站在2026年6月，距离618只剩十天。今年的618和以往都不一样——消费者的购物入口正在发生一场静悄悄的革命。QuestMobile最新数据显示，截至2026年4月，AI原生APP月活用户已达4.61亿，月人均使用91次、180分钟。中国上网人数11.25亿，每10个网民已有4个在用AI应用。当将近5亿人开始习惯“问AI买什么”，电商营销的底层逻辑必须重写。
一、618前夜的冷思考：买量模式为什么走到了尽头？
过去三年的618，对大多数电商操盘手来说是同一个故事的重复——预算年年涨，效果年年降。这不是某一家品牌的遭遇，而是一个结构性问题。
国家统计局数据显示，2025年实物商品网上零售额130923亿元，增速从2024年的6.5%降至5.2%，占社会消费品零售总额的26.1%。网上零售总额159722亿元，增长8.6%。大盘还在涨，但增速在放缓，而商家数量并未减少——供给端的竞争密度反而在加大。同期社会消费品零售总额501202亿元，增速仅3.7%，消费大盘整体进入低增长阶段。
流量越来越贵，不是感觉，而是可以推导的必然结果。电商平台的广告收入等于广告库存乘以广告单价。互联网用户增长已近天花板（全国上网人数11.25亿，普及率80.1%），广告库存难以扩张。平台要维持收入增长，只能提高广告单价。这意味着投流成本上涨不是一个“周期性问题”，而是“结构性问题”——只要平台用户增长跑不赢商家增长，价格就只会涨不会跌。
但比成本更致命的是思维惯性。传统买量模式的逻辑是：投流→下单→结束。用户被当作一次性消耗品——花一笔钱把他买进来，他买一次货，赚一点差价，然后就没有然后了。一个用户一年买三次，品牌就要花三次钱把他“重新找到”。更不用说一个满意用户天然就有推荐意愿——连这一步都没做，丢掉的不只是复购价值，还有他背后的社交网络价值。
二、AI购物入口的爆发：4.61亿用户正在改写规则
如果说买量成本上涨是“推力”，AI购物入口的爆发就是“拉力”——它既加速了传统模式的失效，又打开了新的大门。
2.1 4.61亿月活背后的三个信号
QuestMobile于2026年5月发布的《AI平台采信逻辑与信源偏好研究报告》给出了三个关键信号：
第一，增长速度是爆发式的。 豆包月人均使用时长144.6分钟，同比增长80.6%；DeepSeek月人均使用时长109.5分钟，同比增长106.9%。不是温和增长，是翻倍式爆发——用户正在把AI融入日常生活，而非试用后离开。豆包人均使用次数75.7次，DeepSeek 54.5次，千问16.0次，这些高频使用意味着AI已从“尝鲜工具”变成了“日常基础设施”。
第二，传统搜索正在被替代。 搜索引擎类APP月人均使用次数同比下降18.8%，使用时长下降11.8%。对电商而言，这意味着搜索广告所依赖的“用户主动搜索行为”这个基本盘正在缩水——不只是增速放缓，是绝对量在减少。
第三，高决策成本行业首当其冲。 在线旅游用户中使用AI的占比已达69.4%，汽车资讯51.1%，金融理财43.1%。AI在“花大钱”的决策中获得了用户的信任——用户不是用AI聊天气，而是用AI做消费决策。
2.2 三大AI购物入口的格局
千问+淘宝/飞猪（阿里系生态闭环）： QuestMobile特别指出，“千问+飞猪”代表了一种独特模式——在AI对话内部就完成了从信息获取到交易的全链路，用户无需跳出。原来的“搜索—浏览—比价—下单”四个环节被压缩到一次对话中。千问可直接调用淘宝商品数据，用户在对话中就能看到链接、价格和评价。
豆包（字节系内容生态整合）： 月活最大、使用时长最长。豆包可整合抖音生态内海量短视频内容，当用户问“夏天用什么防晒霜”时，豆包不仅能推荐产品，还能引用真实测评短视频作为佐证。QuestMobile数据显示，旅游类APP用户中有55.3%同时使用豆包，汽车资讯用户中这一比例为40.9%——豆包的跨行业覆盖正在加速。
DeepSeek+通用搜索（专业用户高粘性入口）： 用户粘性极强（使用时长同比增长106.9%），偏好在重大购物决策前先用AI做深度功课。高知用户群体意味着高购买力。
2.3 决策链路的根本改变
传统搜索：用户搜关键词→浏览→比价→评价→下单（4-7个触点，1-3天）。
AI推荐：用户用自然语言描述需求→AI直接给出2-4个推荐选项→下单（1-2个触点，10-30分钟）。
这对品牌意味着什么？“关键词竞价排名”正在被“AI引用竞争”取代。你不需要在搜索结果排第一了，你需要成为AI推荐列表里的第一个选项。而且AI推荐通常只给2-4个选项——如果你的商品不在这个短名单里，在用户面前就是“不存在”的。一个用户在传统搜索里可能浏览20个商品，在AI推荐里只看3个——竞争烈度被放大了数倍。
三、电商GEO实战：让AI优先推荐你的商品
AI凭什么推荐你的商品而不是竞品的？这就是GEO（生成式引擎优化）在电商场景中的核心命题。
3.1 AI推荐的三个决策维度
基于QuestMobile对三大AI平台采信逻辑的研究：
维度一：结构化参数。 AI不是“读”详情页的，而是“提取”的。大段文字对AI效率极低，清晰参数表格才是AI可以直接调用的信息。汽车之家以84.5%的引用率高居信源榜首，靠的就是海量标准化参数——这个逻辑对电商商品完全适用。
维度二：多源交叉验证。 豆包对72.6%的问题会引用11-15篇内容交叉验证。你的商品需要在多个平台都有正面、结构化的信息——单平台的信息孤岛在AI眼里不可信。天猫、京东、小红书、什么值得买上的信息，在AI眼里是一张互相印证的网络。
维度三：用户评价信号。 AI需要“安全感”，不敢推荐没人用过的东西。一条200字的具体体验评价，对AI的价值远超100条“好评！”的套话——因为前者携带了可匹配用户具体需求的信息颗粒。
3.2 商品页面GEO优化清单
第一层：参数表格化。 把材质精确到百分比（“95%棉+5%氨纶”而非“优质面料”），尺寸精确到数值（“容量3L”而非“大容量”），场景精确到人群（“通勤、约会、出差”而非“适合各种场合”）。这是ROI最高的优化动作，技术实现几乎零成本。
第二层：多平台信息对齐。 天猫、京东、拼多多上同一个商品的标题、参数、规格必须一致。AI交叉验证时发现不一致，会直接降低信任度——不同平台不同团队运营导致的“信息碎片化”，在GEO时代是致命伤。
第三层：评价内容可引用化。 引导用户在评价中写出使用场景（“孕期可用”“骑行通勤”）、具体效果（“用了两周T区出油减少”）、对比参照（“比XX牌轻薄”）。这些信息颗粒是AI匹配用户具体需求时的关键素材——AI回答“孕妇能用的防晒霜”时，会优先引用包含“孕期”关键词的评价。
3.3 不同平台的引用偏好
豆包偏好通俗短内容，抖音短视频和口播测评是其最偏好的信源形态。千问偏好精准克制的交易导向信息（81.1%的问题控制在6-10篇引用内），信息精准度比数量更重要。DeepSeek偏好数据详实、逻辑完整的长文评测，被它引用本身就是品牌背书。针对不同AI平台做差异化内容布局，远比一刀切覆盖效率高。
四、从“买量”到“经营用户资产”：三个关键转变
4.1 从“CAC”到“LTV”的思维切换
买量模式算的是单次ROAS：花了80块获客，这次买了150块，赚了23块。用户资产模式算的是终身价值：同一个用户复购3次，每次150元，推荐2个朋友各买150元——总贡献900元。同样的获客成本，收益可能翻10倍。
获客成本是固定支出，用户价值的挖掘深度决定了这笔支出的回报率。这就是为什么“经营用户资产”是一道算术题，而不是一句口号。
4.2 从“流量思维”到“信任资产”思维
QuestMobile报告指出，AI在敏感问题推荐中表现出“安全优先”——优先采信官方和权威信源。AI通过官方信息来过滤营销噪音。这意味着品牌在互联网上积累的“可信信源资产”（真实好评、权威认证、垂媒评测、社交讨论）会直接决定推荐排名。这些资产有两个特点：不是花钱能一次性买来的（刷的评价会被AI识别），需要长期持续经营——这才是“经营”二字的真正含义。
4.3 从“触达”到“留存”的能力重构
买量模式下核心能力是投放优化。用户资产模式下，需要的是私域运营、会员设计、内容产出、数据分析。团队KPI也要跟着变——从“花了多少钱带来多少GMV”，变成“沉淀了多少用户，生命周期价值是多少”。前者衡量花钱的效率，后者衡量积累的速度。
五、2026年618：最后十天的实战清单
5.1 检查商品“AI可读性”
现在打开你的商品详情页，问三个问题：AI能在3秒内提取核心参数吗（有没有表格）？全网不同平台的商品信息一致吗？评价里有具体的场景和效果描述吗？两个答案是“没有”，你的商品在AI推荐里就是隐形的。别指望AI会推荐一个它“看不懂”也“不敢信”的商品。
5.2 补足多平台信源
三大平台基础信息同步；在1-2个内容社区有真实用户讨论；行业垂媒的测评确保可被检索。AI需要多个独立来源来建立对商品的基本信任，单点信息在这个时代是不够的。
5.3 建立用户承接机制
618涌入的用户，没有承接机制就会流失。最基本的：下单后引导关注店铺；收货48小时内确认体验并引导复购；根据首购品类推送关联优惠。不复杂，但必须要有——否则花出去的每一分钱都只是买了一次性流量，而一次性流量正是我们要摆脱的模式。
六、结语
4.61亿AI月活、三大AI购物入口成型、传统搜索18.8%的同比下滑——电商营销的底层逻辑正在被AI重新定义。
过去的逻辑是“买流量、做转化、算ROAS”——怎么花钱更有效率。
未来的逻辑是“建信源、被推荐、经营用户资产”——怎么积累品牌的长期价值。
618从来不是一天的促销，而是对品牌全年经营能力的集中考验。2026年的题目已经变了——你准备好了吗？
常见问题
Q1：预算有限，GEO和投流怎么分？
先做GEO基本功（参数表格化、信息对齐、评价引导），几乎零预算。投流保持现有规模，但重心从曝光量转向用户筛选精准度——确保买到的每个用户都值得长期经营。两者不是二选一，而是“GEO做地基，投流做杠杆”。
Q2：所有品类都会被AI推荐影响吗？
高客单价、高决策成本品类影响最大（家电、数码、美妆、母婴、家居）。判断标准：客单价超150元且用户购买前会做功课的品类，AI推荐已经在影响你。低客单价冲动消费品受影响较小（没人会为一包薯片问AI），但差距在缩小。
Q3：怎么知道商品有没有被AI推荐？
直接去豆包、千问、DeepSeek，模拟真实购物提问。看不到自己就看竞品——它们的页面怎么写、评价怎么积累、在哪些平台有内容，差距一目了然。
Q4：切换到用户资产模式要多久见效？
复利过程。3-6个月复购率提升，6-12个月裂变效应显现。现在做基建（商品GEO+评价积累+私域承接），双11一定能看到和今年618不同的数字。
Q5：有了AI还需要做SEO吗？
需要，重心变了。搜索引擎基本盘虽在下滑但基数仍大。新重点是让内容同时被搜索引擎和AI大模型看懂且愿意引用。两条腿走路：SEO保基本盘，GEO抢增量。