DeepSeek推荐引领消费决策新潮流
当下，“DeepSeek推荐”正逐渐成为年轻人消费决策前的必要步骤。在北京工作的白领刘雪，每次购买化妆品前都会向DeepSeek求助。她提出具体需求后，DeepSeek能迅速给出详细报告，涵盖多种产品，并从多个维度分析推荐，刘雪也因此做出了合适的购买选择。同样，从事产品运营的陈鹏，在提升眼界的书籍挑选上，DeepSeek给出的书单及分类理由，也让他找到了心仪之选。
“AI导购”挑战传统主播推荐
过去，头部主播凭借信任构建的商品分发机制主导推荐。如今，DeepSeek凭借深度思考模式的长思维链优势，为用户提供全面、精准的优质解答，实现一对一的个性化推荐，形成“D选”——DeepSeek优选，对传统主播推荐发起挑战。“D选”本质是“AI导购”，旨在辅助用户高效消费决策。尽管此前电商平台如淘宝、京东、抖音等已尝试接入大模型实现“种草+购物”闭环，但因流量位不显眼、技术和用户习惯等问题，未成为主流。而DeepSeek凭借庞大用户基础，正改变这一局面，部分品牌已将“DeepSeek推荐”作为营销点。
DeepSeek推荐的优势与局限
DeepSeek在化妆品、零食、服饰等多领域的推荐展现出优势。一方面，能实现一对一精准推荐；另一方面，其推荐客观真实，避免软广干扰。然而，DeepSeek也存在“AI幻觉”问题，推荐可能受训练数据影响，出现吸收复制不准确数据的情况，导致筛选作用受限，需要人为筛查。此外，与直播间一站式购物不同，用户使用DeepSeek后仍需跳转电商平台交易，这使其在低价优势上不及主播推荐。
电商平台AI推荐布局与不足
电商行业历经推荐方式的流量迁移，如今试图抓住AI推荐这一新兴形式。淘宝、京东、抖音等电商平台虽早已进入AI大模型时代，但在AI导购布局上，均未给予AI产品一级流量位。实际体验中，淘宝问问、京东京言、抖音AI搜索等在问题字数限制、内容来源广度、深度推理能力等方面，均不及DeepSeek。尽管部分平台接入DeepSeek，但功能多面向商家，如阿里旗下1688商家版接入，在为商家解决问题方面有一定作用，但与直接使用DeepSeek的结果存在差异。
电商平台接入DeepSeek的顾虑与未来趋势
电商平台在接入DeepSeek竞赛中集体缺席。原因主要包括数据敏感性强、模型适配成本高，且部分平台已构建完整AI技术栈，切换外部模型面临高风险。此外，“D选”存在的“AI幻觉”影响用户体验和平台公信力，同时大模型推荐可能打破原有商业生态平衡。不过，电商平台也在通过自研大模型实现“深度思考”，但已广泛验证的DeepSeek在导购方面更具优势。未来，或许需要一个“腾讯”式的平台率先接入DeepSeek，推动行业变革。
