美團(tuán)首款 AI Agent 產(chǎn)品“小美” App 近日在主流應(yīng)用商店上架，定位在“小而美的 AI 生活小秘書(shū)”，用戶獲取專屬邀請(qǐng)碼后可參與公測(cè)。

《新立場(chǎng)》在實(shí)測(cè)后發(fā)現(xiàn)，用戶能通過(guò)簡(jiǎn)單的自然語(yǔ)言交互，獲得 AI 提供的外賣、堂食、酒旅等本地生活消費(fèi)推薦。

大廠投注 AI 已經(jīng)算是一種標(biāo)配。結(jié)合美團(tuán)近期先是宣布自研模型 LongCat-Flash-Chat （小美 AI 基于此模型）正式發(fā)布，在Github、Hugging Face 平臺(tái)開(kāi)源；以及大眾點(diǎn)評(píng)宣布“重啟”品質(zhì)外賣服務(wù)，也提到會(huì)通過(guò) B 端自研大模型優(yōu)化服務(wù)，這都提示了進(jìn)度稍慢的美團(tuán) AI 布局在逐漸鋪開(kāi)。

本輪外賣大戰(zhàn)初期，社媒有過(guò)一句戲言，以為會(huì) All in AI，后來(lái)發(fā)現(xiàn)是 All in 外賣，原來(lái) WAIMAI 里有兩個(gè)AI。外賣和即時(shí)零售的確分走了許多注意力，但其實(shí) AI 這條線索從沒(méi)有“下桌”，隨著競(jìng)爭(zhēng)逐漸深入，技術(shù)性軍備正在被一件一件搬上前線。

把視角放大一點(diǎn)，圍繞 AI 功能嵌入 App，淘寶近期也是動(dòng)作不斷。8 月已上線一款基于大模型的 AI 問(wèn)答產(chǎn)品“AI 萬(wàn)能搜”，媒體報(bào)道另有一款電商搜索產(chǎn)品“AI 助手”也在灰測(cè)。這些 AI 產(chǎn)品的實(shí)用方向都很一致，整合平臺(tái)供應(yīng)，通過(guò)自然語(yǔ)言交互，協(xié)助或引導(dǎo)消費(fèi)者做選擇。

而若按照這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，會(huì)發(fā)現(xiàn)高德日前上線掃街榜，通過(guò)用戶的“行為+信用”構(gòu)建一套線下服務(wù)的信用體系，本質(zhì)也是“輔助決策”，目標(biāo)也是用戶心智。

用戶心智的構(gòu)成非常復(fù)雜，補(bǔ)貼、服務(wù)、供應(yīng)、營(yíng)銷都是影響因素，而心智又是一種相對(duì)“高維”的競(jìng)爭(zhēng)力，一但形成，對(duì)業(yè)務(wù)的反哺效應(yīng)極其明顯?；诖耍l(fā)力 AI 輔助功能所折射的用戶心智搶奪，會(huì)是觀察企業(yè)底層競(jìng)爭(zhēng)力的絕佳切口。

01、美團(tuán)的真假護(hù)城河？

淘寶閃購(gòu)的攻勢(shì)，以及美團(tuán)近期財(cái)報(bào)的利潤(rùn)表現(xiàn)，讓市場(chǎng)出現(xiàn)了對(duì)“外賣護(hù)城河”這個(gè)概念的質(zhì)疑之聲。

這基于以下邏輯。首先外界普遍以為美團(tuán)的護(hù)城河在于其極強(qiáng)履約能力（配送速度、時(shí)間承諾、覆蓋面等）搭配龐大用戶基礎(chǔ)，一方面履約基建這類重資產(chǎn)的確是前期投入巨大、運(yùn)營(yíng)成本極高，另一方面它是對(duì)外最容易被看見(jiàn)、被用戶識(shí)別的競(jìng)爭(zhēng)力。

所以當(dāng)淘寶閃購(gòu)洶涌而來(lái)，訂單量數(shù)字不斷刷新，財(cái)報(bào)又提示了美團(tuán)利潤(rùn)端正在承受不小的壓力，這種競(jìng)爭(zhēng)力是否真正達(dá)到了“護(hù)城河”一般的高度就會(huì)有異議。簡(jiǎn)言之，如果“護(hù)城河”容易被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手模仿或通過(guò)資本補(bǔ)貼突破，那么它就是非常脆弱的。

但以上討論中對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的描述是相對(duì)簡(jiǎn)略的。在顯性資源之外，經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)、已成型的商家/用戶/騎手體系、算法調(diào)度與數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)這些需要靠長(zhǎng)期積累的資產(chǎn)，形成了一個(gè)企業(yè)的辨識(shí)度。只不過(guò)這些因素通常內(nèi)化于系統(tǒng)之中，充當(dāng)各個(gè)環(huán)節(jié)的潤(rùn)滑劑，使整個(gè)經(jīng)營(yíng)流程更順暢的進(jìn)行。

所以，美團(tuán)正在測(cè)試的小美 AI，肩負(fù)了一些顯化內(nèi)在競(jìng)爭(zhēng)力的任務(wù)。

外賣場(chǎng)景存在一個(gè)被低估的需求——“做選擇”，它是指用戶在快、便宜、衛(wèi)生、美味這些訴求之上，會(huì)有一個(gè)綜合式的問(wèn)題呈現(xiàn)，即如何“在眾多選項(xiàng)里做出符合自己偏好的選擇”。

平臺(tái)競(jìng)賽可能會(huì)把焦點(diǎn)放在價(jià)格、配送速度等容易量化、短時(shí)間見(jiàn)效快的指標(biāo)，但“做選擇”是認(rèn)知+偏好匹配。當(dāng)下，整個(gè)消費(fèi)環(huán)境都存在供給過(guò)剩、信息過(guò)載的結(jié)構(gòu)性問(wèn)題，具體到點(diǎn)外賣這個(gè)動(dòng)作上，會(huì)發(fā)現(xiàn)日常語(yǔ)言中最頻繁出現(xiàn)的句式不是“這家豬腳飯便宜 3 塊”，而是“今天吃什么”。

《新立場(chǎng)》實(shí)測(cè)小美 AI 以后，認(rèn)為目前這款“導(dǎo)購(gòu)”式的 AI 助手有兩個(gè)特色。一是充分突出 LBS 能力，對(duì)區(qū)域商戶及商品供應(yīng)信息摸得比較透徹，能給出用戶生活半徑內(nèi)的一些動(dòng)態(tài)消費(fèi)決策。圖中提問(wèn)要求以好評(píng)為標(biāo)準(zhǔn)，反饋的信息維度能看出來(lái)是比較豐富的。

二是可以抓取用戶歷史數(shù)據(jù)做定制化方案。比如在提出“根據(jù)我過(guò)往中午時(shí)間段點(diǎn)單偏好給出推薦”的問(wèn)題后，AI 能夠判斷出個(gè)人口味習(xí)慣、消費(fèi)區(qū)間和場(chǎng)景偏好。如圖案例中給到的輕食選擇，不同的用戶會(huì)有不同的方案。

傳統(tǒng)的 LBS 會(huì)告訴你附近有什么，而 AI 助手能把這些信息抽取、排序、標(biāo)簽化，生成“可決策”的推薦。美團(tuán)有十多年積累的用戶行為數(shù)據(jù)和商戶資源，過(guò)去它關(guān)于“選擇多、履約快、更實(shí)惠”等方面的口碑，主要來(lái)自用戶口耳相傳和長(zhǎng)期使用后的黏性。

當(dāng)下結(jié)合 AI，美團(tuán)相當(dāng)于把“隱形的長(zhǎng)期積累”轉(zhuǎn)化成了“顯性的產(chǎn)品體驗(yàn)”，把構(gòu)筑真正護(hù)城河的底牌拿到臺(tái)面上做攻防。畢竟短期競(jìng)爭(zhēng)靠補(bǔ)貼搶市場(chǎng)，長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)靠匹配/信任留人。

02、“導(dǎo)購(gòu)型”AI 還在證道途中

“AI 重塑互聯(lián)網(wǎng)”的口號(hào)轟轟烈烈地喊了快三年，回到現(xiàn)實(shí)應(yīng)用領(lǐng)域，面向 C 端最常見(jiàn)的產(chǎn)品其實(shí)就是前文提到的“導(dǎo)購(gòu)型” AI。

其特征包括，用戶能夠以自然語(yǔ)言和少量交互表達(dá)需求，比如本地生活 App 可以提出“給我推薦附近好吃火鍋”，電商 App 可以提出“預(yù)算 500 元以內(nèi)，輕便的運(yùn)動(dòng)鞋推薦”。AI 助手基于平臺(tái)數(shù)據(jù)，幫助用戶縮小選擇范圍，減少?zèng)Q策成本。

很多平臺(tái)都做過(guò)類似嘗試。比如淘寶在開(kāi)頭提到的“AI 助手”和“AI 萬(wàn)能搜”之外，2023 年就內(nèi)測(cè)過(guò)“淘寶問(wèn)問(wèn)”，也是主打電商搜索導(dǎo)購(gòu)。京東做過(guò)“京言 AI 助手”，抖音也做過(guò) AI 導(dǎo)購(gòu)服務(wù)“智能購(gòu)物”，這些產(chǎn)品都內(nèi)嵌于應(yīng)用內(nèi)，交互邏輯大同小異。

我們測(cè)試了在電商領(lǐng)域這樣的 AI 導(dǎo)購(gòu)能提供怎樣的選擇。以近期上線的“AI 萬(wàn)能搜”為例，提問(wèn)“推薦一些適合我的換季衣服”，外顯的 AI 的篩選條件包含了當(dāng)季流行趨勢(shì)、商品評(píng)價(jià)、用戶需求，并返回 3-5 個(gè)打包式的穿搭與購(gòu)買方案。

作為對(duì)比，下圖也展示了“換季衣服”這一關(guān)鍵詞在常規(guī)搜索界面返回的結(jié)果。以筆者的需求來(lái)看，AI 能夠幫助縮小一些選擇范圍，但面對(duì)服飾這種消費(fèi)決策過(guò)程較復(fù)雜的品類，多番比對(duì)大量瀏覽的流程通常是“簡(jiǎn)略”不了的。

除了直觀的商品/服務(wù)交易平臺(tái)，以內(nèi)容為“商品”的小紅書(shū)也做過(guò) AI 問(wèn)答助手“達(dá)芬奇”、搜索智能助手“搜搜薯”，和擁有獨(dú)立 App 的“點(diǎn)點(diǎn)”。

“搜索”本身是一種非?；A(chǔ)的交互行為，但這些以“搜索”為切口的“導(dǎo)購(gòu)型”AI 產(chǎn)品，鮮有真正成為用戶日常依賴的入口。換句話說(shuō)，相關(guān)功能還處在輔助和探索階段，而非用戶首選決策路徑。

究其原因，比較容易聯(lián)想到的方向，是功能還沒(méi)有打磨完善。

AI 無(wú)法假定用戶能夠準(zhǔn)確表述其需求，自然語(yǔ)言交互沒(méi)有嚴(yán)格的提示詞范式。在這個(gè)前提下，那些模糊表達(dá)，比如“我想買點(diǎn)小眾的衣服”“我想吃簡(jiǎn)單點(diǎn)但不要太廉價(jià)”，AI 推薦與需求匹配的成功率也是一個(gè)模糊區(qū)間。我們都知道日常生活中很多的決策困難，都是從“自己都不知道自己要什么”開(kāi)始的。

但這些問(wèn)題還能通過(guò)“技術(shù)手段”找找突破口，而產(chǎn)品底層邏輯是否適配應(yīng)用場(chǎng)景，或許也有值得商榷的地方。

“消費(fèi)決策”是一個(gè)多維、動(dòng)態(tài)且復(fù)雜的過(guò)程，拋開(kāi)那種目標(biāo)非常明確即買即走的情況，消費(fèi)者做選擇時(shí)常會(huì)需要適當(dāng)?shù)摹霸胍簟薄?/strong>