AI驱动双11：电商智能化变革中的机遇与挑战

随着大模型技术竞争步入第三年，作为年度消费盛事的双11，已成为科技巨头和初创企业展示AI电商实力的关键舞台。

回顾「AI双11」这三年的演进历程，仿佛置身于一场「新瓶装旧酒」的现场：

层出不穷的AI购物助手，不断迭代的营销、客服与投放智能体产品，还有号称能取代真人主播的数字人，以及「秒级出图」的AIGC创意生成工具......

电商行业天然具备数据与场景优势，成为AI最早落地的领域之一，也是距离商业化最近的战场。今年双11，电商平台不再聚焦于单点AI能力，而是全面展示其AI生态版图。

天猫总裁家洛将今年定义为「AI全面落地的首个双11」。除了推出面向消费者的6款AI导购产品外，面向商家的AI工具也已覆盖人、货、场全链路，从经营分析、商品运营、人群洞察到内容创作与投放优化，AI似乎成为品牌在流量竞争中寻找增长的核心助力。

京东也表示，今年双11是AI、大模型及机器人技术融合最深的一届，不仅在双11前发布了全新电商AI架构「Oxygen」，更首次大规模部署「超脑+狼族」智能设备集群，展现其在「具身智能」领域的雄心。

面向消费者的精准AI导购、面向商家的智能经营助手，在今年双11似乎已成为现实。有媒体感叹：“今年双11，我的AI比我还忙。”“AI正拯救电商打工人”。我们与身处这场变革中的消费者和从业者交流后发现，AI已深入他们的日常工作，确实解决了不少痛点。

然而，磨合与矛盾也随之浮现：AI出错的责任谁来承担？AI是否会取代我的岗位？当AI更懂用户需求时，会否产生「过度理解」的新问题？

1、消费者：用AI“智慧购物”，但信任尚未完全建立

今年双11，洋葱（化名）使用DeepSeek制定购物攻略后，购物体验确实更高效了。她尝试过多版提示词，例如将预算和粗略购物计划输入AI，但发现AI提供的价格预测不够准确，且缺乏跨平台的详细比价功能。

经过几天调试，洋葱决定将购物最后一步交给AI：在支付前，让AI计算双11折扣。

她先将商品清单整理成表格，包括购物金、定金、尾款等，详细记录花费，再让AI计算单品价格。“我主要希望AI帮我理清开支，只要单品划算，就觉得没吃亏”。

像洋葱这样用AI管理支出的用户，仅是「AI导购」的一类目标人群。他们有明确的购物目标，大致了解各平台价格区间，使用AI只为在既定选择中找到最高性价比。

另一类消费者则对购物攻略缺乏详细规划，他们期望AI能全程包办，从需求生成到购买完成。

双11正值手机厂商「新机大战」，迪迪（化名）想趁补贴换新手机，便使用Manus、ChatGPT Atlas等智能体制定购物攻略。

迪迪想购买iPhone 17 Pro，但不知如何优惠入手。Manus不仅提供了详细购物节点与折扣，还给出替代方案，对比了三星Galaxy S25 Ultra、小米17 Pro Max等机型参数。使用ChatGPT Atlas的智能体模式（即OpenAI新浏览器）也能获得类似效果。

使用AI购物的人群正快速增长。OpenAI早期研究发现，ChatGPT每日收到的25亿条提示中，约2%涉及「评估物品、服务或人员质量」。

Adobe今年九月调查显示，超过三分之一消费者已使用AI工具进行产品研究、获取推荐及寻找优惠。

OpenAI在下半年加速布局AI电商，一方面与Shopify、沃尔玛等合作，另一方面上线即时结账功能，打通「购物-交易」闭环。

国内拥有电商业务的大厂也持续探索AI导购，例如淘天推出6款产品，豆包接入抖音商城，均试图以AI引导电商流量。

尽管用户需求旺盛、大厂积极投入，但「AI导购」并非一片坦途。

首先，用户体验仍有优化空间。

例如，迪迪指出Manus提供的优惠信息不准确：“256GB版iPhone 17 Pro售价7699元根本不可能”。她还提到，电商折扣实时变动，但AI攻略无法动态调整。

隐私担忧同样存在。毕马威针对1500名美国消费者的调查发现，43%的人对公司使用AI分析个人数据以提供购物推荐感到不适。

其次，技术迭代需时。

「AI导购」依赖「人货」两端的长期技术演进。在「人」端，需积累大量用户行为数据，行业参与者需在数据采集、合规与存储等多维度提升模型精度；在「货」端，则需通过AI升级搜索推荐基础设施，如淘天在2025年初升级了商品库。

阿里巴巴中国电商事业群搜推智能总裁凯夫强调：“AI的本质是对人的洞察，从基于标准关键词的描述转向更深度、个性化的理解。”

换言之，「AI导购」要真正懂用户，必须与消费者建立「强信任」关系，但目前信任机制尚未完全成型。

2、电商从业者：AI提升效率，但焦虑未减

对许多电商从业者而言，今年双11，AI确实比他们更忙碌。

谭思（化名）在一家约五十人的在线教育公司负责电商课程运营，每年双11都是压力测试，加班成常态。今年公司引入AI用于私域群发和前端咨询后，她的负担显著减轻。

“过去我们需要十几名运营手动触达数万用户，发送「文案+课程链接+群链接」，现在AI介入后，仅需2-3人设置群发任务，AI可同时运行多个账号，按计划完成即可”。

谭思补充，人工触达用户若速度过快或量过大，账号易被封禁，而测试中的咨询AI能模拟助手回复用户对话，降低封号风险。

然而，尽管AI减少了重复劳动，谭思的焦虑并未缓解。

一方面，公司裁减了部分外包及运营岗位，让她感到自身职位可能被AI替代；另一方面，AI提效后，双11的KPI压力加重，运营工作被AI接手后，她今年又新增了跨平台投放任务。

“身体劳累减轻了，但心理压力更大了”。谭思坦言。

比谭思更早感受到这种焦虑的是电商投手们。

刚离职的原电商代运营公司投手李楠（化名）表示，投手可能是最早切身感受AI电商冲击的群体。

“不拥抱AI，就会被AI淘汰”。李楠指出，AI自动化营销解决方案已广泛应用，海外如Google的Performance Max、Meta的Advantage+、TikTok的Smart+，国内如阿里妈妈万相台AI无界、抖音巨量引擎等。

过去投手需手动创建人群包、设置预算与出价，24小时监控账户调整预算成常态；如今AI介入后，投放智能化：“后台设置已自动化，AI能测试素材、批量生成内容，投手只需设定预算和转化目标即可”。

但智能化亦有「副作用」。李楠曾负责大健康行业客户账户，因过度依赖数据，最终ROI表现不佳。他身边不少从事基础工作的投手已转行。在投手看来，AI确实节省人力，工作重心从熬夜盯账户转向素材优化与账户运营。

然而李楠提到，智能化也带来「黑盒化」问题。以往广告主可手动控制人群包与创意，现在智能投放一键托管后，透明度大幅降低。

这给从业者带来困惑：“以往许多甲方就不懂投放，现在更不懂智能投放”。当问题出现时，责任应归咎于AI算法还是执行人员？

3、AI电商之路，任重道远

尽管本届双11充满「AI气息」，但AI电商全面落地仍需时日。

淘天内部人士向「硅基研究室」透露：“包括AI万能搜在内的C端导购产品目前处于持续优化阶段，重点打磨产品体验，未来虽有商业化空间，但需等待成熟时机”。

要进一步提升用户体验、实现精准搜索，一方面需用户高频使用，这也是今年双11大厂集中发力「AI导购」的原因；另一方面，平台需围绕搜索词与品牌打通数据体系，这均需时间积累。

从技术基建看，各公司正探索大模型时代的推荐系统。UCSD的SASRec、Meta的HSTU、谷歌的TIGER、快手的OneRec、美团的MTGR与UNM等模型不断优化结构，但仍普遍面临数据波动、推理延迟高、存储与计算成本高等挑战。

社交平台Pinterest首席执行官比尔·雷迪曾表示，AI购物将是场持久战。“那种由代理帮你完成所有购物、你无需操心的设想，我认为实现它需非常漫长的周期”。

在AI电商商业化层面，拥有电商业务的大厂自然能率先构建「需求-推荐-交易」内循环，但纯AI公司借「电商变现」的程度仍存疑问。

汉堡大学最新研究显示，ChatGPT等新兴电商渠道短期内未对谷歌等传统渠道构成冲击。

研究者分析973个电商网站数据，检查50000条ChatGPT推荐，对比盈利能力（转化率、客单价等）与用户活跃度（跳出率、访问时长等）两个维度，发现传统渠道表现仍优于ChatGPT。

这表明，AI电商的用户渗透与商业化仍面临挑战，今年双11争相带货的AI们，还需克服电商场景中的诸多复杂问题。