双11AI应用实战解析：工作效率提升与就业影响

随着大模型竞争步入第三年，作为消费符号的双11，几乎每年都成为大厂和创业公司展示AI电商实力的新舞台。

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对比“AI双11”这三年的发展历程，仿佛正见证一场大型的“新瓶装旧酒”现场：

越来越多的AI导购功能层出不穷，各种营销活动、客服助手以及自动化投放的产品纷纷亮相，甚至出现了号称能够替代真人主播的数字人，还有那些声称“一秒出图”的AIGC创意生成工具......

天然具备数据和场景需求的电商，无疑是AI最早落地的行业之一，也是距离商业化最近的场景之一。今年双11，电商巨头们不再围绕单一AI能力讲故事，而是展示了全面的AI版图。

天猫总裁家洛将今年定义为“AI全面落地的第一个双11”。除了面向C端的6款AI导购产品外，B端的AI工具也基本覆盖了电商人货场全链路，从经营分析、商品运营、人群运营、内容素材制作到投放策略优化，AI似乎都能帮助品牌在流量内卷的大促中找到新的增长点。

京东也表示，今年双11是京东AI、大模型、机器人等技术融合程度最深的一届，不仅在双11前发布了全新的电商AI架构“Oxygen”，还首次把大规模投入的“超脑+狼族”智能设备集群，搬到了双11的技术舞台上，展现其“具身智能”的野心。

C端精准的AI导购、B端的商家经营助手，似乎在今年双11成为了现实。有媒体形容：“今年双11，我的AI比我还要忙碌。”“AI拯救电商打工人”等话题引发热议，我们和身处这股浪潮里的消费者、打工人们聊了聊，发现AI确实已经深入到了他们的实际工作中，也确实解决了部分问题。

但一些摩擦和矛盾也开始显现：AI犯的错该如何解决？AI会不会取代我的岗位？当AI变得更懂我的需求，又会不会产生“过度理解”的新问题？

1、消费者：用AI“血拼”双11，但信任尚未完全“上车”

今年双11，用DeepSeek给自己做完购物攻略后，洋葱（化名）的购物体验确实变得更便捷了。她尝试过很多版提示词，比如将自己的预算和粗略的购物计划直接抛给DeepSeek，却发现AI最终给出的价格预测并不准确，且无法提供跨平台的详细价格对比。

训练AI好几天，于是洋葱索性将自己购物的最后一步交给AI：在支付前，让AI算出自己的双11购物折扣。

她先是把自己要买的商品让AI整理成表格，包括购物金、定金、尾款等，详细梳理自己的花费记录，随后又让AI帮忙算出商品的单价金额。“我更想让AI帮自己算清花了多少钱，只要最终单价是划算的，就说明没有亏”。

像洋葱这样用AI算清账的，只是“AI导购”的一类目标群体，他们带着明确的购物目标，也大致清楚各平台商品价格范围，使用AI只是想在一个既定选择范围里找到最具性价比的一个。

还有的消费者，对双11的购物攻略并没有详细的规划，他们更期待AI能尽力为自己包揽一切，贯穿产生购物需求、完成购买的整个过程。

双11恰逢手机厂商的“新机大战”，趁着享国补机会，想要给自己换一部新手机的迪迪（化名）就让Manus、ChatGPT Atlas等Agent来为自己制定详细的购物攻略。

迪迪想入手一部iPhone 17 Pro，但不知道怎么买更优惠。Manus不仅端出了详细的购物节点和优惠折扣，甚至还给出了替代方案，对比了三星Galaxy S25 Ultra、小米17 Pro Max等其他品牌的参数。使用ChatGPT Atlas的Agent模式，也就是OpenAI新浏览器，也能收获同等的效果。

使用AI来购物的人确实越来越多了。OpenAI此前的研究就发现，ChatGPT每天收到的250亿条提示中，约有2%涉及“判断物品、服务或人员的质量”。

Adobe公司今年九月的一项调查显示，逾三分之一消费者已在用AI工具进行产品研究、获取推荐和寻找优惠。

OpenAI在今年下半年已经开始加速自己的AI电商版图，一面是和Shopify、沃尔玛等合作，另一面上线即时结账功能，打通“购物-交易”的闭环。

国内本就拥有电商业务的大厂，也从未放弃对AI导购的试探，端出6款产品的淘天、接入抖音商城的豆包，都已开始让AI为电商引流。

尽管用户有需求、大厂都在加速押注，但这并不意味着“AI导购”就是富矿一片。

首先，用户体验端还存在诸多优化之处。

比如，迪迪就提到，Manus给自己提供的优惠折扣并不准确，“7699元就能买到iPhone 17 Pro的256GB版，这根本不可能”。她还提到，电商的折扣也随时都有变动，但AI攻略做不到实时动态调整。

还有用户则担心隐私问题。毕马威此前针对1500名美国消费者进行的调查就发现，43%的人对公司使用AI分析他们的个人数据以提供购物推荐的想法感到不舒服。

其次，技术迭代也需要时间。

“AI导购”依赖“人货”两端的技术进步，一方面，在“人”上，需要大量的用户行为数据积累，行业玩家需要在数据采集、数据合规、数据存储等多维度数据融合提升模型精度；在“货”上，则是通过AI迭代原有的搜推广基建，比如淘天就在2025年初对原有商品库进行了升级。

阿里巴巴中国电商事业群总裁凯夫也提到：“AI的本质是对人的洞察，从原来基于标签关键词的描述，转向更深度、更个性化的理解。”

换而言之，“AI导购”想要更懂人心，就必须要建立和消费者的“强信任”关系，但眼下信任还未真正实现“上车”。

2、电商打工人：AI比我忙了，但心也更累了

对不少电商打工人们来说，今年双11，AI终于比他们忙了。

谭思（化名）在一家五十人左右的在线教育企业，负责电商课程运营，每年双11都是一场压力测试，加班更是常态。今年双11，公司引入AI应用于私域群发，优化前端获客咨询后，大大减轻了她的压力。

“过去我们几十个运营助手要手动去私戳几十万用户，去私戳发送‘文案+课程链接+群链接’，现在AI介入后，只需2-3人负责群发设置，规划好时间就可以运行N个账号，结束时间就可以了”。

谭思还提到，过去人力私戳用户，如果速度过快或超过一定数量，账号会被封禁，但公司目前在测试咨询服务AI，模拟助手的回复去和用户交流，降低被封禁的风险。

不过，尽管AI减轻了她过去的重复劳动，但谭思的焦虑也并没有因此得到缓解。

一方面，公司裁撤了一部分的外包，甚至是运营人员，这让她感到自己随时都有可能被AI替代；另一方面，AI提效之后，双11的绩效考核压力反而更大了，运营工作被AI替代后，今年双11她的工作内容又多了其他平台的投放。

“身体的劳累减轻了，但心更累了”。谭思说道。

比谭思更早体会到这种焦虑的，还有电商的投手们。

今年30岁刚从一家电商代运营企业离职的李楠（化名）告诉我们，投手们可能是最早对AI电商有直接感触的一群人。

“你如果不拥抱AI，就会被AI淘汰”。李楠告诉我们，AI自动化投放解放方案已经遍地开花，从海外如谷歌的Performance Max、Meta的Advantage+、Tiktok的Smart+，国内如阿里妈妈的万相台AI无界、抖音的巨量引擎等。

过去投手们可能要手动去创建和设置人群包、商品出价等手动控制环节，现在AI介入后，投放变得智能化了：后台设置已经能够智能化测图文、批量生成素材、设置出价等基础性工作，投手只需要设置目标就行了” 。

但李楠也提到，智能化也有代价，比如“智能化带来了‘黑盒化’”。

“过去不少甲方就可以手动做投放，但现在更不懂智能化投放了”。当出现问题时，AI算法的“锅”，究竟是让AI来背，还是打工人来背？

这给打工人带来的困惑是，“以前投放靠经验，现在更依赖算法的判断”。

3、AI电商，道阻且长

尽管这是充满了“AI味儿”的一届双11，但距离AI电商的全面应用落地还有很长的时间。

一位淘天内部人士告诉我们：“包括AI万能搜索在内的C端导购产品目前还在逐步调优，重点放在打磨产品上，未来肯定会逐步商业化，但这需要等待它成熟。”

想要进一步优化用户体验，让搜索变得更精准，一方面需要用户高频地使用，这也是为什么今年双11大厂集体发力C端“AI导购”的原因所在；另一方面，平台需要围绕搜索框关键词和数据体系来构建整个电商生态，这也都需要一定的时间周期。

向内看，在搜推广告技术上，各家也都在大模型时代的推荐模型上进行探索，例如UCSD的SASRec、Meta的HSTU、谷歌的TIGER、快手的OneRec、美团的MTGR和UNM等，这些模型都在优化结构的同时也普遍面临着数据不稳定、推理延迟高、存储与计算成本较高等挑战。

社交平台Pinterest的首席执行官比尔·雷迪就曾表示，AI购物将是一场持久战。“这种由代理商帮你把所有东西都买下的想法，我认为要实现它，将会是一个非常非常漫长的周期。”

而AI电商在商业化上，拥有电商业务的大厂自然能率先搭建起“需求-推荐-交易”的闭环，但AI公司能够在多大程度上借助“电商变现”，还要打上重重的问号。

来自汉堡大学的研究者在最新的研究中发现，ChatGPT等新电商渠道的表现依旧优于传统渠道。

研究者找了973个电商的真实数据，检查了50000个ChatGPT推荐，对比了转化率、客单价等维度和用户活跃度、访问时长等维度，表现依旧优于ChatGPT。

这也进一步表明，AI电商的用户渗透和商业化依旧道阻且长，今年双11抢着带货的AI们，还需要解决更多电商场景的复杂挑战。