3月4日凌晨，千問(wèn)的技術(shù)負(fù)責(zé)人林俊旸在 X 上官宣離職，緊接著，多位千問(wèn)的核心成員也宣布離開(kāi)。一石激起千層浪。

就在前一天，Qwen3.5小尺寸模型系列剛剛發(fā)布，引來(lái)了馬斯克點(diǎn)贊；再之前，千問(wèn)投入了30億請(qǐng)用戶喝奶茶，一舉成為了互聯(lián)網(wǎng)大廠在春節(jié)營(yíng)銷戰(zhàn)場(chǎng)中出手最闊綽的那個(gè)。

砸錢(qián)的效果很顯著。根據(jù)QuestMobile數(shù)據(jù)，千問(wèn)APP日活從百萬(wàn)級(jí)直接飆升至7352萬(wàn)的峰值，最高增幅達(dá)940%。整個(gè)春節(jié)期間，超過(guò)1.3億用戶通過(guò)千問(wèn)下單，累計(jì)產(chǎn)生近2億筆「一句話」訂單，單日峰值突破1500萬(wàn)單。

可是資本市場(chǎng)卻顯得有些寂寥，年后阿里的股價(jià)連續(xù)下跌，還有網(wǎng)友戲稱：原來(lái)阿里是拿著股民朋友們的錢(qián)請(qǐng)大家喝奶茶啊！

用戶增長(zhǎng)和資本信心下降形成的反差，似乎在昨日的離職風(fēng)波中凸顯了一點(diǎn)緣由。X平臺(tái)上有博主透露，在巨大的商業(yè)變現(xiàn)壓力下，千問(wèn)嘗試引入DAU、留存率等典型的C端消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，作為底層基座模型研發(fā)團(tuán)隊(duì)的核心KPI。

因此我們猜想，千問(wèn)擰巴的現(xiàn)狀可能是出于有點(diǎn)“急功近利”。在增長(zhǎng)黑盒看來(lái)，AI大模型的商業(yè)化變現(xiàn)是早晚的一步，但可能千問(wèn)的這一步邁得有點(diǎn)早、也有點(diǎn)急。

不過(guò)，我們更好奇的是，拋開(kāi)眼前的市場(chǎng)情緒，深究一下千問(wèn)目前的探索階段能給消費(fèi)者、給品牌方帶來(lái)什么樣的啟發(fā)：

1. 千問(wèn)把AI和購(gòu)物打通，本質(zhì)上還是互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的老套路—用補(bǔ)貼獲客，圈一個(gè)新的流量池，然后賣廣告？

2. 不過(guò)是把淘寶的用戶換了個(gè)入口分流過(guò)來(lái)而已，增量空間的想象力在哪？

3. 對(duì)電商商家來(lái)說(shuō)，這無(wú)非是多了一個(gè)投放渠道，有什么不一樣的商機(jī)嗎？

在深入進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析和專家訪談后，我們得出了一個(gè)新的判斷：阿里這30億，押注的不是流量而是一個(gè)全新的電商范式 - 讓人類把決策權(quán)讓渡給AI。

這篇文章，我們會(huì)完整拆解這個(gè)判斷背后的邏輯、數(shù)據(jù)和戰(zhàn)略圖景，以及品牌商家應(yīng)對(duì)未來(lái)趨勢(shì)的新思路。

01

為什么"替用戶決策"是新的增長(zhǎng)引擎

要理解阿里為什么愿意為此砸30億，我們需要先看到一個(gè)容易被忽視的結(jié)構(gòu)性問(wèn)題：中國(guó)網(wǎng)民人數(shù)和互聯(lián)網(wǎng)滲透率在持續(xù)上升，然而最近四年電商滲透率卻幾乎停滯了增長(zhǎng)。

過(guò)去20年，支付、物流、價(jià)格等問(wèn)題被逐一解決了，但"幫每一個(gè)用戶個(gè)性化地做決策"這件事，始終沒(méi)有一個(gè)可規(guī)模化的解決方案 - 這也成為了電商業(yè)務(wù)增量的卡點(diǎn)之一。

一方面是信息過(guò)載，主要影響的是城市和年輕用戶。埃森哲 2025中國(guó)消費(fèi)者洞察報(bào)告的數(shù)據(jù)顯示：76%的中國(guó)消費(fèi)者曾因選項(xiàng)過(guò)多或決策困難而放棄購(gòu)買(mǎi)。品牌忠誠(chéng)度在持續(xù)下滑，55%的消費(fèi)者即使有偏好品牌，也要反復(fù)比較多個(gè)替代選項(xiàng)才下單，而這個(gè)比例在2021年只有42%。

而傳統(tǒng)"幫助用戶決策"的方式正在集體失效。70%的消費(fèi)者對(duì)營(yíng)銷內(nèi)容感到無(wú)感或抵觸，僅32%認(rèn)為內(nèi)容驅(qū)動(dòng)了自己的購(gòu)買(mǎi)行為。

另一方面是能力門(mén)檻，主要影響的是下沉市場(chǎng)和中老年用戶。根據(jù)CNNIC數(shù)據(jù)，近年新增網(wǎng)民以農(nóng)村地區(qū)和50歲以上人群為主體—他們是互聯(lián)網(wǎng)滲透率增長(zhǎng)的主力軍。這批人已經(jīng)能上網(wǎng)、能支付，但面對(duì)電商平臺(tái)的搜索、篩選、比價(jià)、評(píng)價(jià)體系，存在明顯的操作障礙。

很難想象的是，今天仍然有2億以上中國(guó)人不會(huì)操作復(fù)制粘貼，有超過(guò)4億人不會(huì)上網(wǎng)發(fā)表觀點(diǎn)。

CNNIC定義的7項(xiàng)核心數(shù)字技能中，"搜索信息并辨別真?zhèn)?僅有27.2%的網(wǎng)民能熟練掌握，“支付操作（綁卡/支付）”僅有39.6% 能熟練操作。

而AI，天生就是幫助用戶來(lái)解決這些問(wèn)題的。

AI不需要用戶精確表達(dá)需求。"周末露營(yíng)帶什么吃的"這樣模糊的、場(chǎng)景化的描述就能被理解和轉(zhuǎn)化為具體的商品推薦。它不需要用戶耗費(fèi)精力搜索、比價(jià)、篩選，兩三輪對(duì)話就能走完從需求理解到下單的全流程。基于用戶個(gè)性化的信息和意圖理解，AI甚至能推薦用戶"自己都沒(méi)想到"的解決方案，幫助用戶發(fā)現(xiàn)新品牌和新產(chǎn)品。

淘寶推薦算法負(fù)責(zé)人姜宇寧有一個(gè)核心觀點(diǎn)："如果你只推低價(jià)商品，是不需要用大語(yǔ)言模型的。" LLM 的真正價(jià)值在于理解復(fù)雜、模糊、場(chǎng)景化的需求，然后匹配長(zhǎng)尾商品。[1]

淘寶內(nèi)部的大模型RecGPT數(shù)據(jù)顯示：LLM對(duì)"探索圈"（用戶發(fā)現(xiàn)新品類）的效率提升超過(guò)50%，而對(duì)"效率圈"（已知偏好匹配）的提升僅為個(gè)位數(shù)—這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)推薦系統(tǒng)在效率圈的baseline已經(jīng)非常高。LLM 的核心戰(zhàn)場(chǎng)是幫助消費(fèi)者打破信息繭房、激活長(zhǎng)尾供給。

毋容置疑，用戶的行為已經(jīng)在發(fā)生結(jié)構(gòu)性遷移—第57次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，2025 年中國(guó)AI使用人群已超過(guò)6億，同比增長(zhǎng)140%+。[2]

增長(zhǎng)黑盒在 2025 年末的調(diào)研也發(fā)現(xiàn) AI 輔助消費(fèi)決策的滲透率超過(guò)了 40%。也就是說(shuō)，每年至少有 2.4 億人在用 AI 購(gòu)物，且這個(gè)數(shù)字會(huì)隨著 AI 普及快速增長(zhǎng)，全民普及只是時(shí)間問(wèn)題。

隨著全新的用戶旅程形成，電商的新增長(zhǎng)有可能被進(jìn)一步打開(kāi)，新的商機(jī)也隨之而來(lái)。不過(guò)，究竟怎樣的形態(tài)能夠更絲滑的滿足用戶需求，是當(dāng)下平臺(tái)入口與商家要共同探索的課題，千問(wèn)的表現(xiàn)也更有必要去關(guān)注一下。

02

千問(wèn)實(shí)踐：從AI搜索到AI替你買(mǎi)

千問(wèn)C端事業(yè)群負(fù)責(zé)人吳嘉表示："我們真正想的是，要讓AI融進(jìn)老百姓的日常生活場(chǎng)景中，AI點(diǎn)一杯奶茶也好、買(mǎi)一張電影票也好，可能看似簡(jiǎn)單，但這是AI第一次真正參與到消費(fèi)者的真實(shí)消費(fèi)決策和執(zhí)行鏈條中來(lái)，這不是卷流量，是未來(lái)一定會(huì)發(fā)生的事。"

他把春節(jié)大免單稱為一次"AI壓力測(cè)試"—測(cè)試的不是補(bǔ)貼能拉多少用戶，而是AI能不能真的替人做消費(fèi)決策。[3]

在千問(wèn)APP里，用戶不再需要輸入"華為手機(jī)"這樣精確的關(guān)鍵詞。他們會(huì)說(shuō)："我們家是復(fù)式樓，有兩層，我需要一個(gè)既能掃一樓也能掃二樓的機(jī)器人。"或者："過(guò)年回家，想給家里35到50歲的阿姨們買(mǎi)面霜，請(qǐng)推薦。"

這種搜索方式和傳統(tǒng)電商有本質(zhì)區(qū)別：

淘寶搜索的平均輸入是7到8個(gè)字，基本是品牌名+品類——用戶必須先知道自己要什么，才能搜到什么；

千問(wèn)的平均query長(zhǎng)度是20到30個(gè)字，對(duì)于場(chǎng)景的上下文理解大于單一的品類或品牌。AI需要從場(chǎng)景中理解需求，再把需求翻譯成具體的商品推薦。

更重要的是，AI做了一件傳統(tǒng)搜索做不到的事：橫向比價(jià)和真實(shí)評(píng)價(jià)篩選。用戶可以讓千問(wèn)同時(shí)比較三款手機(jī)的性價(jià)比、配置、AI功能，AI會(huì)讀取大量產(chǎn)品信息后生成對(duì)比表格。而在傳統(tǒng)電商里，你打開(kāi)商品評(píng)論，前100條可能都是刷出來(lái)的—AI能看到全部評(píng)價(jià)，把真實(shí)的highlight挑出來(lái)給你。

這套交互方式帶來(lái)了一個(gè)直觀的結(jié)果：千問(wèn)總體用戶平均每次對(duì)話持續(xù)7輪，停留時(shí)長(zhǎng)18分鐘，表現(xiàn)優(yōu)于競(jìng)品。

增長(zhǎng)黑盒的調(diào)研顯示，1月26日千問(wèn)全面開(kāi)放消費(fèi)功能之前，消費(fèi)決策相關(guān)提問(wèn)占比不到20%，排在知識(shí)問(wèn)答和AI創(chuàng)作之后。開(kāi)放當(dāng)天，消費(fèi)類占比直接跳升到30%以上，并在隨后兩周穩(wěn)定在35%到40%之間，成為千問(wèn)的第一大使用場(chǎng)景。

從消費(fèi)類提問(wèn)的結(jié)構(gòu)來(lái)看：閃購(gòu)（本地生活）占65%，淘寶（電商）占15%到25%，飛豬（出行）約占20%。閃購(gòu)排名第一的品類是奶茶，其次是咖啡、早餐、中晚餐，高頻用戶一天能產(chǎn)生三單。淘寶側(cè)的前四大品類是女裝、3C數(shù)碼、母嬰和美妝。

千問(wèn)APP端日均會(huì)產(chǎn)生6000萬(wàn)次購(gòu)物相關(guān)提問(wèn)，其中62%會(huì)觸發(fā)商品推薦鏈接—也就是每天大約3700萬(wàn)次消費(fèi)對(duì)話會(huì)產(chǎn)生可購(gòu)買(mǎi)的結(jié)果。

補(bǔ)貼前千問(wèn)的消費(fèi)轉(zhuǎn)化率只有3%到4%，補(bǔ)貼后則直接翻倍超過(guò)了 8%。而淘寶傳統(tǒng)搜索的轉(zhuǎn)化率不到3%，即便扣除補(bǔ)貼因素，千問(wèn)的對(duì)話式搜索在轉(zhuǎn)化效率上也已經(jīng)超過(guò)了傳統(tǒng)貨架式搜索。

閃購(gòu)的閉環(huán)能力尤其突出——82%的閃購(gòu)用戶在千問(wèn)內(nèi)部完成了從對(duì)話到下單的全流程，只有18%跳轉(zhuǎn)到外部APP（主要是查看騎手狀態(tài)或?yàn)g覽更多選項(xiàng)）。淘寶側(cè)由于暫時(shí)還只能展示商品卡片、不能直接下單，45%的用戶在千問(wèn)完成"種草"后跳轉(zhuǎn)到淘寶APP進(jìn)一步研究和加購(gòu)。

毀單率小于 10%—用戶下單后發(fā)現(xiàn)AI推薦的不完全是自己想要的，比如點(diǎn)了大杯送來(lái)中杯。這個(gè)數(shù)字在內(nèi)部被認(rèn)為是可接受的，因?yàn)閷?duì)話式購(gòu)物的界面展現(xiàn)還在打磨中，隨著體驗(yàn)優(yōu)化，這個(gè)比例會(huì)持續(xù)下降。

但真正值得關(guān)注的是阿里系本身的增量。

千問(wèn)的核心用戶畫(huà)像是15到35歲，占比67%；一線城市占52%；閃購(gòu)場(chǎng)景中學(xué)生和職場(chǎng)人合計(jì)占78%。這個(gè)畫(huà)像指向一個(gè)關(guān)鍵事實(shí)：千問(wèn)每月新增的近千萬(wàn)用戶，約2/3是增量——他們此前在淘寶處于低頻甚至僵尸狀態(tài)，是AI購(gòu)物的新交互方式把他們重新激活的。

這不是從淘寶分流，而是阿里生態(tài)的真實(shí)擴(kuò)容。千問(wèn)內(nèi)部對(duì)此有清晰的定位區(qū)分：

淘寶APP內(nèi)置的"AI萬(wàn)能搜"定位為存量用戶的copilot，服務(wù)的是25到45歲、有購(gòu)買(mǎi)意圖但需求模糊的女性用戶——她們已經(jīng)在逛淘寶，只是需要AI幫忙縮短決策鏈路。

千問(wèn)APP定位為"AI原住民的戰(zhàn)略入口"，核心用戶是00后和10后，這些人從接觸互聯(lián)網(wǎng)起就習(xí)慣了用AI找信息、找服務(wù)，千問(wèn)要做的是讓他們的第一次電商體驗(yàn)就發(fā)生在對(duì)話框里。從官方公布的數(shù)據(jù)來(lái)看，春節(jié)活動(dòng)期間在千問(wèn)下單的人有 40% 是 00 后，而通過(guò)千問(wèn)預(yù)定景區(qū)門(mén)票的 00 后比例更是高達(dá) 50%。[4]

同樣值得注意的是另一端的用戶：春節(jié)期間有超過(guò)400萬(wàn)60歲以上的用戶通過(guò)千問(wèn)完成了購(gòu)買(mǎi)。千問(wèn)官方也給出了一份有趣的數(shù)據(jù)：中老年人最愛(ài)的雞蛋和抽紙，成為了搶手貨。

圖片來(lái)源：千問(wèn) app 公眾號(hào)

不難發(fā)現(xiàn)，千問(wèn)花了30億，實(shí)際上是在培養(yǎng)一種全新的消費(fèi)習(xí)慣，讓數(shù)千萬(wàn)用戶第一次體驗(yàn)到"對(duì)AI說(shuō)一句話就能完成購(gòu)買(mǎi)"是什么感覺(jué)。

一旦這個(gè)習(xí)慣形成，用戶就不會(huì)回到傳統(tǒng)的搜索-瀏覽-比較-下單的鏈路，就像你習(xí)慣了無(wú)人駕駛在高速公路上接管方向盤(pán)，你就不會(huì)每次都手動(dòng)駕駛。

這也是為什么阿里把這定義為"全年飽和式投入"，30億只是第一波，后續(xù)補(bǔ)貼會(huì)從奶茶拓展到盒馬生鮮、天貓超市、飛豬出行；淘寶側(cè)的交易閉環(huán)計(jì)劃在二季度打通，屆時(shí)用戶可以在千問(wèn)內(nèi)直接完成電商下單，不再需要跳轉(zhuǎn)。

這個(gè)目標(biāo)叫做Agentic Commerce——AI不只是幫你搜信息，而是作為你的代理人，替你完成從需求理解到比價(jià)到下單到售后的全流程。支撐這個(gè)愿景的基礎(chǔ)設(shè)施也在同步搭建：螞蟻推出的ACT協(xié)議（Agent Commerce Trust）解決了agent之間的支付結(jié)算問(wèn)題，讓AI代理可以通過(guò)支付寶完成收付款——目前已有數(shù)十家服務(wù)商接入測(cè)試。

Agentic Commerce已經(jīng)成為行業(yè)的共識(shí)目標(biāo)。

全球來(lái)看，2026年1月Google在全美零售聯(lián)合會(huì)年度大會(huì)上發(fā)布了Universal Commerce Protocol（UCP）——一個(gè)面向agentic commerce的開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)，覆蓋從商品發(fā)現(xiàn)、購(gòu)買(mǎi)到售后的全流程。UCP由Shopify、Etsy、Wayfair、Target、Walmart等行業(yè)巨頭聯(lián)合開(kāi)發(fā)，獲得超過(guò)20家企業(yè)背書(shū)，包括Visa、Mastercard、American Express、Stripe、Best Buy和Macy's。Google同時(shí)宣布在AI Mode搜索和Gemini APP中接入agentic checkout功能，用戶可以在AI對(duì)話中直接完成購(gòu)買(mǎi)。

幾乎同一時(shí)期，OpenAI推出了ChatGPT的Instant Checkout功能，基于與Stripe聯(lián)合開(kāi)發(fā)的Agentic Commerce Protocol（ACP）。ChatGPT的商品推薦邏輯值得特別關(guān)注——官方明確聲明： 商品排名完全基于相關(guān)性，開(kāi)通結(jié)算功能的商家不會(huì)獲得排名加權(quán)。發(fā)現(xiàn)是免費(fèi)的，只有在實(shí)際成交時(shí)才收費(fèi)。

這和千問(wèn)的CPS邏輯幾乎一模一樣，不賣廣告位，賣成交結(jié)果。

從國(guó)內(nèi)其它平臺(tái)的動(dòng)作來(lái)看，豆包的嘗試更加積極。抖音商城的商品卡已經(jīng)在豆包全面上線，并且在測(cè)試與商家的商業(yè)化合作。用戶可以流暢的體驗(yàn)從豆包跳轉(zhuǎn)抖音 app下單的過(guò)程，但豆包內(nèi)授權(quán)下單的協(xié)議仍未開(kāi)放。

03

未來(lái)的商業(yè)化路徑是什么

不久之前，素有“美國(guó)春晚”之稱的超級(jí)碗期間，AI行業(yè)上演了一出頗具諷刺意味的好戲。

ChatGPT最大競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Claude花重金投放了四支廣告。畫(huà)面里，一個(gè)用戶向AI傾訴自己的煩惱，AI先是噓寒問(wèn)暖，表現(xiàn)得像個(gè)貼心好友，然后話鋒一轉(zhuǎn)，開(kāi)始推銷增高鞋墊和約會(huì)網(wǎng)站。

"Ads are coming to AI. But not to Claude."廣告沒(méi)有點(diǎn)名ChatGPT，但明眼人都看得出來(lái)指的是誰(shuí) - Sam Altman剛剛宣布要開(kāi)放AI廣告，立刻就被貼臉嘲諷。

這場(chǎng)霸占美國(guó)熱搜頭條的事件背后，是一個(gè)更加深刻的問(wèn)題：當(dāng)AI開(kāi)始替用戶做決策，廣告應(yīng)該以什么形式存在？或者更尖銳地問(wèn)—廣告還應(yīng)該存在嗎？

知名風(fēng)投機(jī)構(gòu) a16z 就在最新的分析中指出：AI 引入廣告不是墮落，而是必然。

ChatGPT 有 8 億周活躍用戶，但只有 5-10% 愿意付費(fèi)訂閱。剩下的絕大多數(shù)人用 AI 問(wèn)的是"天空為什么是藍(lán)色的"或"幫我寫(xiě)封郵件"這類日常問(wèn)題，這些場(chǎng)景產(chǎn)生的價(jià)值遠(yuǎn)不足以支撐每月 20 美元的訂閱費(fèi)。

如果你想讓十億人免費(fèi)用上 AI，廣告是互聯(lián)網(wǎng)歷史上唯一被反復(fù)驗(yàn)證過(guò)的答案—Google、Facebook、Instagram、TikTok，無(wú)一例外。a16z 甚至認(rèn)為，那些原則性反對(duì)廣告的人持有的是一種"優(yōu)越感"：你之所以能反對(duì)廣告，恰恰因?yàn)槟愀兜闷鹩嗛嗁M(fèi)。

摩根士丹利的首席互聯(lián)網(wǎng)分析師給出了一個(gè)更結(jié)構(gòu)化的判斷：agentic commerce 的商業(yè)化路徑與傳統(tǒng)電商廣告有著本質(zhì)區(qū)別。[5]

電商平臺(tái)目前利潤(rùn)最豐厚的部分是retail media，也就是"賣廣告位"。傳統(tǒng)電商的變現(xiàn)邏輯是CPM和CPC：平臺(tái)賣的是"用戶可能看到你"。廣告主為曝光和點(diǎn)擊付費(fèi)，用戶買(mǎi)不買(mǎi)是廣告主自己的事。這個(gè)模式核心支撐是用戶會(huì)"逛"，會(huì)瀏覽，會(huì)在一頁(yè)搜索結(jié)果中被某個(gè)位置的商品吸引。競(jìng)價(jià)排名的本質(zhì)，是在搶用戶的注意力。

而AI agent恰好插在了消費(fèi)者和平臺(tái)之間，天然繞過(guò)了傳統(tǒng)的"展示廣告→用戶點(diǎn)擊"路徑。當(dāng)AI給出的是"一個(gè)最佳答案"而不是"一頁(yè)搜索結(jié)果"時(shí)，沒(méi)有廣告位可以插入。

用戶不再瀏覽，不再比較—他們只看AI的推薦。這個(gè)時(shí)候，如果平臺(tái)還想通過(guò)誰(shuí)出價(jià)高就推薦誰(shuí)來(lái)賺錢(qián)，用戶會(huì)在幾次糟糕的推薦后徹底失去信任。AI購(gòu)物的核心資產(chǎn)是信任，而競(jìng)價(jià)排名是摧毀信任最快的方式。

因此，千問(wèn)內(nèi)部對(duì)商業(yè)化的設(shè)計(jì)思路，從一開(kāi)始就不是簡(jiǎn)單的賣競(jìng)價(jià)廣告。

我們拿到的信息顯示，千問(wèn)更傾向的變現(xiàn)模型是CPS—按實(shí)際成交付費(fèi)。這意味著轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)從廣告主轉(zhuǎn)移到了平臺(tái)。AI必須推薦真正好的商品，否則平臺(tái)自己賺不到錢(qián)。

這更像是走了達(dá)人帶貨的方式，收取坑位費(fèi)+傭金。區(qū)別在于人類達(dá)人會(huì)因?yàn)榭游毁M(fèi)推薦不適合你的產(chǎn)品，AI沒(méi)有這個(gè)動(dòng)機(jī)。千問(wèn)的排序邏輯目前基于三個(gè)維度：最值得買(mǎi)（需求匹配度）、最可靠買(mǎi)（商家歷史投訴率、退貨率等硬指標(biāo)）、最優(yōu)惠買(mǎi)（性價(jià)比）。你付了很多錢(qián)但產(chǎn)品很差，AI也不會(huì)推薦你。

在CPS模式下，平臺(tái)的利益和用戶的利益真正對(duì)齊了。平臺(tái)只有在用戶做了正確的購(gòu)買(mǎi)決策時(shí)才能賺錢(qián)，而不是在用戶被誤導(dǎo)點(diǎn)擊時(shí)就收錢(qián)。

當(dāng)商業(yè)化最終開(kāi)啟時(shí)，廣告的呈現(xiàn)形式也會(huì)和傳統(tǒng)模式截然不同。千問(wèn)規(guī)劃的不是banner廣告或搜索結(jié)果置頂，而是"為你而生成"的個(gè)性化推薦—AI根據(jù)你的歷史偏好、當(dāng)前季節(jié)、甚至你身邊人的生日，在對(duì)話過(guò)程中自然地植入匹配的商品。不是千篇一律的廣告，是AI算出來(lái)你此時(shí)此刻大概率要買(mǎi)這個(gè)東西，才會(huì)把它植入出來(lái)。

不過(guò)，商業(yè)化不是眼下的重點(diǎn)。千問(wèn)目前的策略非常克制，整個(gè)一季度和二季度都在打磨產(chǎn)品，商業(yè)化至少要到三季度才會(huì)開(kāi)始小范圍灰度測(cè)試。

當(dāng)AI代理成為購(gòu)買(mǎi)中介時(shí)，平臺(tái)將從"少量交易、高抽成"轉(zhuǎn)向"大量交易、低抽成"。傳統(tǒng)搜索廣告一次點(diǎn)擊可能收幾塊錢(qián)但大部分不轉(zhuǎn)化，AI代理每筆成交收取傭金但轉(zhuǎn)化率遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)路徑。

Adobe analytic 最新的全球數(shù)據(jù)已經(jīng)驗(yàn)證了部分事實(shí)：由 AI 導(dǎo)流至電商網(wǎng)站的下單轉(zhuǎn)化率，已經(jīng)在購(gòu)物季反超了非 AI 引流渠道。

過(guò)去二十年，品牌在電商上的核心能力是"投流"——買(mǎi)關(guān)鍵詞、搶廣告位、做搜索優(yōu)化。在AI購(gòu)物時(shí)代，這些技能的價(jià)值將大幅縮水。取而代之的是：你對(duì)于用戶需求和痛點(diǎn)是否深刻，產(chǎn)品本身夠不夠好、用戶評(píng)價(jià)是不是真實(shí)、退貨率和投訴率夠不夠低。

對(duì)品牌來(lái)說(shuō)，這意味著游戲規(guī)則正在改寫(xiě)。

04

品牌現(xiàn)在可以做什么

從E-Commerce到Agentic Commerce的轉(zhuǎn)向，已經(jīng)從概念進(jìn)入了協(xié)議制定和產(chǎn)品落地的階段。窗口期正在打開(kāi)——對(duì)品牌來(lái)說(shuō)，關(guān)鍵問(wèn)題不再是"這件事會(huì)不會(huì)發(fā)生"，而是"我現(xiàn)在應(yīng)該做什么準(zhǔn)備"。

根據(jù)我們拿到的信息來(lái)看：千問(wèn)的商業(yè)化工具尚未開(kāi)放，品牌后臺(tái)預(yù)計(jì)最早二季度末才可能上線，GEO（Generative Engine Optimization）的玩法還在實(shí)驗(yàn)階段。從操作層面看，確實(shí)沒(méi)有一個(gè)明確的"投放入口"可以立刻行動(dòng)。

我們認(rèn)為當(dāng)前的窗口期恰恰是建立結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢(shì)的最佳時(shí)機(jī)，因?yàn)榇蠖鄶?shù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手還在觀望。

比如Google今年提出了一個(gè)值得注意的概念：隱形貨架（Invisible Shelf）。[6]

傳統(tǒng)零售的競(jìng)爭(zhēng)發(fā)生在物理貨架上—誰(shuí)的產(chǎn)品擺在超市貨架的黃金位置，誰(shuí)就贏得了注意力。

電商時(shí)代，貨架變成了搜索結(jié)果頁(yè)—排名靠前就意味著更多點(diǎn)擊。

而在 agentic commerce 中，出現(xiàn)了第三層貨架：它沒(méi)有固定位置，或許也沒(méi)有可以購(gòu)買(mǎi)的廣告位，消費(fèi)者甚至看不見(jiàn)它的存在。

當(dāng)用戶對(duì) AI 說(shuō)"幫我找一款適合敏感肌的面霜"時(shí)，AI 在后臺(tái)檢索、篩選、比較的那個(gè)過(guò)程，就是這個(gè)隱形貨架。你的產(chǎn)品能不能被"擺上去"，取決于一件事：AI 能不能讀懂你的產(chǎn)品數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)包裝是給人看的，產(chǎn)品數(shù)據(jù)是給 AI 看的—在隱形貨架上，數(shù)據(jù)就是你的新包裝。

第一層：讓AI能"讀懂"你的商品。

第三章提到的排序三維度：需求匹配度、商家硬指標(biāo)、性價(jià)比幾乎全部依賴淘系內(nèi)部數(shù)據(jù)。這意味著品牌需要重新審視自己在平臺(tái)內(nèi)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。傳統(tǒng)電商的商品詳情頁(yè)是給人看的—精美圖片、營(yíng)銷文案、情緒化表達(dá)。但AI的決策依據(jù)是結(jié)構(gòu)化信息：參數(shù)、規(guī)格、適用場(chǎng)景、用戶評(píng)價(jià)的真實(shí)分布。淘寶萬(wàn)能搜已經(jīng)在和部分商家做SPU信息擴(kuò)寫(xiě)實(shí)驗(yàn)，用AI補(bǔ)充場(chǎng)景化的商品描述，測(cè)試能否提升AI搜索的展現(xiàn)效率。這個(gè)方向的信號(hào)很明確。

第二層：重新思考你的貨品結(jié)構(gòu)。

傳統(tǒng)電商的流量分配邏輯是：頭部爆款吃掉大部分曝光，長(zhǎng)尾商品因買(mǎi)不起廣告位而沉底。Agentic Commerce的分配邏輯完全不同—AI不看廣告位，看的是需求與商品的匹配度。

淘寶算法負(fù)責(zé)人姜宇寧提到一個(gè)有趣的數(shù)據(jù)—淘寶內(nèi)大模型RecGPT上線后增長(zhǎng)最快的品類是玩具。"有更高情緒價(jià)值的新、奇、特商品，一定會(huì)得到更好的流量回報(bào)。"

過(guò)去無(wú)法獲得分發(fā)的垂直長(zhǎng)尾品，在AI渠道中可能獲得從未有過(guò)的曝光機(jī)會(huì)。品牌應(yīng)該提前梳理自己的"AI渠道友好"貨盤(pán)。那些真正解決細(xì)分需求、但在傳統(tǒng)搜索邏輯下難以被發(fā)現(xiàn)的產(chǎn)品。

第三層：對(duì)AI的決策行為建立體感。

這是最容易被忽視、卻可能最重要的一步。

現(xiàn)在就可以開(kāi)始做的事情：用千問(wèn)等AI工具，以消費(fèi)者身份測(cè)試不同品類的購(gòu)物推薦。觀察它在什么場(chǎng)景下推薦什么品牌、決策依據(jù)的權(quán)重排序是什么、同一個(gè)問(wèn)題換不同問(wèn)法結(jié)果有多大差異。這些體感的積累，不需要平臺(tái)開(kāi)放任何工具就能開(kāi)始。

當(dāng)窗口期真正打開(kāi)時(shí)，有體感的團(tuán)隊(duì)和完全陌生的團(tuán)隊(duì)，反應(yīng)速度會(huì)有數(shù)量級(jí)差異。

歸根結(jié)底，Agentic Commerce時(shí)代的品牌競(jìng)爭(zhēng)力，正在從"誰(shuí)能買(mǎi)到更好的廣告位"轉(zhuǎn)向"誰(shuí)的產(chǎn)品和服務(wù)本身更好"。

05

AI 時(shí)代來(lái)臨，新增量的方向已經(jīng)足夠清晰。但我們也必須客觀地指出：千問(wèn)想要進(jìn)化成終極形態(tài)，還有不少挑戰(zhàn)。

首先是信任的悖論。康奈爾大學(xué)教授 David Rand 針對(duì) ChatGPT 引入廣告提出了一個(gè)尖銳的警告：一旦用戶意識(shí)到 AI 的推薦可能受到商業(yè)利益的影響，他們會(huì)本能地在對(duì)話中隱藏自己的真實(shí)需求。

而 AI 購(gòu)物的推薦質(zhì)量恰恰依賴于用戶愿意坦誠(chéng)地暴露需求——"我預(yù)算有限""我皮膚敏感"。如果用戶開(kāi)始對(duì) AI 設(shè)防，AI 獲得的信息就變少，推薦就變差，用戶就更不信任，這是一個(gè)惡性循環(huán)。[7]

千問(wèn)現(xiàn)在計(jì)劃不引入競(jìng)價(jià)排名，但當(dāng)商業(yè)化灰度測(cè)試開(kāi)始時(shí)，這個(gè)承諾能否經(jīng)受住利潤(rùn)壓力的考驗(yàn)，是一個(gè)真正的未知數(shù)。

其次是補(bǔ)貼退坡后的留存問(wèn)題。春節(jié)期間千問(wèn)日活峰值沖到7352萬(wàn)，但補(bǔ)貼驅(qū)動(dòng)下習(xí)慣養(yǎng)成的效率有多高？

有分析指出，千問(wèn)的"辦事AI"定位仍需打磨，通用 Agent 在跨場(chǎng)景復(fù)雜任務(wù)上的執(zhí)行效率還比不過(guò)垂直模型，阿里生態(tài)內(nèi)部的業(yè)務(wù)協(xié)同也存在銜接不夠絲滑的問(wèn)題。當(dāng)30億花完、免單活動(dòng)結(jié)束后，那些被奶茶和紅包吸引來(lái)的用戶，有多少會(huì)真正留下來(lái)用 AI 做日常消費(fèi)決策？這個(gè)答案還需要觀察。[8]

第三是商家的 ROI 仍然是一個(gè)未經(jīng)驗(yàn)證的承諾。Agentic commerce 對(duì)品牌講的故事很美好，但從目前全球 AI 商業(yè)化的實(shí)際表現(xiàn)來(lái)看，這個(gè)愿景還遠(yuǎn)沒(méi)有兌現(xiàn)。

ChatGPT 的廣告定價(jià)是 CPM $60，是 Meta 平均水平的三倍，最低投放門(mén)檻 20 萬(wàn)美元。但廣告主拿到的是什么？沒(méi)有成熟的歸因工具，早期投放被明確定位為"品牌曝光測(cè)試"而非效果營(yíng)銷。按 0.5% 的點(diǎn)擊率計(jì)算，單次點(diǎn)擊成本高達(dá) 12 美元—對(duì)于需要精確衡量 ROI 的商家來(lái)說(shuō)，這個(gè)數(shù)字很難論證投入合理性。[9]

更值得關(guān)注的是 Perplexity 的案例。這家曾被視為"AI 搜索顛覆者"的公司，在 2024 年底推出廣告產(chǎn)品后，于 2026 年 2 月宣布徹底放棄廣告模式。廣告主反饋的核心問(wèn)題是：規(guī)模有限、ROI 指標(biāo)不清晰、缺乏行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的效果衡量工具。[10]

回到千問(wèn)，雖然 CPS 模式在理論上比 CPM/CPC 對(duì)商家更友好，但實(shí)際商業(yè)化尚未啟動(dòng)，所有數(shù)據(jù)都來(lái)自補(bǔ)貼期。未來(lái)補(bǔ)貼的費(fèi)用，會(huì)不會(huì)商家來(lái)出呢？從"AI 能幫你買(mǎi)東西"到"商家能在這里賺到錢(qián)"之間，還有一段路要走。

最后，也是最根本的一點(diǎn)：agentic commerce 是一個(gè)行業(yè)趨勢(shì)，不是任何一家公司的專屬故事。

Google 的 UCP、OpenAI 的 ACP、螞蟻的 ACT——協(xié)議層面的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)鋪開(kāi)。國(guó)內(nèi)的豆包、元寶甚至小紅書(shū)的 AI 助手“點(diǎn)點(diǎn)”都在探索消費(fèi)場(chǎng)景的接入。

千問(wèn)的先發(fā)優(yōu)勢(shì)在于阿里自有的電商生態(tài)和支付閉環(huán)，但這個(gè)優(yōu)勢(shì)是否足夠深，取決于它能否在補(bǔ)貼退坡后真正跑通"AI 替用戶做決策"的完整閉環(huán)。如果其他 AI 應(yīng)用找到了接入第三方電商的有效路徑，千問(wèn)的護(hù)城河就未必如想象中那么寬。

通過(guò)常識(shí)思考一下，視頻號(hào)+小程序+微信支付也能提供完整閉環(huán)的體驗(yàn)，騰訊難道不能做的更好嗎？

這場(chǎng)從 E-Commerce 到 Agentic Commerce 的轉(zhuǎn)型已經(jīng)啟動(dòng)。但它走多遠(yuǎn)、多快，取決于技術(shù)、信任和商業(yè)模式的三方博弈。

而對(duì)品牌來(lái)說(shuō)，真正需要回答的問(wèn)題不是”我要在哪個(gè) AI 平臺(tái)投廣告“，而是：當(dāng)越來(lái)越多的消費(fèi)者開(kāi)始對(duì)著 AI 說(shuō)出自己的需求，而不是在搜索框里輸入關(guān)鍵詞—你的產(chǎn)品、你的數(shù)據(jù)、你的服務(wù)，準(zhǔn)備好被 AI 讀懂了嗎？

參考資料：

[1]《對(duì)話淘寶姜宇寧：如果你只推低價(jià)商品，是不需要用大語(yǔ)言模型的》，新浪財(cái)經(jīng)

[2] 《第57次〈中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告〉發(fā)布 我國(guó)生成式人工智能用戶規(guī)模達(dá)6.02億人》，光明日?qǐng)?bào)

[3]《千問(wèn)總裁吳嘉：AI的應(yīng)用，中國(guó)一定會(huì)走在世界最前列》，觀察者網(wǎng)

[4]《當(dāng)00后接管千問(wèn)“一句話下單”——》，微信公眾號(hào)

[5]

A Novel Way to Shop Online

YouTube

[6]

The invisible shelf: How CPGs can win agentic commerce in 2026, Google Cloud Blog

[7]

Why ads are coming to your AI chatbot, Financial Times

[8] AI入口爭(zhēng)奪戰(zhàn)：APP之后？千問(wèn)這個(gè)動(dòng)作值得關(guān)注，36Kr

[9]

ChatGPT ads come with premium prices — and limited data, Search Engine Land

[10]

Perplexity abandons advertising strategy- FT, Investing.com

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