說到AI，你腦子里浮現的第一個應用產品是什么？

如今，萬物皆可AI?；蛘哒f，萬物皆需AI。

家里的監控、冰箱、洗衣機，甚至買個咖啡機，似乎只要是個帶電的，都能說集成了AI技術。甚至于之前在某展會上，還看到了個AI面膜。

明明是和之前一樣的產品形態，卻似乎不加個AI就跟不上時代潮流，但AI在哪？它們的效果如何體現？

從技術狂歡到價值落地，AI應用的爆發已成定勢，大家爭搶著培育應用場景，期望看到下一個iPhone時代。

但如果要讓普通消費者來定義何為AI，或者說他們感受到的AI，仍然是那些AI搜索軟件。

與其關注AI硬件，不如回歸“夢開始的地方”，AI搜索領域，還能加什么有新搞頭？

AI電商，市場需求在哪？

前段時間，OpenAI宣布，將在ChatGPT推出一項新功能——購物。

你只需要簡單的給出預算和產品，以及期望擁有的功能，ChatGPT就能之間幫你上鏈接。

首先GPT會通過商品卡片的形式呈現出推薦商品列表。同時在卡片下方以你最初的需求推薦最優產品。

再點一下產品卡片，GPT也會直接展示有關該產品的詳細信息以及在不同網站上的購買價格，值得注意的是，它甚至會在下面總結“你為什么會喜歡這個”以及“別人怎么評價”。

用戶只需要點進合適的產品里，找到意向的購物網站，點擊“Buy”就能直達購買鏈接。

PConline經測試，發現在國內還未能使用該功能，但據悉OpenAI 已經在GPT-4o中為全球所有可使用ChatGPT的地區的用戶推出該功能，包括Plus、Pro、免費及未登錄用戶。目前，該功能首先覆蓋的是時尚、美容、家居用品和電子產品等類別。

乍一聽，或許會覺得，現在電商軟件這么發達，我自己在App上搜不是更方便嗎？

要回答這個問題，首先我們要問自己：如今的電商App，能否滿足你的搜索需求？

我想買一個杯子，我可能可以基于杯子的材質、形狀去進行搜索，但如果我要一些更為個性化的功能設計呢，我想要把手可以磁吸的，還能搜出來嗎？

這可能就得靠商家能在商品標題的描述里疊加多少定語和形容詞了。

去年年中，自媒體人潘亂曾舉過一個例子，他想要一件黑色的，不粘貓毛的，上面有口袋的Polo衫。需求看著已經十分明確了，但現有電商平臺搜索完全找不到合適的結果。

雖然如今的電商App在滿足常規搜索需求（如材質、形狀）上已相對成熟，但在處理??高度個性化、多屬性疊加的復雜需求??時仍存在顯著瓶頸。

這是因為目前的電商平臺的搜索基于關鍵詞的機械匹配，無法理解屬性間的邏輯關系。用戶的一些隱性需求，還需依賴更復雜的自然語言處理技術。

這也能理解，畢竟現有算法更多服務于大眾化需求，對一些溢出性的需求覆蓋能力有限。

但這個問題，交給如今的AI就很合適，DeepSeek的出現讓深度推理成為主流，多模態模型的發展正在逐漸步入成熟期，用它們來解決用戶個性化需求的問題，難度并不大。

強大的自然語言處理能力，能精準理解用戶復雜需求。同時AI搜索本身的技術優勢，如語義分析和上下文推理，在個性化推薦上，還能基于你此前的提問進行理解推薦。

從用戶體驗來看，搞頭大嗎？搞頭不小。

為什么是AI搜索？

推薦從搜索產生。

從后PC時代，百度一直穩坐國內搜索市場頭把交椅。為什么搜索引擎有這么大的市場，因為搜索是用戶主動表達需求的核心場景，也是用戶獲取信息的直接途徑。要不然說“百度一下你就知道”呢。

所以早期百度才能因為“莆田醫院”陷入如此大的爭議風波。包括后期小紅書滋生的“種草”經濟，用戶本身對搜索較高的高接受度和信任度，是商業價值的源泉。

小紅書數據顯示，70%的月活用戶都有主動搜索的習慣，每月尋求購買建議的用戶數高達1.7個億，在筆記里“求鏈接”的評論數量高達8000萬。

這讓近期小紅書和天貓合作，即小紅書用戶能在筆記中直達天貓購買頁順理成章。

更別說，如今用戶對AI搜索的高接受度和使用頻率也是AI搜索+電商的核心動力。據AI產品榜4月份數據，DeepSeek和豆包的月活用戶都在1億左右。

而同樣是做推薦，如果說小紅書直鏈電商平臺靠的是種草，那AI搜索直鏈電商平臺靠的就是協同過濾——即協同用戶的行為，一起對海量的信息進行過濾，從中更加快速篩選出用戶可能會產生興趣的內容。

簡單來說，算法。

傳統電商平臺依賴被動推薦，而AI搜索能主動引導需求。AI通過語義分析可直接捕捉消費意圖，通過問答式交互推薦商品。

更重要的，你不需要再打開多個電商平臺進行比價，大模型可以整合全網商品信息、用戶評價及實時價格，提供動態比價與決策支持。

同樣是“人找貨”，AI搜索與電商的結合，這一模式的核心優勢在于：??將搜索行為轉化為深度用戶畫像，并基于此實現“需求翻譯-商品匹配-場景化推薦”的閉環??。

廣告將是那把達摩克里斯之劍

當然，以上更多是一個理想化的模型。

回歸到消費者身上，AI搜索+電商，首要面臨的問題，是AI搜索會不會成為電商產品們一個新的廣告位？

如果AI搜索若優先推薦合作商家的商品，那搜索出來的內容可信度還有多少？

目前，國內的AI搜索應用暫未和電商平臺合作，進行直鏈。而正式推出了購物功能的OpenAI則直接表示：商品結果是獨立選擇的，不是廣告。

“購物推薦的結果基于來自第三方的結構化元數據，例如價格、產品描述和評論。公司不會從通過 ChatGPT 搜索進行的購買中獲得回扣?！?/p>

包括此前，奧特曼就曾多次反對在GPT中投放廣告，雖然近期他在接受采訪時態度有所松動：“也許我們可以用一種‘有品位’的方式做廣告?！?/p>

他表示：“比起傳統廣告，我更想嘗試的是很多人使用Deep Research做電商，比如說，我們是否可以想出某種新模式，即我們永遠不會收錢來改變投放位置或其他，但如果您通過Deep Research購買了您找到的東西，我們會收取 2% 的聯屬費用或其他費用?！?/p>

但說實話，只要是搜索廣告，就很難逃離搜索競價排名。通俗意義上的搜索競價，即企業可以選擇針對某些關鍵詞進行廣告投放，按照點擊競價付費。

蘋果競價搜索廣告Apple Search Ads

簡單來說，你花更多錢，搜索出來的展示結果你就會在更前面。但目前大多數競價搜索都有平衡算法，推薦權重比較復雜，過程相對“黑盒”，并非花更多錢就絕對在最前面。

但只要涉及廣告，商業化與用戶權益的沖突就仍然存在。若過度依賴廣告營收，可能損害AI搜索的中立性，若完全拒絕廣告，則難以覆蓋高昂的模型訓練成本。

更別說，如今用戶對AI的信任程度還沒那么高。畢馬威報告顯示，盡管66%受訪者已形成規律性AI使用習慣，但超半數仍認為其不可信賴。相比2022年ChatGPT發布前開展的同類研究，如今的AI普及率已顯著提升，但公眾信任度反而呈現下降趨勢，且憂慮情緒隨之上升。

值得注意的是，目前國內AI搜索其實也有相似于購物體驗的存在。如讓AI推薦餐廳和景點，這些其實都是搜索競價的溫床。

事實上，我們很難完全拒絕廣告，關鍵在于平臺如何把握好那個“度”，說到底，用戶信任是AI搜索商業化的根基，任何盈利模式的創新都需以不損傷可信度為前提??。