618 不缺 AI,缺的是一个让人想买的理由

2026年06月18日,16时36分33秒 科技新知 阅读 2 views 次

文 | wiwi

今年 618,AI 成了电商平台最努力讲的新故事。

从淘宝、京东到抖音,几乎所有平台都在把 AI 放到更靠前的位置。淘宝与千问打通,用户可以通过自然语言完成商品挑选、对比和下单;豆包接入抖音商城,开始承担购物建议和商品推荐的角色;京东则把 AI 放进零售、物流、健康、工业、外卖、家政等多个场景,并在大促早期公布了数字人直播、AI 营销、AI 客服等一系列数据。新华社在 6 月中旬的一篇报道里,把今年 618 的一个变化概括为:AI 工具正在把消费者的决策起点,从“搜索框”移到“对话框”。

这当然是一个重要变化。过去十几年,电商最核心的入口是搜索框和推荐流。用户要买东西,先输入关键词,再从一页页商品列表里比较价格、销量、评价和参数。后来直播电商兴起,购物入口从搜索变成了内容和主播,用户不再只是主动找商品,也会在刷视频、看直播的过程中被种草。现在,AI 对话框被推到台前,平台试图让用户不再输入关键词,而是直接说出自己的需求:预算多少、使用场景是什么、想避开什么坑、要送给什么人、希望多久送达。AI 再把这些需求转化成商品推荐、优惠计算和下单路径。

但在一个普通消费者的真实 618 里,购物从来没有这么轻松。

他可能只是想买一台洗地机。打开 App 以后,先被提醒领红包,再被引导进入会场;看到商品后,又发现页面上同时写着“官方直降”“跨店满减”“店铺券”“会员券”“直播间专属价”“限时补贴”。他要判断这台机器是先加购物车,还是先进直播间;是凑满 300 减 50,还是换一个品牌参加更大的满减;是现在买便宜,还是等晚上 8 点再蹲一波;是这个页面的到手价可信,还是去另一个平台再比一次。等他终于凑完单,又发现有一件商品不参与活动,优惠券用不上,价格重新跳回去。所谓大促,很多时候不是购物节,而是一场价格规则考试。

AI 导购想解决的,正是这种“高血压式购物体验”。用户不再需要在十几个页面之间来回跳转,也不用自己计算优惠、比较参数、翻评论、看直播间话术,而是直接问一句:“家里 90 平,有猫,预算 2000 元以内,帮我选一台洗地机,最好告诉我现在买划不划算。”如果 AI 能直接给出三款选择、核心差异、适用场景、历史价格和优惠路径,购物体验确实会被压缩成一次对话。

看起来,这是一场购物体验升级。但如果把今年 618 放在更长的电商周期里看,AI 的出现并不只是技术进步,也是一种增长焦虑的显影。618 已经越来越不像一个能自然制造消费兴奋的节日。低价变成常态,补贴变成标配,直播间话术失去新鲜感,用户对“全年最低价”“最后一波”“限时补贴”的敏感度越来越低。平台当然还在卖货,商家当然还在冲销量,但整个大促的兴奋感正在下降。AI 在这个时候被推到前台,与其说是因为消费者突然需要一个智能购物助手,不如说是因为平台需要一个新的理由,让消费者继续停留、继续比较、继续下单。

今年 618 最值得讨论的地方,不是 AI 能不能帮用户买东西,而是当传统电商的说服方式开始失效,AI 正在成为下一代说服系统。

一、AI 不是来解决“买不到”,而是来解决“不想买”

过去电商平台最擅长解决的是“买不到”和“买得贵”。商品供给不充分时,平台通过丰富 SKU 解决买不到的问题;线下渠道价格不透明时,平台通过价格比较解决买得贵的问题;物流不够快时,平台通过仓配体系解决等待问题。在那个阶段,电商的价值非常清晰:更多、更便宜、更方便。

但现在的问题变了。多数消费者不是缺商品,也不是不会找商品,而是面对过剩商品和过度营销时,越来越不知道自己为什么要买。一个用户想买一台洗地机,打开平台后会看到几十个品牌、上百个型号,以及几乎一样的卖点:大吸力、自清洁、热风烘干、贴边清洁、智能除菌。再去看小红书、抖音、B站和直播间,会遇到更多测评、种草和避坑内容。信息越来越多,决策却并没有更轻松。

AI 导购正是在这种背景下出现的。它试图把复杂的搜索、浏览、比较和决策过程,压缩成一段对话。用户说“家里有猫,预算 2000 元以内,想买洗地机”,AI 就给出几个选项,并解释为什么适合。表面看,这是对用户友好的,因为它减少了用户筛选信息的时间。但更深一层看,AI 真正帮助平台解决的,不是用户找不到商品的问题,而是用户越来越不愿意主动完成购物决策的问题。

这两个问题差别很大。如果用户只是找不到商品,搜索和推荐就够了;如果用户是不想买、不确定需不需要买、不再相信大促真的便宜,那么平台需要的就不是一个更快的搜索框,而是一个更会解释、更会安抚、更会把需求翻译成购买理由的系统。AI 导购之所以重要,不是因为它比搜索框更聪明,而是因为它可以用自然语言重建购买理由。

传统广告会说:“这款今天很划算。”AI 导购会说:“根据你的家庭面积、宠物毛发情况和清洁频率,这款更适合你。”前者像推销,后者像建议;前者让人警惕,后者更容易让人放松。也正因为如此,AI 导购的商业价值并不只是提高效率,而是让平台的销售意图变得更温和、更个性化,也更不容易被用户直接拒绝。

二、今年 618 的 AI,本质上是在争夺购物前的判断权

今年各个平台的 AI 动作,看似分散,实际都指向同一个位置:购物决策发生之前。

淘宝与千问打通,重点不是让用户在付款环节多点一步,而是希望 AI 介入用户最早的需求表达;豆包接入抖音商城,也不是简单增加一个商品搜索功能,而是让用户在对话里完成从“我想买什么”到“我应该买什么”的转化;京东强调 AI 全场景融入,包括数字人直播、营销、客服和供应链,目标也不是单点替代人工,而是让 AI 进入从内容触达、商品推荐到履约服务的完整链路。

这意味着电商平台的竞争正在发生变化。过去,平台争夺的是交易入口。谁的 App 打开频率更高,谁的搜索结果更好,谁的直播间更热闹,谁就更容易获得交易。现在,平台争夺的是判断入口。谁能在用户下单之前,先解释需求、组织商品、给出比较、影响选择,谁就可能掌握新的分发权。

这件事对平台极其重要。搜索时代,商家争夺关键词排名;推荐流时代,商家争夺算法曝光;直播时代,商家争夺主播和内容场景;AI 导购时代,商家可能要争夺 AI 答案里的位置。过去用户搜索“降噪耳机”,页面上会出现很多商品,用户还能快速扫价格、品牌、图片和销量。未来用户问 AI“通勤用、预算 1000 元以内,推荐一款降噪耳机”,AI 可能只给出三五个答案。谁被放进答案里,谁就获得了新的流量;谁没有被 AI 选中,可能连被比较的机会都没有。

所以 AI 电商不是简单把搜索框换成聊天框。它背后是分发权的迁移。商品不再只是竞争搜索页的位置,也要竞争模型回答里的位置。

这会把商家带入一个新的运营阶段:AIO,AI Optimization,也就是面向 AI 答案的优化。

过去商家做 SEO,是为了让搜索引擎更容易收录自己;后来做平台搜索优化,是为了让商品在关键词页面里排得更靠前;再后来做推荐流优化,是为了让内容更容易被算法分发。到了 AI 导购时代,商家要思考的问题会变成:我的商品信息能不能被 AI 正确理解?我的核心卖点能不能被 AI 提取出来?我的差评会不会被 AI 总结成风险?我的品牌在用户提问时,会不会出现在 AI 的候选答案里?

AIO 的核心不再是“让用户搜到我”,而是“让 AI 愿意推荐我”。这会改变商家的内容组织方式。商品标题、详情页、参数表、用户评价、问答区、测评内容、售后反馈,都可能变成 AI 判断商品是否值得推荐的材料。过去商家写详情页,是写给消费者看的;未来商家写商品信息,可能既要给消费者看,也要给 AI 看。

这听起来很技术化,但它会带来很现实的商业后果。一个商品如果信息混乱、卖点模糊、差评集中、参数缺失,即使投放再多,也可能很难进入 AI 的推荐答案。反过来,一个商品如果评价结构清晰、适用场景明确、卖点和风险都被充分表达,它可能更容易被 AI 识别为“适合某类需求”。当 AI 成为新的导购入口,谁能被 AI 理解,谁就更容易被用户看见。

三、AI 提高了内容生产效率,也放大了消费疲劳

如果只看商家端,AI 的价值确实很明显。它可以生成商品图,优化标题,改写详情页,剪短视频,生产直播脚本,辅助投放,回复客服,复盘数据。对中小商家来说,这些能力能够降低内容生产和运营成本。以前做一套主图、一版详情页、一组短视频素材,需要设计、文案、剪辑和运营反复沟通,现在 AI 可以快速生成多个版本,再交给投放系统测试。

问题在于,当所有商家都能使用类似的 AI 工具时,效率红利很快会变成新的同质化。大家都能生成更精美的商品图,大家都能写出更完整的卖点,大家都能做出更多短视频和直播脚本,结果未必是消费者获得更清晰的信息,而是平台里出现更多看起来专业、但表达方式越来越相似的内容。

这也是今年 618 的一个悖论:AI 让商家更容易生产内容,却不一定让消费者更容易做决定。用户面对的不是信息不足,而是信息过剩;不是缺少推荐,而是推荐太多;不是没有卖点,而是每个商品都能讲出一套卖点。当 AI 把所有商品都解释得有道理,消费者反而会更难判断什么是真正重要的。

更有意思的是,消费者也会开始用 AI 抵抗 AI。商家用 AI 生成详情页,用户用 AI 总结详情页;商家用 AI 生产种草内容,用户用 AI 归纳差评和避坑点;平台用 AI 推荐商品,用户也可能用另一个 AI 帮自己比价、查历史价格、判断是不是智商税。买卖双方都在引入 AI,表面是效率提升,背后却说明原有的信息信任机制正在变弱。

当商家需要 AI 才能更高效地说服用户,用户也需要 AI 才能更高效地防御说服,电商就进入了一种新的内容军备竞赛。AI 没有消除消费疲劳,它只是把疲劳推向了更高的信息密度。

四、数字人直播降低了商家成本,但未必能修复直播信任

AI 数字人是今年 618 的另一个高频词。京东公布的早期数据里,数字人 JoyStreamer 开播商家同比增长明显,带货成交额也被平台当作亮点释放。对商家来说,数字人的吸引力很直接:它可以长时间直播,不会累,不会临时缺席,不需要复杂培训,成本也比真人主播更可控。尤其对中小商家而言,AI 数字人像是一个低门槛进入直播电商的工具。

但直播电商的问题,真的只是主播成本高吗?不完全是。直播电商早期的爆发,不只是因为它能卖货,更因为它制造了真实感、临场感和关系感。用户愿意停留,是因为直播间里有真人表达,有情绪起伏,有试吃试穿,有砍价和互动,有时甚至有翻车。这些不确定性,构成了直播间的信任和娱乐性。

数字人直播最擅长的,是标准化和持续在线;但它最缺的,恰恰是真实的不确定性。它可以把产品卖点讲得很完整,可以不间断重复优惠信息,也可以按照脚本回答问题,但用户很快会意识到,这不是一个人在和自己交流,而是一套自动化销售系统。短期看,数字人降低了商家成本;长期看,如果大量直播间都变成相似的 AI 话术和相似的虚拟主播,用户对直播间的耐心可能被进一步消耗。

这也是 AI 电商必须面对的一个基本矛盾:越自动化,越高效;但越自动化,也越容易损失真实感。电商平台希望 AI 替代重复劳动,但消费信任往往来自那些无法完全标准化的部分。一个会出错、会犹豫、会解释细节的真人主播,有时反而比一个永远流畅的数字人更容易让用户相信。

五、AI 电商真正要回答的,不是效率问题,而是信任问题

现在很多关于 AI 电商的讨论,都喜欢讲效率。AI 可以缩短决策链路,可以提升转化率,可以降低客服成本,可以提高投放精度,可以帮助商家生成素材。这些都成立,但它们还不是最核心的问题。

电商真正的核心是信任。用户相信平台价格真实,才会在大促下单;相信评价可信,才会参考评论;相信客服能解决问题,才敢购买高客单价商品;相信推荐不是完全被广告驱动,才可能接受平台分发。AI 进入电商之后,所有这些信任问题都会被重新放大。

如果 AI 推荐了一款商品,用户想知道:它为什么推荐这个?有没有广告因素?有没有更便宜的替代品?差评是否被完整考虑?优惠是否真的算对了?如果 AI 数字人讲解商品,用户想知道:它的内容来自商家脚本,还是基于真实评价?如果 AI 客服处理售后,用户想知道:它是在解决问题,还是在降低人工成本、延长沟通路径?

AI 越像一个购物助手,用户对它的信任要求就越高。它不能只会推荐,也要敢于不推荐;不能只会促成交易,也要能提醒用户不需要买;不能只会把商品讲得更好,也要能把风险讲清楚。一个真正站在消费者这边的 AI,应该经常说出平台不一定喜欢的话:这款不适合你,这个功能你用不上,现在不是最低价,你已经有类似产品了,没必要冲动下单。

但这恰恰是平台最难接受的地方。因为平台需要转化,商家需要成交,AI 导购如果过于“中立”,短期可能降低交易效率;但如果 AI 只会更聪明地劝用户下单,长期一定会损害信任。未来 AI 导购能不能成为真正的购物入口,关键不在于它多会推荐,而在于它能不能建立一种比传统搜索和直播更可信的决策关系。

六、618 不缺 AI,缺的是一个让人想买的理由

今年 618,AI 的确无处不在。它进入导购、搜索、客服、营销、直播、投放和供应链,也让平台有了一个新的技术叙事。但这并不意味着 AI 已经改变了消费本身。至少到现在为止,AI 更像是电商平台在增长疲劳期找到的一套新工具:它能让推荐更精细,让内容生产更快,让客服更自动化,让直播更低成本,让交易链路更顺滑。

问题是,顺滑不等于有欲望,高效不等于有信任。消费者不是因为缺少一个 AI 才不买东西,而是因为他们已经被太多商品、太多规则、太多种草、太多补贴和太多话术消耗了。AI 可以帮助平台重新组织这些信息,却不能天然恢复用户对大促的兴奋感。

这也是今年 618 最真实的地方:平台拼命证明 AI 能帮用户买得更快,但用户真正缺的,可能不是更快下单,而是一个值得下单的理由。

未来的 AI 电商,如果只是把平台销售能力包装得更温和,它会成为新一代转化工具;但如果它真的能帮用户减少无效消费、识别虚假优惠、过滤同质商品、做出更可信的判断,它才可能成为下一代购物入口。

618 不缺 AI。平台、商家和服务商都已经把 AI 塞进了交易链路的每一个角落。真正稀缺的是信任,是克制,是让用户觉得“这个推荐确实为我好”的能力。

AIO 也许会成为电商行业的新关键词。商家会越来越重视如何被 AI 理解、被 AI 引用、被 AI 推荐。但从消费者角度看,更重要的问题不是商家如何优化给 AI 看,而是 AI 最终站在哪一边。它是帮平台更高效地卖货,还是帮用户更清醒地判断?它是新的广告入口,还是新的信任入口?

AI 没有让人更想买东西。

它只是让电商平台重新获得了一次说服用户的机会。

但这次机会能不能变成真正的增长,不取决于 AI 多会说,而取决于它敢不敢在某些时候告诉用户:你其实可以不买。

(来源:钛媒体)



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