AI 如何重构人货关系？搜索不止是入口

2025 年已过半，电商行业的焦虑并未消散。

作者：宏一

美编 赵倩

主编 李永华

直播红利消退、内容转化乏力、货架增长停滞——今年 618 让这些老问题暴露出新的裂痕，行业仿佛再次走到转折点。

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电商困局：

内容疲软，货架老化

从 2010 年代的 " 货架电商 " 到 2020 年代初期的 " 内容电商 "，过去十年，电商行业的底层逻辑几经迭代：

货架电商：以搜索和结构化呈现为核心，强调商品供需的高效匹配；

内容电商：以推荐、种草、短视频等内容形式激发消费冲动，推动用户从 " 被看见 " 到 " 想要买 "。

这两类模式各自引领了一个时代的增长。但随着用户需求不断进化，这些路径也面临新的适配挑战。

据星图数据监测，今年 618 全网交易额达 8556 亿元，同比增长 15.2%。表面上看，这是一个略高于去年同期的回暖信号，但背后却藏着更深的结构性裂变：即时零售大涨 18.7%，社区团购却下滑 9.1%。从囤货到即买即用，用户的消费习惯正在悄然转向，而不少商家还停留在原地。

与此同时，平台侧的运营成本与转化效率也进入了精细化管理阶段。面对愈加理性的用户，如何真正理解其需求并提供有效响应，成为共性难题。无论是调整内容策略、优化推荐逻辑，还是推动交易链路更紧密地闭环，平台们都在主动探索突破之道。

在这样一个用户注意力更加稀缺、选择更趋理性的阶段，电商行业亟需新的思路，不再只是吸引眼球或堆叠商品，而是要重新思考 " 用户是如何做出购买决策 " 的核心过程。

这正是 " 决策流电商 " 作为新范式逐渐浮现的背景。

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电商第三极：

" 决策流电商 " 的崛起

在货架电商和内容电商之后，电商行业正在悄然迎来第三种范式：决策流电商。

与 " 逛 " 的货架电商、" 刷 " 的内容电商不同，决策流电商是一种基于 " 找 " 的模式。它不是争夺用户的注意力，而是陪用户完成一场思考。它围绕 " 做出选择 " 这件事重新设计消费路径，用 AI 和搜索能力，陪伴用户从模糊的疑问，走向明确的决策：不是 " 看见就买 "，而是 " 想明白再买 "。

在货架电商中，用户已经知道自己要买什么，平台负责给出最多最便宜的选项。

在内容电商中，用户并没有明确需求，只是 " 刷着刷着就心动 "。

而在决策流电商中，用户是带着问题而来——他们需要被理解、被引导，最终做出最适合自己的决定。

这并不是对理性消费的简单回归，而是 AI 参与的理性进化。平台不再只是展示商品，而是扮演一个 " 决策助手 " 的角色：用结构化知识、个性化匹配、动态问答等能力，将复杂问题层层拆解，最终呈现出一套清晰可信的购买建议。

比如：

" 哪款洗地机适合家里有宠物？"

" 适合油皮、不过敏的粉底液推荐？"

" 入门单反相机和镜头该怎么配？"

这些都不是能三秒做决定的问题。用户不缺商品，缺的是清晰的选择路径。而决策流电商的底层逻辑就是理解真实需求，再整合可信信息，最终提供决策建议。

决策流电商的竞争力，来自两个关键点：

理解用户背后的真实意图：不仅是 " 搜索关键词 "，而是用户此刻的困惑、场景、预算、情绪。

整合复杂信息并生成可信建议：让用户从碎片信息的海洋中脱身，获得结构化、有逻辑、有根据的解答。

这类 " 从模糊到清晰 " 的路径，并不适合通过内容喂养或货架堆砌来解决。它需要的是语言理解、知识建模、语义推理，以及对用户决策心理的精准感知。说得再简单点——内容电商让你心动，决策流电商让你想通。

而在如今流量碎片、用户耐心下滑的时代，" 让用户做明白的选择 " 正在成为新的稀缺能力。

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百度电商：

决策流电商的代表玩家

如果说搜索是用户表达决策意图的起点，那么百度或许是最有可能率先跑通 " 决策电商闭环 " 的玩家。凭借 AI 技术、知识生态和搜索入口这三大独有基座，百度正在将 " 用户的问题 " 直接转化为 " 可执行的购买行为 "，走出了一条区别于传统内容电商与货架电商的 " 决策流 " 路径。

百度每天承接数亿次搜索请求，其中相当一部分是高意图、高决策成本的复杂问题，广泛分布在母婴、家居、户外等对专业信息要求较高的消费场景。这些搜索往往看似 " 生活咨询 "，实则是用户在进行购买前的核心判断。

比如，搜索 " 冲锋衣防水指数 5000mm 够用吗？" 的用户，本质上是在验证产品参数是否满足特定使用场景。这类问题需要的不只是商品详情页上的单一信息，而是面料性能、品牌差异、实测数据等综合参考。百度通过结构化知识图谱，能够快速给出如 "GORE-TEX 材质对比实验 " 等内容，帮助用户完成关键决策。

这类行为的共性在于：它们意图明确，但跳不过 " 理解 - 判断 - 选择 " 的中间过程。而百度的电商机会，恰恰在于以搜索为起点，串联结构化知识、智能问答与商品匹配，完成 " 从问题到决策 " 的链路闭环。

今年 4 月，百度正式上线了面向电商场景的 MCP（Model-as-Copilot）服务，这是其在 " 搜索即决策 " 路径上的一次系统化落子。它并不试图替代推荐或内容电商，而是通过 AI 能力，将用户提出的问题直接引导向可操作的购买方案。

例如，用户搜索 " 宝宝学步鞋怎么选 "，系统会自动整合足部发育阶段、材质标准、医生建议等维度，生成可执行的选购逻辑；又如 " 猫尿味怎么去除 "，返回结果不仅是清洁产品，还包括原理解释、材质兼容性提醒和多种偏好选项。用户无需跳出搜索页面，就能完成从理解到选择再到下单的全过程。

百度并不是在复刻现有的电商模型，也不是简单把内容种草嫁接到搜索上，而是借助 AI 的理解力和生成能力，真正将 " 搜索场 " 转化为 " 决策场 "。本质上，它推动的是一次由 AI 驱动的电商决策效率升级——不是多一种电商玩法，而是一次决策链路的重构。

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AI 如何重构人货关系？

搜索不止是入口

在今年 618，百度电商还与罗永浩展开深度合作，推出 AI 驱动的 " 罗永浩数字人直播间 "。这次直播，有三个关键词：AI 理解、实时响应、智能调度。

不同于传统 " 明星带货 " 的人设驱动模式，此次由 AI 驱动的 " 罗永浩数字人 " 承担了直播间的选品、讲解与调度任务：罗永浩数字人由百度大模型驱动，具备流畅语义理解能力，承担了选品讲解、用户互动等核心任务； 后台 AI 系统实时分析弹幕情绪、搜索热词、商品点击行为，动态调整讲解内容和节奏； 搜索行为与直播内容打通，实现了从 " 用户问题 " 到 " 精准推荐 " 的高效路径切换。