与京东联手，元宝也下场做电商了

作者｜周蓉

编辑｜沧浪客

腾讯与京东联手，“AI+电商”又多了一组CP。

近两年各大头部AI平台都在抢跑电商赛道。阿里通义千问深度绑定淘宝、字节豆包全面接入抖音电商，依靠自家电商交易数据、站内用户口碑，快速跑通了AI导购闭环。

而这次京东和腾讯元宝的联手，算是行业里的一次全新突破。京东AI智能体正式接入腾讯元宝微信小程序，跳出了“自家AI带自家货”的封闭模式。

一边是腾讯的外网对话流量，一边是京东成熟的商品供给、履约和售后体系，这种跨平台组合，也让AI电商的竞争逻辑改变了。

如今越来越多用户，不再局限于传统搜索、手动筛选商品。随口用自然语言说出购物需求，靠AI帮忙选品、比价、决策，正在成为一种全新的网购常态。

用元宝买东西，到底好不好用？

说到京东，用户对它的核心认知基本集中在3C数码领域，也是大家网购手机、电脑的首选平台。

因此本次测评，我们优先选择手机、笔记本这两类主流3C产品。

我们首先测试手机选购，输入真实用户常用的口语化需求：“给我推荐几个手机，适合准大学生用的，有打游戏，预算大约5000”。

元宝没有杂乱堆砌机型，而是按照“场景分类+单品详解+总结建议”的逻辑输出结果，一共推荐了4款机型，分成两大阵营。

第一类是全能体验机型，兼顾日常使用和重度游戏，包含vivo IQOO15、OPPO find x9s pro、小米17 pro三款机型；第二类是硬核电竞机型，主打极限游戏性能，仅推荐努比亚红魔10s pro一款专业电竞机型。

整体展示形式非常统一：文字解读+商品卡片。

每款手机都会配上清晰的定位标签，比如把OPPO find x9s pro定义为“极致均衡首选”，让用户一眼看懂机型优势。

同时逐一介绍核心配置、续航、影像表现和参考价格，把选购关键信息全部梳理清楚，省去用户自行查参数对比的麻烦。

文字内容下方搭配极简商品卡，只保留型号、售价、店铺三个核心信息，页面干净直观。

全部机型推荐完成后，系统还会输出一段选购总结，包含避雷提醒和选购建议，形成一套完整的选购参考。

在跳转逻辑上，元宝和阿里、字节的AI购物有明显区别。元宝在点击商品卡片后，不会直接跳转到单品详情页“强制种草”，而是打开微信京东小程序，自动填入对应商品名称，将同款商品置顶展示。

这种设计的好处很直观：把选择权还给用户。大家可以继续比价、筛选、对比同类产品，不会被AI的单一推荐绑定，自主选购空间更高。

但实测中我们也发现了明显问题：商品卡标价与京东小程序实际价格对不上。

本次测试的4款手机，仅有1款价格完全一致，其余三款卡片标价都高于真实售价，很容易误导用户的初步判断。

随后我们进行了笔记本电脑场景测试，输入需求：“推荐一下笔记本电脑，大学生用，文科，要轻薄本，预算约6000”。

元宝同样做了清晰分类，一共4款轻薄本。第一类是全年均衡机型，适配网课、办公、日常通勤，包括惠普星BOOK pro 14、华硕无畏pro 14；第二类是高性价比入门款，主打实用划算，包含惠普战66、小米redmi book pro 14。

展示逻辑和手机测评完全一致，分类介绍、参数拆解、价格标注、商品卡展示，最后附上选购避雷和决策建议，整体输出非常规整。

但电脑场景的实测漏洞，比手机更加突出。

首先，不遵守用户预算指令。我们明确限定6000元预算，结果推荐的4款机型里，有两款价格大幅超标，脱离用户需求。

其次，出现了三重价格错乱。以惠普战66为例，文案标注参考价5800元，商品卡标价9799元，点开链接后的实际售价又是6999元。三处价格完全不一样，参考价值基本归零。

让AI去推荐商品，依旧存在缺陷

为了验证问题是否普遍存在，我们跳出3C品类，继续测试运动鞋、化妆品等日常消费品，进一步摸清元宝AI购物的真实水平。

第一个问题，是推荐结果不稳定。

我们新开空白对话框，重复输入同款需求：“我想买一双200元以内性价比高的跑步鞋”。两次测试下来，推荐的分类和商品并不相同。

这也意味着，不同会话、不同时间提问，结果随机，没有统一标准。

同时我们实测发现元宝的带货触发规则，略显机械化。需求里带“推荐”二字时，系统才会大概率弹出京东商品卡、完整参数和价格。如果只是用日常口语说“我想”，系统只会给文字建议，不会挂商品。

比如“我想买一个300元预算的女生头戴式耳机”“我想给25岁女朋友选500元以内礼物”，需求明确、预算清晰，但全程只有文字解答，没有任何商品链接。

更关键的是，价格错乱是全品类通病。

鞋类、美妆、配饰、小家电，几乎所有品类都存在卡片价格和实际售价不符的问题，没有任何规律可循。

价格忽高忽低，且大部分情况是卡片标价虚高，用户每次都需要点进链接二次核验，彻底丢掉了AI导购“省时、高效”的核心优势。

综合多轮实测能看出，元宝AI购物的问题主要是：推荐结果不稳定、价格信息不准，这应该也是外网内容驱动型AI电商的原生短板。

AI流量风口，商家该如何介入？

结合本次元宝实测，以及此前对豆包、千问的横向测评，我们发现三个行业事实。

第一，AI电商已经不是未来，而是当下正在跑的成熟渠道。

不管是豆包还是千问，AI推荐池里的商家都非常丰富。不止大品牌在布局，大量中小商家也已经入驻占位，靠AI推荐拿到稳定曝光和订单，赛道已经全面商业化。

第二，AI推荐自带基础筛选门槛。

无论各家平台的筛选逻辑、话术风格有什么差异，AI对外推荐的商品，都经过了系统初筛，基本可以保证产品没有明显质量硬伤，给用户提供了基础消费保障。

第三，AI对话框存在明确投流逻辑，并非纯随机算法。

我们多次换对话框、重复测试发现，AI换品、推品的背后，是有流量分配机制的。商家的外网内容权重、商品数据、种草布局，都会影响AI是否推荐、优先推哪一款。

从行业趋势来看，AI购物短期内不会取代搜索、货架、直播间，但用户的消费入口，已经实实在在变了。

过去用户网购，是“想好买什么，再去搜”。现在是“不知道买什么，直接问AI”。

像“300元送女生礼物怎么选”“敏感肌防晒怎么买”“6000元轻薄本推荐”，这些模糊、原始、前置的消费需求，全部被AI承接。

AI抢占的，是用户下单前最重要的决策环节。

对商家来说，这意味着流量逻辑正在改变。想要抓住AI电商红利，核心要改三件事。

首先，把写给用户的情绪话术，改成AI能读懂的标准参数。

直播、短视频、详情页可以靠“高级、好用、性价比高”这类感性话术打动用户。但AI不看情绪，只识别参数、成分、售后、用户评价等量化信息。空泛的营销词会被AI直接过滤，参数详实、数据清晰的产品，才更容易进入推荐名单。

其次，放弃单一爆品思维，搭建分层商品池。

传统电商靠砸资源做一款爆品就能跑通转化。但AI是按场景、人群、预算分层推荐的。

入门款解决基础需求、中端款提升体验、高端款提供进阶价值，只要分层清晰、定位明确，每个价格段的产品都有曝光机会，不再是低价通吃。

最后，把传统种草升级为AI适配型外网内容布局。

以前种草是为了让用户看见你；现在种草是为了让AI读懂你、推荐你。商家需要在外网布局大量测评、科普、对比内容，讲清楚产品适配人群、优缺点、竞品差异和价格价值，让商品成为AI优先引用的优质内容。

整体来看，AI购物目前还不算成熟的全自动购物工具，最终下单仍需用户自主操作。但它已经无限贴近用户付费前的决策瞬间，拿捏了最核心的消费心智。

AI电商未必会颠覆现有行业格局，但AI辅助消费决策一定是未来的大势所趋。接下来的电商流量竞争，也许不再是谁更会营销，而是谁的产品更适配AI检索、更贴合AI推荐逻辑。