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。

AI搜索直连电商链接创新玩法与市场潜力

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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