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阿里甩出王炸 千问打通电商外卖 流量格局要变天?

胡镤心 2026-01-15 16:19
胡镤心 2026/01/15 16:19

邦小白快读

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总1: 千问App的AI购物功能实操体验

1. 用户可通过对话直接点外卖、购物和订机票,操作丝滑:绑定淘宝闪购和支付宝账号后,输入需求如“点咖啡”,千问推荐商品卡片(左键切换选项,右键确认),支持支付宝一键付款,并发放红包优惠。

2. 案例中,点美式咖啡时千问基于需求快速更新推荐,商品种类有限但无Bug,完成闭环交易。

总2: 其他生活服务功能实用干货

1. 规划旅行如“三亚深度游”时,千问自动拆解任务,调用飞猪、高德订机酒和餐厅。

2. 办公辅助功能:根据指令生成小程序代码或批量处理发票图片,自动录入报销表格。

3. 教育辅导:接入K12真题库,精准生成练习卷和变式题,分析知识漏洞。

总1: AI如何重塑品牌营销和用户行为观察

1. 品牌营销:千问基于用户真实需求推荐商品,如防缠绕扫地机器人,帮助品牌精准触达目标用户;阿里生态整合提供新渠道,品牌可优化曝光。

2. 用户行为观察:消费趋势显示个性化推荐成主流,千问利用交易数据增强模型,减少营销噪音,提升决策客观性。

总2: 产品研发和定价竞争启示

1. 产品研发:案例中商品推荐如凯乐石登山鞋,反映用户场景需求(如高原徒步),品牌可开发定制化产品。

2. 定价竞争:OpenAI的佣金模式(交易成功后抽佣)提供参考,品牌需适应AI驱动的比价环境,强化性价比。

总1: AI电商的增长机会和事件应对措施

1. 增长市场:全球AI购物兴起,如OpenAI的流量转化效率达传统搜索引擎4.4倍,卖家可接入新入口获取增量需求。

2. 消费需求变化:用户偏好便捷决策(模糊意图如“给爸妈买扫地机器人”),千问的闭环交易提供可学习点,卖家需简化流程。

总2: 风险提示和商业模式创新

1. 风险提示:小型平台如小红书可能被“管道化”,沦为后台供应商;政策解读如Google的UCP协议,卖家需关注跨平台合作政策。

2. 机会提示:最新商业模式如京东AI购的“对话即服务”,卖家可学习强化独特优势(如极致低价),避免负面影响。

总1: AI驱动的产品生产需求和商业机会

1. 产品需求:千问推荐商品基于生活场景(如徒步装备),工厂可针对特定需求优化生产,如防缠绕扫地机器人或定制户外装备。

2. 商业机会:阿里生态整合提供新销售渠道,工厂可接入数字化平台,利用AI数据指导设计。

总2: 推进数字化和电商启示

1. 数字化启示:案例中千问结合交易数据,工厂需推进电商整合,如利用AI分析用户偏好指导生产。

2. 机会在定制化:商品推荐精准反映用户隐含需求,工厂可开发AI友好产品,提升供应链效率。

总1: 行业发展趋势和新技术应用

1. 行业趋势:全球AI电商加速,如OpenAI的商品推荐、Google的UCP协议,服务商需关注跨平台标准。

2. 新技术:千问使用Qwen模型结合阿里数据,解决客户痛点如信息繁杂,提供智能推荐方案。

总2: 客户痛点和解决方案

1. 客户痛点:用户面临决策繁琐(如查攻略),千问的精准推理减少时间,服务商可开发类似工具。

2. 解决方案:案例中Shopify提供实时数据,服务商可整合资源,为商户接入AI流量入口,解决转化效率问题。

总1: 平台的最新做法和商业需求

1. 最新做法:千问深度整合阿里生态(淘宝、支付宝等),提供一站式服务,增强用户粘性;京东AI购打造“对话即服务”入口,强化内部转化。

2. 商业需求:平台需应对AI入口竞争,如抖音豆包重构货架,招商时需绑定账号(如支付宝)。

总2: 运营管理和风向规避

1. 运营管理:风险如被管道化,平台需策略规避(如腾讯元宝收敛至微信生态);机会在AI升级,如美团小美融合本地生活。

2. 风向规避:亚马逊防范外部数据抓取,平台需保护核心流量体系,同时学习OpenAI的佣金模式优化运营。

总1: 产业新动向和商业模式分析

1. 产业动向:AI电商崛起,国内外差异显著——海外如Google UCP协议推动开放标准,国内如千问根植生态割据;新问题如“管道化”风险,平台需强化独特优势。

2. 商业模式:案例中OpenAI采用佣金模式,千问闭环交易提供启示,研究者可分析流量分配变化。

总2: 政策法规建议和启示

1. 政策建议:需建立公平协议(如UCP),避免垄断;启示如Shopify拥抱合作,研究者可探讨法规框架。

2. 新问题:巨头争夺未来AI“生活操作系统”,研究者需关注十年布局对消费格局的影响,如流量效率提升。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

Total 1: Hands-on Experience with Qwen App's AI Shopping Feature

1. Users can directly order food delivery, shop, and book flights via conversation, with smooth operation: After linking Taobao Flash Purchase and Alipay accounts, inputting a need like "order coffee" prompts Qwen to recommend product cards (left-click to switch options, right-click to confirm). It supports one-click payment via Alipay and distributes red packet discounts.

2. In the example, when ordering an Americano, Qwen quickly updated recommendations based on the request. The product variety was limited but bug-free, completing a closed-loop transaction.

Total 2: Practical Insights into Other Lifestyle Service Features

1. For travel planning like a "deep tour of Sanya," Qwen automatically breaks down tasks, calling on Fliggy and Amap to book flights, hotels, and restaurants.

2. Office assistance: Generates mini-program code or batch-processes invoice images based on commands, automatically entering data into reimbursement forms.

3. Educational tutoring: Connects to a K-12 past exam question bank, accurately generating practice tests and variant questions, and analyzing knowledge gaps.

Total 1: How AI is Reshaping Brand Marketing and User Behavior Observation

1. Brand Marketing: Qwen recommends products based on users' genuine needs, such as anti-tangle robot vacuums, helping brands precisely reach target audiences; Alibaba ecosystem integration provides new channels for brands to optimize exposure.

2. User Behavior Observation: Consumption trends show personalized recommendations becoming mainstream. Qwen leverages transaction data to enhance its model, reducing marketing noise and improving decision-making objectivity.

Total 2: Implications for Product Development and Pricing Competition

1. Product Development: Product recommendations in the case study, such as Kailas hiking shoes, reflect user scenario needs (e.g., high-altitude trekking), indicating brands can develop customized products.

2. Pricing Competition: OpenAI's commission model (taking a cut after successful transactions) offers a reference. Brands must adapt to an AI-driven price comparison environment and strengthen value propositions.

Total 1: Growth Opportunities in AI E-commerce and Event Response Measures

1. Growth Market: The rise of global AI shopping, exemplified by OpenAI's traffic conversion efficiency being 4.4 times that of traditional search engines, presents sellers with new entry points to capture incremental demand.

2. Changing Consumer Demand: Users prefer convenient decision-making (vague intents like "buy a robot vacuum for my parents"). Qwen's closed-loop transactions offer learnable points; sellers need to simplify processes.

Total 2: Risk Warnings and Business Model Innovation

1. Risk Warnings: Smaller platforms like Xiaohongshu risk being "pipelined," becoming mere backend suppliers. Sellers must monitor cross-platform cooperation policies, such as interpreting Google's UCP agreement.

2. Opportunity Alert: New business models like JD.com's AI Shop's "Conversation as a Service" suggest sellers can learn to reinforce unique advantages (e.g., extreme low prices) to mitigate negative impacts.

Total 1: AI-Driven Product Demand and Business Opportunities

1. Product Demand: Qwen's product recommendations are based on lifestyle scenarios (e.g., hiking gear). Factories can optimize production for specific needs, such as anti-tangle robot vacuums or customized outdoor equipment.

2. Business Opportunity: Alibaba ecosystem integration offers new sales channels. Factories can connect to digital platforms and use AI data to guide design.

Total 2: Implications for Advancing Digitalization and E-commerce

1. Digitalization Insight: Qwen's integration with transaction data suggests factories need to advance e-commerce integration, such as using AI to analyze user preferences and guide production.

2. Opportunity in Customization: Precise product recommendations reflect users' implicit needs. Factories can develop AI-friendly products to enhance supply chain efficiency.

Total 1: Industry Trends and New Technology Applications

1. Industry Trend: The acceleration of global AI e-commerce, seen in OpenAI's product recommendations and Google's UCP protocol, requires service providers to focus on cross-platform standards.

2. New Technology: Qwen uses the Qwen model combined with Alibaba data to solve customer pain points like information overload, providing intelligent recommendation solutions.

Total 2: Customer Pain Points and Solutions

1. Customer Pain Points: Users face cumbersome decision-making (e.g., checking guides). Qwen's precise reasoning reduces time spent; service providers can develop similar tools.

2. Solution: Cases like Shopify providing real-time data show service providers can integrate resources to connect merchants with AI traffic entry points, addressing conversion efficiency issues.

Total 1: Latest Platform Practices and Business Needs

1. Latest Practices: Qwen deeply integrates with the Alibaba ecosystem (Taobao, Alipay, etc.), offering one-stop services to enhance user stickiness; JD.com's AI Shop creates a "Conversation as a Service" entry point to strengthen internal conversion.

2. Business Needs: Platforms must compete for AI entry points, as seen with Douyin's Doubao restructuring the shelf model. Merchant recruitment requires binding accounts (e.g., Alipay).

Total 2: Operations Management and Risk Avoidance

1. Operations Management: Risks like being pipelined require strategic avoidance (e.g., Tencent's Yuanbao converging within the WeChat ecosystem). Opportunities lie in AI upgrades, such as Meituan's Xiaomei integrating local services.

2. Risk Avoidance: Amazon's measures against external data scraping highlight the need for platforms to protect core traffic systems while learning from OpenAI's commission model to optimize operations.

Total 1: New Industry Movements and Business Model Analysis

1. Industry Movements: The rise of AI e-commerce shows significant domestic-international differences—overseas, Google's UCP promotes open standards, while domestically, Qwen is rooted in ecosystem silos. New issues like "pipelining" risk require platforms to strengthen unique advantages.

2. Business Models: Cases like OpenAI's commission model and Qwen's closed-loop transactions offer insights; researchers can analyze shifts in traffic allocation.

Total 2: Policy Recommendations and Implications

1. Policy Recommendations: Fair protocols like UCP are needed to avoid monopolies. Implications, such as Shopify embracing cooperation, suggest researchers should explore regulatory frameworks.

2. New Issues: Giants are competing to build the future AI "life operating system." Researchers must monitor the impact of decade-long strategies on consumption patterns, such as improved traffic efficiency.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

文丨胡镤心   编辑丨张睿

【亿邦原创】经过几天或明或暗的酝酿,阿里巴巴千问App揭开了“AI购物”的面纱。

1月15日,千问App宣布全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等阿里生态业务,实现点外卖、买东西、订机票等AI购物功能。目前该功能已经面向所有用户开放测试。

显然,与此前ChatGPT、Gemini已经推出的购物功能相比,依托阿里生态的各项业务,千问App能够做的事情更多,因此可以称为“全球首个能完成真实生活复杂任务的AI助手”。

2025年至2026年,全球大模型厂商集体迈出了从“对话”到“交易”的关键一步,通用大模型不再满足于回答用户问题,而是通过嵌入商品链接、推出即时结账功能,直接切入电商交易环节。

对于从电商平台走向大消费平台,以外卖大战拓展即时零售版图的阿里巴巴来说,抢占新的AI超级入口是必然之举。上线两个月,千问C端月度活跃用户已经突破1亿。

当AI已经深度嵌入我们的每一个生活化场景中,当用AI重做业务已经成为互联网大厂的共识,这场由技术驱动的变革,为高昂的模型研发成本找到了新的商业化路径,那么它能否冲击维持了数十年的电商流量分配与权力格局?

01 体验在千问里丝滑点外卖

我第一时间更新了千问APP,尝试体验一下用千问点外卖。

中午,又到了一天最容易犯困的时候,我想点一杯咖啡,直接在千问对话框输入需求,它通知我将通过淘宝闪购下单,绑定了淘宝闪购账号后,千问开始直接跳出商品卡片,推荐多种口味拿铁,卡片左键为“下一个”,右键为“选它”。

我提出更多要求,要美式,还要埃塞俄比亚的豆子,千问飞快更新了商品卡片,重新推荐周边的美式咖啡。我划过所有推荐,目前千问的每次推荐均以库迪咖啡为主,商品种类有限,在10款以内,随后开始重复推荐。

选中其中一款咖啡,直接支付宝付款(当然也要绑定一次支付宝),一次购物就这样完成了。各个链接之间的跳转非常顺滑,除了选项相对有限,几乎没有任何Bug。千问还给今天下单的几乎所有订单给发出15块红包。

阿里千问C端事业群总裁吴嘉介绍,千问是能办事的AI,通过“Qwen最强模型”与“阿里最丰富生态”的结合,在生活中实实在在地替用户“干活”。点咖啡背后,是千问与淘宝闪购、支付宝原生AI支付能力“AI付”的系统级打通。

02 400项能力的AI超级管家

与电商业务的结合,千问App可以真正帮助用户解决“买什么、怎么选、值不值得买”的难题。接入淘宝后,千问App不仅能根据用户的真实需求给出购物建议,更能基于淘宝庞大的商品数据库和评价体系,智能生成具体的商品推荐方案。用户只需一个指令,即可在千问App完成从消费决策到交易的闭环。

例如,当用户提问“下周准备四姑娘山徒步,需要哪些装备”时,千问App能综合冬季、高原、户外等因素,生成一份包含衣物、头灯、能量胶的完整清单,并直接推荐凯乐石MT5登山鞋等优选商品,用户点击卡片即可直接下单。

面对“想给爸妈家买个扫地机器人,预算2000–4000,家里还有只猫”这样模糊意图,千问App能精准推理出“防缠绕”、“高温杀菌”等隐含刚需,并基于真实交易数据给出客观推荐,省去了用户查攻略的繁琐。

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吴嘉表示,对于消费场景,互联网上的营销信息繁杂、噪音巨大。如何训练模型的理解分辨能力很关键。千问App不仅仅依靠世界知识,更能利用阿里巴巴独特的交易和服务数据来增强模型,从而保障AI购物功能保持客观和准确。

在旅游领域,比如“规划全家老小7天6晚的三亚深度游”,千问可以自动拆解任务,调用淘宝/天猫购物、飞猪订机酒、高德找餐厅订座,并生成完整方案。

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在办公领域,千问能根据指令(如“做个抽奖小程序”)自动编写代码并生成应用,还能能批量处理100张发票图片,自动识别、录入、统计并生成报销表格。

在教育领域,千问瞄准了K12教育中“辅导难、资源不均”的痛点,接入海量中小学真题库,可根据“城市-年级-科目-薄弱点”精准生成练习卷,还能自动分析知识漏洞,并据此生成“举一反三”的变式题。

千问具备超400项AI办事功能,从中我们可以看到,千问将阿里巴巴的生态资源与AI的规划、理解、执行能力深度结合,把复杂的任务变成简单的对话。这个过程中,千问处理的核心单元也不是“商品”,而是“生活场景”(如装修选家电、筹备徒步、规划家庭旅行),购物是解决场景需求的自然结果。

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03 京东、抖音、美团怎么看?

AI与购物、生活服务打通,将对话能力直接转化为交易能力,已经成为全球共识。

率先迈出这一步的是OpenAI。2025年4月,ChatGPT率先引入商品推荐功能;9月推出“即时结账”(Instant Checkout)功能,用户无需跳转即可在对话中直接购买Etsy和Shopify的商品。随后,沃尔玛、Target等零售巨头迅速加入合作阵营。(详见《ChatGPT做电商了》)

当前GPT电商的商业模式还是基于商品推荐的“自然相关性”排序,不收取广告费,仅在交易成功后从商家端抽取少量佣金。数据显示,ChatGPT每周产生约7560万条商品相关对话,相当于一个年接收近40亿次查询的超级市场,流量转化效率被认为可以达到传统搜索引擎的4.4倍。

面对OpenAI的跨界进击,老对手的谷歌迅速拿出了体系性回应(详见《Google的AI购物来了》)。2026年1月12日,Google公布了一个全新的通用商务协议(Universal Commerce Protocol,简称UCP),覆盖了从商品发现、推荐、下单、支付,到订单管理及售后支持的全环节。谷歌建立了一套通用标准,构建一个以自身AI和支付系统为核心的新生态,使AI代理(例如Google Search的AI Mode或Gemini)能够跨平台、跨系统地执行完整的购物流程。目前已吸引了从Shopify、沃尔玛到Visa、Stripe在内的众多伙伴。

与以上两者试图成为跨平台入口的野心不同,电商巨头亚马逊选择了固守与深化的战略,购物助手Rufus深度集成于亚马逊平台内部,核心目标是提升站内转化与用户停留,本质是对自家生态的AI化升级。同时,亚马逊正极力防范外部AI对其商品数据的抓取,保护核心的广告与流量体系。

而在开放生态中扮演关键角色的Shopify,则持拥抱态度。作为独立站生态的支柱,Shopify通过为OpenAI等提供实时商品数据,使百万商户能接入新的AI流量入口。对它而言,这并不是威胁,而是引入增量需求的宝贵机遇。

与海外基于开放协议和跨平台入口的主导思路不同,国内大模型的电商探索根植于固有的“生态割据”,呈现出鲜明的平台内生性。(详见《OpenAI做电商,国内谁会跟进?》)

比如千问,它并不是一个独立的购物应用,而是阿里巴巴整个生活服务生态的决策代理,它的所有能力均根植于阿里生态(淘宝/天猫、飞猪、高德、支付宝等),同时它将阿里生态封装为一种高度人性化、可以自然对话的便捷体验,用户无需跳出,就能实现从需求理解、商品/服务检索、比价决策到支付履约的全流程闭环。

京东的入局同样带着深厚的生态烙印。京东在2025年底内测的独立App“京东AI购”,整合了零售、外卖、超市、健康等业务,打造一个类似于“对话即服务”的超级入口。首页的“对话”与“爱购”入口,分别承担了主动服务与AI精选的角色,将京东多年的供应链与履约能力,封装为一个统一的AI助手界面。

反应最快、闭环最早的豆包,也与抖音电商生态深度捆绑。用户在与豆包的对话中能够直接生成抖音商城的商品卡片并完成购买,覆盖母婴、美妆、家居等高频品类,甚至接入了本地生活团购。相当于用AI对话的形式重构了抖音的货架,强化了内部流量的转化效率。

“佛系”的腾讯元宝则在短暂尝试接入京东电商后,迅速将功能收敛至微信生态内,仅支持跳转视频号小店等内容,反映了腾讯强化微信内部商业闭环的战略选择。

2025年9月,美团推出生活服务型AI“小美”独立App,功能包括一句话点咖啡、点奶茶、点工作餐等日常需求,接入美团的外卖、旅游、酒店预订等核心业务,能结合实时数据为用户推荐最优方案,试图将AI技术与本地生活服务深度融合,打造一个真正“懂生活、会办事”的智能助手。

至于Kimi、文小言等其他国内模型,目前大多采取相对克制的“跳转链接”模式,仅为电商平台导流,自身不介入交易。这仍是一种浅层的流量合作,还没有形成独立的商业范式。

这么看来,目前的AI电商路线有两条主线:海外围绕开放协议与标准,争夺下一代电商入口;国内则主要是互联网巨头们在既有生态边界内,利用AI强化控制、升级效率。

巨头的布局也不是“只争朝夕”,而是争夺未来十年乃至更久的未来生活的覆盖边界。这就像一场提前十年开始的“拼图”游戏:巨头们争分夺秒地将自己的每一块核心业务(购物、外卖、旅行、支付)嵌入那个终极的、由AI驱动的“生活操作系统”中。

处境更微妙的还有小红书、拼多多、唯品会等电商平台。当淘宝、抖音、京东等巨头倾尽资源,试图打造“一句话解决所有问题”的“超级入口”时,小红书等平台辛苦建立的用户心智和商业模式,是否会被“管道化”——从目的地沦为默默无闻的后台供应商?它们应该深度嵌入其他“管家”系统,还是利用AI将自身最独特的优势(如“真实感”“极致低价”“品牌特卖”)强化到极致,让自己成为“管家”绕不开的“王牌专家”?

亿邦持续追踪报道该情报,如想了解更多与本文相关信息,请扫码关注作者微信。

文章来源:亿邦动力

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