双十一的AI助手：一半是解药，一半是障眼法-国_正大期货-香港正大国际期货-官网

 

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。

01 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。

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。

140块一次，年轻人流行请别人上门为自己做饭？

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。”

02 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。