在電商行業(yè)加速進(jìn)化的當(dāng)下，AI 正以 “重塑者” 的姿態(tài)深度介入其全鏈路。

從消費(fèi)者打開 APP 時的智能推薦，到商家后端的供應(yīng)鏈優(yōu)化、動態(tài)定價，AI 的觸角已無處不在。它不僅為消費(fèi)者帶來了千人千面的個性化購物體驗，更在效率層面為商家掀起了一場革命 —— 庫存周轉(zhuǎn)加快、營銷精準(zhǔn)度提升、客服成本降低。

然而，機(jī)遇與挑戰(zhàn)總是并存。當(dāng) AI 在電商領(lǐng)域大顯身手時，數(shù)據(jù)合規(guī)、算法透明度等問題也隨之浮出水面。究竟 AI 如何在電商的各個環(huán)節(jié)實現(xiàn)從 “概念” 到 “落地” 的跨越？其在個性化體驗與效率革命背后，又暗藏著怎樣的技術(shù)邏輯與商業(yè)考量？今天，我們就來深度剖析 AI 與電商的融合之道，看清這場變革的核心邏輯與未來走向。以下，Enjoy：

來源：深思圈

你有沒有想過，為什么Google能成為一家市值2萬億美元的巨頭，而Wikipedia卻是一個非營利組織？答案很簡單：商業(yè)搜索的魔力。當(dāng)你搜索"銫原子有多少個質(zhì)子"時，Google一分錢都賺不到。但當(dāng)你搜索"最好的網(wǎng)球拍"時，它就開始印鈔票了。

這種不對稱性定義了整個搜索經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)?，F(xiàn)在，隨著AI的崛起，這個平衡正在被徹底打破。

最近讀到a16z合伙人Justine Moore和Alex Rampell的一篇深度分析，他們對AI如何重塑電商領(lǐng)域的洞察讓我深感震撼。他們不僅分析了Google可能面臨的威脅，更重要的是，他們描繪了一幅AI時代電商的全新圖景。在這個圖景中，傳統(tǒng)的搜索-比較-購買模式正在被AI agent驅(qū)動的智能化購買體驗所取代。

本篇文章帶來相關(guān)深度思考。

01

Google的真正危機(jī)：不是搜索量，而是價值遷移

Justine在文章中提到了一個讓我印象深刻的觀點(diǎn)：Google即使失去95%的搜索量，收入仍然可能增長，只要它能保住那些有商業(yè)價值的查詢。這個觀點(diǎn)聽起來違反直覺，但實際上揭示了搜索經(jīng)濟(jì)的核心秘密。我經(jīng)過深入思考后發(fā)現(xiàn)，這背后隱藏著一個更深層的問題：AI正在改變價值創(chuàng)造的位置。

傳統(tǒng)模式下，Google扮演的是信息中介的角色。用戶有購買意圖，Google提供搜索結(jié)果和廣告，商家獲得流量，Google收取廣告費(fèi)。這是一個相對簡單的三方博弈。但AI agent的出現(xiàn)打破了這個平衡。當(dāng)ChatGPT或Perplexity能夠直接回答"什么是最好的網(wǎng)球拍"這個問題，并給出具體推薦時，用戶為什么還需要點(diǎn)擊Google的廣告鏈接？

更關(guān)鍵的是，AI不僅僅是在回答問題，它正在重新定義"搜索"本身。我們以前的搜索行為是：提出問題→獲得鏈接列表→點(diǎn)擊查看→比較信息→做出決策。而AI agent的流程是：描述需求→獲得推薦→直接購買。中間的比較和研究環(huán)節(jié)被大幅壓縮甚至消失了。這意味著傳統(tǒng)搜索引擎不僅失去了查詢量，更失去了在決策鏈條中的關(guān)鍵位置。

從2025年5月蘋果高級副總裁Eddy Cue在DOJ反壟斷審判中的證詞可以看出端倪。他表示Safari的搜索量在二十多年來首次下降，這個消息直接導(dǎo)致Alphabet股價單日下跌近8%，市值蒸發(fā)超過1500億美元。雖然Google的Q2財報顯示搜索收入仍在增長，這表明目前流失的主要是低價值查詢，但這種趨勢的方向是明確的。

我認(rèn)為，Google面臨的不是簡單的競爭威脅，而是商業(yè)模式的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。當(dāng)AI能夠直接完成從意圖識別到購買決策的全過程時，傳統(tǒng)的"流量→廣告→轉(zhuǎn)化"模式就會變得低效甚至過時。Google需要的不是更好的搜索算法，而是一個全新的商業(yè)模式來適應(yīng)AI驅(qū)動的消費(fèi)行為。

02

五種購買行為的AI化改造：從沖動到深思

Justine在文章中將購買行為分為五個類別，從沖動購買到人生重大購買，每一種都將在AI時代發(fā)生不同程度的變化。我覺得這個分類框架非常精準(zhǔn)，但我想從更深層次分析每種購買行為背后的心理機(jī)制，以及AI如何重塑這些機(jī)制。

沖動購買(Impulse buy)看似是AI影響最小的領(lǐng)域，因為沖動意味著沒有理性的研究過程。但我認(rèn)為這個判斷可能過于表面化。AI的真正威力在于預(yù)測和引導(dǎo)沖動。想象一下，當(dāng)你在TikTok上看到一個搞笑T恤時，AI已經(jīng)分析了你的瀏覽歷史、購買記錄、社交媒體活動，甚至你的情緒狀態(tài)，然后在最精準(zhǔn)的時刻推送最符合你當(dāng)前心理需求的產(chǎn)品。這不是簡單的算法推薦，而是對人類沖動心理的深度理解和操控。我覺得這種個性化的沖動引導(dǎo)可能會讓沖動購買變得更加頻繁和精準(zhǔn)。

日常必需品(Routine essentials)的AI化改造最容易理解，也最容易實現(xiàn)。但我觀察到一個有趣的現(xiàn)象：當(dāng)AI開始代理我們的日常購買決策時，我們的消費(fèi)習(xí)慣可能會發(fā)生微妙變化。比如，AI可能會根據(jù)價格波動、庫存情況、甚至天氣預(yù)報來調(diào)整你的購買時機(jī)和數(shù)量。一個聰明的AI agent可能會在你的洗衣液快用完的前一周，發(fā)現(xiàn)某個品牌正在打折，于是提前購買并建議你嘗試。這種"智能套利"行為可能會讓消費(fèi)者在不知不覺中獲得更好的性價比，同時也會迫使品牌重新思考他們的定價和促銷策略。

生活方式購買(Lifestyle purchases)是我認(rèn)為AI將產(chǎn)生最大影響的領(lǐng)域。這類購買的特點(diǎn)是：有一定價格門檻、涉及個人品味、需要一定程度的研究。Justine提到了Plush這樣的產(chǎn)品，但我認(rèn)為這只是冰山一角。真正的革命將來自AI對個人風(fēng)格和偏好的深度學(xué)習(xí)。想象一個AI助手，它不僅知道你過去買過什么，還理解你的體型、膚色、生活方式、社交圈層，甚至你的aspiration(抱負(fù))。它可以推薦的不只是單個產(chǎn)品，而是整套搭配，甚至是生活方式的升級路徑。這種個性化程度是傳統(tǒng)電商平臺無法達(dá)到的。

功能性購買(Functional purchases)的AI化最復(fù)雜，也最有挑戰(zhàn)性。這類購買通常涉及大額支出和長期使用，消費(fèi)者需要的不僅是產(chǎn)品推薦，更需要專家咨詢。我認(rèn)為這里會出現(xiàn)一個新的AI應(yīng)用類別：AI顧問。這些AI不僅擁有豐富的產(chǎn)品知識，還能進(jìn)行類似人類銷售專家的深度對話。它們可以問詢你的具體需求、使用場景、預(yù)算限制，甚至你的未來規(guī)劃，然后提供高度個性化的建議。更重要的是，這些AI顧問是跨品牌的，不會因為傭金或庫存而偏向某個特定產(chǎn)品。

人生重大購買(Life purchases)可能是AI影響最小但也最重要的領(lǐng)域。買房、結(jié)婚、教育這些決策太過重大和個人化，很難完全交給AI。但AI可以在信息收集、選項比較、風(fēng)險評估等方面發(fā)揮重要作用。我想象中的AI教練不是要替你做決策，而是要幫你做出更好的決策。它可以整理海量信息、識別潛在陷阱、模擬不同選擇的長期后果，甚至幫你進(jìn)行合同談判。我覺得這種AI coach的價值在于它的中立性和全面性，不像人類顧問可能有利益沖突。

03

Amazon和Shopify的護(hù)城河：數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)設(shè)施的雙重優(yōu)勢

Justine在分析中指出Amazon和Shopify相比Google有更強(qiáng)的防御能力，我完全贊同這個觀點(diǎn)，但我想從更深層次分析這種優(yōu)勢的來源和可持續(xù)性。Amazon的優(yōu)勢不僅在于它控制了從搜索到配送的完整鏈條，更重要的是它掌握了最有價值的behavioral data(行為數(shù)據(jù))。

Amazon知道你買了什么、什么時候買的、多快收到的、是否退貨、是否回購等等。這些數(shù)據(jù)的價值遠(yuǎn)超搜索歷史，因為它們直接反映了真實的購買行為和滿意度。當(dāng)AI agent需要為用戶做購買決策時，這些數(shù)據(jù)就是最珍貴的訓(xùn)練素材。Google雖然知道你搜索了什么，但它不知道你最終買了什么，更不知道你對購買結(jié)果是否滿意。這個數(shù)據(jù)差距在AI時代會被進(jìn)一步放大。

更重要的是，Amazon Prime這個loyalty program(忠誠度計劃)創(chuàng)造了一個獨(dú)特的經(jīng)濟(jì)學(xué)現(xiàn)象：sunk cost bias(沉沒成本偏見)。當(dāng)你已經(jīng)付費(fèi)成為Prime會員時，你會傾向于在Amazon購買更多商品來"回本"。這種心理機(jī)制在AI時代可能會變得更加強(qiáng)大。AI agent在為你尋找最佳購買選項時，可能會自然地傾向于Amazon，因為它知道你是Prime會員，能享受免費(fèi)配送和其他優(yōu)惠。

Shopify的防御邏輯完全不同，但同樣強(qiáng)大。它不是通過控制消費(fèi)者來建立護(hù)城河，而是通過賦能商家來創(chuàng)造網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。隨著越來越多的D2C(Direct-to-Consumer，直接面向消費(fèi)者)品牌選擇Shopify，這個平臺就變得越來越不可替代。在AI時代，這種分散化的優(yōu)勢可能會更加明顯。AI agent可能需要同時從數(shù)百個不同的品牌官網(wǎng)獲取信息和完成購買，而如果這些網(wǎng)站都運(yùn)行在Shopify上，就會形成一個標(biāo)準(zhǔn)化的API生態(tài)系統(tǒng)。

我認(rèn)為Shopify還有一個被低估的優(yōu)勢：它距離品牌故事最近。在AI時代，產(chǎn)品的功能性差異可能會被AI快速識別和比較，但品牌的情感連接仍然需要人類去感受。Shopify上的品牌通常都有獨(dú)特的故事和文化，這些軟性價值很難被AI完全量化，但卻是影響消費(fèi)決策的重要因素。

04

AI商業(yè)化的四大基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)

Justine在文章末尾提到了AI在商業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮全部潛力所需要的四個基礎(chǔ)條件，我覺得每一個都值得深入探討，因為它們不僅是技術(shù)挑戰(zhàn)，更是商業(yè)模式創(chuàng)新的機(jī)會。

首先是更好的數(shù)據(jù)問題。當(dāng)前的產(chǎn)品評論系統(tǒng)確實存在嚴(yán)重問題：刷評、極化、缺乏背景信息。但我認(rèn)為問題的根源在于激勵機(jī)制的錯位。消費(fèi)者寫評論通常是因為極度滿意或極度不滿，中間狀態(tài)很少有人記錄。而且，現(xiàn)有的評論系統(tǒng)無法捕捉產(chǎn)品的使用場景、用戶的期望值、以及時間維度的變化。

我想象中的理想數(shù)據(jù)系統(tǒng)是這樣的：AI agent不僅收集用戶的主觀評價，還會通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備監(jiān)控產(chǎn)品的實際使用情況。比如，一個智能手表不僅要看用戶是否給了五星評價，還要看用戶實際佩戴的頻率和時長。一臺咖啡機(jī)的評價不僅要看文字反饋，還要看用戶的實際使用頻率、清潔保養(yǎng)情況等等。這種客觀使用數(shù)據(jù)結(jié)合主觀反饋才能形成真正有價值的產(chǎn)品評價體系。

統(tǒng)一API的挑戰(zhàn)更多是政治性而非技術(shù)性的。每個電商平臺都有自己的API結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)格式、認(rèn)證機(jī)制，這些差異很大程度上是故意為之，目的是創(chuàng)造平臺鎖定效應(yīng)。但在AI agent時代，這種分割可能會成為整個行業(yè)的效率瓶頸。我預(yù)測會出現(xiàn)專門的API聚合服務(wù)，類似于旅游行業(yè)的全球分銷系統(tǒng)。這些服務(wù)會標(biāo)準(zhǔn)化不同平臺的接口，讓AI agent能夠無縫地跨平臺比較和購買。

身份和記憶是最復(fù)雜的挑戰(zhàn)，因為它涉及隱私、準(zhǔn)確性和適應(yīng)性的平衡。我認(rèn)為未來的AI購物助手需要建立一個多層偏好模型。這個模型不僅要記錄你的歷史購買，還要理解你的價值觀、生活階段、財務(wù)限制等等。比如，它需要知道你在工作日午餐時追求便利性，但在周末聚餐時更注重品質(zhì)和呈現(xiàn)效果。這種情境感知推薦需要AI具備近似人類的社會理解能力。

嵌入式捕獲可能是最具創(chuàng)新潛力的領(lǐng)域。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集都是被動的、延后的：買完再評價、用完再反饋。但AI agent可以實現(xiàn)實時偏好學(xué)習(xí)。比如，當(dāng)你在瀏覽某個產(chǎn)品時在某個特性上停留時間較長，AI就可以推斷你對這個特性比較關(guān)注。當(dāng)你快速跳過某些顏色選項時，AI就可以學(xué)習(xí)你的顏色偏好。這種微交互分析可以讓AI對你的偏好有更細(xì)致的理解。

05

電商平臺的重新洗牌：誰將勝出？

在思考了Justine的分析后，我對電商行業(yè)的未來格局有了一些自己的判斷。我認(rèn)為AI將引發(fā)一次新的平臺洗牌，但獲勝的邏輯與以往不同。

傳統(tǒng)電商時代的競爭主要圍繞三個維度：選擇豐富度、便利性和價格。Amazon靠著"Everything Store"的理念在選擇方面獲勝，同時通過Prime在便利性上建立優(yōu)勢。但在AI時代，這些優(yōu)勢的重要性會發(fā)生變化。

當(dāng)AI agent能夠自動比較全網(wǎng)價格并代理購買時，單個平臺的價格優(yōu)勢就會被稀釋。當(dāng)AI能夠智能批量處理和跨平臺履行時，便利性的定義也會改變。真正的競爭優(yōu)勢將轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)質(zhì)量、AI能力和生態(tài)整合。

我預(yù)測會出現(xiàn)幾類新的平臺玩家：AI原生電商平臺、垂直AI agent和商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施提供商。AI原生平臺將從頭開始設(shè)計，以AI agent的需求為中心，提供結(jié)構(gòu)化的產(chǎn)品數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)化的API和AI友好的用戶體驗。垂直AI agent將專注于特定品類，比如時尚AI、數(shù)碼產(chǎn)品AI或家居改裝AI，通過深度專業(yè)化建立競爭優(yōu)勢。商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施提供商將提供底層的技術(shù)服務(wù)，幫助傳統(tǒng)電商平臺AI化。

我還認(rèn)為會出現(xiàn)一個新的商業(yè)模式：AI agent訂閱。消費(fèi)者可能不再直接在各個電商平臺購物，而是訂閱一個或多個AI購物agent，由這些agent代理所有的購買決策。這些agent會收取訂閱費(fèi)而非傭金，從而避免利益沖突，真正站在消費(fèi)者立場。這種模式可能會重新定義電商的價值鏈分配。

06

品牌營銷的AI化重構(gòu)：從大眾營銷到個體對話

AI對商業(yè)的改變不僅限于購買行為，更會從根本上重塑品牌營銷的邏輯。在AI agent時代，傳統(tǒng)大眾營銷的效果會大幅下降，因為消費(fèi)者不再主動搜索和比較產(chǎn)品，而是依賴AI agent的推薦。

這意味著品牌需要學(xué)會與AI對話，而不是與人類對話。AI agent在評估產(chǎn)品時會更加理性和數(shù)據(jù)驅(qū)動，它們不會被精美包裝或情感廣告所影響，而是會關(guān)注客觀性能指標(biāo)、成本效益和用戶滿意度評分。

但這并不意味著品牌故事變得不重要。相反，我認(rèn)為真實品牌敘事會變得更加重要，因為AI agent會深度分析品牌的一致性和可信度。一個品牌如果在不同平臺、不同時間點(diǎn)傳達(dá)的信息存在矛盾，AI很容易識別出來并降低推薦權(quán)重。

我預(yù)測會出現(xiàn)一個新的營銷角色：AI關(guān)系專員。這些專員的工作是確保品牌的產(chǎn)品信息、價格策略、庫存管理等各個方面都能被AI正確理解和評估。他們需要優(yōu)化產(chǎn)品數(shù)據(jù)、管理API集成、監(jiān)控AI推薦模式等等。

另一個重要變化是個性化的極致化。當(dāng)AI agent對每個消費(fèi)者都有深度了解時，品牌就可以為每個人提供定制化產(chǎn)品。這不僅是個性化推薦，而是個性化產(chǎn)品本身。想象一下，當(dāng)你的AI agent告訴某個服裝品牌你的確切尺寸、顏色偏好、材質(zhì)要求和預(yù)算范圍時，這個品牌就可以為你定制一件獨(dú)特單品。這種大規(guī)模定制在AI時代變得經(jīng)濟(jì)可行。

07

未來十年：我們正在見證什么？

在深入思考了Justine的分析和我自己的觀察后，我覺得我們正在見證的不僅是電商行業(yè)的變革，而是一場更深層的經(jīng)濟(jì)行為轉(zhuǎn)變。

傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)消費(fèi)者是理性行為者，會主動收集信息、比較選項、做出最優(yōu)決策。但現(xiàn)實中，我們都知道人類的決策充滿了偏見、情緒和認(rèn)知局限。AI agent的出現(xiàn)可能會讓消費(fèi)者變得更加"理性"，因為AI能夠處理更多信息、避免情感偏見、一致地應(yīng)用決策標(biāo)準(zhǔn)。

這種理性消費(fèi)的普及可能會帶來深遠(yuǎn)影響。首先，市場效率會大幅提升，因為消費(fèi)者能夠更準(zhǔn)確地評估產(chǎn)品價值。其次，產(chǎn)品質(zhì)量會變得比營銷能力更重要，因為AI agent不會被花哨的廣告所迷惑。最后，價格透明度會增加，因為AI能夠輕松比較全網(wǎng)價格。

但我也擔(dān)心這種"超理性"消費(fèi)可能會帶來一些負(fù)面后果。購物的發(fā)現(xiàn)樂趣可能會減少，因為AI agent總是推薦"最優(yōu)"選擇，而不是令人驚喜或愉悅的選擇。沖動購買雖然不夠理性，但它也是生活樂趣的一部分。如果一切都被AI優(yōu)化，生活可能會變得過于可預(yù)測。

從更宏觀的角度看，我認(rèn)為AI在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用將加速經(jīng)濟(jì)數(shù)字化。越來越多的商業(yè)行為會被數(shù)字化記錄和分析，這將為經(jīng)濟(jì)規(guī)劃和政策制定提供前所未有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。政府可能能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測經(jīng)濟(jì)趨勢、識別市場失靈、設(shè)計針對性干預(yù)措施。

我預(yù)測未來十年內(nèi)，我們會看到AI驅(qū)動的商業(yè)從實驗性應(yīng)用發(fā)展為主流實踐。早期采用者會獲得顯著競爭優(yōu)勢，但隨著技術(shù)普及，這些優(yōu)勢會逐漸被商品化。真正的長期贏家將是那些能夠在AI時代重新定義客戶價值的企業(yè)。