在当今科技飞速发展的时代，AI正以前所未有的速度和力度，对电商行业的流量与交易规则进行着一场深度的改写。从“人找货”的传统模式到“智能体替你理解、推荐、比价、下单”的全新体验，消费者与平台之间的关系被彻底重塑。以下将从多个维度深入剖析AI给电商带来的变革。

一、AI改写电商底层逻辑

（一）消费模式转变

过去二十年，互联网商业以广告、订阅与电商为三大支柱，其中广告是最坚固的支点，Google的AdWords、Meta的信息流以及字节跳动的推荐算法，本质上都是围绕“精准投放”展开的注意力生意。然而，AI时代的到来让这一模式面临挑战。用户不再需要在内容与商品间被“投喂”，而是直接向智能体发出需求，传统的“人找货”模式逐渐向“智能体替你理解、推荐、比价、下单”转变，消费者与平台之间的关系被彻底改写。

（二）广告逻辑失灵

传统互联网广告的核心是精准投放，通过吸引用户点击来实现购买转化。但AI时代，用户直接向智能体表达需求，使得传统“广告→点击→购买”的闭环可能被切断。AI能够读完上千条测评、汇总视频内容、整合价格曲线，再在合适时机替用户自动下单，让“消费者研究”彻底自动化，也让“广告触达”变得无处安放。当智能体成为最可信的“导购员”，品牌与流量平台之间的营销逻辑就失去了抓手。

（三）研究型购买变革

AI颠覆了“研究型购买”。在购买电脑、旅行包、自行车等中高价商品时，AI的优势尤为明显。它能够自动完成复杂的攻略、比价和下单过程，使“消费者研究”实现自动化。这意味着品牌与流量平台传统的营销方式难以触达消费者，智能体成为消费者最信赖的“导购员”，传统的广告营销逻辑在这种情况下失去了作用。

（四）归因体系崩塌

过去，联盟营销 - 像素追踪 - 最后点击归因的体系是电商归因的主要方式。但当AI代替人执行购买决策时，这种路径变得模糊甚至不可见。归因失效意味着传统广告模型的崩解，因为广告的前提是“看见因果”，而智能体的行为更接近一个黑箱。未来，流量不再以“曝光”计价，而可能以“成交闭环”计价。

（五）执行代理角色

AI不会制造需求，但它能极致地执行需求。人类仍然受文化和社交因素驱动去“种草”，但在真正执行“拔草”步骤，如选择品牌、计算优惠、使用信用卡返现时，AI将成为最聪明的中介。这种“执行代理”角色让广告与电商的界限变得模糊，广告或许将不再以展示存在，而是直接以交易分成存在。

（六）信任模型护城河

Costco式的会员信任模型成为少数不可被算法替代的护城河。在电商被联盟返佣与虚假测评污染、“十大推荐”沦为SEO垃圾的环境下，用户重新追求“帮我选而不是骗我买”的信任关系。这种信任是神圣的，无法被算法竞价获得，也无法被大模型复刻。

（七）平台护城河转变

AI可能成为电商世界的“最后一击”。当消费者的研究、比价与执行全被自动化时，平台的护城河将不再是广告算法，而是能否承接智能体的交易逻辑。谁掌握了“研究—比价—执行”的闭环，谁就掌握了下一代互联网的变现权。

二、电商归因问题复杂化

（一）需求曲线差异

电商在零售总额中的占比未达预期，原因在于需求曲线在“即时性”与“非即时性”之间存在显著差别。例如，“次日达”虽已很便捷，但仍比不上“即时购买”的需求强烈，像晚上发现牙膏没了，消费者会立刻去附近便利店购买，而不会等待电商次日送达。“闲逛”也是一种消费体验，还有“长周期、深思熟虑的购买”，如对劳力士手表的关注，可能在拿到奖金时冲动入手。此外，购物本身也是一种体验。

（二）归因困难

归因是电商领域的一大难题。“最后点击归因”把100%的功劳都算在最后一次点击的渠道上，但现实中购买决策是多种因素共同作用的结果，如在Reddit上看到帖子、在超级碗看到广告等。更合理的分摊归因并非完全确定，而“最后点击归因”这种看似“确定性”的方式实际上是错误的。在AI时代，归因问题将更加复杂，因为购买决策涉及多个环节，如用户在Reddit上研究、看过超级碗广告、在ChatGPT上提问，最后点击购买，很难拆解和分配归因。

三、聚合型平台与单一零售商的格局

（一）聚合型平台优势

目前，最大的赢家是聚合型平台，如Shopify、Amazon以及个别品牌如Allbirds、Casper。但这些品牌大多未能成长为长期可持续的业务，它们没有随着规模变大而变得更强。以Casper为例，它没有自己生产床垫，只是找中国OEM厂代工并贴上自己的logo，其模式本质上是花钱买Google和Facebook的流量。当人们看到Casper成功后，会有很多竞争对手出现，导致其市场份额受到冲击。相比之下，真正的赢家是Google和Facebook，它们通过广告业务获得了巨大收益。

（二）订阅模式探索

解决单一零售商问题的一种方法是绑定“订阅模式”，如Dropcam通过搭配订阅服务，在激烈的市场竞争中依然能获得不错的收益。然而，大多数单一SKU零售商面临诸多问题，它们往往是大宗商品的转售商，没有真正的生产优势，依赖购买流量，难以随着规模扩大而增强竞争力。同时，它们还面临潮流变化快、竞争激烈等挑战，AI时代对这些零售商既是机会也是风险，最终受益的还是聚合型平台。

四、Google在电商中的地位变化

（一）免费搜索流失

Google一直是高级商业模式的代表，其搜索引擎凭借独特的算法和链接方式，在互联网商业化初期脱颖而出。它通过借鉴Overture的商业模式推出AdWords，让广告与搜索结果有机结合，提升了搜索体验。但现在，Google开始丢失一部分免费搜索，不过其premium部分（能赚钱的搜索）依然稳固。例如，人们搜索“1977年奥斯卡奖得主是谁”等不可变现的信息时，会更倾向于使用ChatGPT，而付费搜索业务在Google上依然正常开展。

五、AI切入电商需解决真实性问题

（一）网络环境不健康

当前互联网环境存在诸多问题。搜索被割裂，不同平台的信息相互独立，如Twitter/X用于实时搜索，Facebook用于查看朋友情况，这些内容Google难以搜索到。同时，商业化污染严重，很多内容为了商业利益而失去客观性，如“十大推荐”大多是“十大联盟返佣”的文章，传统互联网的开放和健康环境受到破坏。

（二）AI推荐问题

大语言模型在产品推荐上存在“幻觉”问题，ChatGPT在推荐产品时，常常出现推荐的产品不存在、信息错误等情况，这使得很多用户在使用一两次后就不再信任。尽管OpenAI正在努力解决这些问题，但目前尚未形成规模效应。此外，网络内容被垃圾信息淹没，SEO优化的垃圾文为了赚联盟佣金充斥网络，即使AI有强大的总结功能，也难以从这些垃圾信息中提取有价值的内容。

（三）会员信任模式

Costco以会员信任为核心，通过拒绝卖劣质品和收取高毛利商品，维护了会员制度的价值。其利润主要来源于会员费，而非商品销售。例如，Costco坚持将热狗价格保持在1.50美元，自建鸡肉农场控制烤鸡成本，自有品牌Kirkland品质也很高。这种“会员信任”模式几乎神圣不可侵犯，与Amazon的逻辑形成鲜明对比，且这种模式很难被AI打破。

六、AI对不同类型商品销售的影响

（一）商品类型分化

AI对电商的影响因商品类型而异。冲动消费和重大消费两端不易被AI完全颠覆。冲动消费往往没有前置研究，如TikTokShop上刷到T恤就直接购买；重大消费因金额大，消费者通常会希望实地体验，如购买房子、订婚礼场地或买车等。而中间一大类商品，如旅行包、自行车等，可能被AI颠覆。AI助手可以帮助消费者完成攻略、比价和下单，实现购物流程的无缝衔接，为消费者提供便利。

（二）标准化与非标准化商品

对于有UPC码的标准化商品，AI能让“最低价算法”指数级提升，消费者可以轻松实现全自动价格优化。而没有UPC码的非标准化商品，如Wayfair销售的吧台椅，情况较为复杂，但也存在AI发挥作用的空间，未来AI可能会根据消费者的需求提供更精准的推荐和服务。

七、未来电商的新机会

（一）新玩家与细分赛道

过去十年，电商领域的收益大多被聚合平台拿走，但未来十年可能会出现新机会，诞生新的、可持续的巨头公司。如ChatGPT等新玩家会在电商领域扮演重要角色，同时可能出现细分赛道的专门化公司，如独立的购物网站和返现网站，这些公司可能会在特定领域取得成功。

（二）购物Agent潜力

未来AI将成为促成购买的关键一步，可能出现垂直型购物Agent。这种购物Agent可以为消费者提供全方位的购物服务，如挑选返现最高的信用卡、整合返现、优惠券、返佣，最后替消费者下单。这对商家而言可能带来挑战，但对消费者来说，简单便捷的AI购物服务有潜力吸引大众市场。同时，消费者侧和商家侧都将因AI Agent的发展产生巨大变化，商家需要改进网站页面以方便AI理解和抓取信息，金融支付基础设施也需要相应变化，以支持AI代表用户进行支付操作。