“AI购物时代的商品并不会比上一个时代更好、更便宜，消费者们寻找的不是更高级的AI导购，而是更满意的购物体验。”

文 / 巴九灵

在刚刚过去的双十一，很多消费者发现，电商APP不知不觉多了很多新功能。

淘宝上线了AI找低价、AI万能搜、AI生成购物清单等；京东推出了AI搜索和AI识图；抖音电商反向植入大模型，在豆包搜索框输入“秋冬穿搭推荐”，它会提供一连串抖音商城的服饰链接。

在我们的生活经验中，导购让人“又爱又恨”。有时候，他们如天降神兵，能帮我们更有效地解决复杂需求；有时候，却压迫感十足，破坏了逛街购物的美感。

那么AI导购，又是怎样一个存在呢？双十一期间，小巴做了一次简单的小实验。

根据海外网站YouGov的一项调查，有67%的消费者希望用AI进行比价，56%希望借助AI更了解产品，46%更“懒”一些，希望AI直接把产品推荐给自己。

这便构成了我们本次测试的实验目标——看大模型在这三个方面的表现如何。被实验的对象，随机选取了编辑部使用较多的：DeepSeek、豆包和通义千问。

提前说明下，本次测试只为提供一个当下AI导购的场景感受，其结果未必能代表各大模型真实水平，感兴趣的朋友也可以自行“调戏”各路大模型试试，也欢迎大家把体验在评论区和我们分享。

AI导购测评

先看看这三家在“比价”方面的不同表现。

想必很多读者和小巴一样，面对电商平台越来越复杂的价格活动，不止一次地想过：如果能一键查找实时低价就好了。

于是，我们同时向三个大模型提问：“我想在2025年双十一期间以最优惠的价格买一台品牌扫地机器人，请帮我全网搜索出优惠力度最大的产品。”

结果，通义千问和豆包同时推荐了一款知名品牌的扫地机器人，DeepSeek则只给出了一些选项。

千问：

豆包：

DeepSeek：

要说不同，从思考过程看，通义千问展现出了一种财经视角，显得非常“聪明”。

比如，它解释了为什么“买新不买旧”：新品有冲量需求，而且几大品牌的新品偏同质化，价格战不可避免。

它还分析了为什么当下是最佳购买时点：12月的促销力度不如双十一、明年618又可能出现缺货。

它甚至还考虑到某品牌财报显示上半年利润下滑，下半年很可能冲量压力更大，或许会更愿意以价换量。

豆包的亮点则是“精打细算”，不仅比较了各种产品参数和性价比，还对比了不同平台的优惠程度、赠品丰富程度，甚至提供了双十一红包口令。

DeepSeek虽然没给出最终建议，但优点是情绪价值很足，列出了一连串“选购小贴士”，每一条都很实用。

除了比价以外，购物决策面临的另一个大问题是，消费者并不了解产品。

而这个问题的本质，或许并不是非要搞懂电器和数码产品的参数，只是想弄明白：买什么能解决我的问题？

于是接下来，我们出了一道更考验AI处理模糊需求的能力的题：“同样的预算，推荐扫地机器人还是洗地机？”

结果，三个大模型都敏锐地抓住了这个提问背后的真实需求。

通义千问没有罗列参数、属性，而是直接列举了5个不同家庭场景，还出了一道选择题来辅助判断。

它甚至还给了一个附加答案：如果预算充足，可以考虑“扫地机器人+入门洗地机”组合购买。

豆包延续了“细节控+数据脑”，测算了维护成本、噪音等其他大模型没考虑到的问题。

DeepSeek继续走情绪价值路线，补充了一些提问中没有涉及的选购要点。

最后一个问题就是，针对最“懒”的消费者们，AI能不能直接给出买什么、怎么买的答案？

我们设想了一个最麻烦的场景：一站式购物。比如新宠到家、乔迁装修、新婚备婚、过年采购，都要把本就分散、繁琐的采购需求高效整合起来，决策压力巨大。

于是，我们出了一道终极考题：“帮我列出一份3个月大小猫所需宠物用品的详细清单，推荐合适的产品品牌和款式，再基于电商平台的优惠活动，做成一个分步的傻瓜式下单攻略，确保能以最便宜的价格拿下清单里的物品。”

三个大模型继续不负所望，同时给出了采购清单和购物攻略。

千问给出了一份“精准计算”的傻瓜式购物攻略，从平台选择、凑单技巧到省钱金额，事无巨细。

比较来看，DeepSeek提供的购物清单最为全面，加入了其他几位都没有提到的宠物日常医用品，如伊丽莎白圈、益生菌、洁耳液等。

而且，它在深度思考中展现了识别营销页面的能力，最终推荐的产品来源于一家小众种草网站里的一篇分享帖。

最后，依然是满满的情绪价值。虽然没有提供太多的红包口令、叠券凑单攻略，但补充了相当准确的新手养猫建议。

豆包则是提供了一份双十一期间薅平台羊毛的详细步骤。

几轮测试下来，我们最大的感受就是：仿佛打开了新世界的大门。

这几个大模型虽各有特点，但不论是场景化分析、信息时效还是情绪价值，都已经在相当程度上足以支撑消费者做出一个购买决策了。

AI电商导购，不是必选项

把对话框变成“店铺”或许是一个可期的愿景，但问题也不少。

▶▷问题一，幻觉仍在。

在我们用几个大模型做问答测试时，就发现一个普遍的短板：涉及价格、参数等数据时，容易产生幻觉。

比如，豆包用大量数据展示了优惠细节和折扣比例，但查证后发现原始数据并不准确。

这提醒我们，如果电商数据质量本身良莠不齐，很可能影响AI导购的“业务水平”。

▶▷其次，还是信任问题。

不信任感很大程度上源自“图文不符”。

比如，豆包引流的抖音商城商品大多销量和店铺口碑不佳，且价格信息并非实时。电商平台的AI搜索，也总给人一种强行自圆其说之感，很难让人产生下单的冲动。

我们试着用淘宝“AI找低价”搜索了一款猫爬架，它列出了同款同价、同款高价、低价平替和其他款式猫爬架推荐4类清单，并且总结了材质、结构等产生价差的详细原因，但实际推荐的商品却完全没有体现出这些区别。

而且，AI固然理论上能提高效率，但让筛选环节成了黑箱。

这种担忧不无道理。SEO（搜索引擎优化）作为极为普遍的营销工具，通过利用搜索引擎的算法，提升内容在搜索结果中的自然排名，它在AI时代升级为GEO（生成式引擎优化）。

而GEO领域已经滋生出大量灰色手段，比如在互联网堆砌垃圾内容来引导AI推荐、给大模型的训练语料注入错误事实和提示词，让人不禁回忆起搜索引擎时代的竞价风波和医疗事件。

增长黑盒近期发布的《2025中国GEO趋势与品牌增长策略报告》指出，用户倾向于在“认知复杂度高”的购物决策上求助AI，比如复杂的大型电器或数码产品。

而这些因为不懂产品而求助AI的用户，最容易在AI出现幻觉或遭遇恶意GEO时被误导。

这也是很多人对AI导购望而却步的原因。YouGov的海外市场调查也显示，超过40%消费者不用AI导购是因为缺乏信任。

▶▷最后，使用习惯。

打字本身是件门槛很高的事情。大部分人对AI导购的第一反应是输入自然语言、让它推荐合适的商品，但这种浅层次的个性化，不足以撬动更下沉和更“懒惰”的消费者。

这个问题未来或许能用语音交互来解决，但如果AI导购要再向前一步，要么是电商平台能再“体贴”一点，像前文中测评的大模型那样主动替消费者预设场景需求；要么基于数据优势，实现更深层次的个性化，比如根据特定肤质推荐护肤品、根据特定身材和购买风格推荐穿搭、根据个人健康数据推荐营养补剂。

而目前，几个电商平台的AI购物助手，都尚处于一个需求理解能力有限的阶段。

总体而言，至少在当下，平台对AI的期待和消费者的真实需求仍存在一定的错配。前者期待AI简化购物流程、提高转化，将陷入低价泥沼的传统电商行业拉向新的增长时代，但后者只需要一个轻松、可信的“购物搭子”。

尤其对于那些本就享受购物、乐于钻研商品的消费者看来，AI的“带货”反而显得笨拙。

就像AI能辅助工作、却不能代替人上班一样，它的核心价值不在于直接推荐商品，而是提供更性化的信息支持，减少购物决策的焦虑，而不是增添负担。

结语

谷歌搜索副总裁Robby Stein在最近一期播客里说：“很多人都没有充分认识到，人们的很多基本需求并没有因为AI的到来而改变。”

AI购物时代的商品并不会比上一个时代更好、更便宜，消费者们寻找的不是更高级的AI导购，而是更满意的购物体验。

这也体现在我们的测评结果中：尚未深度链接电商平台的大语言模型，反而提供了比各大电商平台内嵌的AI助手更好的感受。

当AI能深度理解需求、而非简单堆砌参数时，它才真正具备了“购物搭子”的意义。

所以，你会买AI推荐的东西吗？

参考资料：

1.晚点LatePost，《淘天 AI 的终极目标：大象无形》

2.知危，《0成本投毒之后，我污染了全网AI替我说谎》

3.10XCREW，《零售商人工智能助手：消费者真的在用它们吗？》

本篇作者 | 温若梅 | 责任编辑 | 何梦飞

主编 | 何梦飞 | 图源 | VCG