面對多樣優惠策略，AI Agent能緩解618的決策焦慮嗎？

【環球網科技報道 記者 李文瑤】深夜十一點半，小林癱在沙發上，手指在多個電商APP間瘋狂切換。手機屏幕上堆疊着“平台滿減”“跨店滿減”“會員專屬券”等標籤，他試圖找出購買一雙跑鞋的最優組合，在綜合考量不同平台的優惠政策和組合後，他最終選擇結算金額最低的平台進行了下單。

小林的體驗反映出當下消費者在大型促銷活動中，需要處理來自多平台、多路徑的海量優惠信息。

“今年618期間，各大電商平台加起來共有上百種優惠策略和組合。”值得買科技CTO王雲峯在接受記者採訪時透露，從傳統的滿減、立減，到特定場景的直播間專享券、互動玩法的獎勵，以及會員身份帶來的專屬權益，多樣化的促銷方式，讓部分消費者在追求最優購物方案時，需要投入更多的決策考量。

當搜索不再是起點

“我們觀察到用户在尋求消費建議時，表達方式正變得更加場景化”王雲峯在採訪中指出。這位畢業於清華大學計算機系，在互聯網及電商領域深耕多年，一直關注搜索的技術負責人見證着行業的演進：用户不再拆解關鍵詞去適配引擎，而是直接將自然語言拋給AI——“跑步新手選什麼鞋？”“5000元遊戲本推薦？”。

這種轉變源於消費決策邏輯的重構。據值得買統計，在涉及消費的提問中，60%與價格無關，反而是場景化需求佔據主導：“騎行愛好者如何升級裝備？”“三高人羣零食怎麼選？”等。傳統搜索基於關鍵詞匹配的核心機制，在理解和滿足用户深層意圖方面面臨新的挑戰。

而AI Agent正迅速填補這一空白。無論是獨立APP如“張大媽AI購物管家”，還是內嵌於手機助手、智能座艙的購物模塊，Agent通過理解語義、調用即時數據，直接輸出決策建議。當用户問“送程序員男友什麼禮物”，AI瞬間調取最新數碼趨勢、價格曲線、全網評測，生成一份帶購買鏈接的禮品方案——整個過程或許直接在10秒內完成。

數據基建：AI消費搜索的隱形戰場

然而AI消費搜索的落地遠非調用大模型這麼簡單。核心難點在於消費數據的特殊屬性：強即時性與高事實性要求。

“大模型有幻覺，但商品參數不能出錯；模型訓練有周期，但價格每分鐘都在波動。”王雲峯指出。例如當用户詢問“iPhone 15最新底價”，系統需要高效處理多層動態數據：

一是要即時比價：接入各大電商平台進行秒級價格對比；

二是要優惠計算：解析多樣的優惠規則疊加邏輯（如“88VIP+直播間券+淘金幣”能否同享），篩選最優方案；

三是過濾噪音：有效過濾推廣信息與非真實評價，定位真實用户反饋。

這解釋了為何頭部Agent能建立先發優勢壁壘。

以值得買的海納MCP Server為例，其背後是10億條商品鏈接、120億條消費內容構成的動態數據庫，每日新增數據高達1000萬至2000萬條。更關鍵的是多年積累的數據處理能力，王雲峯給記者舉例到，當其他平台搜索“手機”仍會混雜手機殼時，其系統能精準識別用户搜索意圖差異，有效保證推薦結果與用户需求的高度匹配。

新硬件：消費搜索的場景延伸

消費搜索的形態進化並未止步於手機屏幕。隨着硬件迭代，交互方式正迎來新一輪變革：在智能座艙領域，有廠商已考慮接入購物助手，滿足行車場景的即時需求。例如，用户開車時可直接通過語音進行消費下單。

在智能眼鏡領域，圖搜功能成為核心戰場。通過AI大模型賦能，用户可直接通過眼鏡視覺識別物體並獲取商品信息，例如：識別服飾風格並搜索同類型商品，實現“所見即所得”的體驗。

在“雲手機”領域，AI能夠解決長任務耗電問題。目前，商湯、智譜等企業正佈局雲端設備，讓Agent在後台完成比價、湊單等複雜操作，緩解終端設備的電量與性能的壓力。

在王雲峯看來，智能眼鏡被普遍視為下一代入口。“服裝搜索靠文字描述太蒼白，必須依靠視覺解析能力。”儘管當前消費級AR眼鏡設備價格仍在數千元區間，但隨着智能眼鏡在光學顯示、續航等方面取得的顯著突破，輕量化消費級產品臨近爆發點。

生態重構：誰能掌握AI時代的消費入口？

更深層的變革發生在商業生態層面。當Agent成為新流量入口，電商平台積極探索開放協作模式，頭部企業審慎評估API開放策略，在擁抱新增量與維持商業生態平衡間尋求最優解。

而MCP協議生態催生新分賬模式。王雲峯透露，目前值得買已明確將電商分傭返還給接入方，通過聯盟機制有效促進生態協同發展。

王雲峯指出，消費鏈路正在經歷結構性變化，“當用户通過智能眼鏡發出’找雙適合夜跑的跑鞋’的指令時，需求定義與交易執行正在形成新的分工，消費者關注的核心是需求精準滿足，而非具體的交易場域。”

這種變革的本質，是消費決策環節與交易執行環節的進化。AI Agent聚焦需求洞察與方案匹配，電商平台則持續深化其在供應鏈整合、支付體驗及售後保障等基礎服務能力的價值。就像搜索從門户時代的入口，演進為智能時代的基礎能力。

當有消費者對着滿屏優惠券薅禿頭髮時，另一羣人正對智能助手説：“找雙適合夜跑的緩震跑鞋，預算800以內”——後者或許才是消費搜索的新場景：AI將複雜的優惠規則轉化成一句自然語言指令，消費行業或被推動走向簡單的滿足需求”。