向电商场景要收入 大模型“双11”试水变现

2026-10-29 02:04:32
来源:证券时报
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问财摘要

1、今年“双11”,不少用户习惯先打开大模型对话框做购物功课。原本只输出文字答案的对话框里,正悄悄挂上交易价签:直播间入口直接内嵌,优惠券一键领取,甚至比价、支付都能在对话内完成。 2、不同大模型厂商在“双11”中走出了截然不同的路径。豆包在抖音电商跨端引流链路中,承担着“需求承接”的角色。 3、没有自有电商货架的厂商,则借用他人货架,腾讯元宝与京东打通生态,用户提问涉及商品时自动嵌入商品卡片,履约与售后均由平台方承担。 4、向电商场景要收入,看似为大模型的变现焦虑找到了现实出口,但这条路径的规模上限也有边界。第一个约束是佣金空间。第二个约束是推荐公信力。
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问穿搭攻略、比产品参数、算满减规则……今年“双11”,不少用户习惯先打开大模型对话框做购物功课。记者实测发现,原本只输出文字答案的对话框里,正悄悄挂上交易价签:直播间入口直接内嵌,优惠券一键领取,甚至比价、支付都能在对话内完成。

看似是产品功能的迭代升级,背后却是全行业共同的变现课题。受访专家指出,推理成本随用户调用量实时攀升,C端(面向个人消费(883434)者的业务)订阅与API(编程接口)业务收入的增长始终未能覆盖投入规模。绑定电商、让回答换算成可结算的佣金,正成为大模型厂商不约而同的选择。

“双11”浮现

差异化变现路径

这条以对话为入口的电商生意链,并无统一打法,不同大模型厂商依据自身的生态禀赋,在今年“双11”走出了截然不同的路径。

豆包在抖音电商跨端引流链路中,承担着“需求承接”的角色。记者注意到,“双11”期间其输入框上方设置了“双11问豆包”标签,页面内有按预算挑选、商品参数对比、成分拆解、送礼攻略等功能按钮,把用户购物前的决策犹豫做成了可一键触发的服务;页面底部的滚动提示词也高度贴合场景,例如“300元内兼顾跑步与通勤的运动夹克”,呈现的不是具体商品名,而是模糊的消费(883434)诉求。

用户发起提问后,回答中除了需求匹配分析与性能参数解读,还会内嵌正在直播的店铺入口,点击即可直接跳转抖音直播间下单。为拉升转化率,豆包还设置了渠道专属权益,在优惠券领取页面,用户既能领到与抖音商城一致的平台满减券,还能领取单独的豆包渠道补贴。以某款桌面加湿器为例,记者实测通过豆包渠道下单,叠加“豆包补贴7折”优惠后到手价为59元,同一店铺同款商品在抖音商城直接购买则为79元,促成交的意图显而易见。

大促场景下,千问App的“双11抢优惠”页面与豆包采用了类似的功能布局,差异在于其滚动提示词中混入了“双11秋装加补券怎么领”这类强交易属性的引导内容,以用户省钱需求为钩子,拉升大促场景下的用户停留时长与商业转化效率。

商务部研究院副研究员洪勇分析,从业务布局看,豆包与千问在电商场景中的探索各有侧重。豆包侧重通过AI对话连接潜在消费(883434)需求,为抖音商城等交易场景提供流量入口,其商业价值主要体现在拓展消费(883434)触点和促进交易转化。千问则依托阿里电商生态,探索将商品信息、交易服务与履约能力接入AI交互,覆盖选品、购买及售后等消费(883434)环节,其商业价值主要体现在提升服务效率、用户黏性和持续消费(883434)能力。两类路径能否形成稳定收益,仍取决于用户接受程度、业务协同效果及服务成本。

没有自有电商货架的厂商,则借用他人货架,腾讯元宝与京东(JD)打通生态,用户提问涉及商品时自动嵌入商品卡片,履约与售后均由平台方承担。

不是抢入口,

是抢“结算单位”

行业普遍将这一轮动向解读为大模型争抢购物决策流量入口,但表象之下,是两笔更现实的商业账目,推着行业加速向电商靠拢。

第一笔是成本账,越用越亏的规模悖论。大模型的训练投入属于一次性前置成本,推理成本却随用户调用量实时发生,用户规模越大,算力消耗与成本支出越高,呈现出与传统互联网产品“边际成本递减”完全相反的特征。

据火山引擎披露,截至2026年6月,豆包大模型日均词元(Token)调用量突破180万亿,相比过去一年增长超10倍。阿里最新一季度财报则显示,其“AI实验室与应用”分部收入33.38亿元,经调整EBITA(息税摊销前利润)亏损138.61亿元,财报明确将亏损扩大归因于千问App相关的推理成本。

第二笔是收入账,旧模式的增长天花板。C端订阅模式看似门槛清晰,实际转化空间十分有限。今年3月,OpenAI发布公告称,ChatGPT周活用户突破9亿,订阅用户数超过5000万,付费转化率仅有5%;国内市场同样面临增长瓶颈,豆包推出订阅模式后,纯工具属性的用户黏性正在触顶,QuestMobile数据显示,豆包月人均使用时长已从6月的144分钟降至9月的133分钟。

国研新经济研究院创始院长、智能经济首席专家朱克力认为,电商之所以成为大模型最短变现路径,核心在于流量与交易闭环天然打通,背靠成熟电商货架无需自建履约体系,从问答到下单链路最短、转化最快。佣金由商家承担、无需用户为回答直接付费的模式,更适配大模型高频调用特性。

平台愿意开放交易链路,同样有双向考量。北京社会科学院副研究员王鹏表示,进攻层面,平台自身正经历从“卖曝光”向“卖成交”的商业模式转型。防御层面,AI导购天然具备决策入口属性,若第三方大模型掌握用户消费(883434)决策环节,将直接分流平台流量与佣金收入,主动深度绑定也是守住交易闭环的必然选择。

变现天花板有多高

向电商场景要收入,看似为大模型的变现焦虑找到了现实出口,但这条路径的规模上限也有边界。

第一个约束是佣金空间。洪勇指出,AI购物业务的短期收入潜力,主要取决于购物用户规模、成交转化率、佣金及服务费水平;盈利能力还需结合单笔交易的服务成本综合判断。佣金与费率的调整空间,受商家利润空间、平台竞争和渠道议价能力共同约束。费率上调会增加商家经营成本,而对商品价格与渠道竞争力的影响,则取决于成本分担方式,以及平台能否带来相应的交易增量与效率提升。

第二个约束是推荐公信力。上海市消保委发布的《2026年618网购体验消费(883434)者调查报告》显示,84.56%的消费(883434)者尝试过AI选购,但仅16.06%认为能精准匹配需求,38.79%的消费(883434)者反馈AI优先推送高价商品。

王鹏认为,平台和大模型厂商的商业利益天然倾向于优先推送高佣金、高溢价的商品,而非完全贴合用户低价筛选、精准匹配的真实需求,这直接导致了大量用户体验负面反馈的出现。

补贴换来的价差,能买到用户的第一次尝试。但一次AI回答,能否稳定转化为一笔可结算的收入,又能走多远,目前行业尚未给出统一的答案。

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