17年了，双11还性感吗？

这两年消费者对于双11的吐槽不少，商家更是焦虑不堪。算法推荐已经存在了十年以上，短视频和直播改写的游戏规则——兴趣电商、内容种草、即时满足，早就成为常态。更要命的是，随着渗透率天花板的到来，向这些场域要增量变得越来越难，很多行业再一次进入存量竞争。无论是双11还是整个电商，都在等待新力量的注入。

但今年双11，剧情反转了。

仿佛在不知不觉间，AI已经充分融入电商经营和消费者的购物体验。在淘宝，仅“生意参谋”这一个AI工具，双11期间使用商家数就达到500万，这些商家不是在测试，而是在真刀真枪地做生意。原创服饰暴涨50%，智能眼镜增长25倍，宠物行业信息流推荐成交额同比增长超40%——这些数字，不是促销带来的短期刺激，而是AI驱动的结构性增长。

当所有人都在讨论ChatGPT能写诗画画的时候，AI已经借着双11之机真正落地到商业场景：帮商家发现看不见的需求，帮消费者找到想不到的好物，让平台从"货架"进化成"智能体"。

很多人都还没意识到，当我们还在讨论AI的未来时，电商已经成为AI最大规模的商业应用场景。

双11，这个诞生于PC时代的商业IP，在移动时代催生了电商云、智能物流、直播电商等新技术的落地，如今在AI时代有了新的叙事——不再是流量的游戏，而是智能的竞争。

而当一个拥有10亿用户、20亿商品的超级平台全面AI化，当传统的"人找货"变成AI驱动的"货找人"，这绝不只是技术升级，而是商业范式的转换。

PART1 双11的三重进化：AI如何重塑商业生态

1.1 商家端：从"参与大促"到"AI经营"

今年双11最显著的变化，是AI从"锦上添花"的工具变成了"不可或缺"的经营伙伴。百万级商家参与，数亿次的AI日调用量——这不是试点，而是规模化的生产力革命。

既然是革命，那必然渗透进了生意的方方面面。

首先是数据分析，商家告别了在生意参谋里跳转十几个页面的日子。纳艾森家具旗舰店负责人彭怀安的体会最为直观：“原来每周一下午开会，要收集上周的数据，访客数、买家数、支付转化率、推广费、退款数据……光是收集就要几个小时。现在AI一键生成报告，几分钟搞定。”

营销投放实现了从经验主义到数据驱动的跃迁。AI不再只是帮你设置优惠券金额那么简单，而是直接生成动态人群包，精准识别“抗衰成分专家”“海藻精粹补水党”这样的细分人群，并一键对接阿里妈妈投放后台。

客服响应也达到了新的高度。AI不再是关键词触发式的生硬回复，而是开始“听懂”消费者了——哪些问题被反复询问，哪些需求还未被满足，这些洞察直接反哺到产品开发。天猫双11期间，AI客服累计服务接待3亿人次消费者，其中AI全自动承接1亿人次消费者，一半的售后问题都能自动化解决。这一系统帮商家的转化效率提升了30%。

不过，如果你以为AI只是用来省钱省人，那就太局限了。今年双11的变化是，AI开始直接创造增量价值。

1.2 平台端：从“流量分配”到“价值创造”

如果说商家端的变化是生产力革命，那么平台端的变化则是一场认知革命。

● 细分赛道的批量挖掘

今年阿里妈妈通过"品牌新力"这一AI能力，已经挖掘出将近25个细分赛道开放给品牌。这些赛道不是平台人为划定的类目，而是AI每天分析消费者真实搜索的词，与细分类目交叉匹配后，自动识别出的"消费者正在搜索、正在购买"的新兴市场。

当AI发现某个细分需求正在形成但供给不足时，平台会主动引导商家进入，让新品牌快速找到自己的生态位。这种“看见未来”的能力，让双11从存量竞争变成了增量创造。

● 跨类目竞争的新现象

AI正在打破传统的类目边界。当消费者搜索"儿童收纳"时，出现的不只是收纳箱，还有畜牧设备商家的"猪食槽"。这不是算法的bug，而是AI理解了商品的功能属性超越了类目属性。

图片来源：截取自淘宝搜索页面

这种重新定义带来了意想不到的竞争格局。家居商家突然发现，自己的竞争对手可能来自畜牧行业；美妆品牌发现，食品保健品正在抢夺自己的"抗衰"心智。AI让竞争从"是什么"进化到"能干什么"。

这种“发现看不见的需求”的能力，正是AI带给淘宝商家的最大价值，不是替代人工，而是增强洞察力。

1.3 消费端：从“买东西”到“被理解”

消费者端的变化可能是最深刻的，尽管很多人还没有意识到。

过去的购物路径是线性的：知道自己要什么→搜索→比价→购买。现在，AI正在重构这个链条。

当你说“我要去云南旅游”时，AI不是给你一堆旅游产品，而是基于目的地特征、季节、你的历史偏好，生成一份装备清单。防晒霜、轻便背包、高原反应药物……每一个推荐都有其合理性。这种“懂你”的能力，让购物从“主动寻找”变成了“贴心理解”。

根据淘宝天猫的数据，今年双11几个爆发性增长的品类都很有意思：

智能眼镜品类同比暴涨25倍。Rokid同比增长超7倍，雷鸟增长超80%[1]。这不是因为产品突然变好了，而是AI让消费者理解了“为什么需要智能眼镜”——实时翻译、骑行导航、提词器功能，每一个场景都被AI精准匹配给了目标用户。目前智能眼镜、智能机器人、AI电脑等跃居天猫3C数码行业趋势热门品类TOP3[1]。

4000多个家装品牌成交翻倍。当年轻人不再执着于全屋装修，而是追求小范围的个性化改造时，AI恰好在搜索与推荐环节捕捉到了这个趋势，并将其放大为品类机会。AI挖掘出的“局部焕新装修”需求，让中古风家具、智能沙发、手办展示柜等趋势新品类增长翻倍[2]。

AI收到的宠物消费咨询量甚至超过了母婴。数据显示，宠物行业由首页信息流推荐带来的成交额同比增长超40%[3]。18个宠物品牌开卖首小时成交破千万，587个品牌翻倍增长[4]。消费者更愿意向AI咨询宠物问题，从营养搭配到行为纠正，AI正在成为"云养宠"时代的首席顾问。

PART2 双11的新规则：品牌如何在AI时代被"选中"

2.1 从流量思维到场景思维

AI正在改写电商的竞争规则。传统的"流量为王"逻辑正在失效，新的游戏规则正在形成。

堆关键词、海量投放、天量投流打爆白牌，这些曾经屡试不爽的套路，在AI面前逐渐失温。原因很简单：AI的判断维度远超传统算法。

它不只看点击率、转化率这些表面数据，更看重用户的完整行为链条：浏览深度、停留时间、复购周期、评价质量……任何试图“欺骗”AI的行为，都会在多维度的交叉验证中露出马脚。

AI时代的核心竞争力是「场景占领」而非堆砌关键词，让AI理解你的使用场景比类目归属更重要。猪食槽能够进入儿童收纳的搜索结果，不是因为它改了类目或者堆了关键词，而是因为AI理解了它的使用场景。这种理解是基于用户的真实行为：购买、使用、分享、推荐。

复购率和真实评价成为AI判断品牌价值的核心指标。例如，奥康8年的店小蜜数据积累，数百万条真实对话，这些“软资产”在AI时代变成了真正的竞争壁垒。

2.2 不同规模商家的双11策略

更令人惊喜的是，AI没有消除差异，反而放大了不同规模商家的特征优势，让不同规模的商家都能用适合自己的策略实现增长。

● 头部品牌的"定制化"：

大品牌的优势在于数据积累和资源投入，它们与平台共建专属AI能力，将私域数据与平台能力结合，实现精准复购。

奥康是典型案例。8年店小蜜使用积累的数据，让他们的AI不只会回答问题，更能预测需求。当消费者询问"这双鞋适合跑步吗"时，AI会基于历史数据判断这可能是一个潜在的运动鞋需求，推荐更专业的运动系列。

淘宝「超级时装发布」创造了23个百万单品，像野兽小姐、CHICJOC这样的品牌在双11拿到好成绩，靠的不只是产品，更是AI增强的品牌叙事能力。它们让AI理解了品牌的设计理念、目标人群、穿着场景，从而在推荐时更精准地触达目标用户。

● 中小商家的"借力打法"：

中小商家的机会在于灵活和专注，不求大而全，但求快而准。

AI工具帮助大量中小商家快速发现细分机会，做家具生意的纳艾森发现“猪食槽”可以用来做儿童收纳，就是最好的证明。不需要庞大的市场调研团队，AI趋势报告就能帮助发现蓝海。

今年双11，淘宝原创服饰整体增长50%，背后是大量中小商家通过AI找到了自己的细分定位。它们可能做不了超级大牌，但在“大码女装”“国风少年”“极简通勤”这些细分赛道上，反而比大牌更懂用户。

● 新商家的"弯道超车"：

百万成交商家数翻番，说明新商家的机会窗口不仅没有关闭，反而因为AI而打开。

大量新商家实现快速成长，它们的共同特点是：不纠结于传统电商的那套打法，而是all in AI工具。

但这种低门槛是表象，真正的门槛在于：你能否真正理解AI的逻辑，能否提供真正有价值的产品和服务。AI降低了操作门槛，却提高了认知门槛。

总之，今年双11的爆款，都有着鲜明的“AI特征”：场景明确、需求真实、由内容驱动。

PART3 双11验证的商业未来

3.1 为什么说电商是AI最大的应用场景？

回到开头的那个很多人还没意识到的事实——电商是AI最大的应用场景，今年双11就实实在在地验证了其价值：数百万商家的真实使用 + 数亿次的日调用量 + 20亿商品的AI化改造 = 多个赛道/行业的显著增长。

如今，AI应用场景已经非常多了，然而，办公协作工具虽然用户多，但使用频次低，内容创作工具虽然很酷，但变现路径长，教育工具虽然有价值，但付费意愿低……

只有电商，每一次AI调用都直接对应商业价值。

商家用AI分析数据，是为了找到增长机会；用AI优化投放，是为了提高ROI；用AI生成商品图，是为了提升点击率……这些都能立刻转化为GMV和利润。

因为电商有着不可替代的特殊性：它是离交易最近的场景。用户在电商平台上的每一个行为，都指向一个目标——购买。

这意味着AI的每一次优化，都可能直接转化为商业结果。例如，搜索理解率提升→更多商品被找到→GMV增长；推荐CTR提升1→更多商品被点击→转化率提升；客服问题解决率提升至→用户体验更好→复购率提升。

再往大了看，整体上已经形成了一个正向循环：平台AI能力越强，商家经营效率越高；商家提供的商品和服务越好，用户体验越优；用户越活跃，平台获得的数据越丰富，AI能力进一步提升。

所以说，真正的壁垒不在技术本身，而在如何用技术服务用户。奥康的8年积累、纳艾森的敏捷响应、原创服饰的内容创新，都在告诉我们：AI是工具，但竞争力来自于你如何使用这个工具。

3.2 给品牌的行动建议

1. 理解AI的推荐逻辑，优化“场景表达”

不要再纠结于SEO，而要思考AEO(AI Engine Optimization)。比如，优化商品标题和详情页，从“它是什么”转向“它能干什么”；丰富商品属性标签，让AI更准确地理解你的商品；等等。让AI理解你的产品能解决什么问题，适合什么场景，而不只是属于什么类目。

2. 关注真实的用户反馈，不要只关注好评

停留时长、点击路径、加购行为、评价内容……真实的用户数据是AI判断的核心依据，比单纯的好评更有价值。品牌需要做的是，提供真正有价值的商品和服务，让用户自然产生正向反馈。

3. 双11不只是大促，更是测试新模式的最佳时机

品牌应该在双11期间大胆尝试AI工具看看哪些场景真正有效；关注数据变化，找到AI带来的增长点；总结经验教训，为日常经营积累方法论。今年你测试的是AI工具，明年可能就是AI战略。

结语

从“人+工具”到“人+AI伙伴”——这不是简单的工具升级，而是经营逻辑的根本转变。有商家表示“如今已经离不开AI了”，这种依赖不是因为懒惰，而是因为AI让他们看见了原本看不见的机会，做到了原本做不到的精细化运营。

双11一直是中国商业创新的试验场。从2009年的27个品牌试水，到如今数百万商家的AI协同，我们见证的不只是规模的增长，更是商业逻辑的进化。当年的双11验证了电商，如今的双11正在给AI带来一个深度嵌入商业场景的机会。

从第17个双11看，AI与电商的结合不是技术噱头，而是商业进化的必然。当最大的商业场景全面AI化，当最真实的需求被AI理解，当最复杂的决策由AI辅助，整个商业生态都将被重构。

电商是离交易最近的场景，离用户最近的触点，离商业最近的领域。当AI在这里生根发芽，开花结果，它影响的不只是一个行业，而是整个商业文明的走向。

而这个故事，才刚刚开始。