亚马逊新推出的"为我购买"(Buy For Me)功能标志着该公司几十年来将客户限制在其封闭生态系统内策略的重大转变。通过使AI代理能够在商品在亚马逊上不可用时直接从品牌网站购买产品,这个零售巨头正在牺牲短期交易收入,以在日益由AI驱动的购物环境中保持其作为消费者首选购物平台的地位。
据亚马逊公告,上周宣布的这一功能目前处于测试阶段,仅对美国部分客户开放,帮助购物者"在亚马逊商店目前未销售的情况下,发现并无缝购买来自其他品牌网站的特定产品"。这一功能之所以特别引人注目,是因为它与亚马逊传统的电子商务方法背道而驰。
打破自己的规则
电子商务科技创业公司ReFiBuy的联合创始人兼CEO,前ChannelAdvisor CEO斯科特·温戈(Scot Wingo)称这一举措"疯狂",他表示亚马逊花了31年时间构建了一个"堡垒"——一个精心设计的围墙花园,旨在让购物者留在其生态系统内。温戈指出亚马逊零售护城河的关键要素是Prime会员计划、亚马逊物流(FBA)、自己的支付处理系统,以及无数其他专门确保交易通过亚马逊平台流动的功能,从而产生费用和有价值的数据。
虽然"为我购买"功能在整个过程中让用户牢牢停留在亚马逊应用界面内(正如我在下文中解释我自己使用测试程序的经历),但它也几乎放弃了所有这些对其核心零售业务至关重要的"圣牛"。
问题是:为什么亚马逊似乎要杀死自己的金鹅?
AI购物竞赛
答案可能在于亚马逊对AI购物助手可能扰乱产品发现和购买模式的日益担忧——这两者对其销售实体产品的核心业务以及销售媒体空间的附属但更加利润丰厚的业务都至关重要。
我最近在福布斯文章中写到亚马逊的Alexa+专利,该公司正在竞相通过对话式AI改变消费者发现产品的方式,包括在网页和应用体验中使用其Rufus AI购物助手,以及新兴的Alexa+语音助手。
亚马逊表示,亚马逊Nova和Anthropic的Claude模型支持亚马逊购物应用的代理能力,代表客户从开始到结束完成购买。
在我对亚马逊"Nova Act"的分析中,我强调了亚马逊如何与OpenAI等公司争夺控制AI驱动购物代理(如Operator)的未来。我认为,拥有消费者信任处理其购物的AI助手的公司将主导零售业的未来。
"为我购买"代表了这场战斗中的另一个战略举措。通过允许其AI在整个网络上完成购买,亚马逊将自己定位为所有购物旅程的入口——即使那些最终在其他网站上完成的购物。
作为测试用户体验"为我购买"功能
我能够使用这一功能购买鞋类品牌Rothy's的产品,该品牌一年前才作为第三方卖家开始在亚马逊上销售。在搜索"Rothy's"后,我在搜索结果页面向下几行找到了"为我购买"小部件。
我发现的特别有趣的是:在"为我购买"小部件中显示的款式似乎是品牌在亚马逊上没有销售的样式(The Casual Clog、Rothy's Mens' Clog、The Loafer Mule)。这表明该功能帮助品牌向亚马逊客户展示其完整的产品系列,而无需在亚马逊上提供所有款式。
使用"为我购买"的体验非常流畅,虽然有点冷淡和无趣——我选择了尺码,点击购买按钮,然后收到订单确认,全程都在亚马逊应用内完成,没有被带到其他地方。价格与Rothy's网站上的价格相符。下单后,订单出现在与我常规亚马逊订单不同的单独部分中。
在工作流程中,亚马逊还提到了几周前悄然出现的另一项功能:当客户搜索特定品牌时,向他们展示亚马逊上没有的产品的能力。亚马逊表示,这种体验旨在继续使在亚马逊上购物对客户来说更加便捷。
"我们正在测试将更多选择和品牌引入我们的搜索结果,以帮助客户找到更多他们想要的东西,并进一步改善我们为客户提供的购物体验,"亚马逊搜索和对话式购物副总裁拉吉夫·梅塔(Rajiv Mehta)说。
这两项举措并排放置时,表明亚马逊准备在其核心零售业务上承受打击,以继续成为消费者购物旅程中的主要目的地。
AI购物代理的真正奖励是数据
虽然亚马逊似乎牺牲了商品总交易额和商家费用(至少在该计划处于测试阶段时),但通过平台外购买收集的数据为这家零售巨头提供了对消费者偏好的更多可见性。亚马逊收集的关于用户兴趣、偏好和行为的每一个数据点都能够为广告商提供更复杂的定位选项,并为亚马逊自己的商品销售决策提供信息。
一些在LinkedIn上评论的行业专家认为这主要是一种数据和广告策略。正如Publicis首席商务战略官杰森·戈德伯格(Jason Goldberg)所指出的,"他们看到的客户钱包份额越大,他们就能更好地定向投放广告。他们还挤出了其他数字钱包。获取早期信号和新产品销售速度等。"
考虑到亚马逊对其广告业务的日益重视(该业务增长一直快于其零售销售增长),这一理论是有道理的。通过捕捉在其他网站上进行的购买数据,亚马逊扩大了其提供定向广告的能力——潜在地向品牌收费以影响通过"为我购买"功能推荐的产品。
战略意义
对于品牌来说,"为我购买"创造了一个有趣的机会。它可能允许他们保持直接的客户关系,同时利用亚马逊的庞大流量。使用该功能的零售商可以展示其完整的产品系列,而无需在亚马逊上提供其整个目录。
亚马逊显然采取了"创新者的困境"方法——专注于聚合购物者需求并交付它,无论他们是否拥有库存或收取相同的商家费用。
有一点是肯定的:在AI购物主导权之战中,亚马逊刚刚做出了一个大胆、出人意料的举动,表明他们对零售业中代理型AI的威胁和机遇有多么重视。该公司似乎愿意牺牲其一些最珍视的原则,以确保它仍然是消费者购物旅程的起点,无论这些旅程最终在哪里结束。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。