双十一AI助手实测：千问、东东、豆包谁能真省钱

排版/ Annalee

今年双十一，淘宝、京东、抖音、拼多多这些平台，AI入口和助手都被摆到了显眼位置，想不看见都难。

千问把“AI万能搜”塞进了搜索框；京东的“东东”守在购物车旁边，随时帮你做分析；抖音的豆包导购则在对话框里发问，“想找什么风格的冬装”。平台们口径一致：今年这届双十一，AI含量最高。

可“含量高”不等于“有用”，两者中间隔着一道微妙的鸿沟。站在用户这边看，双十一里的AI，一半在解决具体问题，另一半却在制造新问题。前一半让人感觉技术总算干了点人事，后一半则让人怀疑，自己是不是被当成了一组待优化的转化数据。

一边可能翻车，一边也可能真帮上忙

过去过双十一，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、怎么叠券最省钱。不到一分钟，消费者就能拿到一个理论上的最优解——先领哪张、再叠哪张、最后用哪个支付方式，列得明明白白。听着确实美好。

今年双十一第一波，吕颂就试了这种让大模型算拆单、叠券的法子，很快觉出不对。“下单前我问过豆包、千问、元宝，挑了个当时最便宜的凑单方案，可没过两天就发现，AI没提醒我领一张店铺券，害我多掏了100多元。”

外部大模型容易出岔子，电商平台内嵌的AI按理说能把这类问题压下去不少。吕颂对锌刻度说，淘宝内嵌的AI确实能照他账户里现有的券动态算账，这点比外部大模型强；可一到拆单，AI有时会把商品单价看错，明明过了门槛的小单被它算成不够，还建议再买点别的凑上。

AI凑单在今年AI购物里闹出不少翻车场面，尺码推荐倒让不少消费者省了心。李飞今年买西裤，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助手帮用户分析商品

道理不复杂：平台知道李飞退过同品牌的裤子，退货原因多半填的是“尺码偏小”，这条经验就被折算进了推荐里。网经社电子商务研究中心、

这个功能的利益方向跟用户是一致的——推得越准，消费者越省事，商家退货成本越低，平台售后压力也越小。三方都受益的结构，让这个AI不容易跑偏。它不用在“帮你省钱”和“帮平台赚钱”之间二选一，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

可同样是AI，另一类功能就有点“越界”了。

AI大模型主动插进消费场景后，用户不用自己搜，打开对话窗口就能收到按历史浏览记录推来的降价提醒和优惠券，平台管这叫“主动挖掘潜在消费需求”。说白了，这是一个在你没打算买东西时主动找上门的AI，本质上是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：前一种主动权在你手里，后一种在算法手里。

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。”

用户真正想要的和平台想给的不一样

李飞把一周里用过的AI功能列成清单，发现了一个挺有意思的规律。

让他觉得管用的，都是自己先说出需求、随后才冒出来的功能。他举例说，先搜索加购了西裤，尺码推荐才出现；先问了“哪个地铁上戴着不吵”，京东的“东东”才帮他对比两款耳机的降噪参数。千问的“陪逛”也有点意思，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”，但它读的是当前页面的信息，回答也围绕正在看的东西。李飞认为，这类功能有一个共同点：你带着问题来，它帮你解决，利益方向才会和你对齐。

反过来，让他觉得是负担的，全是那些抢在需求表达之前冒出来的功能。锁屏的降价提醒、对话窗口里突然弹出的“猜你喜欢”、按浏览记录自动推的“你可能想买”，还有压在评论区上方的“划重点”“PK看对比”，稍不留神就误触，接着就是AI助手给出一堆冗余信息。

其实，多数消费者要的只是AI搜索来处理自己主动输入的需求。不必另起炉灶做对话式导购，也别去改动用户惯常的浏览习惯。少打扰，本身就是一种克制。

网购流程大致分五步：种草、查信息、比价、下单、复购。主流电商平台的AI布局压在种草和查信息上，可消费者的痛点偏偏落在比价和下单。平台忙着让种草更高效，用户真正想要的却是有人帮他把价格弄清楚。

比价这件事，恰恰是平台最没动力做好的。有AI技术人员直言：“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

双十一已经走到第十八年，平台需要一个新故事，AI就是眼下最有价值的那个。

不过，跳出用户体验层面，把AI导购放进电商行业的资本开支和商业化周期里看，当前这场AI大促热潮本身就站在一个脆弱的盈亏平衡点上。

一边是向C端免费投放AI导购功能、抢占下一代流量入口，一边是持续扛着高昂的推理算力成本。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始终低迷。流量红利和变现红利，就这么错开了。

从行业长期发展看，AI购物不会消失，“全能购物管家”这类营销包装却会慢慢淡化。AI会变成嵌在货架搜索里的增强工具，但没法完全取代搜索，成为新入口。

如今电商平台的路线已经各有各的走法：淘宝千问想另起炉灶，把独立交易Agent入口做出来；京东更愿意在自营货架原有基础上加一层AI辅助；抖音则让AI跟内容直播生态长在一起。这三种打法其实都在试同一件事——流量结构不一样时，用户能接受的人机分界线究竟划在哪儿。

双十一这轮AI热潮，说白了就是一场规模不小的社会实验——对话式大模型到底能不能消解零售业那些积压已久的交易摩擦，就看这一回。落在标准化、可量化、重计算的场景里，AI确实把降本增效兑现了，一部分消费者比价、算券所花的大量时间被省了下来；可一旦转到主观选购、跨平台比价这些用户本就抱有期待的方向，数据壁垒和平台竞争就把AI的手脚捆住了，效果很难到位。

所以至少眼下，AI能替我们挡掉一些麻烦，选择背后的风险却还落不到它肩上。购物车里的这场AI变革才刚走到一个岔口——工具和营销，从这里开始分家。