DeepSeek+ 电商，省去主播中间商

"DeepSeek 推荐 " 正在成为年轻人新的消费决策仪式。

打开购物 APP 之前，在北京工作的白领刘雪先去寻求 DeepSeek 的帮助：" 我 27 岁，敏感肌，请你帮我推荐几款适合我的防晒霜 "。

几秒钟后，DeepSeek 列出了一份详细报告，并结合皮肤状况、成分、匹配度等多个纬度分析，推荐了多个品牌的防晒霜。最终，刘雪根据她的情况，购入了其中一款防晒霜。

从事产品运营工作的陈鹏，今年 26 岁，他想要通过阅读提高自己的眼界，便向 DeepSeek 提问 " 最应该读的十本书是什么？"DeepSeek 同样给他列出了书单，并且分类附上了理由。陈鹏选择了购入其中几本书。

这曾是李佳琦和董宇辉们在直播间的工作：导购。

过去几年，头部主播们通过建立和用户之间的信任，构建了以主播为核心的商品分发机制，将他们认为最好的、最适合的东西推荐给粉丝朋友们。

但现在这套推荐体系，正在被 DeepSeek 解构。DeepSeek 深度思考模式的长思维链优势，能为用户提供更全面、精准的优质解答，进而形成一对一的个性化推荐，应用到购物领域，俨然已经成为 D 选—— DeepSeek 优选。

"D 选 " 的本质是 "AI 导购 "，辅助用户高效进行消费决策，"AI 导购 " 这个场景并不陌生。

早在多年前，一些电商平台就试图借助大模型实现 " 种草 + 购物 " 的交易闭环。

譬如淘宝的 AI 助手 " 淘宝问问 " 早已接入通义千问，功能包含个性化推荐，并生成选购建议。京东的言犀大模型，也接入消费导购场景，" 京东京言 " 也被明确定位于 " 专属 AI 购物助手 "。抖音 APP 的 AI 搜索服务也接入了豆包大模型。

电商平台都想做 "AI+ 电商 " 这门生意。但电商平台并未给予这一功能显眼的流量位，AI 搜索并未出现在主流电商平台 APP 的一级入口。比如淘宝的 " 淘宝问问 " 和京东的 " 京东京言 "，均需要在 APP 搜索框主动输入淘宝问问或京东京言，才能进入相应页面。

另一方面，受限于技术、用户习惯等种种原因。这一功能也并未成为消费者购物方式的主流选择。

技术实力更强、大众讨论度更高的 DeepSeek 的出现，正改变这种情况。

《每日经济新闻》援引数据分析平台 QuestMobile 报道，截至 2 月 9 日，DeepSeek 的 App 累计下载量已超 1.1 亿次，周活跃用户规模最高近 9700 万。庞大的用户中，一部分人已经将 DeepSeek 当作自己的购物助手。"D 选 " 正在成为年轻人新的消费仪式，进入到网购流程中。

一些品牌如安慕希、安克，也主动将 "DeepSeek 推荐 " 贴在主图上，将其当作营销点。

不过面对 DeepSeek 浪潮，电商平台却并不积极。截至目前，除了阿里旗下的 1688 商家版接入 DeepSeek，淘宝、京东、拼多多、抖音等各大电商平台，尚未宣布接入 DeepSeek。

因可以直接在推荐参考后附购物链接形成交易闭环，电商平台在 AI 推荐方面更具优势。用户向接入电商平台的 AI 提问，AI 给出建议并附价格较为优惠的链接，就能省去主播这个中间环节。从搜索推荐、个性化推荐、内容推荐、主播推荐到眼下的 AI 推荐，电商平台的推荐方式正经历一场新的迁移。

A

"D 选 " 正成为年轻人购物前的优先选择，刘雪不止一次在 DeepSeek 上搜索适合自己肤质的化妆品。

" 你好，我 27 岁，请帮我推荐一款护肤品，功效包含混油肤质、面颊泛红、T 区泛黄、改善肤色不均匀，单价在 200-400 元以内的产品。"

不到一分钟，DeepSeek 输出了一份详细的报告，从洁面、精华水，到精华、乳液，DeepSeek 给每样产品分别推荐了一个品牌，并且将价格、核心功效、适配需求等特点都一一列举出来。

更关键的是，DeepSeek 还将如何分区护理等使用建议也梳理出来。看过详细的报告后，刘雪决定购入 DeepSeek 推荐的某个品牌的乳液。

刘雪曾在某主播的直播间，购买过用于敏感肌的乳液，但是使用后，发现这款产品让她脸颊刺痛。在刘雪看来，" 敏感 " 只是她肤质问题之一，" 主播在推荐的时候没办法考虑到我全部的肤质情况，但是 DeepSeek 却可以做到一对一，根据我特殊的肤质推荐产品，比主播讲解的还要清楚。"

DeepSeek 在化妆品垂直领域的解析能力，得到了专业人士的认可。在某化妆品公司从事产品开发的陈火表示，DeepSeek 能够帮助他们分析成分，用于护肤品新品开发。

在小红书等社交平台上，不少网友分享了自己使用 "DeepSeek 推荐化妆品 " 的经历，这些案例均显示 DeepSeek 可以根据用户需求做到精准化推荐。比如有网友说出自己的使用场景和肤质，请 DeepSeek 推荐口红；还有人结合自身收入和肤质情况要求 DeepSeek 推荐彩妆品牌。

DeepSeek 的个性化推荐不止被用户用在化妆品方面，零食、服饰、3c 数码、生活用品等领域的推荐，都可以寻求 DeepSeek 帮助。

对于他们来说，DeepSeek 推荐的优势之一是，一对一的精准推荐；其二就是客观真实。

一位用 DeepSeek 挑选冰箱的小红书网友分享说，" 用 DeepSeek 配合购物，简直绝了，不怕得罪厂商，低成本的隐患说的一清二楚，还有如何鉴别冰箱，再也不怕被各种软广坑了。"

DeepSeek 正在对以种草和推荐为主的李佳琦、董宇辉们形成挑战。当 DeepSeek 开始解构李佳琦们的 " 推荐逻辑 "，从 KOL 主导到 AI 赋能的导购权转移或许将改变电商生态。

不过，目前来看 "D 选 " 尚还不能替代主播导购。

最主要的问题是 "AI 幻觉 "。这和大模型的训练数据有关，训练生成式 AI 的大量互联网数据是准确性和偏见的混合体，模型可能会无意中吸收和复制这些数据。

DeepSeek 也避免不了 AI 幻觉的问题，这也导致 D 选并不能起到最重要的筛选作用，需要人为因素对 AI 输出内容进行筛查。

这也是主播推荐的优势之一，虽然主播无法做到一对一的精准推荐，但是主播的背后有专业机构做选品。"D 选 " 并不能完全取代主播。

比如 DeepSeek 推荐给刘雪的防晒霜中，排名第一的是一款白牌商品，从起推理过程可看，DeepSeek 推荐这款白牌商品的原因是，抓取了多篇营销广告。用户不希望自己被软广干扰，但是 DeepSeek 却会把营销号的文章当参考源。

不过见过许多软广的刘雪她有自己的判断能力，最终她基于自己的认知做出了购买决策。这并不影响 DeepSeek 推荐成为时代大趋势，逐步进入到年轻人消费决策的流程中。

另外，与直播间一站式购物下单不同，刘雪寻求 DeepSeek 帮助后，依旧要跳转到电商平台比价、交易，而低价恰是李佳琦们的核心优势。

从这个角度看，因可以直接在推荐参考后附购物链接形成交易闭环，电商平台在 AI 推荐方面更具优势。

B

过去几年，电商行业经历了一轮推荐方式的流量迁移。

" 今年双 11，个性化推荐带来的流量，已经超过了搜索带来的流量。" 时任淘宝总裁的蒋凡在 2018 年表示。当时正在崛起的拼多多正是以算法推荐见长，与此同时，行业内也衍生出主播推荐、内容推荐等形式。

现在，电商平台们就试图抓住 AI 推荐这种新的推荐形式。实际上，电商平台早已进入 AI 大模型时代，AI+ 电商形成的导购场景并不陌生。不过，电商平台并未给予 AI 产品一级流量位。

早在 2023 年 4 月，前阿里 CEO 张勇就曾表示阿里所有产品将接入 " 通义千问 " 大模型，接入的产品自然包括淘宝。

不过，通义千问并未直接出现在淘宝 APP 的搜索入口，而是通过淘宝问问接入通义千问来实现 AI 服务。用户需要在淘宝搜索框搜索 " 淘宝问问 "，方可进入 AI 助手页面输入问题，包括商品挑选攻略等 "。

2023 年，京东也在消费导购、商家经营等多个供应链场景中尝试接入京东的言犀大模型。同样，" 言犀大模型 " 也并未出现在 APP 一级入口，而是需要在京东 APP 的搜索框搜索 " 京东京言 "。

图源：京东

2024 年底，抖音商城 APP 上线 AI 导购服务 " 智能购物 "，由豆包大模型提供算法，其入口位于抖音商城 APP 的个人中心内。这是一款 AI 导购型产品，用户可以向 AI 询问商品的咨询和对比服务。从服务体验上看，其与淘宝问问、京东京言类似。

最新消息是，抖音 App 正在内测为豆包开放两个超级入口，入口位于抖音短视频界面和消息列表内。当然从入口位置看，接入豆包主要是为抖音内容场服务。2023 年底，抖音还曾上线 "AI 搜索 " 服务，由豆包大模型支持。

图源：抖音内嵌 AI 搜索

另外，快手和拼多多，尚未直接在 APP 内接入大模型。

尽管上述电商平台早已布局 AI 电商，但是仅就 AI 导购能力来看，他们的导购能力较 DeepSeek 稍逊一筹。

淘宝问问的产品经理伽楠曾透露，他们对淘宝问问的最初设想是用户购物不需要去百度、小红书、知乎搜索，直接在淘宝完成体验。

但就实际体验来看，淘宝问问有问题字数限制，问题仅支持 500 字以内的文字；其次，淘宝问问的内容来源不如 DeepSeek 多，比如，同一个问题 " 我 27 岁，敏感肌，请帮我推荐一款防晒霜，价格在 100～200 元之间。" 淘宝问问的搜索结果显示，它参考 6 篇文章；DeepSeek 的搜索结果则显示，它参考 49 个网页。

淘宝问问不支持深度推理和深度思考。比如上述问题，淘宝问问只是简单给出品牌以及简单的成分解释；而 DeepSeek 却将成分特点、适用场景、注意事项以及选购建议等都列了出来。

图源：淘宝问问

京东言犀的功能也类似。尽管今年 2 月，京东言犀全系产品接入 DeepSeek。不过，不过京东京言并未展现出 DeepSeek 的深度思考能力。在京东京言询问上述问题，得到的结果就更为简单，京东京言会直接附上几个产品链接，以及一段总结性话语。

基于豆包大模型的抖音 AI 搜索，同一个问题也并未像 DeepSeek 那般给出全面、深度的分析。

也有电商平台宣布接入 DeepSeek，不过功能并非面向消费者，而是面向商家。今年 1 月，阿里旗下的 1688 宣布接入 DeepSeek.

字母榜发现，"1688"APP 并未接入 DeepSeek，而是 "1688 商家版 "APP 接入了 DeepSeek。在 "1688 商家版 APP" 底部导航栏的正中间，点击 AI 员工即可进入 AI 数字员工页面，底部即可选择 "DeepSeek-R1" 思考问题。

图源：1688APP 商家版

早在 2024 年，1688 就推出了免费的 AI 数字员工，集数据专员、运营专员等岗位能力于一身，平均可为每家商家减少 4 个人力成本。相关负责人卓含表示，借助 AI 技术，买家无需与商家沟通即可直接下单，目前静默下单比例已达 70%，预计很快将提升至 90%。

一位入驻 1688 两年的服装商家表示，目前，DeepSeek 能够帮忙解决一些客户问的问题；但在节省成本方面，还没有什么实感。

字母榜体验发现，同一个问题，以卖家身份咨询 1688 深度思考，得到的结果和直接使用 DeepSeek 得到的结果大不相同。

在 1688 使用 DeepSeek-R1 深度思考提问，" 我卖水杯，请帮我出一份详细的推广策划 " 后，产品给出的结果包含 " 目标客户群体 "" 优化产品信息 "" 参与平台活动 " 等 6 点，内容简洁。并且提示 " 由于知识库中没有相关资料，我将结合自己的经验，为您提供一份详细的推广策划建议 "。

而将 " 我在 1688 平台卖水杯，请帮我出一份详细的推广策划 " 发给 DeepSeek 后，它给出的策划非常详细且具体，具体到预算分配和风险应对等。

C

电商平台的核心是促成交易。在商家端，已经有第一个接入 DeepSeek 的电商平台了；但是在消费者端，电商平台尚未直接接入 DeepSeek，且目前电商平台在 AI 导购方面的布局并不尽如人意，如何抓住 C 端用户、精准挖掘消费者需求是摆在他们面前的难题。

多个互联网平台已宣布接入 DeepSeek，并且早已扩散到汽车、能源、金融、云、通讯等众多业态。比如腾讯和百度已将 DeepSeek 带到了自家最核心的 APP 中。

不过在接入 DeepSeek 这一竞赛中，除了阿里旗下的 B2B 平台 1688 接入了 DeepSeek，淘宝、京东、拼多多、抖音等各大电商平台却集体缺席。

" 蓝鲸新闻 " 也曾报道这一现象称，相较于腾讯的积极，阿里和字节更为谨慎，目前侧重于办公场景。它们商业生态里更核心的淘天、支付宝和抖音等应用目前尚未宣布合作。

对于这个问题，参与大模型投资的恒业资本创始合伙人江一，先从 " 腾讯和百度接入 DeepSeek 的适配性 " 方面解释，百度的搜索引擎依赖大模型回答开放性问题，核心指标与大模型直接挂钩；微信的 "AI 助手 " 也与 DeepSeek 的多模态对话能力高度契合。

但电商平台们顾虑的因素就比较多。

首先是数据敏感性强，电商平台的核心数据直接用于推荐算法（如协同过滤）、广告投放（如实时竞价）等核心商业逻辑；而且模型适配成本高，若接入外部大模型，需解决数据脱敏、特征工程重新构建、模型微调（Fine-tuning）等问题。

其次，电商平台（如淘宝）已构建完整的 AI 技术栈（如 NLP 引擎 " 淘宝问问 " 基于通义千问、视觉识别基于商汤），切换外部模型需重构底层架构，ROI 风险高；DeepSeek 当前以 API 形式开放能力（如文本生成、代码理解），但电商平台需深度集成到业务流（如搜索排序、客服对话），涉及复杂的系统对接（如消息队列、日志埋点）。

尚且不论接入 DeepSeek，电商平台甚至对于接入自己的大模型产品也不是很积极。

截至目前，淘宝、京东、拼多多等平台均未将自研大模型产品置于 APP 首页一级入口，相关 AI 功能需通过特定搜索路径触发。只有抖音正对其自研的豆包大模型进行灰度测试，计划将其整合至抖音 APP 内。

这可能受到多重因素制约。在技术可靠性层面，以 "D 选 " 为代表的 AI 推荐系统虽具备搜索引擎功能，但存在 "AI 幻觉 " 导致信息失准，可能影响用户体验与平台公信力。

在商业逻辑层面，大模型推荐抢的正是搜索流量和猜你喜欢这类推荐流量的蛋糕，而此前电商平台已经建立起一套成熟的付费流量体系，大模型推荐获得更高的权重，会在一定程度上削弱搜索流量和推荐流量的价值，打破原有的商业生态平衡。

当然，AI 搜索结果也是可以商业化的，在技术成熟度与商业价值未充分验证前，平台可能更倾向于优先选择低风险场景进行功能嵌入。

不过，不接入 DeepSeek，并不意味着电商平台放弃 " 深度思考 "，而是通过自研大模型来实现。

阿里的通义千问官方账号 Qwen 最新发布了 QwQ-Max-Preview 深度思考模型。新京报贝壳财经也报道，近期，字节跳动旗下 AI 助手豆包正在小范围测试深度思考模型的不同实验版本。

今年 2 月，雷锋网报道称，拼多多内部已经组建了电商推荐大模型团队，负责人为原百度凤巢的核心成员。消息人士透露，目前，拼多多大模型产品分为几个应用：比价系统、推荐、广告、搜索、客服领域等。

显然，电商平台也需要深度思考大模型。

但是与这些还在路上的产品相比，已经过大范围验证的 DeepSeek 更有优势，在导购方面更能抓住这一代年轻人的消费心理。

李佳琦和董宇辉们曾用诗意和信任搭建起与用户之间的桥梁，而 DeepSeek 的答案则像一台精密引擎，将需求、场景等逐一渗透。在这场 " 推荐权 " 的迁徙之中，技术或将解构大部分问题。

江一也提到了 DeepSeek 切入电商的技术可行路径。比如通过隐私计算框架（如 Google Federated Learning）实现跨平台数据联合建模，例如为电商平台提供 " 用户偏好预测 " 服务而不暴露原始数据；开发审核机器人，自动检测商品描述是否违反广告法（如 " 最有效 "" 国家级 " 等禁用词），降低平台监管成本。

但是，各大电商平台集体在这场赛事中沉默了。电商平台也需要一个 " 腾讯 "，来做第一个接入 DeepSeek 的平台。