AI搜索直连电商链接创新玩法与市场潜力

说到AI，你脑海中首先浮现的应用产品是什么？如今，AI技术已渗透到生活的方方面面。从智能家居设备如监控、冰箱、洗衣机，到日常用品甚至咖啡机，似乎所有带电产品都能宣称集成了AI技术。更令人惊讶的是，在某次科技展会上，甚至出现了AI面膜——明明是传统产品形态，却似乎不贴上AI标签就跟不上潮流。但AI究竟在哪里？这些产品的实际效果又如何体现？从技术热潮到价值落地，AI应用的爆发已成趋势，各方都在积极开拓应用场景，期待下一个iPhone时代的到来。然而，若要普通消费者定义AI，或他们感受到的AI，仍然多是AI搜索软件。与其关注AI硬件，不如回归AI的”梦开始的地方”，AI搜索领域，还能有哪些创新突破？AI电商，市场需求又在哪里？

AI搜索直连电商链接创新玩法与市场潜力

前段时间，OpenAI宣布将在ChatGPT推出一项购物功能。只需简单输入预算、产品需求及期望功能，ChatGPT就能直接生成推荐商品列表。GPT会以商品卡片形式呈现推荐结果，并在卡片下方根据初始需求推荐最优产品。点击产品卡片后，GPT会展示详细信息及不同网站的购买价格，甚至总结”你为什么会喜欢这个”及”别人怎么评价”。用户只需点击合适产品，选择意向购物网站，点击”Buy”即可直达购买链接。PConline测试发现，该功能在国内暂未开放，但OpenAI已在GPT-4o中为全球所有ChatGPT用户推出，包括Plus、Pro、免费及未登录用户。目前该功能主要覆盖时尚、美容、家居用品和电子产品等类别。

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乍听之下，或许会觉得现有电商App已足够便捷，自己搜索不是更方便吗？要回答这个问题，首先需要审视当前电商App能否满足搜索需求。想买个杯子，可以基于材质、形状搜索，但若要更个性化的功能设计，如磁吸把手，搜索难度就大增。这取决于商家在商品标题中叠加了多少描述性词语。去年年中，自媒体人潘乱曾分享一个例子：他想要一件黑色、不粘猫毛、带口袋的Polo衫。需求看似明确，但现有电商平台搜索完全找不到合适结果。虽然当前电商App在满足常规搜索需求上已相对成熟，但在处理高度个性化、多属性叠加的复杂需求时仍存在显著瓶颈。这是因为现有平台搜索基于关键词机械匹配，无法理解属性间的逻辑关系，用户隐性需求仍需更复杂的自然语言处理技术支持。毕竟现有算法更多服务于大众化需求，对溢出性需求的覆盖能力有限。但这个问题，交给如今的AI就恰逢其时。DeepSeek的出现让深度推理成为主流，多模态模型的发展正逐步成熟，解决用户个性化需求并非难事。强大的自然语言处理能力能精准理解用户复杂需求，同时AI搜索的技术优势如语义分析和上下文推理，在个性化推荐上还能基于用户历史提问进行理解推荐。从用户体验来看，创新空间巨大。

AI搜索直连电商链接创新玩法与市场潜力

为什么是AI搜索？因为推荐始于搜索。从后PC时代起，百度一直稳坐国内搜索市场头把交椅。搜索引擎如此重要，是因为搜索是用户主动表达需求的核心场景，也是获取信息的直接途径，正所谓”百度一下你就知道”。因此早期百度才会因”莆田医院”事件陷入巨大争议。包括后期小红书滋生的”种草”经济，用户对搜索的高接受度和信任度是商业价值的源泉。小红书数据显示，70%月活用户有主动搜索习惯，每月寻求购买建议的用户高达1.7亿，笔记里”求链接”的评论数量达8000万，这促使小红书与天猫合作，让用户能在笔记中直达天猫购买页。更不用说，如今用户对AI搜索的高接受度和使用频率也是AI搜索+电商的核心动力。据AI产品榜4月份数据，DeepSeek和豆包月活用户均超1亿。同样是做推荐，如果说小红书直链电商平台靠的是种草，那AI搜索直链电商平台靠的就是协同过滤——即通过协同用户行为，对海量信息进行快速筛选。简单来说就是算法。传统电商平台依赖被动推荐，而AI搜索能主动引导需求。AI通过语义分析可直接捕捉消费意图，通过问答式交互推荐商品。更重要的是，用户无需再打开多个电商平台比价，大模型能整合全网商品信息、用户评价及实时价格，提供动态比价与决策支持。同样是”人找货”，AI搜索与电商结合的核心优势在于：将搜索行为转化为深度用户画像，并基于此实现”需求翻译-商品匹配-场景化推荐”的闭环。

当然，以上更多是一个理想化模型。回归消费者视角，AI搜索+电商面临的首要问题是：AI搜索会不会成为电商产品们的新广告位？如果AI搜索优先推荐合作商家商品，搜索结果的可信度还有多少？目前国内AI搜索应用暂未与电商平台合作直链，而正式推出购物功能的OpenAI则明确表示：商品结果是独立选择的，不是广告。”购物推荐的结果基于来自第三方的结构化元数据，例如价格、产品描述和评论。公司不会从通过 ChatGPT 搜索进行的购买中获得回扣。”此前奥特曼多次反对在GPT中投放广告，近期接受采访时态度有所松动：”也许我们可以用一种’有品位’的方式做广告。”他提出：”比起传统广告，我更想尝试的是很多人使用Deep Research做电商，比如说，我们是否可以想出某种新模式，即我们永远不会收钱来改变投放位置或其他，但如果您通过Deep Research购买了您找到的东西，我们会收取 2% 的联属费用或其他费用。”但说实话，只要是搜索广告，就很难完全避免竞价排名。简单来说，企业可针对关键词进行广告投放，按点击竞价付费。苹果竞价搜索广告Apple Search Ads，即出价越高展示结果越靠前。但目前大多数竞价搜索都有平衡算法，推荐权重较复杂，过程相对”黑盒”，并非出价高就绝对排在最前。但只要涉及广告，商业化与用户权益的冲突就依然存在。若过度依赖广告营收，可能损害AI搜索的中立性；若完全拒绝广告，则难以覆盖高昂的模型训练成本。更不用说，如今用户对AI的信任程度还没那么高。毕马威报告显示，尽管66%受访者已形成规律性AI使用习惯，但超半数仍认为其不可信赖。相比2022年ChatGPT发布前开展的同类研究，如今AI普及率显著提升，但公众信任度反而下降，忧虑情绪随之上升。值得注意的是，目前国内AI搜索也有类似购物体验的存在，如让AI推荐餐厅和景点，这些其实都是搜索竞价的温床。事实上，我们很难完全拒绝广告，关键在于平台如何把握好那个”度”，说到底，用户信任是AI搜索商业化的根基，任何盈利模式的创新都需以不损伤可信度为前提。

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