文｜未来商业观察 方远
编辑 | 小雨
2025年的“双11”，来得比往年更早，也更不一样。
这场全民购物节正标志性地从价格战转向技术战。从智能搜索到AI数字人主播，AI正以前所未有的深度接管我们的购物车。
平台宣称这是前所未有的个性化与高效率。但在这份便利的表象之下，一场关于消费决策权的隐性转移正在发生。
当AI成为我们与海量商品之间的唯一中介，我们的消费决策权究竟是被辅助了，还是被接管了？
当便利成为依赖
AI电商带来的第一个核心变革，是用精准答案取代了用户的比较过程。过去，消费者是主动的比较者。我们会在海量的搜索结果中，按销量、价格、评论去货比三家。
这个过程繁琐、耗时，但控制权在我们手中。
现在，购物行为变为被动的投喂。我们只需用口头提问，AI便会直接生成一份最优选报告，附带攻略和购买链接。“选”这个动作，被AI代劳了。不可否认，AI在某些场景下效率惊人。
但这种一步到位的便利，正让我们丧失比较的本能，将信任从群体数据转向AI的判断。问题在于，AI的最优解并不总是最优。有测评发现，在跨平台比价时AI会严重翻车。
当被问及一批美妆产品在哪买最划算时，AI秒回了某个平台的建议，但实测另一主流平台的价格低了近60元。
这种翻车并非偶然。
AI的能力常被高估，其能力受限于自身后台数据。
A平台的AI，本质上无法实时、精准地抓取B平台的动态优惠和后台结算价。所谓的全网比价，更像基于历史数据的估算。
当消费者习惯AI给我答案，而非我寻找答案时，便形成了对算法的深度依赖。
我们看似节省了时间，实则交出了购物中最关键的筛选权和比价权。
更深层的影响在于，这种模式可能固化了头部效应。
AI的最优解从何而来？大概率基于历史销量、好评率等共识数据。
这意味着，一个有潜力的新品牌，或一个质量上乘但缺乏流量的小商家，可能根本无法进入AI的推荐池。
算法PUA
AI推荐引擎，本质上是一个无法被监督的“黑箱”。它在个性化推荐的外衣下，隐藏着平台的双重身份：既是服务用户的服务员，又是靠商家广告盈利的老板。
AI给出的最优解，究竟是基于品牌的产品力，还是基于品牌的钞能力？消费者无从分辨。
事实上，头部平台在AI搜索的商业化上，目前仍保持着谨慎。淘宝内部人士曾表示，“AI万能搜”目前均为自然流量，推荐逻辑以用户体验优先，暂无商业化考虑。
这不难理解，平台需要优先建立用户对AI的信任和依赖，商业化才会水到渠成，这与搜索引擎早期的发展路径如出一辙。
但AI搜索的克制，不代表AI在电商领域的应用是透明的。“黑箱”正以其它更隐蔽的形式运作。今年“双11”，AI模特和数字人主播大放异彩，大幅节省了商家成本。
但问题也随之而来：AI模特拥有理想化的完美比例，导致买家秀与卖家秀落差显著，且缺乏真人试穿的面料垂感、褶皱变化等关键细节。
如果说AI模特是“黑箱”运作的表象，那么算法PUA则是其更深层的内核。
AI的精准服务，建立在对用户海量数据的收集之上。用户的每一次点击、浏览、停留，都在为其用户画像添砖加瓦。
算法则利用这些数据，对用户展开一场精准的心理战：它先展示高价锚定产品认知，再推送低价让用户产生捡便宜的错觉。
同时，它会用库存紧张、限时秒杀的标签激发用户的紧迫感，会自动筛选高分好评，制造大家都在买的认同氛围，诱导用户不断加购。
当AI越懂消费者，它就越能精准地算计消费者。
被AI收窄的世界
如果说传统推荐算法制造了信息茧房，那么AI电商的终极形态，就是为用户打造一个消费牢笼。
AI的过度个性化，正在强化用户的偏好，让用户发现新奇与未知的可能性急剧降低。
传统电商的一大乐趣在于“逛”的随机性。用户本想买外套，却可能意外发现一条裤子。而AI电商是需求向的，它的价值在于帮用户更快地买到那件外套，那条裤子则可能永远不会出现在用户的世界里。
AI的高效正在杀死探索的乐趣，让用户在既定的人设里越挖越深。
这种人设固化，建立在海量数据的收集之上。AI会给用户贴上不同标签，并只在用户的身份圈层里推荐商品。
这引发了更严重的担忧：算法是否在进行“杀熟”？
这本质上是“大数据杀熟”的升级版。传统的“杀熟”是价格歧视，而AI带来的可能是机会歧视和选项歧视。
例如，算法判断某用户是一个价格不敏感的高端用户，它是否会主动屏蔽掉那些更具性价比的选项？
在这种模式下，消费者自认为在自主选择时，实际上可能已经被困在算法编排的数字牢笼里。
这个牢笼甚至在审美上都是闭环的——AI通过内容“种草”，再用AI模特呈现一个比实际更纤瘦的完美虚拟世界。
最终，AI可以为每个人设计一个独特的商场。
目之所及，都是算法认为这类人应该拥有的东西。当每个人都被困在自己的数据牢笼中，电商的万千世界就变成了每个人独一无二的孤岛。
2025年的“双11”，标志着AI在电商生态中核心地位的确立。
这场变革带来了效率，代价却是消费者决策权的让渡。
当万能搜索沦为万能黑箱，个性化成为算计的马甲，警惕便成为必须。
