可以买贵的，但绝不能买贵了。

双十一的热闹，年年凑。到了付尾款的时候，又开始后悔冲动消费。

回看十多年前的双十一，是真要做攻略的。

优惠券、满减门槛、跨店凑单，拿张纸、开个计算器，把怎么买更合适算得明明白白。实在凑不够，还得拉上朋友拼单。

然后等到11月11日零点，准时下单，美美睡觉。

那时，买东西像做数学题，买到便宜货则像交出了一份满分答卷。

如今，数学题还在，题目却越来越长了，消费者好像也没那么狂热了。

预售、跨店满减、消费券、会员折扣……双十一早早就拉开了帷幕，等到真正的11月11日，促销已经持续了近一个月。更别说还有前面的618、后面的双十二、跨年夜等等，购物节多到让人逐渐失去了以往的节日感。

消费者也不再执着于某个特定时刻下单。反正活动常有，今天没买，过段时间还会再有。

更重要的是，过去需要花上几个小时，甚至几天才能搞定的比价、凑单和优惠计算，如今也有了新帮手：AI。

面对海量商品和复杂的优惠规则，可以让AI快速筛选商品、计算价格，找到更合适的购买方案。

根据Opinion Matters调查数据显示，38%的消费者曾借助AI做出购买决策，33%购买过AI推荐的产品。

从前是人追着优惠跑，现在轮到AI替人选品、算账。

听起来，双十一终于要从一场脑力劳动，变成一场轻松愉快的购物活动了。

但问题也随之出现：AI给出来的，真的是最佳方案吗？不同AI给出的答案，会不会不一样？

为此，我们将同一购物需求，分别放到淘宝平台内嵌的购物Agent、近期上线的京东AI购、可以一键链接抖音商城的豆包，以及什么值得买旗下的AI购物管家“张大妈”上，看看它们究竟能不能把选品、比价和优惠计算这几件事安排明白。

01

同一句话，AI的不同“脑回路”

同样是一句“给我一份双十一购物清单”，四个AI交出了四份不太一样的答卷。

看起来都是在帮忙挑东西，背后逻辑却有着很大区别。

· 淘宝：还没开口，就翻起了购物旧账

淘宝的AI助手直接嵌在平台里，打开就是一个对话框。除了AI省钱、订单服务、消息助手等功能，近期还专门上线了“双十一购物清单”模块，提供人气尖货、宝藏数码、衣橱焕新等不同主题的官方选购清单入口。

点击清单，推荐内容很快就出来了。比较有意思的是，这些商品并不是简单地把热门榜单搬过来，而是支持个性化推荐，有着个人此前浏览过的品牌痕迹。

淘宝AI助手中的双十一购物清单

即便不选择进入购物清单的入口，而是直接在对话框里输入“给我一份双十一购物清单”，结果也会向曾经看过的一些商品靠拢。

它很像是一个熟悉的导购，不必先把需求说清楚，AI也能根据已有信息给出一个相对靠谱的起点。

尤其是双十一这种容易逛着逛着就忘了本来要买什么的场景，个性化推荐确实能少走一些弯路。对于还没有明确目标、只是想看看有什么值得买的人来说，也更容易从熟悉的品类里找到购物灵感。

当然，记得搜索记录不等于真正理解需求。此前搜过某个品类，可能是准备下单，也可能只是随手看看。推荐能不能进一步区分“感兴趣”和“真想买”，还得看后续的商品匹配能力。

但至少在第一轮交互中，淘宝占据了一个天然优势：它不只知道聊什么，还能把对话和平台里的购物行为串起来。

· 京东AI购：账号信息同步，推荐依旧大众

京东AI购虽然是独立APP，但通过手机号登录后，收藏、购物车和浏览记录等京东APP中的原有信息都会自动同步进来。

这意味着，它并不是一个完全不了解用户的陌生工具。

不过，当同样一句“出一份双十一购物清单”发过去时，结果和淘宝有些不同。

它给出的是大众比较常见的购物清单，并没有明显沿着此前的搜索记录展开。换句话说，它虽然知道账号里有哪些信息，但并没有将其充分转化成推荐偏好。

京东AI购给出的双十一购物清单

能读取用户数据，和能用好用户数据，并不是一回事。

前者解决的是信息能不能拿到，后者才决定推荐是否足够贴合需求。对消费者来说，真正有价值的不是再看一遍人人都能看到的热门商品，而是从一堆商品里快速找到更适合自己的那几个。

如果只是想找一份常规购物清单，这种方式足够直接；但如果期待AI能结合过往行为，给出更有针对性的建议，目前这轮体验中，京东AI购还没有体现出明显优势。

· 豆包：先立规矩，再安排购物清单

爱凑热闹的豆包，也在近期上线了“双11问豆包”功能。

点进去就能先领取满减优惠券，绑定抖音账号后便能直接用来在抖音商城中购物。

其功能设计也比较细，既有按预算挑商品、双十一买什么，也有商品对比、成分参数分析和送礼攻略，覆盖了不同人群的购物需求。

不过，豆包真正有意思的地方，不是功能有多全，而是它给购物建议时，显得格外“有主见”。

当被要求推荐一份双十一购物清单时，它没有一上来就罗列各类热门商品，而是先立下几条消费原则：只囤半年内会消耗的日用品，只买秋冬刚需和数码耗材，不买闲置，也不为满减硬凑单。

并把清单分成了“必买”和“不买”两部分：纸巾、大桶矿泉水、保暖内衣、充电宝、数据线等被列入必买清单，网红摆件、多余衣服、大份零食和用不上的小家电则被劝退。

豆包给出的双十一购物清单

这股劲，倒是很符合豆包一贯鲜明、有个性的表达风格。

相比其他AI忙着推荐商品，它更像一个有自己消费主张的购物搭子：不光告诉消费者可以买什么，还要提醒哪些钱根本没必要花。

当然，这套清单仍然偏向通用建议，未必适合所有人的实际需求。

但在双十一这种容易被优惠牵着走的场景里，敢于明确说NO，也是一种差异化思路。

· 张大妈：先聊聊天，再来挑挑货

相比前面几个一上来就摆出对话框的选手，张大妈的开场更像一款轻量互动游戏。

一个小女孩会先询问你如何称呼，再接着了解性别、生日、爱好。每回答一个问题，她都会给出相应反馈。比如填写生日后，会回应：“我记住了，生日会为你准时送上祝福。”

这套设计比冷冰冰的对话框多了一点亲切感，也让信息收集不那么像填表。不过，可爱归可爱，真正决定购物体验的，还是这些信息能不能用到刀刃上。

输入同样的购物清单需求，张大妈会先追问想买哪一类商品，再根据选择继续推荐。

比如选择数码产品，它的推荐就会结合当前所用的手机品牌，提供同品牌的相关产品；选择日用品时，推荐则会参考前期填写的性别信息。

张大妈给出的双十一购物清单

在这轮体验里，它展现出了一定的需求追问和信息关联能力，但推荐依据较为局限。

此外，张大妈接入了京东、拼多多、天猫等多个电商平台，可以将不同平台的商品和价格放在一起比较，点击推荐商品后会跳转到对应平台。

这也让它的角色更接近购物决策助手，而不只是某一家电商的导购。

跨平台比价是优势，但选购链路也随之分散，后续下单、凑单仍需要消费者自己处理。

在第一轮的模糊需求提问下，四个AI产品的差异已经比较清楚：

淘宝胜在熟悉购物历史，推荐更容易贴近已有偏好；京东具备账号信息同步能力，但生成的清单仍偏向通用推荐；豆包不急着罗列商品，而是先给出消费原则，明确哪些值得买、哪些没必要买；张大妈则更愿意主动询问需求，也能跨平台比价，但信息收集的深度和后续购买的连贯性还有提升空间。

这背后其实是四种不同的购物逻辑：平台内嵌的AI可以借助既有消费数据缩短决策路径；独立AI购物工具需要把需求理解做得更细；通用型AI从消费建议切入，试图帮消费者减少不必要的支出；而跨平台购物助手的价值，则在于尽可能打破单一平台的信息边界。

02

AI能算出低价，却给不出“最优解”

双十一买东西，最怕的不是贵，而是花了大价钱，回头一看才发现隔壁还有更便宜的。

毕竟买得起是一种能力，买得划算才是技术活。

算盘打得响不如算法算得精。将需求进一步细化，看看AI能否给出让人满意的攻略。

购物需求：适合敏感肌的护肤品套装、

拍立得

、男女同款品牌卫衣，总预算不超过2500元，叠加跨店满减、国补、双十一优惠等活动，给出最优购物方案。

· 淘宝：不怕反复改，就怕没得挑

淘宝第一次给出的攻略中，给出的是三个品牌不同档次产品的商品组合，总价分别为1150、1250和1900元。

还列出了优惠叠加方案，包括适合的下单时段、跨店满减、店铺券、88VIP等折扣，同时给出了省钱建议，比如可以把省下来的预算用来多买几包相纸。

这个思路倒是很符合双十一的消费心理：既然拍立得买回去总要拍照，与其把预算全部花在相机上，不如顺手把后续消耗品也安排上。

考虑到预算上限是2500元，这份方案显得比较克制。而且它每个品类都只推荐了一个品牌，选择空间也较为有限。

当进一步提出可以把预算提高到2000-2500元时，它随即调整了商品搭配，把卫衣换成价格更高的品牌，并给出相应理由。

淘宝AI助手给出的商品组合攻略

后续继续追问优惠、商品细节，甚至要求更换商品，也基本能够接住，前后没有明显脱节。

可以说，它真正加分的地方不是第一次就给出完美答案，而是能在预算和需求变化后，把整套方案继续往下做。

· 京东AI购：优惠、历史价，一份攻略全安排

同样的购物需求交给京东AI购，收到的回答明显更有“作战计划”的架势。

从优惠规则、红包叠加顺序，到商品推荐、最优方案和下单节奏建议，基本都安排上了。第一次给出的购物组合约1800元，也会提示在平台内什么时间节点下单更划算。

在商品选择上，京东给护肤品和拍立得推荐的品牌、商品与淘宝存在重合，不同的是卫衣的选择，且每类商品则提供了两个品牌选项。

这种安排有个好处：不是把三个品类各塞进一件商品就算完成任务，而是给出一定的替换空间。预算有限时，可以在不同品类之间调整，把钱花在更在意的商品上。

后续交互也比较顺畅，更换商品、继续追问，基本都能围绕原来的需求展开。

此外，京东能够提供商品历史价格走势，例如近一个月的低价情况，以及近期价格的对比。淘宝对此则表示“无法读取历史数据”。

京东AI购给出的商品组合攻略，并能对比历史价格

这对双十一期间的消费者尤为重要。毕竟，优惠力度大不大，不能只看商品页面上划掉的原价，也得看看它此前到底卖多少钱。

优惠计算解决的是“现在怎么买便宜”，历史价格则帮助判断“现在买是不是真便宜”。

两者结合，才更接近一份能辅助决策的购物攻略。

· 豆包：会拆单“薅羊毛”，也会间接性失忆

豆包第一次给出的商品组合总价要更低一些，900元左右。预算控制的相当谨慎，看得出来，它是真的极力想要让用户少花点钱。

有意思的是，除了为三个品类分别推荐商品，它也给出了一份特别的下单方案。

豆包没有因为绑定了抖音账号，就只推荐抖音商城的商品，而是会根据补贴力度和优惠规则，把其它等平台也纳入考虑，甚至会说“去京东下单更优惠”这样的大实话。

相比直接依托单一电商平台的AI购物助手，这种跨平台思路给用户多了一些选择空间。

它甚至还主动给出“薅羊毛”攻略，建议把三个品类拆成两单购买，以争取更优惠的价格。

豆包给出的商品组合攻略，并提供拆单付款方案

考虑商品组合与下单方式之间的关系这一点，是其它AI给出的攻略中没有主动出现的，却是消费者十分在意的一点。

毕竟多拆一单，很可能就能多用一次满减，多省几十块钱。

当接着提出提高预算、更换品牌等要求时，豆包也能持续调整方案。还会给出抖音平台上的相关视频攻略，为理解优惠规则提供额外参考。

不过，在多轮对话中也逐渐暴露出一个问题：需求需要交代得足够具体。

比如，只提出更换品牌、没有再次说明预算区间时，豆包可能会回到最初的低预算，重新生成一份攻略。

它能提供拆单思路，也能跨平台找优惠，但还没有始终稳稳地抓住整场购物任务的上下文。

优惠算得再细，如果细节需求在对话中途“丢了”，最终方案仍可能偏离目标。

· 张大妈：预算调整后，攻略“跑偏了”

轮到张大妈，画风突然变得“朴素”起来。

第一次生成的购物方案，总价只有800多元，推荐的也都是较为平价的品牌。

省钱是省钱了，但问题在于，预算上限2500元并不意味着必须把钱花完，也不意味着越便宜越好。商品是否符合需求、品牌是否合适，同样重要。

于是，进一步提出把预算提高到2000-2500元。

没想到的是，张大妈没有直接升级商品组合，而是开始追问购买对象、购物契机等问题，比如是买给自己、家人还是朋友，是为了生日、升职，还是想治愈一下心情。

本以为这些问题会帮助推荐更精准，没想到它接下来却又被问了一遍预算，随后收到的仍是单个商品推荐。

前面已经交代过的预算和购物需求，没有被稳定地保留下来。几轮对话之后，原本应该逐渐完善的购物方案，反而像是重新开了一局。

最终，这份攻略既没有完整回答三类商品如何组合，也没能给出具体的优惠叠加方案。至于双十一怎么买，更是没有形成清晰的购物路径。

唯一有价值的，可能就是...情绪价值？

页面里倒是一直有一个可爱的小女孩，时不时送上一句“取悦自己最重要”。

张大妈给出的商品组合攻略，连续对话能力较弱

由此可见，当需求细化后，不同AI之间的能力差距也变得更加明显：

淘宝的多轮对话较为连贯，但AI推荐的商品选项较少；京东攻略更完整、价格信息更充分，却略显冗长，理解门槛被抬高；豆包展现出了跨平台算优惠，和独特的拆单省钱思路，但对上下文的持续把握仍有进步空间；张大妈虽会主动追问、细化需求，但面对多品类组合和预算调整等复杂任务，多轮对话的衔接仍显不足。

这也说明，购物AI的较量，已经不只是“能不能找到低价商品”。

真正的难点，是能否把选品、预算分配、优惠计算、历史价格和下单路径串成一套完整方案。单件商品便宜，不代表整套组合最划算；优惠规则列得多，也不代表最终真的省了钱。

AI可以给出一个看起来很漂亮的答案，但离真正的“最优解”，总是还差一步。

03

AI开始“带货”，GEO要上桌了

购物攻略做得再漂亮，如果用起来费劲，也很难让人一直用下去。

毕竟，消费者是来买东西的，不是来研究怎么使用AI的。

豆包凭借较高的大众认知度和较低的使用门槛，更容易让消费者上手。

相比之下，其他三款产品在交互设计上各有取舍：淘宝方便直接，但只有一个聊天窗口，不支持新建对话框，聊久了容易找不到重点；京东AI购虽能建立新对话，把不同购物任务分开管理，但跳转链路稍显繁琐；张大妈更有“活人感”，只是聊得越深入，越考验它的记忆力。

说到底，购物AI不只要会推荐、会算账，还得把事办明白。

整体体验下来，对用户来说，AI确实能省去不少翻商品、比价格、算优惠的工夫，但它给出的攻略并不等于标准答案。

预算有没有用足、推荐的商品是否合适、所谓的优惠是不是真划算，仍然需要自己把关。

而另一边，商家也开始面临新的问题。

过去，商家琢磨的是怎么让商品出现在搜索结果前面；而如今，当消费者开始直接问AI“哪款更适合我”，争夺的就不只是搜索排名，还有进入AI推荐清单的机会。

GEO也因此从内容营销走向电商。

不过，如果商家都开始研究怎么让AI推荐自己，AI给出的答案还能有多客观？这恐怕是接下来绕不开的一大问题。

对电商平台来说，AI也不只是多了一个聊天入口。谁能把选品、比价、优惠计算和下单真正串联起来，谁就更有机会留住消费者。

否则，前面攻略做得再详细，最后还得自己翻页面、找优惠，省下的时间又被花了回去。

消费者让AI帮忙省钱，商家想办法让AI看见自己，平台则希望AI把购物需求留在自家。双十一还是那个双十一，只不过这一次，争的不再只是价格和折扣，还有谁更能掌握AI时代的购物入口。

今年双十一，AI已经成为了“新战场”。

本文来自微信公众号“霞光AI实验室”，作者：子墨，编辑：李小天，36氪经授权发布。