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千问接淘宝,豆包连抖音,两种 AI 电商路线浮现

2026 年 5 月 13 日
在 商业
阅读时间: 1 min read
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(本文作者为 市值榜,钛媒体经授权发布)

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2026 年 5 月 13 日
 

文 | 市象,作者 |  相青 ,编辑 | 赵元

2026 年,AI 电商这场仗打得比预想中更快。

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5 月 11 日,淘宝与千问全面打通,开启 AI 购物全新体验。大家打开千问 App,与 AI 对话,即可完成淘宝上的商品挑选、对比及下单购买;打开淘宝 App,点击“ 千问 AI 购物助手”,即可 AI 购物,并使用 AI 试穿、AI 算优惠、AI 低价帮抢等功能。

此前,豆包已率先完成类似布局。从 2025 年 10 月接入抖音商城,到今年 5 月,豆包正式上线“ 帮你选”AI 购物功能,与抖音电商完成全链路打通,用户可直接在豆包 App 内完成商品查询、比价、下单全流程,无需跳转抖音 App

豆包和千问两大 AI 助手均在重新定义电商入口。用户不再需要打开搜索框、输入关键词、在货架上逐一筛选,一句对话,替代了过去十几个点击步骤。

但是,闭环之后,AI 电商的问题才刚刚开始。平台即将需要面对的是,AI 替用户做决定,依据的是什么?推荐结果背后,是用户利益,还是平台利益?

一、千问和豆包,两种 AI 购物理念

618 前夕,阿里与字节几乎同时完成了 AI 购物闭环。

我们体验发现,两者虽然都已经基本完成 AI 电商闭环,但体验略有差异。

在千问 app 对话页面中提出“ 给我推荐几款适合一岁宝宝的夏天玩具” 后,点击千问推荐的一款“ 宝宝戏水洗澡玩具” 后,是一个包含多个该类玩具的页面,而且能明显看出还在千问界面,有快捷返回按钮。

但是在豆包对话页面提出同样的问题后,豆包直接推荐了明确品牌的玩具,点击即可到达单个商品的购买页面,而且无法看出还在豆包界面,购物体验更加沉浸式。

这种产品设计差异很有意思。

千问给的是“ 品类推荐”,推荐一类商品,点进去是多个结果的列表页,界面保留千问的框架感,用户知道自己还在千问里。豆包给的是“ 商品推荐”,直接给出具体品牌和产品,点击即达单品购买页,界面无缝切换,感知不到 App 的边界。

背后似乎折射出两家对 AI 购物的不同定位。

千问更像一个导购助手,帮你缩小选择范围,最终决策权还在用户手里。千问的列表页逻辑也更接近传统搜索的逻辑,给你选项,你来选。这在信任建立早期或许是更稳妥的策略,但也意味着它在“AI 替你做决定” 这件事上还没有走得那么远。

保留界面框架感,也是刻意为之。千问的设计逻辑似乎暗示着一种信念,未来的购物入口就是 AI 助手本身。用户不再需要“ 逛” 电商,而是在对话中完成一切。所以它要建立千问的品牌感,要让用户记住是千问提供的能力。即便推荐的是淘宝的商品,也要让用户感知到这是千问筛选后的结果。

豆包更像一个代理人,直接替你做了大部分决策,体验更流畅。但用户对推荐逻辑的感知反而更弱,它为什么推这个品牌、而不是另一个,用户不容易察觉。

而且,这种产品设计逻辑暗示着另一种判断,即 AI 只是高效引流工具,真正的购物入口仍然在电商货架上。它不介意让自己的痕迹在交易环节消失,因为它的价值就在“ 需求理解” 和“ 商品匹配” 这两个前端步骤,后面的转化、复购、品牌认知,仍然交给传统的电商场景完成。

但豆包的沉浸式体验背后有一个值得追问的问题。直接推荐明确品牌,意味着算法在替用户完成了一个关键判断。这个判断是基于用户偏好、还是商家投放权重、还是抖音商城的销量排序?用户完全不可见。体验越流畅,这个黑箱越不透明。

这不只是体验设计的差异,而是两家对 AI 权力边界的不同选择。一个选择让用户看见选择过程,一个选择替用户完成选择。哪种更能赢得长期信任,现在还没有答案。

二、 当算法中立撞上竞价排名

无论千问,还是豆包,AI 购物助手的存在意义都是为消费者找到最优解。但这一使命,正撞上平台商业化的根基,竞价排名。

长期以来,以阿里直通车为代表的广告系统是电商变现的核心引擎。它的逻辑简单而高效,谁出钱多,谁的商品就排在前面。

AI 推荐的底层逻辑是求真,即寻找最符合用户需求的最优解。传统广告的逻辑是求利,即展示支付意愿最高的商品。

当千问 AI 助手开始帮用户进行全网低价对比、拆解复杂的满减优惠时,它实际上站在了消费者的利益阵营。这里面潜藏着一个天然的商业悖论。

如果 AI 真正做到中立,那些习惯于用巨额广告费换取曝光的大品牌,可能会发现自己被推荐的概率下降;反过来,如果 AI 的推荐结果可以被商业化干预,那这个智能助手在消费者心中的信任就会大打折扣。

一个失去了消费者信任的 AI 购物助手,其商业价值又能有多少呢?

对于阿里和字节而言,这是一根走起来格外艰难的钢丝。一边是年收入可观的广告现金牛,另一边是 AI 购物时代生死攸关的用户信任。目前两家公司对外传递的信号是,在打通初期不会将广告商品优先推入 AI 推荐结果。但这显然不是最终的商业答案。

消费者选择使用 AI 购物,其首要原因在于效率和信任。

Cognizant 和牛津经济研究院的一项研究发现,75% 的消费者对购物流程感到沮丧,这促使他们选择使用人工智能购物,其中 22% 的消费者表示节省时间是他们使用平台购物的首要原因,而只有 12% 的消费者认为人工智能可以帮助他们找到最划算的商品。

“ 人们期待的是向人工智能引擎提问并获得答案的体验—— 而且他们不想为此付费。他们只想使用一个他们信任的、能够给出诚实正确答案的人工智能引擎。” 一位 AI 行业人士指出。

随着越来越多的购买行为在 AI 聊天机器人中发生,这意味着 AI 产品将拥有更大的话语权,决定哪些产品被展示,以及收取多少佣金或广告费。

目前,已经有更隐蔽的 AI 广告已经开始浮现。一种名为生成式引擎优化 (GEO) 的新行业正在兴起。其目标并非提升搜索排名,而是让品牌被植入大模型的生成结果中。

此前据媒体报道,一家生成式引擎优化服务提供商给商家做代运营,植入到 AI 回复中,一年收费从 2980 元至 16980 元不等,“ 价格越高,算力越强,植入效果越好”。

体验越流畅,黑箱越深。用户看见的 AI 推荐,与平台真实的推荐逻辑之间,隔着一个没有人愿意主动打开的黑箱。它是所有押注 AI 购物的玩家,迟早都要正面回答的问题。

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