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2025年的“雙11”,來得比往年更早,也更不一樣。
這場全民購物節正標志性地從價格戰轉向技術戰。從智能搜索到AI數字人主播,AI正以前所未有的深度接管我們的購物車。
平臺宣稱這是前所未有的個性化與高效率。但在這份便利的表象之下,一場關于消費決策權的隱性轉移正在發生。
當AI成為我們與海量商品之間的唯一中介,我們的消費決策權究竟是被輔助了,還是被接管了?
作者 | 方遠
編輯 | 小雨
當便利成為依賴
AI電商帶來的第一個核心變革,是用精準答案取代了用戶的比較過程。
過去,消費者是主動的比較者。我們會在海量的搜索結果中,按銷量、價格、評論去貨比三家。這個過程繁瑣、耗時,但控制權在我們手中。
現在,購物行為變為被動的投喂。我們只需用口頭提問,AI便會直接生成一份最優選報告,附帶攻略和購買鏈接。“選”這個動作,被AI代勞了。
不可否認,AI在某些場景下效率驚人。但這種一步到位的便利,正讓我們喪失比較的本能,將信任從群體數據轉向AI的判斷。
問題在于,AI的最優解并不總是最優。
有測評發現,在跨平臺比價時AI會嚴重翻車。
當被問及一批美妝產品在哪買最劃算時,AI秒回了某個平臺的建議,但實測另一主流平臺的價格低了近60元。
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這種翻車并非偶然。
AI的能力常被高估,其能力受限于自身后臺數據。
A平臺的AI,本質上無法實時、精準地抓取B平臺的動態優惠和后臺結算價。所謂的全網比價,更像基于歷史數據的估算。
當消費者習慣AI給我答案,而非我尋找答案時,便形成了對算法的深度依賴。
我們看似節省了時間,實則交出了購物中最關鍵的篩選權和比價權。
更深層的影響在于,這種模式可能固化了頭部效應。
AI的最優解從何而來?大概率基于歷史銷量、好評率等共識數據。
這意味著,一個有潛力的新品牌,或一個質量上乘但缺乏流量的小商家,可能根本無法進入AI的推薦池。
算法PUA
AI推薦引擎,本質上是一個無法被監督的“黑箱”。
它在個性化推薦的外衣下,隱藏著平臺的雙重身份:既是服務用戶的服務員,又是靠商家廣告盈利的老板。
AI給出的最優解,究竟是基于品牌的產品力,還是基于品牌的鈔能力?消費者無從分辨。
事實上,頭部平臺在AI搜索的商業化上,目前仍保持著謹慎。
淘寶內部人士曾表示,“AI萬能搜”目前均為自然流量,推薦邏輯以用戶體驗優先,暫無商業化考慮。
這不難理解,平臺需要優先建立用戶對AI的信任和依賴,商業化才會水到渠成,這與搜索引擎早期的發展路徑如出一轍。
但AI搜索的克制,不代表AI在電商領域的應用是透明的。“黑箱”正以其它更隱蔽的形式運作。
今年“雙11”,AI模特和數字人主播大放異彩,大幅節省了商家成本。
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但問題也隨之而來:AI模特擁有理想化的完美比例,導致買家秀與賣家秀落差顯著,且缺乏真人試穿的面料垂感、褶皺變化等關鍵細節。
如果說AI模特是“黑箱”運作的表象,那么算法PUA則是其更深層的內核。
AI的精準服務,建立在對用戶海量數據的收集之上。用戶的每一次點擊、瀏覽、停留,都在為其用戶畫像添磚加瓦。
算法則利用這些數據,對用戶展開一場精準的心理戰:它先展示高價錨定產品認知,再推送低價讓用戶產生撿便宜的錯覺。
同時,它會用庫存緊張、限時秒殺的標簽激發用戶的緊迫感,會自動篩選高分好評,制造大家都在買的認同氛圍,誘導用戶不斷加購。
當AI越懂消費者,它就越能精準地算計消費者。
被AI收窄的世界
如果說傳統推薦算法制造了信息繭房,那么AI電商的終極形態,就是為用戶打造一個消費牢籠。
AI的過度個性化,正在強化用戶的偏好,讓用戶發現新奇與未知的可能性急劇降低。
傳統電商的一大樂趣在于“逛”的隨機性。用戶本想買外套,卻可能意外發現一條褲子。而AI電商是需求向的,它的價值在于幫用戶更快地買到那件外套,那條褲子則可能永遠不會出現在用戶的世界里。
AI的高效正在殺死探索的樂趣,讓用戶在既定的人設里越挖越深。
這種人設固化,建立在海量數據的收集之上。AI會給用戶貼上不同標簽,并只在用戶的身份圈層里推薦商品。
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這引發了更嚴重的擔憂:算法是否在進行“殺熟”?
這本質上是“大數據殺熟”的升級版。傳統的“殺熟”是價格歧視,而AI帶來的可能是機會歧視和選項歧視。
例如,算法判斷某用戶是一個價格不敏感的高端用戶,它是否會主動屏蔽掉那些更具性價比的選項?
在這種模式下,消費者自認為在自主選擇時,實際上可能已經被困在算法編排的數字牢籠里。
這個牢籠甚至在審美上都是閉環的——AI通過內容“種草”,再用AI模特呈現一個比實際更纖瘦的完美虛擬世界。
最終,AI可以為每個人設計一個獨特的商場。
目之所及,都是算法認為這類人應該擁有的東西。當每個人都被困在自己的數據牢籠中,電商的萬千世界就變成了每個人獨一無二的孤島。
2025年的“雙11”,標志著AI在電商生態中核心地位的確立。
這場變革帶來了效率,代價卻是消費者決策權的讓渡。
當萬能搜索淪為萬能黑箱,個性化成為算計的馬甲,警惕便成為必須。
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