本文来自微信公众号： 智讯智库 ，作者：杨发泽


  • AI正在参与消费者的购物决策。Attentive调查显示，88%的受访者用聊天助手完成过商品评估；在最终购买者中，10%在AI内完成购买。


  • 从选购到下单，授权意愿影响成交。消费者是否愿意让AI代为购买，与支付安全、错误代价和售后保障有关。


  • AI入口开始作为独立渠道收费。2026年8月起，部分通过豆包入口成交的抖音生活服务订单执行独立费率。


  • 到2030年，AI参与决策的速度或快于AI内成交。按本文基准情景测算，AI参与决策和AI入口内成交的零售额占比或分别达到28%和8%。


2026年双十一，AI进一步参与消费者的行为决策。“进入消费者的决策过程”逐渐成为平台AI竞争的关键。[1]


但“进入过程”与“完成交易”是两件事。AI参与决策渗透很快，AI参与成交依然存在众多卡点。


本文从人、货、场三个电商核心要素出发，梳理AI如何重构电商成交链路，并给出AI电商远期展望和核心判断：2030年AI参与的网上零售零售额占比或达到28%，在AI入口内达成成交的占比或达到8%。


人：消费者把哪些决定交给Agent


从“帮我想”到“替我买”


QuestMobile数据显示，2026年9月豆包AI原生App月活4.19亿，同比增长143.6%；千问1.58亿，DeepSeek 1.23亿。AI应用的广泛使用，为AI购物扩散提供了基础。[2][3]


但是，快速扩散并不意味着快速完成购买行为。数据显示，AI介入购买过程和购买行为之间存在明显断层。Attentive在2026年8月调查了3,054名美国成年人，88%用聊天助手完成过至少一项商品评估任务，58%用它寻找商品推荐，71%表示在至少一半的AI购物经历中AI明显影响了自己考虑或选择的商品；但是，最终购买者仅有10%在AI内完成购买。国内一项调查显示，受访者对AI整理信息、比价、计算优惠等功能的接受比例为65%—70%；到了直接给出购买建议或自动下单的环节，接受比例降至37%—48%，消费者的态度更为谨慎。[4]



Synchrony与牛津经济研究院2026年5月的调查，展示了美国消费者对不同购物任务的授权意愿：搜索与比较为88%，推荐为71%，准备为78%；涉及执行时，74%愿意审核后由AI执行，40%愿意让AI代付，69%愿意在设定严格边界的条件下授权自主执行。[5]



越往深处走，越与传统流量生意不同，更像是RaaS生意（Result as a Service）。L1—L2可以靠广告和佣金变现，L3可以靠工具订阅，L4—L5则必须承担错误、退款与合规责任。平台如果只想收“入口费”而不承担“受托责任”，授权就上不去；如果承担了责任，收费模式就必须从“按曝光”转向“按成交/按服务”。这直接导致了AI电商想要进入深处，需要对治理能力提出要求。


同时，不同的品类差异巨大。


哪些品类更容易被Agent接管


把购物任务按“标准化与可描述程度”和“错误损失与不可逆性”两个维度划分，可以得到四个区域：


  • 可托管区（高标准化、低损失）：参数清楚、频次高、可退换，适合“限额自主”。


  • 人工确认区（高标准化、高损失）：参数虽标准，但兼容性、售后、安装、价格波动使错误成本高，适合“AI筛选+人工确认”。


  • 辅助探索区（低标准化、低损失）：审美与体验难以完全描述，但退换成本相对低，适合“AI缩小范围+人试穿/试用”。


  • 人工主导区（低标准化、高损失）：审美、情感、空间适配、行程不确定性叠加，AI可以参与，但最终决定权应保留给人。



以3C数码和服饰为例：3C数码的参数最标准，但“买错”的损失、售后复杂度都高，消费者反而更愿意自己确认；服饰的参数不标准，但退换容易，消费者更愿意让AI先筛一轮。客单价并不决定授权深度，而在于“错误的代价能否被低成本修复”。不同的品类对应不同的消费者心智，托管策略也存在不同。


消费者净收益模型：


使用Agent的便利能否超过新增负担


消费者是否愿意把任务交给Agent，此处用一个简化的净收益框架来理解（仅用来辅助理解，非严格商业模型）：


Agent购物的净收益＝匹配收益＋搜索比较节省－偏好表达成本－核验与纠错成本－授权风险溢价


匹配收益，指找到更合需求的商品得到的好处。搜索比较节省，指不用自己搜信息、比商品和价格，省下的时间和精力。偏好表达成本，指向Agent交代预算、用途和偏好要花的功夫。核验与纠错成本，指检查推荐结果、发现并改正错误的代价。授权风险溢价，指消费者担心Agent买错、多付钱或泄露信息，因此多担的那份风险。


使用此框架对三类购物任务的成本结构进行分析，可以得到：



因此，商家和平台综合制定AI相关策略。不仅仅是降低“搜索时间”，而是同时降低偏好表达、核验与纠错成本。例如，AI试穿降低的是“想象与实物差距”，AI量尺降低的是“空间不适配”，而“一键退货/上门取件”降低的是“错误发生后的恢复成本”。


消费者的顾虑


Synchrony调查显示，使用过AI购物的人与未使用过的人，差异在“是否愿意交出支付信息”和“是否愿意让AI做决定”。[5]


60%的受访消费者表示，AI推荐劣质商品后会停用或暂停使用；如果AI买错，这一比例为74%。约四分之三会在出错后减少或停止在该品牌购物，44%会停止在该零售商购物。


隐私问题也是考量。消费者在调查中把数据安全（82%）、透明（77%）、控制权（76%）排在“节省时间”（58%）之前。对于商家和平台侧，想要进一步促成AI购物的实际支付，需要持续在授权、留痕、退换上投入。


货：商品如何进入候选范围


在货架电商里，商家的目标是“被搜索到、被点击、被加购”，互动对象是人；在Agent电商里，商家的第一个目标变成了“被调用”，互动对象成为了机器。


四道门槛：接入、理解、匹配、成交


例如，用户说“预算3000元以内、宽度不超过60厘米、可以送装的洗衣机”，Agent要完成这个任务，需要跨过四道门槛：接入，需要Agent找到商品；理解，需要Agent读懂商品；匹配，需要Agent识别意图并进行相关分析；最后一步，正确完成下单。



比起人类，AI更需要“可解析的字段”，从而使得商品进入候选范畴。四道门槛是递进关系：卡在任何一关，整个流程就无法实现闭环。


现状：较多商品并未进入AI覆盖范畴


Adobe在2026年3月基于美国零售网站页面分析发现，首页内容对LLM的可读比例为75%，类目页为74%，商品详情页只有66%。换句话说，约三分之一的商品详情页内容，AI读不懂。页面结构、图片化信息、非标准字段等会造成“商品不可见”。



而就中国的情况而言，2026年天猫双十一有超过100万个全球品牌、7200万款商品参与，规模创历史新高[6]；当商品规模达到千万级，靠人工维护每个SKU的字段、价格、库存、配送条件，成本极高；没有工具和服务商，长尾商家很难进入AI的候选范围。


为了进入AI视野：从SEO到GEO


货架电商的运营核心是SEO：选关键词、写标题、做销量、买广告，争取搜索结果页的排名。Agent电商的运营核心正在转向GEO（生成式引擎优化）或ACO（Agent Commerce Optimization）：让商品在AI的答案中出现，并且以“问题—属性—证据”的结构被引用。


GEO引入了信任问题：GEO的合理部分是“把商品信息说清楚”，让AI能够准确回答；它的灰色部分是“影响答案”：通过大量内容、虚假评价、结构化标记误导模型，让商品在不适合的场景中被推荐。上海消保委调查中超过38%的消费者反馈AI优先推送高价商品，说明“答案”已经具备商业价值，也具备被操纵的风险。[7]如何平衡GEO的商业化和消费者信任，是平台/商业侧需要思考的问题。例如：OpenAI明确规定广告不能影响ChatGPT回答，商业广告单独标注、展示。


场：Agent在哪些场景参与购物


AI购物不只发生在电商App里，它正在进入通用AI助手、内容社区、本地生活、旅行规划，甚至手机系统。场景决定了两件事：用户在哪个环节表达需求，以及哪一方有能力承接交易与履约。


Agent参与购物的场景


把公开案例按“需求发生的位置”分类，可以看到四种典型场景：


电商平台内：用户已经在淘宝/天猫/京东/抖音搜索商品，AI帮助比较、试穿、算优惠、选规格。代表是淘宝的“AI万能搜”“AI帮我挑”“拍立淘”、千问AI购物助手，京东的“东东”，抖音的豆包购物。


通用AI应用：用户不必先打开电商App，在豆包、千问、元宝等对话中形成购买需求。豆包在2026年上半年内测购物下单、上线“帮你选”，并与抖音电商打通；千问App在2026年1月上线AI购物等办事功能，5月与淘宝全面打通。


内容与社区：用户看到穿搭、测评、种草内容后，让AI结合尺码、材质、预算比较款式。抖音、小红书是主要场景，AI需要区分“视频同款”“替代款”“实际在售规格”。


生活任务：旅行准备、家庭补货、搬家、装修等任务产生购物需求。美团“小美”、京东“京犀”、千问“千问Go”都在把本地生活、旅行、购物串起来。


AI入口与电商成交的分离


在受访者描述的最近一次AI辅助购物经历中，最终购买者有10%在AI内完成购买；面向未来，60%的AI购物用户更愿意在商品销售网站或应用内下单（Attentive，2026）。用户愿意在AI里问、比、选，但到了付款，仍倾向于回到自己信任的商家页面。[4]


中美使用不同的方式解决问题：如何让“AI推荐”与“交易履约”无缝衔接。美国市场以开放协议为主：OpenAI的Agentic Commerce Protocol（ACP）与Instant Checkout、Google的Universal Commerce Protocol（UCP）、Microsoft的Copilot Checkout，都强调“商家保留Merchant of Record、订单与支付由商家现有系统处理”。中国市场以生态闭环为主：千问与淘宝打通，豆包与抖音电商/生活服务打通，用户可以在AI内完成下单支付。[8][9][10][11][12]



根据Adobe对美国零售网站访问数据的分析，AI来源流量的转化率在2026年7月比非AI高60%，单次访问收入高53%，跳出率低34%，停留时间长59%。AI带来的不是“泛流量”，而是“高意图流量”。不过愿意从AI跳转的人，本来就更接近购买；尽管如此，AI来源带来的转化依然可观。


费率：AI入口开始作为独立渠道收费


2026年8月起，通过豆包入口跳转抖音生活服务成交的订单执行独立费率：酒店软件服务费11.4%加0.6%支付手续费，合计约12%；孕产护理17.4%，教育培训13.4%，家居家装11.4%，休闲娱乐9.4%，运动健身8.4%。以酒店订单为例，豆包渠道综合费率约为12%，高于抖音主站同品类约8%的费率，相差约4个百分点。[13]



AI入口正试图在与交易端的博弈中夺回主导权：即便交易不在平台内完成，也要从中收取费用。AI电商正逐渐成为通用AI的收入来源之一。


商业机会：谁在什么位置收钱


AI购物不只发生在电商App里，它正在进入通用AI助手、内容社区、本地生活、旅行规划，甚至手机系统。场景决定了两件事：用户在哪个环节表达需求，以及哪一方有能力承接交易与履约。


AI购物最先带来的机会，是在消费者需求与商品成交之间，增加一批可以被单独提供的服务。谁拥有用户关系、谁维护商品信息、谁承接交易，决定了不同服务的客户与收入来源。入口层通过广告或渠道服务收费，数据层收“可读性”的钱，交易层收“成交与履约”的钱。


AI电商服务：从“导购”到“基础设施”


五类服务中，最容易被低估的是“商品数据与渠道接入”。它决定了商品能否进入候选集，能否让商品数据可被机器调用”，因此更适合按SKU、按渠道、按订阅收费，而不是按成交抽佣。


收费模式：从“卖流量”到“卖结果”


AI电商的收费模式，正在从“广告/坑位”转向“订阅/调用/成交/佣金/效果分账”：



可以找到一些AI电商领域的创业公司，其收费方式已经从订阅费延伸到成交佣金和效果分账。


订阅收费：Syte。Syte为零售商提供视觉搜图、商品推荐和个性化商品发现工具。其官网列出的基础方案从每月2,000美元起，商家主要为工具的使用权付费。


成交佣金：AgentCheckout。AgentCheckout帮助Shopify商家让AI Agent发现商品并完成购买。产品免费安装，当AI Agent完成购买时，按订单总额收取1%。


按服务结果收费：Sierra。Sierra是一家AI Agent创业公司，为企业提供客服等服务，也有零售品牌客户。其收费模式与Agent完成的业务结果挂钩。


价值池迁移：两端变厚，中间变薄


把AI电商的价值链画成一条“微笑曲线”，可以看到价值正在向两端集中：


左端是“意图与授权”（用户关系、偏好模型、入口），右端是“履约与售后”（物流、安装、退换、服务网络），中间是“上架—投流—转化”（商品listing、广告投放、页面优化）。


AI让左端更值钱，因为AI入口开始参与渠道分成：亚马逊的Alexa for Shopping（原Rufus）结合用户购物历史和偏好，提供商品比较、价格追踪、购物建议等服务；用户也可以设定目标价格，让它在满足条件时自动购买。


也让右端更值钱，因为错误必须被修复：沃尔玛将AI用于优化配送覆盖范围，并让客服助手处理订单查询和退货等事项。


中间则被压缩，因为AI可以自动完成比价、选品、素材生成，传统“投手”“运营”的部分工作被工具替代：Shopify的Sidekick可以根据商家指令生成商品描述和图片、编辑订单，并创建自动化工作流。


中间环节不会消失，商品数据、内容、投放仍然需要人来做，但它们的议价能力下降：平台工具可以替代一部分代运营，AI可以生成素材，比价可以自动化。中间环节的出路，是向两端延伸——要么掌握“商品数据+渠道接入”，要么掌握“履约+售后”，而不是只做“流量搬运”。


2030年远期展望


主流机构共识


现有共识主要围绕GMV、电商销售额、支付交易额等指标展开，且使用不同口径（全球、美国等）；但相对来说，AI在电商场景中逐步渗透已是基本共识，分歧的点主要在于方式、场景、速度以及深度。


本报告采用“渗透率×场景”的情景方法：先判断AI在哪些任务上能获得授权，再判断这些任务占网上零售的比重，最后给出三种情景及其假设。


AI购物不只发生在电商App里，它正在进入通用AI助手、内容社区、本地生活、旅行规划，甚至手机系统。场景决定了两件事：用户在哪个环节表达需求，以及哪一方有能力承接交易与履约。


我们的展望


我们认为，GMV、电商销售额、支付交易额等口径受宏观环境、电商行业景气度影响较大，本报告以中国实物商品网上零售市场为范围，根据AI参与决策占比、AI内成交占比进行分析，本报告设定三个情景：


审慎扩张：AI未能成为电商交易重点入口、支付信任改善缓慢等；（悲观）


分层渗透：AI在部分品类于本地生活率先闭环、在监管下稳定推进支付授权；（基准）


入口替代：AI成为电商主入口、平台失去部分市场。（乐观）



核心观点：


AI参与决策的渗透速度，会快于AI内成交的渗透速度。让AI“帮我想”只需要信息质量，让AI“替我买”需要信任、授权、支付、责任、售后一整条制度链。对平台而言，这意味着短期内“交易层”不会消失；对AI入口而言，“变现”不能只靠成交佣金，还要靠广告、订阅、服务费等。


AI内成交会沿错误代价小、修复成本低的商品向错误代价大、修复成本高的商品扩散。AI电商价值两端不断迭代、进化：左端随着模型能力、Agent设计（记忆、MCP等）的进步，可控捕获能力不断增强、错误率逐渐稳定下降；右端随着AI电商订单增多、异常处理案例池积累，规模效应不断显现，修复成本变低。


个性化任务仍需要人工判断，高标准化且低修复成本的任务进入到Agent渠道竞争。尽管个性化任务在决策端受到AI一定影响，但成交过程仍强依赖于个人偏好、责任承担；而高标准化且低修复成本的任务将逐渐减少进入人类参与的电商决策系统，而在Agent阶段就已经被读取、捕获。随着授权、支付和责任机制逐步完善，Agent也可能参与错误代价更高的任务。


参考资料：


[1]抖音电商.2026年双11首日数据[R/OL].2026-10.


[2]中国互联网络信息中心（CNNIC）.第57次中国互联网络发展状况统计报告[R].2026-02；生成式人工智能应用发展报告（2026）[R].2026-09.


[3]QuestMobile.2026年三季度AI应用市场发展报告[R].2026-10.


[4]Attentive.The 2026 State of AI in Retail[R].2026-08（调查3,054名美国成年人）；每日经济新闻.先涨后降、补贴变脸、预售背刺成“618”避坑TOP3，近7成消费者为避坑不参与预售[EB/OL].(2026-05-20)[2026-11-06].


[5]Synchrony,Oxford Economics.The Future of AI Shopping Depends on Trust[R].2026-05.（调查2,000名美国消费者）


[6]阿里巴巴集团.2026年天猫双11发布会资料[R/OL].2026-10-15.


[7]上海市消费者权益保护委员会.2026年618消费新趋势与消费体验报告[R].2026-06.（4,308份问卷）


[8]OpenAI.Buy it in ChatGPT:Instant Checkout and the Agentic Commerce Protocol[R/OL].2025-09-29.


[9]OpenAI.Agentic Checkout Spec；Get Started–Agentic Commerce[R/OL].2025–2026.


[10]Google.Universal Commerce Protocol(UCP)Guide[R/OL].2026-10.


[11]Shopify.Shopify Catalog and product discovery for agentic storefronts；Agentic plan[R/OL].2026.


[12]Visa.Intelligent Commerce/Trusted Agent Protocol；Mastercard.Agent Pay；Stripe.Machine Payments Protocol；Google.Agent Payments Protocol(AP2)[R/OL].2025–2026.


[13]抖音生活服务.2026年平台特定渠道软件服务费政策说明[R/OL].2026-07-27.


[14]Adobe Digital Insights.AI Traffic Trends Report（2026年3月、5月、8月）；Q1/Q2 2026 AI Traffic Report[R].2026.


[15]Morgan Stanley.Here Come the Shopping Bots[R/OL].2025-12-08.


[16]McKinsey&Company.The agentic commerce opportunity[R/OL].2026-01.


[17]JPMorgan Payments.2026 Payments Outlook[R/OL].2026-07.


[18]Edgar,Dunn&Co.Agentic commerce market projection[R].