作者丨江上酒
编辑丨沧浪客
豆包收费以后，大家还会用么？
6月24日，豆包订阅版服务已在APP中上线。从APP中可以看到，付费版豆包共分为了标准版、加强版、专业版三档，连续包月的订阅费用分别是68元、200元、500元。
就这次更新而言，很多人都在关注它的办公能力，却往往忽视了，AI巨大流量背后带来的商机，也是不可忽视的。
早在2025年10月，豆包就初步打通了与抖音电商之间的链接；今年3月初，豆包又全面开启了购物支付的灰度测试；5月份，“买前问豆包”模块正式上线，宣告着豆包与抖音电商的正式打通。
据QuestMobile数据显示，豆包日活可达1.4亿人次，月活人数高达3.45亿人次，而在这庞大的月活人群背后，自然意味着无限的商机。
那么在下一步，AI对话框能否成为电商新的流量入口？在豆包、千问买东西到底靠不靠谱？消费者会不会认？商家现在值不值得提前布局？
用AI买东西，到底靠不靠谱？
AI想要成为电商新入口，肯定要先让用户买账。那么用AI买东西到底靠不靠谱？我们进行了几轮对话测试。
首先，我们设计了一个很宽泛的话术：帮我挑把雨伞，要便宜的。这一步的目的，是想要考验一下AI在没有受到过多限制词时，优先推荐的逻辑是什么。然后得到了以下回复：
从对话中可以看出，豆包捕捉到了“要便宜的”的需求以后，将其作为了推荐的核心标准，从15-30元分成了三档进行了推荐，“便宜、品质”是豆包关注的重点。
而千问的回答也着实让人惊喜，在捕捉到了“雨伞”这个品类后，它默认了雨伞的使用场景，判断用户现在就要用，于是接入了淘宝闪购界面。千问不仅参考了用户“低价”的诉求，还综合了配送距离、配送时间的考量，而后才进行了推荐。
其次，虽然“便宜”的诉求被满足了，但同样的，光便宜还不行，网购中常出现的问题就是“便宜没好货”。在淘宝闪购的推荐中，甚至还出现了3元、6元的超低价雨伞。
那么在“便宜”的基础上，AI对于“质量”的权重又是如何分配的？基于这个问题，我们又进行了一轮追问，然后得到了以下回复：
从豆包的回复中可以看出，它首先回答了用户的疑问，定义了什么是“质量好”，然后去匹配到了各个商品。
而值得注意的是，在用户提出了“质量问题”后，并没有让它去找一款质量更好的伞，但在第二轮对话中，豆包推荐的产品被替换了。例如这把“夏雨不愁”品牌的伞，从14.09元款式变成了22.98元款式。
为了搞清楚豆包为什么偷偷换品，我们又进行了一轮追问，问它换品的原因，结果得到的回复是：商品推荐机制的问题。
在这轮对话中，豆包否认了因质量问题更换推荐，而是给出了三个机制层面的理由：1）商品供给变动；2）推荐算法机制的调整；3）活动与运营调整。
但经过我们的实测，原先的14.09元款式依旧在售，且在正常推荐。于是我们又进行了追问，而后豆包给到了真实回复：付费推荐流量消耗完了。
而且更有趣的是，当我们新开了一个窗口，同样的“便宜”诉求，再尝试让豆包去推荐时，豆包优先推荐的款式变贵了。
从以上测试中我们可以看出，现在已经有商家在靠AI给电商引流了，而且在豆包的记忆下，可以捕捉到用户的消费习惯，并进行针对性的产品推荐。
那么千问的表现又如何呢？在收到千问的推品后，我们同样基于质量问题进行了追问，得到了以下回复：
首先，千问与豆包一样，先定义了什么是“好质量”，并给出了结论，它认为推荐的产品都是符合标准的。但同时，它也叠了个甲，表示在“极致性能”的要求下进行了妥协。
由于千问推荐的产品当中，出现了6元、3元这样的超低价产品，确实很容易让人怀疑质量的可靠性。
因此，我们去挨个查看了推荐雨伞的商品页，发现在推荐的7把雨伞当中，只有2款明确展示了合格书，其余都存在质量证明缺失或未公布的问题。
于是基于这个疑问，我们同样对千问进行了追问，主要覆盖了三个方向：1）为什么没有检测报告的也会推荐？2）对话中提到会优先推荐品牌伞，但则没有；3）对话中提到会规避低价伞，但依然推荐了。针对这三个问题，千问给到的回复是这样的：
在千问的回复心路历程当中，我们可以看出，由于用户在第一次交互中提到了“便宜”的诉求，所以它在后续的过程中默认了这是用户的核心诉求，所以才会在推荐当中，以低价作为优先推荐原则。
当我们开启了一个新的对话，去测试千问的推荐逻辑时，发现千问推品发生了一轮变化，不过有一些还是保留了下来，比如6块的透明伞依然在推荐中。
通过对豆包、千问的测试，我们大致总结出了三个确定的事实：
1）已经有人在做AI电商布局了。无论是豆包、千问，AI推荐的商家都很丰富，不光是品牌商家在玩，推荐当中也能看到不少中小商家。
2）AI推荐的商品会被初筛过。无论对于质量问题的口径、解释逻辑是怎样的，但可以保证的是，AI推荐的产品经过系统筛选，大概率能保证基础质量。
3）AI对话框也有投流逻辑。无论是在豆包的解释，还是对千问切换对话框换品推荐的观察，我们基本也能锚定一个事实，那就是在AI电商推荐中，是有投流机制存在的。
虽然AI购物短期内不会替代搜索、推荐和直播间，但趋势已经很明显了，未来随着用户与AI应用的关系越来越紧密，在AI软件中养成消费习惯，也将是顺水推舟的事情。
想要抓住AI电商红利
这几件事商家要提前做
AI电商改变的，是用户下单前的心路历程，在用户没想清楚买什么时，可以先把一句很模糊的需求丢给它。而通过这句话，AI就很有可能抓住用户的消费决策。
“预算300元送什么礼物？”、“敏感肌防晒怎么选？”、“6000元轻薄本推荐哪款？”豆包接住的，就是这句最原始的消费需求。
从网页到手机，从货架到直播间，电商需求从未消失，只是入口一直在变。现在，搜索框旁边多了一个AI对话框，消费者的检索效率提升了，而商家也要面对新的流量分配方式。
那么对于商家而言，该如何去接住这波AI电商的红利？有几件事要提前准备。
其一，把吸引消费者的“话术”，换成能吸引AI的“参数”。
详情页给人看，卖点可以情绪化、场景化，核心是吸引人的注意力，但AI检索看的是参数、成分、售后、用户评价这些可量化的信息。
所以在未来，像“好用、高级、性价比”这些空泛的词语，很容易被AI第一轮就筛掉，反倒是比较好量化的、参数详细的，会更容易得到推荐。
其二，把单一爆品思路，换成分层商品池。
传统搜索和直播间里，商家可以把资源集中压到一两个爆品上，用低价、赠品、达人话术把转化打出来。但AI购物助手更喜欢按用户预算和场景分层推荐，比如入门档、均衡档、进阶档，或者学生党、通勤党、专业用户。
对商家来说，未来不是只有最低价商品能被看见，而是谁能在每一个价格层里说清楚“我为什么适合你”。低价款解决什么问题，中档款多了什么价值，高价款凭什么值得加钱，这些都要写得足够明白，才更容易拿到推荐。
其三，把GEO当成新一轮种草。
过去商家做种草，重点是让用户在小红书、抖音、淘宝搜索里看到自己；现在AI开始替用户整理答案，商品能不能被AI抓到、读懂、比较，也会影响它有没有机会进入候选名单。
所以GEO要做的，不只是堆关键词，而是把商品变成AI愿意引用、愿意解释、愿意推荐的对象。商品的展示要围绕用户真实问题展开：适合谁，不适合谁，和竞品差在哪，为什么这个价格值得买。
虽然从现在看，像“买前问豆包”、“AI帮我挑”这些模块还不是一个完整的购物Agent，毕竟最后下单还得用户自己操作。但区别于其他传统的电商模式，它已经无限接近用户掏钱前的那几分钟了。
AI购物本身未必会改写电商格局，可AI辅助消费决策的逻辑，是必然的趋势。未来在AI对话中做生意，把参数和场景写清楚，这才是下一轮流量争夺的核心竞争力。
至少等AI替用户挑货的时候，要先保证，你的商品还在候选名单里。
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