除了不能当女婿，DeepSeek比董宇辉差到哪了？（组图）

“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”。

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。

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。

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。

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。