讓AI幫忙購物，靠譜嗎？
“AI購物時代的商品並不會比上一個時代更好、更便宜，消費者們尋找的不是更高級的AI導購，而是更滿意的購物體驗。”
文 / 巴九靈
在剛剛過去的雙十一，很多消費者發現，電商APP不知不覺多了很多新功能。
淘寶上線了AI找低價、AI萬能搜、AI生成購物清單等；京東推出了AI搜索和AI識圖；抖音電商反向植入大模型，在豆包搜索框輸入“秋冬穿搭推薦”，它會提供一連串抖音商城的服飾鏈接。
在我們的生活經驗中，導購讓人“又愛又恨”。有時候，他們如天降神兵，能幫我們更有效地解決複雜需求；有時候，卻壓迫感十足，破壞了逛街購物的美感。
那麼AI導購，又是怎樣一個存在呢？雙十一期間，小巴做了一次簡單的小實驗。
根據海外網站YouGov的一項調查，有67%的消費者希望用AI進行比價，56%希望藉助AI更瞭解產品，46%更“懶”一些，希望AI直接把產品推薦給自己。
這便構成了我們本次測試的實驗目標——看大模型在這三個方面的表現如何。被實驗的對象，隨機選取了編輯部使用較多的：DeepSeek、豆包和通義千問。
提前說明下，本次測試只爲提供一個當下AI導購的場景感受，其結果未必能代表各大模型真實水平，感興趣的朋友也可以自行“調戲”各路大模型試試，也歡迎大家把體驗在評論區和我們分享。
AI導購測評
先看看這三家在“比價”方面的不同表現。
想必很多讀者和小巴一樣，面對電商平臺越來越複雜的價格活動，不止一次地想過：如果能一鍵查找實時低價就好了。
於是，我們同時向三個大模型提問：“我想在2025年雙十一期間以最優惠的價格買一臺品牌掃地機器人，請幫我全網搜索出優惠力度最大的產品。”
結果，通義千問和豆包同時推薦了一款知名品牌的掃地機器人，DeepSeek則只給出了一些選項。
千問：
豆包：
DeepSeek：
要說不同，從思考過程看，通義千問展現出了一種財經視角，顯得非常“聰明”。
比如，它解釋了爲什麼“買新不買舊”：新品有衝量需求，而且幾大品牌的新品偏同質化，價格戰不可避免。
它還分析了爲什麼當下是最佳購買時點：12月的促銷力度不如雙十一、明年618又可能出現缺貨。
它甚至還考慮到某品牌財報顯示上半年利潤下滑，下半年很可能衝量壓力更大，或許會更願意以價換量。
豆包的亮點則是“精打細算”，不僅比較了各種產品參數和性價比，還對比了不同平臺的優惠程度、贈品豐富程度，甚至提供了雙十一紅包口令。
DeepSeek雖然沒給出最終建議，但優點是情緒價值很足，列出了一連串“選購小貼士”，每一條都很實用。
除了比價以外，購物決策面臨的另一個大問題是，消費者並不瞭解產品。
而這個問題的本質，或許並不是非要搞懂電器和數碼產品的參數，只是想弄明白：買什麼能解決我的問題？
於是接下來，我們出了一道更考驗AI處理模糊需求的能力的題：“同樣的預算，推薦掃地機器人還是洗地機？”
結果，三個大模型都敏銳地抓住了這個提問背後的真實需求。
通義千問沒有羅列參數、屬性，而是直接列舉了5個不同家庭場景，還出了一道選擇題來輔助判斷。
它甚至還給了一個附加答案：如果預算充足，可以考慮“掃地機器人+入門洗地機”組合購買。
豆包延續了“細節控+數據腦”，測算了維護成本、噪音等其他大模型沒考慮到的問題。
DeepSeek繼續走情緒價值路線，補充了一些提問中沒有涉及的選購要點。
最後一個問題就是，針對最“懶”的消費者們，AI能不能直接給出買什麼、怎麼買的答案？
我們設想了一個最麻煩的場景：一站式購物。比如新寵到家、喬遷裝修、新婚備婚、過年採購，都要把本就分散、繁瑣的採購需求高效整合起來，決策壓力巨大。
於是，我們出了一道終極考題：“幫我列出一份3個月大小貓所需寵物用品的詳細清單，推薦合適的產品品牌和款式，再基於電商平臺的優惠活動，做成一個分步的傻瓜式下單攻略，確保能以最便宜的價格拿下清單裏的物品。”
三個大模型繼續不負所望，同時給出了採購清單和購物攻略。
千問給出了一份“精準計算”的傻瓜式購物攻略，從平臺選擇、湊單技巧到省錢金額，事無鉅細。
比較來看，DeepSeek提供的購物清單最爲全面，加入了其他幾位都沒有提到的寵物日常醫用品，如伊麗莎白圈、益生菌、潔耳液等。
而且，它在深度思考中展現了識別營銷頁面的能力，最終推薦的產品來源於一家小衆種草網站裏的一篇分享帖。
最後，依然是滿滿的情緒價值。雖然沒有提供太多的紅包口令、疊券湊單攻略，但補充了相當準確的新手養貓建議。
豆包則是提供了一份雙十一期間薅平臺羊毛的詳細步驟。
幾輪測試下來，我們最大的感受就是：彷彿打開了新世界的大門。
這幾個大模型雖各有特點，但不論是場景化分析、信息時效還是情緒價值，都已經在相當程度上足以支撐消費者做出一個購買決策了。
AI電商導購，不是必選項
把對話框變成“店鋪”或許是一個可期的願景，但問題也不少。
▶▷問題一，幻覺仍在。
在我們用幾個大模型做問答測試時，就發現一個普遍的短板：涉及價格、參數等數據時，容易產生幻覺。
比如，豆包用大量數據展示了優惠細節和折扣比例，但查證後發現原始數據並不準確。
這提醒我們，如果電商數據質量本身良莠不齊，很可能影響AI導購的“業務水平”。
▶▷其次，還是信任問題。
不信任感很大程度上源自“圖文不符”。
比如，豆包引流的抖音商城商品大多銷量和店鋪口碑不佳，且價格信息並非實時。電商平臺的AI搜索，也總給人一種強行自圓其說之感，很難讓人產生下單的衝動。
我們試着用淘寶“AI找低價”搜索了一款貓爬架，它列出了同款同價、同款高價、低價平替和其他款式貓爬架推薦4類清單，並且總結了材質、結構等產生價差的詳細原因，但實際推薦的商品卻完全沒有體現出這些區別。
而且，AI固然理論上能提高效率，但讓篩選環節成了黑箱。
這種擔憂不無道理。SEO（搜索引擎優化）作爲極爲普遍的營銷工具，通過利用搜索引擎的算法，提升內容在搜索結果中的自然排名，它在AI時代升級爲GEO（生成式引擎優化）。
而GEO領域已經滋生出大量灰色手段，比如在互聯網堆砌垃圾內容來引導AI推薦、給大模型的訓練語料注入錯誤事實和提示詞，讓人不禁回憶起搜索引擎時代的競價風波和醫療事件。
增長黑盒近期發佈的《2025中國GEO趨勢與品牌增長策略報告》指出，用戶傾向於在“認知複雜度高”的購物決策上求助AI，比如複雜的大型電器或數碼產品。
而這些因爲不懂產品而求助AI的用戶，最容易在AI出現幻覺或遭遇惡意GEO時被誤導。
這也是很多人對AI導購望而卻步的原因。YouGov的海外市場調查也顯示，超過40%消費者不用AI導購是因爲缺乏信任。
▶▷最後，使用習慣。
打字本身是件門檻很高的事情。大部分人對AI導購的第一反應是輸入自然語言、讓它推薦合適的商品，但這種淺層次的個性化，不足以撬動更下沉和更“懶惰”的消費者。
這個問題未來或許能用語音交互來解決，但如果AI導購要再向前一步，要麼是電商平臺能再“體貼”一點，像前文中測評的大模型那樣主動替消費者預設場景需求；要麼基於數據優勢，實現更深層次的個性化，比如根據特定膚質推薦護膚品、根據特定身材和購買風格推薦穿搭、根據個人健康數據推薦營養補劑。
而目前，幾個電商平臺的AI購物助手，都尚處於一個需求理解能力有限的階段。
總體而言，至少在當下，平臺對AI的期待和消費者的真實需求仍存在一定的錯配。前者期待AI簡化購物流程、提高轉化，將陷入低價泥沼的傳統電商行業拉向新的增長時代，但後者只需要一個輕鬆、可信的“購物搭子”。
尤其對於那些本就享受購物、樂於鑽研商品的消費者看來，AI的“帶貨”反而顯得笨拙。
就像AI能輔助工作、卻不能代替人上班一樣，它的核心價值不在於直接推薦商品，而是提供更性化的信息支持，減少購物決策的焦慮，而不是增添負擔。
結語
谷歌搜索副總裁Robby Stein在最近一期播客裏說：“很多人都沒有充分認識到，人們的很多基本需求並沒有因爲AI的到來而改變。”
AI購物時代的商品並不會比上一個時代更好、更便宜，消費者們尋找的不是更高級的AI導購，而是更滿意的購物體驗。
這也體現在我們的測評結果中：尚未深度鏈接電商平臺的大語言模型，反而提供了比各大電商平臺內嵌的AI助手更好的感受。
當AI能深度理解需求、而非簡單堆砌參數時，它才真正具備了“購物搭子”的意義。
所以，你會買AI推薦的東西嗎？
參考資料：
1.晚點LatePost，《淘天 AI 的終極目標：大象無形》
2.知危，《0成本投毒之後，我污染了全網AI替我說謊》
3.10XCREW，《零售商人工智能助手：消費者真的在用它們嗎？》
本篇作者 | 溫若梅 | 責任編輯 | 何夢飛
主編 | 何夢飛 | 圖源 | VCG
