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每日一篇科技财经深度调查
走进商业背后的故事
不过多干扰用户就是克制的进步
撰文/ 李觐麟
编辑/ 黎文婕
排版/ Annalee
今年双十一，无论打开淘宝、京东还是抖音、拼多多，都很难不注意到那些被推到显眼位置的 AI 入口和助手。
千问的 "AI 万能搜 " 嵌在搜索框里，京东的 " 东东 " 在购物车旁边等着帮你分析，抖音的豆包导购在对话框里问你 " 想找什么风格的冬装 "。平台们似乎在异口同声地说：今年是 AI 含量最高的一届双十一。
但 " 含量高 " 和 " 有用 " 之间，隔着一道微妙的鸿沟。
从用户的视角来看，双十一里的 AI，一半在解决具体问题，还有一半是在制造新的问题。前者让你觉得技术终于干了点人事，后者让你怀疑自己是不是被当成了一组待优化的转化数据。
AI 可能翻车，也可能帮忙
以往的双十一，凑单是诸多消费者参与过程中的头等烦心事。
今年双十一前夕，各大平台都在推广 AI 用法，就是把购物车截图和优惠券规则一起丢给大模型，让它计算怎么拆单、怎么叠券最省钱。不到一分钟的时间，消费者就能拿到一个理论最优解，先领哪张、再叠哪张、最后用哪个支付方式，列得明明白白，听起来很美好。
吕颂在今年双十一第一波就尝试了这种方案，没想到很快就发现了不对劲。" 下单前我问过豆包、千问、元宝，选了一个当时最低的凑单方法，结果没过两天我就发现 AI 没有提醒我领一张店铺券，害我多花了 100 多元。"
相较外部大模型容易出现的误差，电商平台内嵌的 AI 应该能在更大程度上规避这样的问题。" 淘宝内嵌的 AI 确实能根据我账户里当下的券进行动态计算，这一点比外部大模型强，但到了拆单环节，AI 有时候会把商品单价看错，把已经超过门槛的小单算成不够，建议再加购额外的东西。" 吕颂对锌刻度谈到。
尽管 AI 凑单为今年 AI 购物制造了不少翻车现场，但尺码推荐倒是让不少消费者省了心。李飞今年选购西裤时，电商平台的 AI 提示 " 建议大一码 "，而依据是其过去购物的退货记录。
淘宝 AI 助手帮用户分析商品
这个逻辑不复杂，平台知道李飞退过同品牌的裤子，退货原因大概率填了 " 尺码偏小 "，它把这条经验折算进了推荐里。网经社电子商务研究中心、36 氪 ( KRKR ) 研究院的服饰电商行业调研数据显示 , 线上服饰退货率最高可达 40%，其中七成退货源于尺码不合、风格不匹配。这个痛点够痛，AI 解决它的方式也够直接：用你自己的历史数据，帮你少犯同样的错。
这个功能的利益方向和用户是一致的，它推荐得越准，消费者越省事，商家退货成本越低，平台售后压力越小。三方共赢的结构，让这个 AI 不容易走偏。它不需要在 " 帮你省钱 " 和 " 帮平台赚钱 " 之间做取舍，因为把尺码推准这件事本身对谁都有好处。
图源：中国青年报
但同样是 AI，另一类功能就显得有些 " 越界 "。
当 AI 大模型主动介入消费场景，用户不必主动搜索，打开对话窗口就能收到基于历史浏览记录的降价提醒和优惠券推送，平台称之为 " 主动挖掘潜在消费需求 "。换个说法就是一个在你没想买东西时主动来找你的 AI，本质上是一个被训练来制造欲望的销售员。搜索是你带着问题去找答案，主动推送是平台带着商品来找你。前者你掌握主动权，后者主动权在算法手里。
社交平台上有一句关于 AI 购物的评论是这样说的："AI 的考核指标仍然是自家 GMV、订单转化率和复购率，它本质上是传统电商流量链路的增效插件，远谈不上重构购物决策。一个 AI 导购的 KPI 是转化率而非用户满意度的时候，它说‘这个值得买‘和说‘这个别买’的动机，从来就不是对等的。"
用户真正想要的和平台想给的不一样
通过把一周内用过的 AI 功能列个清单，李飞发现一个有意思的规律。
让他觉得有用的，全是表达需求之后出现的功能。" 例如尺码推荐，是因为我先搜索加购了西裤；京东的‘东东’帮我对比两款耳机的降噪参数，是因为我先问了‘哪个地铁上戴着不吵’。千问的‘陪逛’功能有点意思，你可以屏幕共享给它，边逛淘宝边问‘这个值不值得买’‘评价里有什么风险点’，但它读的是你当前页面的信息，回答也围绕你正在看的东西。这些功能的共同点是：你带着问题来，它帮你解决，所以利益方向才会和你对齐。"
让李飞觉得是负担的，则是那些出现在表达需求之前的功能。例如锁屏的降价提醒、对话窗口里突然弹出来的 " 猜你喜欢 "、基于浏览记录自动推送的 " 你可能想买 "，还有被置于评论区上面的 " 划重点 ""PK 看对比 "，一不小心就会误触，然后看着 AI 助手给出一堆冗余的信息。
事实上，大多数消费者只需要 AI 搜索处理用户主动输入的需求，不要另起炉灶做对话式导购，也不要改变用户惯常的浏览习惯，不过多干扰用户就是克制的进步。
大多数消费者的网购流程分为种草、查信息、比价、下单、复购。主流电商平台的 AI 布局集中在种草和查信息，而消费者的痛点集中在比价和下单。平台在努力让种草更高效，但消费者真正需要的是有人帮他把价格搞清楚。
而比价这件事，恰恰是平台最没有动力做好的。有 AI 技术人员谈到：" 从技术上实现用 AI 跨平台比价并不难，但难点在于平台做 AI 的动力是把交易留在自己锅里，但消费者要的是购物最优解，两者之间的需求有冲突。"
京东、豆包的 AI 购物助手
双十一走到第十八年，平台需要一个新故事，AI 是眼下最有价值的那个。
但如果跳出用户体验层面，把 AI 导购放到电商行业资本开支和商业化周期中观察，我们会发现，当前这场 AI 大促热潮，本身就处在一个脆弱的盈亏平衡点上。
平台一边向 C 端免费投放 AI 导购功能抢占下一代流量入口，一边持续承担高昂的推理算力成本，而商家端已经率先开始付费采购 AI 生成素材、AI 运营助手、AI 投放工具，消费者端付费意愿却始终低迷，流量红利和变现红利出现错配。
站在行业长期发展的角度来看，AI 购物不会消失，但 " 全能购物管家 " 的营销包装却会逐渐淡化。AI 会成为嵌入货架搜索的增强工具，却无法完全替代搜索的新入口。
淘宝、京东、抖音等各大电商平台如今路线分化，淘宝千问试图做独立交易 Agent 入口，京东侧重在原有自营货架之上叠加 AI 辅助，抖音则把 AI 和内容直播生态融合，三条路线本质是在测试不同流量结构下，用户愿意接受的人机边界在哪里。
双十一这场 AI 狂欢，本质是一次大规模的社会实验，检验对话式大模型究竟能不能解决零售行业长期存在的交易摩擦。结果 AI 在标准化、可量化、重计算的场景里，确实兑现了降本增效的承诺，帮一部分消费者省下大量比价算券的时间，但在主观选购、跨平台比价等用户持有期待的方向上，AI 却受限于数据壁垒、平台竞争的约束，难达效果。
因此就现阶段而言，AI 可以帮我们减少麻烦，但它暂时还不能替我们承担选择背后的风险。这场发生在购物车里的 AI 变革，才刚刚走到区分工具和营销的分水岭。
END
李觐麟
邮箱：ljl@cpcw.com
简介：当地小有名气的熬夜网上冲浪选手
重点关注领域：新消费、社交、泛文娱
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