文章核心观点 - AI浪潮正推动电商流量入口从传统搜索转向对话式大模型应用，这正在重塑行业格局并催生新的商业模式[3][4][5] - 大模型通过成为用户的"采购代理"介入电商交易环节，可能形成新的"抽佣"商业模式[12][16][17] - 数据质量和大模型的技术成熟度是AI在电商领域大规模应用的关键挑战[19][20][22] 流量向AI迁徙 - OpenAI与Shopify合作推出代理式电商，用户可在ChatGPT对话框内直接完成购物，月活跃用户超过7亿[3][5] - 字节跳动豆包对话框排他性引入抖音商城购物链接，月活跃用户达1.6亿，与抖音形成电商闭环[3][7][8] - 抖音月活跃用户超10亿，其电商支付GMV在2025年已位列行业第三，威胁阿里巴巴、拼多多、京东的市场地位[8][9] - 阿里巴巴推出千问APP，公测第一周下载量突破1000万，计划接入地图、外卖等各类生活场景[9] 传统搜索引擎的应对 - 谷歌搜索使用量持续下降，传统搜索的列表式呈现方式面临对话式AI的冲击[5][6] - 百度通过文心助手和文心一言应对AI浪潮，文心助手对话轮次同比增长约5倍，订阅用户达1200万[15] - 百度在AI搜索中测试电商组件，双十一期间日交易额峰值接近600万元[16] - 百度启动数字人直播测试，认为AI转型是提升长期竞争力的必然选择[16] 大模型"抽佣"电商的商业模式 - 大模型可能成为消费者的采购代理，直接完成购买决策，与品牌AI销售代理进行交互[16] - 当各大模型接入电商系统并承担采购代理角色时，可能在中问抽佣、提供商业化入口[17] - AI参与的电商模式能提供更好用户体验，传统电商平台正在寻求转型或推出类似产品[14][16] 数据质量与技术挑战 - 消费者对大模型的信赖度有限，数字人与真人的感受差异导致部分企业应用保守[19] - 大模型可能呈现虚假信息，其"主动选择结果"的筛选模式比传统搜索影响更大[20] - AI分析结果可能出现偏差，如宠物猫粮案例中错误得出"增肥发腮"为最佳卖点[21] - 互联网公开数据存在偏颇，企业私有数据与行业专业数据的有效整合是关键[21][22]