A4:视点总第6328期 >2026-09-22编印

警惕从“帮选的工具”变成“赚佣金的渠道”
AI推荐购物靠谱吗?
刊发日期:2026-09-22 作者:  语音阅读:

  本报记者 于 芳 □ 梁 婷

  近日,浙江消费者魏女士向本报反映,她在选购电器类产品时,向某AI平台提问,一连输入几个品牌让其比较,结果AI平台翻来覆去只推荐其中某一个品牌,其他品牌几乎都“隐形”了。

  记者在某社交平台搜索发现,河南网民S女士也有相似的困惑。她让AI平台推荐“保健品品牌”,有意向购买的三个品牌,在AI推荐列表里分别排在第二、三、四位。排在第一的,是一个不知名的品牌产品。“以前纠结买哪个,现在还得纠结信不信AI平台推荐。”魏女士说。

  两位消费者的经历虽然只是个案,但都指向了一个共同的现象:当AI开始替人筛选商品,推荐结果依据什么、是否可信,正在成为消费者新的顾虑。

  国家发改委相关负责人在2026世界人工智能大会新闻发布会上表示,2025年AI手机、AI电脑等智能终端年出货量已超1亿台;2026年AI手机、AI电脑销量预计将超过非AI传统产品。AI工具正在成为大众生活的标配。

  当数以亿计的用户开始习惯向AI寻求购物建议,“AI入口”便不再只是概念,而是一个真实且庞大的流量场,自然也就成了商家必争之地。

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图为消费者正在选购智能产品。梁 婷 摄

  人们正在把选择权交给AI

  上海市消保委2026年6月发布的《2026年618网购体验消费者调查报告》显示,在4308份消费者问卷中,84.56%的消费者尝试过AI选购功能。网购正在从“人找货”转向“AI帮选”。

  但体验并不尽如人意。同一份报告指出,仅16.06%的消费者认为AI能精准匹配商品。不满主要集中在价格筛选上,38.79%的消费者反馈AI完全不贴合低价筛选需求,优先推送高价商品;29.71%反馈高低价混杂,手动筛选成本极高。

  主观体验不佳的背后,也反映出行业高速发展阶段尚存待完善之处。中消协2026年6月发布的“618”消费维权舆情分析报告显示,AI生成虚假测评、种草笔记造假等问题增多,AI生成商品展示图等新型误导问题增多。AI生成的“卖家秀”与“买家秀”差距进一步拉大。

  值得注意的是,不满并未浇灭尝试的热情。消保委报告显示,38.65%的消费者非常期待一键式智能体(Agent)购物,46.87%的消费者持关注态度、愿意在合适场景尝试。消费者愿意把标准化的筛选、比价交给AI,但对完全交由AI自主下单,仍保持谨慎。

  北京消费者李先生的做法有一定代表性。他向记者分享,用AI平台挑选手机时,他对结果并不完全信任,会在多个平台对比,多次换角度询问,再去搜真实用户体验,最后才会做购买决定。

  商家借GEO布局AI推荐位

  记者发现,一位GEO(生成式引擎优化,Generative Engine Optimization)从业者在社交媒体晒出签约案例,称已为某食品品牌完成某主流AI平台的GEO优化。记者按关键词实测搜索,该品牌确实出现在该AI平台回答的推荐首位。

  GEO是一个正在从业内走向公众的新兴概念。简单来说,GEO服务商做的是生产AI喜欢的内容,投放到AI抓取的平台,让品牌信息更容易在AI回答中自然露出。

  新开道GEO品牌创始人、中方智库研究院院长杨关道在接受本报记者采访时介绍,GEO在实践中已分化为两种路径:“白帽GEO”走的是“先打地基再盖楼”的路子,先立权威根源,再逐层延伸佐证,层层同源呼应,内容统一无冲突,AI优先采信,权重持久稳定;而“黑帽GEO”则是“先刷墙漆再说”,盲目海量铺社交内容,无权威根基支撑,内容杂乱、口径不一,AI溯源时找不到权威依据,容易被判定为营销推广,可信度薄弱,排名浮动,无法形成长效优化体系。“正因如此,我们新开道只做‘白帽 GEO’,而且把它定义成一套可验证的标准。”杨关道对记者说。

  全联并购公会信用管理委员会专家安光勇总结道,“白帽GEO”是靠真实、优质内容获得AI推荐;“黑帽GEO”的本质是人为制造大量虚假、重复或误导性内容,影响AI检索结果,让AI“看到”企业希望它看到的信息。

  记者尝试在社交平台搜索“GEO推荐”“AI回答推荐”,相关服务商比比皆是,可覆盖DeepSeek、豆包、元宝等多个平台。有商家明确宣称:“你的客户问AI,AI推荐的却是你的同行。”

  对于“黑帽GEO”现象,行业已有警惕。2026年初,国内首个《生成式引擎优化(GEO)行业自律公约》在北京签署,10多家企业共同划定红线,明确抵制“黑帽GEO”行为,提出建立负面清单及联合惩戒机制。

  AI平台主动“下场”抽佣

  比外部GEO优化更值得关注的是,AI平台自身也在布局AI推荐购物。

  2026年8月20日,依据抖音生活服务新规,豆包入口跳转抖音来客成交的本地生活订单正式执行独立渠道费率,酒店类目综合服务费约12%,健身、家装、教培等多个生活服务类目也区分品类设置差异化费率。

  此前8月10日相关规则就曾引发舆论热议,网传“豆包推荐酒店要收广告费”。豆包公关负责人刘星在社交媒体公开回应称,豆包推荐酒店不收取广告费,商家不能通过付费影响推荐或排序,仅在订单成交后支付渠道服务费。

  豆包并非孤例。2026年7月,腾讯元宝已与京东AI Agent完成小程序生态打通,用户在元宝对话界面中提出购物需求,即可直接跳转至京东下单,全程无需退出对话。2026年6月,京东AI Agent还接入了华为小艺、OPPO小布、荣耀YOYO等多家主流手机厂商智能体。用户在手机系统层面说出购物需求,即可完成从AI推荐到下单的闭环。

  杨关道认为,外界对平台“既当裁判又当运动员”的担忧客观存在,各平台的生态加权是真实且显著的事实。更深的隐忧在于,“推荐与交易分离”在现实中面临三重阻力:平台商业模型依赖生态交易佣金,完全分离意味着失去核心收入来源;用户跳转外部平台会显著降低转化率;在全行业做闭环的背景下,率先做“分离”的平台将处于竞争劣势。

  AI从“信息工具”向“交易渠道”的转变,正在成为行业风向。但平台既当裁判又当运动员的角色冲突,显然让AI推荐购物的生态透明度更为模糊。

  超六成用户对AI推荐“留一手”

  由环球旅讯研究院、中旅国际、数字100联合发布的《2026上半年中国AI旅游应用趋势洞察报告》显示,66.2%的用户在获得AI旅游工具推荐的信息后,还会回到传统APP二次核实;仅有15.2%的用户高度信任并直接购买。艾媒咨询2026年5月发布的《中国AI大模型市场发展状况及用户行为调查数据》显示,“智能推荐系统”的受关注度占比21.33%,位列第四;图像识别与处理、数据分析与预测、自然语言处理分别处于前三。反映出消费者对AI能力的期望更多集中在生产性与认知性任务上,个性化推荐在消费者价值感知中相对处于边缘化地位。

  一边是商家和平台争相布局AI推荐,一边是消费者对推荐结果保持警惕。上海财经大学数字经济研究院副院长、教授崔丽丽在接受本报记者采访时指出,当消费者意识到AI推荐可能被操纵、平台从中抽佣时,信任会经历认知失调、情感背叛、行为规避三阶段递进式瓦解:从最初的疑虑,到多次遭遇不合适推荐后的被背叛感,最终演变为主动绕开AI推荐、回归传统搜索与比价的条件反射式抵触。她认为,最致命的环节是消费者明确感知到“推荐和广告对等”的那一刻,信任的善意基础瞬间瓦解。当AI从“帮选的工具”变成“赚佣金的渠道”,消费者会感觉“我以为你在帮我,其实你在卖我”,抵触几乎是本能反应。

  崔丽丽认为,当AI推荐与交易闭环深度绑定后,这种“推荐”在法律和伦理层面已经更接近“广告”而非“推荐”,AI平台应当被要求履行广告标识义务,否则构成对消费者的知情权侵害。

  AI推荐透明化,把规则落在明处

  “不排斥AI帮助我购物,但我得知道我买到的到底是真正适合我的东西,还是广告推荐的。”陕西消费者瞿女士说道。

  瞿女士的困惑,正是消费者对AI推荐透明化的普遍诉求。

  杨关道提到,AI推荐的本质是“给用户的最佳答案”。对商家而言,与其琢磨怎么影响AI,不如先把自己做成那个“最佳答案”;对消费者而言,判断一个AI推荐可不可信,就看它能不能给出证据、指出权威来源。能溯源、能验证的推荐才值得信。这既是对“黑帽GEO”的釜底抽薪,也是这个行业走向透明的唯一正道。

  崔丽丽认为,AI推荐购物正处于关键十字路口,治理必须跑在危机前面。她建议,解决这个问题需要平台、监管、行业三方协同发力。平台层面应建立“推荐与交易分离”的隔离机制,强制披露利益关联,构建反操纵的内容审核体系;监管层面应将AI推荐纳入广告法规制范围,建立透明度要求;行业层面应推动第三方信任认证机制,鼓励“无佣金模式”竞争。她表示,AI推荐购物的终极竞争力不是算法,而是用户信不信任。