直播。她是懂流量的。森女系、韩式碎花这种氛围感形容词已不再流行,只要把 " 法式复古 连衣裙收腰 显瘦 " 这几个词塞进标题,再配上几张氛围感主图,总能被搜索的用户看见。千问与淘宝全面打通后,她试着用千问搜自己的商品,却发现很难找到自家店铺的款式。她不死心,换了各种问法,也未能如愿。她不知道自己哪里做错了:标题写得不够好?是详情页的某张图 AI 不喜欢?还是某个差评随口说了一句版型不好,被 AI 当成真理,调整了权重?搜索时代,规则是透明的,至少你知道自己的劣势在哪里。林芷打了个比方:" 就好像你苦练了十年跑步,突然裁判说,以后不比速度了,比质量。你问他什么叫质量,他说这不能公开。"林芷开始疯狂补课。她知道了 GEO(生成式引擎优化)这个新概念,要优化 " 怎么让 AI 记得住、讲得出、信得过你的品牌 "。她修改了店里卖得最好的碎花连衣裙的详情页,老老实实写出了 100% 棉麻、裙长 118cm、腰部有抽绳可调节、大裙摆遮胯宽、适合春夏约会、通勤、度假等等信息,每一条都是 AI 能抓取的标签。林芷想过找代运营商帮忙,对方报价一个月两万,承诺帮她做 AI 内容优化、GEO 布局、投喂大模型,而这个成本对小商家来说是天价。而且代运营商自己也承认," 我们只能不断猜、不断试、不断调,谁也没法保证你一定能被 AI 选中。"一批批商品不断被选入宫中选秀,翻牌赐花全靠眼缘,被相中的人趋之若鹜,不被欣赏的人只能含泪回家。图|代运营机构们不断产出针对 GEO的方案问题同样困扰着陈明。陈明在杭州一家中等规模的电商公司做运营总监,主营小家电,从去年底开始,他专门指定了一个下属负责 AI 落地,就想着把能试的工具全试一遍。半年多下来,他们用 AI 做过详情图、设计过换款、采集过竞品数据、生成过运营素材、全自动投放优化、也尝试过 GEO.... 几乎全踩了一遍坑。" 结果就是,我们花了大半年时间,验证了网上 90% 的 AI 案例都是夸大其词。"比如说用 AI 生成详情页时,他们试过七八款工具,输入产品参数,出来的东西乍一看像模像样,统统排版漂亮、文案流畅。但仔细一核对,卖点全是套话,甚至连产品颜色都能搞混,得花双倍时间去校对、修改,还不如自己从头写。" 你以为省了时间,实际上是在给 AI 擦屁股。" 真正能落地的 AI 应用,往往是需要团队自己花时间去调、去适配、去打磨的定制化方案。他们最后只保留了两样东西:一个是自动化的竞品价格监控脚本,另一个是基于历史数据的销量预测模型。它们不 fancy,不性感,但至少能算清楚投入产出比。陈明觉得,GEO 在自媒体嘴里被包装成了一门科学,但在他手里,更像是一门玄学。它的效果无法归因、无法量化、无法迭代,又有多少代运营机构验证过效果,样本量是多少?有没有排除其他变量的干扰?过去,商家拼的是谁更懂消费者;现在,他们得先学会怎么讨好 AI。 #03平台流量生意的黄昏对许许来说,AI 推荐的尽头是信任危机,对林芷来说,AI 推荐的尽头是看不见的黑箱。但对平台来说,AI 推荐的尽头是一个更现实的问题:怎么靠它赚钱?传统电商的广告逻辑建立在搜索之上。用户输入关键词,平台提供货架,商家通过购买关键词竞价来获得曝光。但 AI 正在让这种传统模式加速走向末路,当消费者不再逐页浏览商品页,而是直接得到 AI 推荐的答案,平台赖以生存的 " 过路费 ",就难有立足之处了。于是平台陷入商业化悖论,如果让 AI 优先推送广告商品,用户的信任就会受损;可如果完全保持中立,平台的广告收入又会被直接掏空。如何平衡 AI 推荐和广告商业化,是一个还没有标准答案的难题。悖论归悖论,真到了牌桌上,谁也不敢慢,尤其是阿里。据 QuestMobile 数据,截至 2026 年一季度,豆包月活 3.45 亿,千问 1.66 亿,前者约是后者的两倍,逼着阿里必须在 AI 购物这条赛道上快速卡位。一旦让豆包率先定义了 "AI 购物 " 的用户心智,淘宝天猫就可能被绕过。就目前看,千问和豆包的 AI 推荐里都还没有明显的广告位,更多是基于需求匹配。但谁都清楚,平台不可能永远不商业化。答案或许已经在大洋彼岸成型。亚马逊今年 5 月把原来的购物助手 Rufus 并入了新的 Alexa for Shopping,升级成了一个能 " 动手 " 的智能体:可以帮顾客盯价格,一旦降到预期就提醒下单;能自动补货,把咖啡、纸巾这类常购品定时加进购物车;能调出一款商品过去一年的历史价格曲线,判断商家是否真的在打折。图|Alexa for Shopping在变现上,亚马逊的 " 提示词广告 "(Sponsored Products prompts)在去年以免费形式试水,今年 3 月底正式转为商用,按点击付费,当消费者向 AI 提问时,语义匹配的商品会带着 Sponsored 标签,直接出现在对话答案里。眼下亚马逊定的还是按点击收费。但不少人预判,当 AI 未来不再只是推荐、而是直接替消费者完成交易,收费方式迟早会从 " 按点击 " 滑向 " 按成交 " 付费。未来的电商,或许正从 B2C 变成 B2A2C。电商平台当年的叙事是 " 去掉中间商 ",让品牌直连消费者。但 AI 智能体又悄悄站到了中间,为了讨好 AI,做生意的门槛被无形中抬高。当然,搜索不会消失," 猜你喜欢 " 不会消失,有明确目标的用户依然会自己去找。只是流量的权重正在重新分配,原有的竞争规则正在失效。而夹在品牌和消费者之间的 "A",身份始终暧昧——它是消费者的代理人,还是商家派来的销售员?是平台的变现工具,还是真正中立的购物顾问?这届 618,所有人都在往前走。只是走得踉踉跄跄,心里没底。近日监测小组公开最新参数,,探索华纳娱乐公司的官方网址:了解全球娱乐巨头的精彩世界,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:
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撰文 | 刘 曳编辑 | 张 铎今年 618 的关键词,无疑是 AI。淘宝有千问,京东有京言,豆包上线 " 帮你选 ",连一向慢半拍的拼多多也悄悄试水 AI 搜索。电商平台正纷纷从传统的 " 搜索式购物 " 向 " 对话式购物 " 迈进,只是这第一波试水,并没有想象中顺利。消费者、商家和平台,各自藏着一肚子心事。#01又爱又怕的消费者许许在上海一家广告公司做媒介执行。今年 618 她本来没什么购物欲,但闺蜜要过生日,她想送一份不贵但有心的礼物,预算 200 块。按习惯,她得先在小红书搜一圈 " 生日礼物推荐 ",再去淘宝翻关键词、看评价、对比买家秀。一套流程下来,一个午休就没了。这次不一样。淘宝内置了千问 AI 购物助手,她随手点进去,输入 " 闺蜜 24 岁,喜欢简约风,预算 200 元以内的生日礼物。"几秒后,AI 给出了答案:香薰蜡烛礼盒、手账套装、小众设计的帆布托特包。每一条都标注了理由和到手价。" 它好像真的读懂了简约风是什么意思,推荐的都不是那种花里胡哨的东西。"但许许很快发现,AI 不是每次都懂你。AI 只能解决不知道买什么的选择困难,一旦有了明确偏好,AI 反而成了累赘。要是 AI 反复推同一个品牌,她刻进 DNA 的警惕就上来了,觉得品牌肯定砸了不少钱。在她眼里,传统的销量榜反而更可信。" 那是市场真实检验的结果,是消费者的选择,不是算法的选择。"2026 年被行业认为是 "AI 原生大促元年 "。不只是淘宝,各大平台都亮出了自己的 AI 底牌。京东上线 AI 助手 " 京言 ",字节豆包上线 " 帮你选 " 功能,就连在 AI 上一向慢半拍的拼多多,也在 5 月底悄悄试水 AI 搜索。大麦是个重度咖啡爱好者,每天要消耗 4 颗胶囊咖啡。日常他会在山姆下单星巴克的研磨胶囊咖啡,因为便宜且方便,60 颗装 179.9 元,平均一个 3 元钱。这次 618,他不想做数学题,直接用 AI 助手在电商平台找好价。他分别在淘宝、京东、豆包上搜索 " 均价 3 元的胶囊咖啡 "。该图片疑似使用了 AI 生成技术,请谨慎甄别图|大麦的搜索结果没想到,最靠谱的竟然是豆包,直接给出了适配 Nespresso 咖啡机、单颗约 3 元的高性价比胶囊,按照口碑和价格排序。淘宝给出的第一款,是类似三顿半的冷萃即溶咖啡,并非真正的胶囊咖啡。京东解释一堆概念后,推荐的三款是:胶囊鞋带扣、吐血胶囊道具和洗衣凝珠,把大麦给整乐了。大麦认为,淘宝的商品都有巨长的商品名,堆满了为搜索硬塞的关键词。关键词污染或许导致 AI 推荐结果不理想。京东的匹配能力差,更像是自身技术力的问题。但他真正担心的是另一件事:换成那些一无所知、直接相信 AI 的人,会不会因此买到货不对版的商品? #02困在算法黑箱里的商家林芷的淘宝店开了八年,主打法式复古风连衣裙,定价 200-400 元,月销稳定在四五百件,八年里,她学会了拍照、修图、写详情页、植入关键词、开直播。她是懂流量的。森女系、韩式碎花这种氛围感形容词已不再流行,只要把 " 法式复古 连衣裙收腰 显瘦 " 这几个词塞进标题,再配上几张氛围感主图,总能被搜索的用户看见。千问与淘宝全面打通后,她试着用千问搜自己的商品,却发现很难找到自家店铺的款式。她不死心,换了各种问法,也未能如愿。她不知道自己哪里做错了:标题写得不够好?是详情页的某张图 AI 不喜欢?还是某个差评随口说了一句版型不好,被 AI 当成真理,调整了权重?搜索时代,规则是透明的,至少你知道自己的劣势在哪里。林芷打了个比方:" 就好像你苦练了十年跑步,突然裁判说,以后不比速度了,比质量。你问他什么叫质量,他说这不能公开。"林芷开始疯狂补课。她知道了 GEO(生成式引擎优化)这个新概念,要优化 " 怎么让 AI 记得住、讲得出、信得过你的品牌 "。她修改了店里卖得最好的碎花连衣裙的详情页,老老实实写出了 100% 棉麻、裙长 118cm、腰部有抽绳可调节、大裙摆遮胯宽、适合春夏约会、通勤、度假等等信息,每一条都是 AI 能抓取的标签。林芷想过找代运营商帮忙,对方报价一个月两万,承诺帮她做 AI 内容优化、GEO 布局、投喂大模型,而这个成本对小商家来说是天价。而且代运营商自己也承认," 我们只能不断猜、不断试、不断调,谁也没法保证你一定能被 AI 选中。"一批批商品不断被选入宫中选秀,翻牌赐花全靠眼缘,被相中的人趋之若鹜,不被欣赏的人只能含泪回家。图|代运营机构们不断产出针对 GEO的方案问题同样困扰着陈明。陈明在杭州一家中等规模的电商公司做运营总监,主营小家电,从去年底开始,他专门指定了一个下属负责 AI 落地,就想着把能试的工具全试一遍。半年多下来,他们用 AI 做过详情图、设计过换款、采集过竞品数据、生成过运营素材、全自动投放优化、也尝试过 GEO.... 几乎全踩了一遍坑。" 结果就是,我们花了大半年时间,验证了网上 90% 的 AI 案例都是夸大其词。"比如说用 AI 生成详情页时,他们试过七八款工具,输入产品参数,出来的东西乍一看像模像样,统统排版漂亮、文案流畅。但仔细一核对,卖点全是套话,甚至连产品颜色都能搞混,得花双倍时间去校对、修改,还不如自己从头写。" 你以为省了时间,实际上是在给 AI 擦屁股。" 真正能落地的 AI 应用,往往是需要团队自己花时间去调、去适配、去打磨的定制化方案。他们最后只保留了两样东西:一个是自动化的竞品价格监控脚本,另一个是基于历史数据的销量预测模型。它们不 fancy,不性感,但至少能算清楚投入产出比。陈明觉得,GEO 在自媒体嘴里被包装成了一门科学,但在他手里,更像是一门玄学。它的效果无法归因、无法量化、无法迭代,又有多少代运营机构验证过效果,样本量是多少?有没有排除其他变量的干扰?过去,商家拼的是谁更懂消费者;现在,他们得先学会怎么讨好 AI。 #03平台流量生意的黄昏对许许来说,AI 推荐的尽头是信任危机,对林芷来说,AI 推荐的尽头是看不见的黑箱。但对平台来说,AI 推荐的尽头是一个更现实的问题:怎么靠它赚钱?传统电商的广告逻辑建立在搜索之上。用户输入关键词,平台提供货架,商家通过购买关键词竞价来获得曝光。但 AI 正在让这种传统模式加速走向末路,当消费者不再逐页浏览商品页,而是直接得到 AI 推荐的答案,平台赖以生存的 " 过路费 ",就难有立足之处了。于是平台陷入商业化悖论,如果让 AI 优先推送广告商品,用户的信任就会受损;可如果完全保持中立,平台的广告收入又会被直接掏空。如何平衡 AI 推荐和广告商业化,是一个还没有标准答案的难题。悖论归悖论,真到了牌桌上,谁也不敢慢,尤其是阿里。据 QuestMobile 数据,截至 2026 年一季度,豆包月活 3.45 亿,千问 1.66 亿,前者约是后者的两倍,逼着阿里必须在 AI 购物这条赛道上快速卡位。一旦让豆包率先定义了 "AI 购物 " 的用户心智,淘宝天猫就可能被绕过。就目前看,千问和豆包的 AI 推荐里都还没有明显的广告位,更多是基于需求匹配。但谁都清楚,平台不可能永远不商业化。答案或许已经在大洋彼岸成型。亚马逊今年 5 月把原来的购物助手 Rufus 并入了新的 Alexa for Shopping,升级成了一个能 " 动手 " 的智能体:可以帮顾客盯价格,一旦降到预期就提醒下单;能自动补货,把咖啡、纸巾这类常购品定时加进购物车;能调出一款商品过去一年的历史价格曲线,判断商家是否真的在打折。图|Alexa for Shopping在变现上,亚马逊的 " 提示词广告 "(Sponsored Products prompts)在去年以免费形式试水,今年 3 月底正式转为商用,按点击付费,当消费者向 AI 提问时,语义匹配的商品会带着 Sponsored 标签,直接出现在对话答案里。眼下亚马逊定的还是按点击收费。但不少人预判,当 AI 未来不再只是推荐、而是直接替消费者完成交易,收费方式迟早会从 " 按点击 " 滑向 " 按成交 " 付费。未来的电商,或许正从 B2C 变成 B2A2C。电商平台当年的叙事是 " 去掉中间商 ",让品牌直连消费者。但 AI 智能体又悄悄站到了中间,为了讨好 AI,做生意的门槛被无形中抬高。当然,搜索不会消失," 猜你喜欢 " 不会消失,有明确目标的用户依然会自己去找。只是流量的权重正在重新分配,原有的竞争规则正在失效。而夹在品牌和消费者之间的 "A",身份始终暧昧——它是消费者的代理人,还是商家派来的销售员?是平台的变现工具,还是真正中立的购物顾问?这届 618,所有人都在往前走。只是走得踉踉跄跄,心里没底。
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