AI购物助手真能省心？关键看你怎么问_服务软件

1. 阿里或将整合千问与淘宝，打造 AI 对话式购物，你会把购物交给 AI 吗？

2. 江南布衣：会员管理与复购策略！

3. ai目前到底有没有泡沫？可以参照黄仁勋这个采访，生成式ai对算力的需求与之前的互联网时代完全不同，你每一次使用ai都会进行一次完整的运算，形成增量计算需求感觉出来AI与互联网时代不同没有？再细品一下:黄仁勋：我们当前正处在一个由三大趋势主导的结构性变化中：第一，摩尔定律已到尽头。我们都知道，通用计算的效率已经越来越难跟上算力需求的增长。所以全世界都开始朝“加速计算”转型。我们推动这个方向已经超过20年了。给你个例子：六年前，在全球前500大超级计算机中，有90%是基于CPU的；到今年，这一比例已经降到不到15%；与此同时，GPU和加速计算的比例从10%飙升到了90%。这就是一次算力基础结构的范式切换。第二，生成式AI与推荐系统的崛起。过去15年，互联网的引擎是“推荐系统”，它告诉你在社交媒体里该看到什么内容，推送什么广告、电影、商品……在没有推荐系统的时代，你的小手机根本不可能在海量内容中筛选出你想看的。但今天，推荐系统已经从原来 CPU 驱动，转向了GPU驱动的生成式AI。这就是第二条主线。第三：Agentic AI（智能体AI）的崛起。在推荐系统之上，我们看到了新的机会，也就是智能体AI，比如 Grok、OpenAI、Anthropic、Gemini 这样的系统，这些AI模型拥有更强的自主性，能作为“智能代理”去理解、回应、执行任务。它们建立在推荐系统和生成式模型的算力之上，是下一代AI的代表。但请大家不要只看上层表现出的“AI热”，而忽略底层更深的趋势：那就是，计算正在从“通用架构”大规模迁移到“加速架构”。当你意识到这一点，就会得出一个判断：支撑这场Agentic AI革命所需要的底层算力，远比大家想象的少。它并非泡沫，而是结构性转变的结果。#电车财经##投资理财# 电车财金蒋开石的微博视频

4. 张一鸣又打出了“大爆款”，电商真要变天了还在死磕投流优化、拼搜索排名、熬内容爆款？别忙活了，电商的底层游戏规则，已经被AI彻底改写了！最近，豆包内测AI购物，用户在对话框说一句想买什么，AI就能直接推荐、比价、下单，全程不用跳转抖音。而且，豆包的月活已经悄悄爬到2.26亿。如今的AI对电商而言，不是单纯多了一个卖货渠道，而是彻底改写了底层的消费逻辑。周鸿祎说AI能接管手机，不用开淘宝、美团APP就能完成购物，大厂的流量护城河正在崩塌；罗永浩则直言，技术革命谁都拦不住，AI助手会彻底融入我们的生活。这些都说明了，一场从“人找货”到“AI荐货”的电商大变革，真的已经来了。那么，当AI不再是选择题，而是必答题时，我们该怎么做？与其慌着跟风，不如沉下心搞懂怎么拥抱变化。AI带来的第一个改变，是电商的核心竞争阵地变了，还催生了新的职业机会。比如，过去我们争搜索排名、拼内容流量，优化的是SEO；现在用户把“该买什么”的决定权交给AI，我们要做的则是GEO——生成式引擎优化，说白了就是优化AI怎么推荐你。有数据显示，GEO获客的转化率比传统搜索提升2.8倍，消费者决策周期直接缩短40%，因为AI推荐的用户，都是被“预说服”的精准客群。这意味着，未来电商团队里，懂GEO的人会成为香饽饽，就像当年懂SEO的运营一样，这是企业必须提前布局的人才缺口。在我们公司，我早就要求全员配上AI，把AI当成合作伙伴，而不是简单的工具。从文案创作、投流优化到用户分析，让AI接手重复、标准化的工作，员工就可以把更多的精力放在判断、决策和创新上。我一直强调，人才要“预配”而不是适配，AI时代更要如此：不用盲目裁员，而是优化人才结构，培养能驾驭AI的“超级个体”，让30个懂AI的高手，创造出300个基础执行岗的价值。这不是跟风，是让组织跟上时代的节奏。但拥抱AI，千万别急着踩“花钱买推荐”的坑。很多老板看到AI推荐的威力，第一反应就是能不能付费投流，让AI优先推自己的产品。但平台会不会把AI推荐权完全交给“钱”，还有待商榷。根据公开的报告显示：58%的消费者，会把AI推荐商品的问题，全算在品牌头上，而不是怪AI。所以，如果AI的核心价值是信任，那平台就会明白，一旦推荐变成“花钱上位”，就会失去消费者信任，那整个AI电商的根基就塌了。按照这个逻辑，AI推荐的核心，则是品牌实力、产品口碑和用户价值，不是你付费多少。其实说到底，AI电商的本质，还是回归商业的根本。况且，AI只是帮你把货推荐给更精准的人，但能不能留住用户、做成复购，最终靠的还是你的产品和服务。就像现在豆包、阿里千问都在做AI购物闭环，字节手握2.26亿月活，阿里有400多项AI购物功能，但最终能跑出来的品牌，一定是那些把产品做透、把服务做细的，AI只是放大了你的优势而已。那对于电商老板来说，到底该怎么真正拥抱AI？我总结了三个最实在的动作：第一，让AI先融入日常工作。别把AI当成高大上的概念，从员工的日常工作入手，让AI做文案、做数据分析、做投流初筛，先把效率提上去，让团队适应和AI协作的节奏，这是最基础也最关键的一步。第二，立刻布局GEO。现在就去问豆包、千问这些AI，让它们推荐你品类里的Top3品牌，看看有没有你。如果没有，赶紧复盘：你的品牌故事、产品数据、用户评价，是不是没有以AI能理解的方式存在于互联网上？把这些信息梳理清楚，就是做GEO的第一步。第三，守住产品和服务。别把精力全放在研究AI推荐上，忽略了产品创新和供应链优化。记住，你的产品和服务，才是应对一切风险的底气。电商这些年，我们经历了门户电商、搜索电商、兴趣电商，现在到了AI电商的时代。其实每一次变革，都不是旧模式做得不好，而是消费者的选择变了、用户找信息的方式变了。我一直说，企业的成长，永远伴随创始人的认知升级。AI时代的电商竞争，拼的不再是谁更会砸钱投流，而是谁更懂拥抱变化，以及谁能让自己的品牌，成为AI开口说出的那个名字。#金冠俱乐部# #老高电商圈子# 过去一个月，我让团队密集调研了50多位亿级电商老板，结合平台最新动向，梳理了一份内部文件——《2026电商十大预测》这份文件不谈空话，只讲一件事：未来一年，钱会流向哪里。你会看到：为什么“货架电商”会重新成为主流AI来了，最有效的降本方式是什么跨境电商最合适的落地方法是什么如果你已经读到这里，说明你对生意有足够深的思考。这份文件，是给你的“认知续杯”。主页私信“1”领取。

5. #阿里妈妈重磅发布“AI万相”# 多智能体协同重构经营新范式，商家只需下达指令 🤖💡3月20日，阿里妈妈正式发布超级经营智能体引擎——“AI万相”，开启以“多智能体协同”为核心的全新经营范式。商家只需输入自然语言指令，“AI万相”即自动调用四大Agent完成从选品、创意、投放到优化的全链路任务，实现“意图即成交”。【事件概述】“AI万相”以LMA大模型为技术底座，通过四大Agent实时协同工作：万相智识：意图识别Agent，实时捕捉消费者模糊需求与兴趣脉冲万相智品：商品理解Agent，自动将商品参数重构为情绪标签与场景意图万相智造：创意生成Agent，秒级生成千人千面的差异化素材万相智投：投放优化Agent，商家仅设预算与ROI目标，系统自动调优该能力已全面注入阿里妈妈百灵、万相台AI无界、UD智汇投等产品，并加码“无界智惠券”精准投放。【评论】从“关键词投流”到“意图交付”，阿里妈妈正把AI变成商家的“超级经营合伙人”当消费者习惯向AI倾诉模糊需求，搜索框的“关键词逻辑”正在失效。ubras“小奶皮”内衣通过“AI万相”从“内衣”被重构为“护肤级穿戴品”，跨品类捕获护肤人群，加购率提升51.2%；海尔将厚重说明书翻译为母婴、养宠等生活方案，用AI实现“千人千面”表达。这不是单点工具，而是让AI成为能独立思考、闭环交付的“数字员工”——商家从“怎么投”的琐碎中解放，回归“做什么”的战略定义。这是电商经营从“人找货”到“意图驱动”的关键一跃。

6. 淘宝今天上线了 AI 购物助手，体验下来能给个初步判断了。符合下边两个情景之一，都可以直接让 AI 替自己做决策，不论是想省钱还是省时间。当然，也有 AI 代替不了人的时候，我们放最后说- 需求明确、没必要精挑细选像是日用品、米面粮油之类，基本上确定了牌子或者规格，怎么买都不踩雷、不用过多判断的，那么核心就是比个价和发货速度。这种就是 AI 最擅长的，数据库里的商品信息和价格拉出来排个序就能直接下单。我最近经常煎牛排想换个好点的煎锅，直接把需求列出来给 AI，三轮对话下来就能挑到合适的，比起以前这搜搜那找找省了不少时间。- 不懂但懒得研究（不想投入决策精力）平时不关注的陌生品类，需要 AI 协助扫盲。比如要买除湿机或者第一次买猫狗粮等等，在电商上搜，大概率就是被销量和广告牵着走，🍠 也避免不了推广内容，并且信息零散还要花时间研究。但直接问 AI，最起码的基本认知框架很快就能建立起来，预算所对应的档次、核心参数、效果、品牌等等，顺带着 AI 也会给出不同价位段的推荐。上面这两种情况说白了就是交给 AI 来干都比自己动手更划算省心。那么 AI 购物助手不适用的场景呢？首先是衣服、美妆等等这类高度依赖买家秀、需要亲身体验的，AI 只能处理信息，没法替我们感受。其次是追求极致性价比、和平台规则之间的博弈。比如 3C 产品，AI 能给到的只是当前最低价，而非「史低价」。如果加过一些线报群，或者用过「什么值得买」的话，你就能 Get 到这其中的差异了，这种领券叠券凑单的时效性玩法就是 AI 所不具备的。淘宝有千问、抖音有豆包，拼多多和京东肯定也会有相应的动作，但接下来还是会有不可避免的现实问题。。多平台比价怎么解决？？AI 助手分散在不同的 App，最后还是得自己在平台之间来回切换做决策。。平台内的精力是省了，平台之间的精力省不掉#淘宝发布ai购物助手#

7. 没有复购的电商生意很累很多老板找我，都会问怎么把规模做大？这问题问错了。做大是结果，不是战略。真正的战略，是看你能不能建立壁垒。而电商最硬的壁垒，根本不是什么黑科技运营，而是两个字：复购。生意做不大的根本原因你要先看懂一个残酷的现实：大部分电商公司，其实都在做“一次性生意”。不管你是卖日用品、卖课，还是卖设备，只要客户买完这一次，大概率这辈子不需要买第二次，你的生意模式就是畸形的。这种模式下，你每天睁开眼就在焦虑流量。因为没有老客户沉淀，你今天的业绩必须全靠新客。这就导致一个死循环：流量越来越贵：同行都在抢新客，竞价成本必然逐年上涨。效率遇到天花板：你拼命优化图片、优化投放，做到极致也就是提升几个点的转化率，但这赶不上流量涨价的速度。利润被吃光：辛苦一年，最后发现其实是在给广告平台打工。这就是典型的“流量倒手”生意。你以为你在创业，其实你只是在帮平台变现流量，中间赚点辛苦费。把账算明白：为什么必须做高复购？我在几年前彻底换了打法，从做“一次性”的产品，转为做“高复购、高客单”的产品。背后的逻辑完全是算账算出来的。假设一个产品，你要赚50块毛利。如果是低复购生意：最终你会打到费用49块，只留1块钱。如果是高复购生意：客户毛利价值可能是50块，但我知道这个客户未来会复购5次，就是250块。那这个客户的全生命周期价值（LTV）就是250块。这时候，游戏规则就变了。我不怕首单亏损，我甚至敢花100块去买这个客户。这时候壁垒就形成了：同行只能出49块获客，我敢出100块。当然同行可能也有复购，他也可以出更高，但是要让客户复购5次，除了买流量的能力，自然还有整个产品体系与服务体系。在竞价排名里，同行拿不到流量，只能饿死；而我可以把所有流量吸干，因为我有后端利润支撑。这就是战略壁垒。不是我运营技术比你好，而是我的生意模式允许我比你更“败家”。给老板的落地建议别再盯着当天的ROI（投入产出比）看了，那玩意儿骗人的。你要做三件事：体检产品库：把你的所有产品拉出来，看复购率。如果一个品类天生就没有复购（比如婚纱、耐用五金），只能拼效率，最终利润率不会高。不要试图用运营手段去解决产品属性的问题。设计“亏钱”模型：找出一款能够锁定用户的高频产品，哪怕首单不赚钱，甚至微亏，只要能把精准用户圈进来，就是胜利。把利润考核放在后端，而不是前端。甚至换赛道：如果你发现无论怎么努力，客户就是买完即走。那我建议你直接换品。选品定生死。选择那些用户必须反复购买、且有留存价值的赛道（如消耗品、会员制服务、成瘾性产品）。总结如果客户只能买你一次，你注定陷入无尽的流量战争，最后只剩微薄的利润。如果客户能反复买你，你就能用未来的利润打赢今天的战争。在这个存量竞争的时代，复购率，就是企业的第二条命。 #电商战略#

8. 你的最后一个AI任务助理？千问最新功能上手体验

9. AI要接管你的钱包？一波网购革命来了！ #大咖观察 #红衣聊AI #电商 #黑科技 #网购

10. #豆包已接入抖音电商内测AI购物# 从“推荐”到“下单”一步到位，AI助手正式变身“超级买手” 🛒🤖字节跳动旗下AI助手豆包已正式接入抖音电商，开启AI购物功能内测。用户可在豆包App内直接完成“搜索-推荐-下单-支付”全流程，无需跳转至抖音。实测显示，输入购物需求后，豆包可智能推送匹配商品卡片，点击即可进入详情页填写收货信息并完成支付。首批测试聚焦数码、家居、美妆等标品品类，接入商家均为抖音电商评分4.8分以上的优质店铺。用户需在豆包内绑定抖音账号以同步订单信息。【评论】从“问答工具”到“交易入口”，豆包的这一步是字节AI电商的“临门一脚”当用户可以在AI对话框里完成从种草到下单的全流程，豆包已经不只是“聊天的AI”，而是字节跳动的“超级售货员”。相比阿里千问仍需跳转淘宝，豆包这次直接把交易闭环锁在App内——这是对“转化漏斗”最直接的修补。1.45亿日活用户与抖音电商近4万亿GMV的生态底座，让豆包在AI电商赛道上起跑即冲刺。但“推荐”到“下单”只有一步之遥，“信任”到“复购”才是更长的路。

11. #豆包开启AI购物内测#电商平台加码“一句话购物” 🛒🤖3月20日，字节跳动旗下AI助手豆包正式开启“一句话购物”功能灰度内测。用户在豆包App中输入需求（如“预算100元左右，推荐一款好用的办公鼠标”），系统可秒级完成商品匹配、生成选购建议并附带商品链接，用户可直达下单页完成支付，购物链路被压缩至“提问-推荐-下单”三步。【事件概述】此次内测是豆包向“消费交易入口”迈进的关键一步，此前其在字节电商体系承担的是前端导购职能，交易需跳转至抖音商城完成。目前首批测试覆盖数碼、日用等高頻消费场景。截至2025年底，豆包月活跃用户已达2.26亿，领跑国内AI原生应用市场。阿里、京东、美团、拼多多等头部平台亦在同期加大AI购物投入，通过大模型升级搜索推荐与智能客服，争搶“AI+电商”入口级流量。【评论】从“问答”到“交易”，AI助手正完成商业闭环的关键一跃当2.26亿用户可以在对话框里完成下单支付，豆包不再是单纯的“聊天工具”，而是打通了“需求识别-商品推荐-交易转化”的全链路。这是字节“AI+电商”战略的關鍵落子——用大模型理解用户意图，用抖音供应链承接交易。从千问6天1.2亿笔订单到豆包内测闭环支付，2026年正成为AI购物规模化元年。但信息幻觉、用户信任不足、生态割裂仍是待解难题。AI购物能否真正普及，取决于技术深化与生态融合的双向突破。

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17. #AI重构电商人货场# 阿里巴巴"千问"APP与字节跳动"豆包"同日升级AI购物助手，支持多模态搜索和个性化推荐。用户可通过语音、图片等方式智能查找商品，平台称该功能可提升20%转化率。💡AI正在从工具升级为决策伙伴。当AI能准确理解"想要周末野餐穿的复古风连衣裙"这样的复杂需求时，运营逻辑就要从关键词优化转向意图理解。建议团队立即组建AI应用小组，重点攻克： prompt工程、场景化推荐策略、人机协同客服流程。

18. 第四代电商来了，AI不光懂需求还能帮你完成购买闭环了

19. 字节跳动正在积极推进与vivo等手机厂商的深度合作，共同开发搭载系统级AI能力的智能手机。对普通用户来说，AI手机确实带来了极大的便利和体验升级。用户只需通过一个简单的语音指令或文字描述，AI助手就能自动完成一系列复杂操作，例如帮你比价并订购机票、酒店，智能挑选商品并完成购物下单，甚至可以根据你的聊天习惯和语气，自动回复微信、短信或其他消息。这种“AI Agent”式的智能代理，让手机从被动工具变成了主动助手，大大节省了时间和精力，提升了日常生活的效率。但是，对于传统的App开发者和服务平台来说，这却可能是一场颠覆性的冲击，甚至可以说“天塌了”。以淘宝为例：在传统的移动互联网时代，用户购物时必须主动打开淘宝App，在首页、搜索页、推荐流中浏览商品，平台通过算法推荐、搜索广告、直通车、淘宝客等一系列流量分发和变现机制，将曝光机会卖给商家，从而实现商业闭环。但在AI手机时代，情况可能完全不同。用户说一句“我想买一双跑步鞋，预算800元以内”，AI助手就会直接跨平台搜索、比价、筛选，甚至无需用户打开淘宝App，就能模拟登录、浏览、加入购物车并完成支付。整个决策和执行过程都由AI主导，用户几乎不直接接触淘宝的界面。这时，淘宝精心设计的广告位、搜索排名、商品曝光逻辑和流量 funnel 就可能被大幅绕过——用户不再需要“看”广告，也不再产生传统的点击和浏览行为。更关键的是，未来AI在推荐商品时，很可能出现新的利益分配机制：哪家商家或平台给AI服务提供商（比如字节跳动的豆包、手机厂商的AI系统）支付更高的合作费用或分成，AI就更倾向于优先推荐其商品。这种“付费优先”的模式，本质上类似于今天的搜索引擎广告，但影响力更大，因为AI直接掌控了最终的购买决策权。到那时，淘宝原有的广告位、曝光度和流量价值将大幅贬值——因为流量不再流向淘宝，而是直接被AI截胡。商家们需要向AI厂家付费，才能获得推荐机会，这会动摇以淘宝为代表的超级App长期积累的商业根基。淘宝们肯定不会坐以待毙。

20. #315晚会# 第 6 个问题「 #给AI投毒已成产业链# 」#315晚会曝光AI大模型被投毒# 315 晚会曝光了 AI 大模型遭数据 “投毒” 的黑色产业链。不少商家利用 GEO 相关软件，付费批量生成推广软文并在网上大量发稿，通过持续投喂信息操控 AI 的推荐结果，让自家产品甚至虚构商品都能成为 AI 的优先推荐。原本用于优化信息的 GEO 工具，被用来给 AI 洗脑、夹带商业私货，部分商家甚至愿花数百万元投毒抢占推荐位。这种行为会严重误导用户，破坏信息真实性，也污染了整个 AI 生态，属于新型互联网乱象，确实需要尽快加强监管和整治。http://t.cn/AXVkFkhl http://mapi/5f188ad4gy1ib7y8jz45yj21hc0u0h9z #给AI投毒#

21. Google 刚宣布要做 AI 购物，阿里千问就已经给大家安排上了

22. #豆包AI手机实测##豆包手机# 豆包手机这下火了，最大赢家应该是nubia吧？！手机一上市后很快就售罄，在二手平台甚至还要加价400-500元才能买到。谁能想到，在高度成熟、白热化的中国手机市场，居然还会突然有一款这样现象级的手机产品。这个品牌在中国手机市场的存在度比较低，通过和豆包的合作，率先打出了AI手机这个概念，而且多次上热搜了。Ai手机，简单理解，就是AI助手植根于操作系统层面，权限很高，你给AU助手发语音消息，它就可以直接帮你操作了。如你给AI助手说:打开微信，给赵宏民回个消息，说信息收到了，明天见。它直接就自动去打开微信操作了。另外诸如点外卖、淘宝购物等。

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AI购物助手真能省心？关键看你怎么问

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