LLM如何改变电商格局

文章建立在两个核心维度的对比之上：

流量分发模式的二分法

推送模式（Push）： 以 Meta (Instagram/Reels)、TikTok 为代表。AI 算法预测需求，实现“货找人”，精准度极高。

搜索模式（Pull）： 以亚马逊、谷歌为代表。用户目标明确，实现“人找货”。这是目前电商的主流，但也因广告泛滥导致体验下降。

传统搜索 vs. AI 搜索的实验数据

传统搜索（谷歌）： 结果受 SEO 和广告预算驱动。莫顿的实验显示，谷歌搜索“扁平足跑鞋”的前 6 个结果中，只有 1 个是真正优质的推荐。

AI 搜索（ChatGPT/LLM）： 基于“知识”而非“关键词”。LLM 通过分析评论、成分和专业评测得出结论，其推荐准确率远高于传统广告轮播图。

二、 核心观点

文章对未来电商的走势提出了几个极具冲击力的预判：

“10 倍体验”引发行为迁移： 用户从“自行研究、比价、看评论”转变为“信任 AI 建议”。这种体验提升足以打破用户多年形成的搜索习惯。

“购买漏斗”的极度压缩： 传统模式下用户平均点击 14 次才下单，AI 模式下可能缩短至 1-2 次。

商业模式的范式转移： 电商广告将从“点击付费 (CPC)”向“按效果/佣金付费 (CPA)”转变。

回归“产品本身”： AI 能穿透营销迷雾（SEO 和贴牌营销），真正优质、有差异化的产品将脱颖而出，而靠买关键词生存的“营销型品牌”将消亡。

亚马逊的囚徒困境： 亚马逊虽有最强的物流和库存（理应是 AI 电商的赢家），但它面临 600 亿美元广告收入被蚕食的阵痛，因此在接入 LLM 上表现得畏首畏尾。

迈克尔・莫顿：

亚马逊面临一个致命问题：它的广告业务规模已经达到 680 亿美元，其中约 600 亿美元来自零售业务的赞助产品广告，剩下的 10% 来自 Twitch、周四晚间橄榄球赛事转播和 Prime Video 等流媒体业务。也就是说，90% 的广告收入，都依赖于零售平台的搜索流量。

我认为，亚马逊在与 ChatGPT 合作这件事上，应该慢慢来，不用着急。因为有一个关键点必须强调：ChatGPT 需要亚马逊，远胜于亚马逊需要 ChatGPT。

如果 ChatGPT 想为用户提供电商服务，就绝对离不开亚马逊 —— 因为亚马逊占据了美国电商市场 50% 的份额，拥有全球最丰富的商品库存和最强大的物流网络。没有亚马逊的参与，ChatGPT 的电商体验会大打折扣。

本・汤普森：但沃尔玛的商品目录也很庞大啊，远比人们想象的要全。我已经看好沃尔玛好几年了。为什么沃尔玛不能取代亚马逊的位置？

迈克尔・莫顿：哦，千万别小看沃尔玛 —— 它可是个狠角色，我完全同意你的观点。这就是为什么 “沃尔玛与 ChatGPT 合作” 这个新闻，会如此引人注目。这就像一场 “囚徒困境” 的博弈：谁先让步，谁就可能抢占先机。对沃尔玛来说，率先入局 LLM 赛道，潜在收益远大于风险。

而对亚马逊来说，风险则要大得多。不过，亚马逊也有观望的资本：它可以等 LLM 的产品体验更成熟，等用户的使用习惯更稳定，再决定是否入局。因为它很清楚，就像我们报告里的数据显示的：一旦亚马逊选择入局，就会立刻碾压所有竞争对手。

迈克尔・莫顿：这个问题展开讲能聊上一整期播客，我尽量简单解释。我认为背后有很多影响因素。大家都很清楚，搜索行业已经高度 “游戏化” 了 ——SEO（搜索引擎优化）已经形成了一个庞大的产业，无数营销顾问靠着教企业 “玩转关键词竞价” 谋生。

本・汤普森：你的意思是不是说，谷歌搜索本质上是围绕 “关键词” 展开，而非真正聚焦 “产品” 本身？

迈克尔・莫顿：一针见血。Shopify 的 CEO 托比・吕特克几周前在《Cheeky Pint》播客里也提到过这个问题，他说：“传统搜索行业的从业者，都沉迷于研读搜索领域的学术论文，他们满脑子都是关键词，却忽略了产品搜索的本质 —— 它和通用搜索是完全不同的。”

而 LLM 之所以能给出更优质的推荐，原因就在这里。谷歌的算法是公式化的：谁出价高？谁的网站转化率高？谁的信息更全面？它会综合这些因素给出结果。但 LLM 不同，它会去挖掘信息背后的 “知识”。

本・汤普森：它做的事情，和你当初整理跑鞋榜单时一模一样。

迈克尔・莫顿：没错。而且在今天录节目之前，我又重做了一次实验：谷歌普通搜索的正确率还是 1/6，但当我切换到谷歌的 AI 模式搜索 “扁平足男士跑鞋” 时，结果堪称完美 —— 推荐的全是优质产品。

本・汤普森：这么说来，谷歌其实有能力解决这个问题？

迈克尔・莫顿：是的。之前谷歌股价持续下跌，ChatGPT 用户量却节节攀升，看空谷歌的声音越来越大，我当时就像个 “魔鬼代言人”，天天在迈克尔・内桑森（莫菲特・内桑森创始人）耳边念叨：“他们有大麻烦了，迈克尔，谷歌真的危险了。” 但迈克尔从业多年，经验丰富，他提醒我：在市场情绪极度悲观的时候，更要保持清醒。

果然，谷歌 I/O 开发者大会之后，我立刻冲进迈克尔的办公室说：“我错了，谷歌肯定会重拳出击解决这个问题。” 你看，谷歌手握全球最大的流量分发网络，拥有最顶尖的 AI 基础设施，而且它还能提高用户从谷歌转向 ChatGPT 的 “迁移成本”—— 像你我这样的科技爱好者，可能第一天就用上了 ChatGPT，但我的母亲和妻子这类普通用户，未来很可能只会用谷歌的 AI 模式，根本不会去下载 ChatGPT。所以，我认为谷歌完全有能力赢得这场竞争。

本・汤普森：这会对谷歌的利润率产生什么影响？$亚马逊(AMZN)$ $拼多多(PDD)$ $谷歌A(GOOGL)$

迈克尔・莫顿：传统模式下，谷歌可以展示多个广告位，用户点击广告轮播图后，还能看到更多推荐。但在 AI 模式下，推荐位会缩减到 3-5 个 —— 我注意到，各大 LLM 平台都在测试这个数量区间。

我的核心观点是：两周前欧洲发布的一项研究显示，AI 推荐模式下的转化率会大幅提升。消费者会逐渐发现，“AI 给的答案很靠谱”，他们不再需要去看《跑者世界》的评测，也不用翻足病学杂志，完全可以信任 AI 的推荐。这样一来，这 3-5 个推荐位的转化率会暴涨，商家也愿意为这些优质流量支付更高的广告费。所以，我并不认为谷歌的利润率会必然下滑 —— 虽然谷歌在财报电话会上声称，AI 模式的变现效率和传统模式相当，但我对企业的说法向来持怀疑态度，而且他们也回避了 “服务成本” 这个问题。

本・汤普森：说到这里，我想起上次财报会有分析师追问：“既然你们说变现效率持平，那能不能透露一下 AI 模式的服务成本？” 结果谷歌完全没回答。

迈克尔・莫顿：是啊。短期内，利润率可能会有波动，但从本质上看，AI 推荐能显著提升转化率，商家的付费意愿也会随之增强，这对谷歌来说未必是坏事。

三、 需要修正或偏颇的观点

虽然莫顿的分析非常深刻，但在以下几个方面可能存在理想化或片面性：

对 AI “中立性”的过度乐观

事实偏颇： 文中认为 LLM 会“挖掘知识、看穿迷雾”来推荐最优产品。

修正： 只要 LLM 需要盈利，它就不可避免地会接受商家的“佣金”或“竞价”。当所有品牌都加入 AI 的合作伙伴计划时，AI 推荐位也将变成变相的广告位。AI 同样会面临类似 SEO 的“AEO（答案引擎优化）”干扰。

忽视了购物的“非理性”与“发现感”

事实偏颇： 文章将购物简化为“寻找最优解”的过程（如买跑鞋、买帐篷）。

修正： 购物不仅是解决需求，还包含审美、情感链接和非理性的逛街乐趣。AI 虽然能找到“数据上最强”的防晒霜，却很难定义哪件裙子更美或更符合用户的个性化品味。

低估了传统巨头的防御能力

观点偏颇： 文章暗示亚马逊的广告业务面临毁灭性打击。

修正： 正如对话末尾提到的，亚马逊可以轻松地将广告费转化为“服务费”或“佣金”。巨头拥有数据闭环（真实的购买数据和评价），这是 ChatGPT 等纯模型方缺失的。谷歌和亚马逊可以通过整合自己的 LLM（如 Gemini 和 Rufus）来守住入口，未必会让位给 OpenAI。

“10倍体验提升”的普适性

观点偏颇： 认为 90% 的场景都会迁移。

修正： 对于低客单价、高频的快消品（如纸巾、可乐），用户并不需要 AI 推荐，直接复购或看价格即可。AI 电商的颠覆性主要集中在“高决策成本”的品类。