双十一的AI助手：一半是解药，一半是障眼法

别过度打扰用户，本身就是一种克制

排版/Annalee

今年双十一，淘宝、京东、抖音、拼多多的页面上，AI入口和助手都被摆到了显眼位置，想不看见都难。

搜索框里嵌着千问的“AI万能搜”，购物车旁边有京东的“东东”等着帮你分析，抖音的豆包导购则在对话框里问“想找什么风格的冬装”。平台的说法几乎一致：这是AI含量最高的一届双十一。

可“含量高”不等于“有用”，两者之间隔着一段不好跨的距离。

站在用户角度看，双十一的AI一半在解决具体问题，另一半在制造新麻烦。前一种让人觉着技术总算办了件正事，后一种让人怀疑自己是不是成了一组等着被优化的转化数据。

AI会翻车，也能帮上忙

过去双十一，凑单是很多消费者最头疼的事。

今年双十一前，各大平台都在推一种AI用法：把购物车截图连同优惠券规则一起丢给大模型，让它算怎么拆单、怎么叠券最省。不到一分钟就能拿到理论上的最优解，先领哪张、再叠哪张、最后用哪种支付方式，列得清清楚楚。听着挺美。

吕颂在双十一第一波就试了这个办法，很快觉出不对。“下单前我问过豆包、千问、元宝，挑了一个当时最低的凑单方案，结果没过两天发现AI没提醒我领一张店铺券，多花了100多元。”

外部大模型容易出的误差，电商平台内嵌的AI按理说能更多规避一些。吕颂对锌刻度说：“淘宝内嵌的AI确实能按我账户里当下的券动态计算，这点比外部大模型强，但到了拆单环节，AI有时会把商品单价看错，把已经超过门槛的小单算成不够，建议我再加购别的东西。”

尽管AI凑单给今年AI购物添了不少翻车场面，尺码推荐倒让不少消费者省了心。李飞今年买西裤时，电商平台的AI提示“建议大一码”，依据是他过去的退货记录。

淘宝AI助手在帮用户分析商品

事情说白了并不复杂：李飞以前退过同一品牌的裤子，退货理由大概率选的是“尺码偏小”，这条记录随即被算进了推荐逻辑里。网经社电子商务研究中心和36氪(KRKR)研究院做过服饰电商行业调研，数据显示线上服饰退货率最高能到40%，这当中七成来自尺码不合适、风格对不上。痛点摆在那儿，AI的处理办法也很干脆：用你自己的历史数据，让你别再踩同一个坑。

在利益上，这个功能和用户站同一边。推得越准，买家越省心，商家退货开销越少，平台售后压力也跟着降。三方都能得利，这个AI就不容易跑偏。它不必在“替你省钱”和“替平台挣钱”之间选边，因为尺码推得准，对谁都是好事。

图源：中国青年报

可同样是AI，另一类功能就有点“越界”了。

AI大模型主动介入消费场景后，用户不用自己搜，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，平台管这叫“主动挖掘潜在消费需求”。换个说法，这是一个在你没想买东西时主动找上门的AI，本质上是训练来制造欲望的销售员。搜索是你带着问题找答案，主动推送是平台带着商品找你。前者主动权在你手里，后者在算法手里。

社交平台上有人这样评论AI购物：“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。”

用户想要的和平台想给的，不是一回事

把一周内用过的AI功能列成清单后，李飞发现了一个有意思的规律。

让他觉得有用的，全是表达需求之后才出现的功能。“比如尺码推荐，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。这些功能有个共同点：你带着问题来，它帮你解决，利益方向才会和你对齐。”

让李飞觉得是负担的，是那些出现在表达需求之前的功能。锁屏的降价提醒、对话窗口里突然弹出来的“猜你喜欢”、按浏览记录自动推的“你可能想买”，还有被放在评论区上面的“划重点”“PK看对比”，一不留神就误触，然后看着AI助手甩出一堆冗余信息。

其实大多数消费者只需要AI搜索处理自己主动输入的需求，不必另起炉灶做对话式导购，也别去改用户惯常的浏览习惯。别过度打扰用户，本身就是一种克制的进步。

普通人的一次网购，大致要经过种草、查信息、比价、下单、复购这几步。主流电商平台把AI的落点放在种草和查信息上，可消费者真正头疼的环节是比价和下单。平台设法让种草变得更高效，用户想要的却是有人替他把价格算明白。

偏偏比价这件事，平台最没动力做好。一位AI技术人员说：“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。”

京东和豆包的AI购物助手也是这个方向上的尝试。

双十一已经办到第十八年，平台急需一个新故事，AI就是当下最值钱的那一个。

可要是跳出用户体验，把AI导购摆到电商行业的资本开支和商业化周期里看，眼下这轮AI大促热潮，本身正踩在一个脆弱的盈亏平衡点上。

一边是平台向C端免费投放AI导购功能，抢下一代流量入口；另一边是高昂的推理算力成本要持续扛着。商家端已经先动起来，付费采购AI生成素材、AI运营助手、AI投放工具，消费者端的付费意愿却一直提不起来，流量红利和变现红利对不上。

从行业长期发展看，AI购物不会消失，但“全能购物管家”这类营销包装会慢慢淡下去。AI会变成嵌在货架搜索里的增强工具，却当不了完全替代搜索的新入口。

如今淘宝、京东、抖音这些电商平台各走各的路：淘宝千问想做成独立的交易 Agent 入口，京东是在自营货架的基础上加 AI 辅助，抖音则让 AI 跟内容直播生态结合。三条路子说到底，都是在试不同流量结构下，用户能接受的人机边界在哪儿。

这场双十一的AI狂欢，说到底是一次大规模社会实验，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。结果在标准化、可量化、重计算的场景里，AI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、跨平台比价这些用户抱有期待的方向上，AI受制于数据壁垒和平台竞争，效果难让人满意。

所以就现阶段而言，AI能帮我们少些麻烦，却暂时还替不了我们承担选择背后的风险。这场发生在购物车里的AI变革，才刚走到区分工具和营销的分水岭。