AI 为什么一定会成为这代人的全新购物入口

买对东西，是个有门槛的技术活儿。

作者｜Cynthia

编辑｜郑玄

有没有发现，去韩国玩的人，不管是旅游还是留学还是出差，只要待的时间稍微一长，几乎都会被朋友拉着去做一个叫色彩测试的东西。

就是你排队两个月，有人拿着色卡在你脸上比划半天，然后告诉你，你是春、夏、秋、冬里的哪一型，你的肤色适合什么色系，你的五官适合什么饱和度，你的日常穿搭应该避开什么材质。

然后，温暖的色彩，就会化身冰冷的几千元，转账到商家的账户，而你回家后打开衣柜，才发现原来自己过去这么多年前，其实从来不会买衣服。

这个生意为什么会爆火？

本质在于购物这件事，其实是一个需要专业技能的技术活。哪怕网上商品有千万种 SKU，哪怕算法推荐越来越精准，但找到适合自己的那一件的门槛，比大多数人的想象要高得多。

就像健身需要私教、学习需要老师，而购物需要「李佳琦」。

而当万物皆可 skill 的时代到来，AI 当然也能把「购物」这个专业技能封装，供所有「想买但说不清楚买什么」的消费者随时调用。

昨天淘宝与千问的打通，本质上就是完成了这件事。打通后，用户可以直接在千问 App 里逛淘宝、选商品、下单。

这是 AI 购物第一次完成闭环，这场迁徙背后的逻辑，远比换个地方下单要深刻的多。

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买对东西，为什么这么难？

对一个选择困难症来说，每次买东西，都是一场精神与钱包的双重折磨：

打开购物平台搜索「黑色连衣裙」，能跳出超过两万件商品；搜索「保湿面霜」，超过 200 个品牌至少 2000 个产品排队等待翻牌。

但万里挑一之后，为什么买到一个最合适的东西，依然很难？

原因很简单，当我们在购物的时候，我们只部分知道自己要什么，却不知道自己不知道什么，这几乎是人类购物史上永恒的困境。

对女生买衣服来说。绝大多数消费者并不具备专业的服装知识。不知道韩版和欧美版的版型差异意味着什么，不了解天丝和莫代尔的手感区别，不清楚自己到底是什么体型、适合什么剪裁。

而对男生来说，520 即将到来，想送一件让女朋友感动哭了的礼物，在电商平台直接搜索，得到的结果，大概是送命题。

这就是不知道自己不知道的典型场景。

类似的困境其实弥漫在消费世界的每一个角落：

书籍领域：想买本哲学入门，到底该选《苏菲的世界》还是《大问题》？电子产品：想买一台相机，面对「全画幅」「APS-C」「M43」各种规格，到底哪个适合自己？护肤品：同样是保湿，精华液、乳液、面霜到底该怎么搭配？

因此，过去消费者想要选到最合适自己的那一款，就得反复在线上挑选、退货、加购物车。

线下商业部分的解决了这一问题。我们不难发现那些活得最好的实体店，无一例外，全都活成了精品商品+专家级导购的样子，顶级美妆店配备经验丰富的彩妆师，帮用户选到最合适的美妆，风靡一时的色彩测试，本质上也是在帮助用户搞清楚我想要什么、适合什么。

那么问题来了，这对社恐，以及没空去实体店逛街的人来说，难度实在过于地狱；线下的导购也非全知全能，再专业的导购，也记不清品牌推出过的所有商品。

这也是为什么，我相信 AI 一定会成为全新的购物入口。

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实测千问购物：24 小时在线的专家导购

治好了我们全家的购物无能

之所以尝试在千问中买东西，是因为直到最近，我才意识到，购物是一件需要天赋的事情，而多数人（包括我）在这方面堪比绝望的文盲。

人类永远无法直视自己半年前的淘宝购物历史，就像 90 后永远不会当众朗读自己初中在 qq 空间写下的火星文。

我的朋友，曾在淘宝直播间冲动购物买过一罐来自大草原的空气；而我，也曾蹲在暗无天日的出租屋，一口气买下三盆太阳花后，疯狂搜索教程，太阳花没有太阳怎么开花？

所以，深度体验了千问的购物功能并把它推荐给身边所有人后，我最深的感受就是，这和把审美最好、懂我喜好、最懂性价比、脾气最好的购物小天才朋友 24 小时带在身边有什么区别？

还是以买一个黑色显瘦连衣裙为例。过去搜索完黑色显瘦连衣裙，网页会跳出上万个链接，每一个模特图都足够精美，但买回来到底适不适合我，全靠运气。

而在千问，AI 会这样工作：

首先，它会主动了解你的基本信息：你的体型是什么？（梨形、苹果型、H 型……）你的肤色如何？平时的穿着偏好？如果是梨形身材，上衣应该选择领口有设计感、下摆略微收紧的款式，来平衡视觉重心。如果是苹果型身材，应该选择 V 领或大圆领、腰部有适当余量的上衣，避免紧身款勒出腹部线条。如果是 H 型身材，可以尝试有收腰设计或腰带装饰的款式，制造曲线感。

最后，在综合我的历史购物偏好、浏览记录后，千问还会先通过几次问答彻底了解了我的审美以及个人特点后，才给出精准推荐，并且每款都附带为什么适合的详细解释。整个过程，就像在线下店遇到了一位既专业又有耐心的导购。

除了买衣服，买书籍这样的专业产品也是同理。前段时间我突然对荷马史诗很感兴趣，但这本书的阅读难度着实不低。诸多版本怎么选择，要读原版还是译本？朱生豪和杨宪益的译本有什么区别？入门读者选哪个版本更容易上手？想深入研究，哪个版本的注释更详尽？

这些信息在传统电商平台上碎片化地散落着，过去需要翻阅大量书评、对比不同版本、甚至多次踩坑才能拼凑出答案。

但在千问，它会告诉我：如果你英文水平较好，AI 推荐你尝试英文原版（推荐 Penguin Classics 或 Oxford World's Classics 版本）如果你英文阅读有挑战，初学者推荐杨宪益译本（语言流畅、结构清晰），进阶读者可以选朱生豪译本（文学性强、注释详尽）。

当然，周围一圈人中，用千问购物受益的，其实是老家被村口送鸡蛋神医忽悠，差点上头买了治高血压枕头的外公。

在千问中输入「买治高血压枕头」后，他得到的反馈是这样的：

是的，一个好的购物应用，不只会告诉用户你适合什么，还应该能提醒用户，什么是不合适的。千问不仅拒绝了老年人买治高血压的枕头的要求，还给出了科普：枕头不治高血压，但选择合适的枕头确实可以改善睡眠质量、间接有助于血压管理。

而且，千问中购物，除了能帮助我们选择商品，还能通过对话直接领券下单、匹配国补、推荐有运费险的商品；想知道物流进度，也能直接对话查询；AI 甚至还能基于历史订单给我们做复购推荐。

过去，查物流、领券这些看似简单的查询，对年轻人来说虽然繁琐，但尚在接受范围之内；但对很多不熟悉操作的老年人来说，这种极简化操作，几乎是打开了他们电商购物的大门。

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AI 为什么一定会成为新的购物入口

其实，把视野拉大到整个商业史，我们不难发现购物入口的变迁，一直都遵循着一条清晰的脉络：每一次技术革命，都在重新定义效率的含义。

最早，我们在集市、百货、超市购物，用双脚丈量商品。逛街是一种身体行为，你必须亲临现场，信息获取的效率，取决于你能走多远的路、逛多长的时间。而在这个过程中，怎么比价、怎么谈价，都需要耗费大量的时间与精力成本。

在此之后，搜索引擎入口出现，我们可以用手动搜索输入替代脚步丈量。信息获取的效率随之大幅提升，但前提是你知道买什么，搜索引擎只能处理明确需求，面对模糊需求，它束手无策。

针对这个困难，算法推荐随之登场，借助短视频电商、内容种草，我们看了一条短视频，下单了一件同款；读了一篇种草笔记，冲动购入了一件爆品。这是一种先有需求、再刺激需求的模式，本质上是把购物变成了一种娱乐体验。但商品到底买的对不对，适不适合，依然只是基于简单标签的匹配，无法解决根源问题。

对话式 AI 入口的出现，解决了以上的所有瑕疵。人类开始回归自然语言定义需求的模式：「我下周要参加一个正式商务晚宴，需要一套低调但有质感的穿搭，预算 2000 以内」这些包含了大量的隐性信息，搜索引擎、标签推荐根本无法处理的问题，通过 AI 可以理解、分析、转化，并给出精准推荐。

在这个过程中，我们收获的是线下式的专业服务、搜索引擎式的海量选择、推荐算法式匹配以及一站式服务。

而更长期来看，当越来越多人开始用 AI 购物，当数据积累越来越丰富，这个体验也会越来越好，而我们这代人，或许从现在起，又要学会一套新的购物方式了。

*头图来源：视觉中国

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