拼多多：我們的設想是分佈式 AI，在未來每一個用户配備專署的 AI 算法、計算資源，我們稱之為「AI 的代理」。

$拼多多(PDD.US) 
 

去年 11 月，拼多多推出了新的廣告工具，智能優惠券。

對於商家，開啓全站推的貨品會自動生成智能優惠券，由系統從推廣費用中提取部分資金，發給消費者。

對於用户，根據用户畫像決定優惠券額度，主要針對低頻、價格敏感、比價用户。

簡單理解，就是商家的廣告費，之前是變成平台佣金收入，現在一部分轉化為了消費者補貼，平台讓利消費者。

進一步看，這解決了兩個問題。

第一，提高營銷精準度。全站推、百億補貼都是向全量用户開放，但其中的高粘性用户不需要激勵和補貼就可以購買。而智能優惠券是個性化推送，避免了資源浪費。

第二，提高用户轉化率。不管是高粘性老用户，還是低粘性用户，通過個性化優惠券的推送，都可以提高他們的購買轉化率。

前段時間，傳言拼多多組建了自己的電商大模型團隊，藉助 DeepSeek 開源模型，智能優惠券很可能會成為拼多多的二級火箭。

一級火箭全站推，將原來的公域流量變現，業績大增。

二級火箭智能優惠券，精準化，實現降本增效；做增量，帶着商家繼續搶市場。

1、

一級火箭，全站推——流量變現。

全站推已經有很多解讀了，這裏只簡單概述。

在拼多多的全站推之前，商家在傳統的電商平台做推廣是很複雜的一件事，要了解搜索廣告、推薦廣告、站內投放、站外投放，還得建一個專門的運營團隊。這些事對中小商家不可想象，成本太高了。

拼多多的全站推把所有複雜的運營簡化為一個 ROI 指標，商家在可接受的 ROI 範圍內，就可以持續投廣告。

於是，商家能專心到商品的生產、供應，而所有和流量運營相關的事都交給了平台。顯而易見，專業分工後的運營效率極大提升。

這也激活了白牌商家們的投放意願，平台收入大增。在傳統電商平台，品牌商家財大氣租，廣告預算可以是幾十萬、上百萬，中小商家根本無力競爭。但現在拼多多的全站推，讓你 10 塊錢有 10 塊錢的曝光，100 塊有 100 塊的曝光，你要是投的過多，ROI 就降下來了。這保障了人人平等，都有機會，投廣告的意願肯定上來了。

關鍵的是，拼多多平台的基礎單元是商品，而不是店鋪。這導致一個商品火了，不會帶來商家品牌的提升，也不會帶動店鋪內其他商品的銷售，商家需要繼續給另一個商品投廣告。商家就需要把每個商品做到極致，進一步了加強自身和平台的競爭力。

2、

二級火箭，智能優惠券——精準化、做增量。

智能優惠券實現精準化營銷的過程，很好理解。海外 AI 應用發展至今，效果最顯著的是廣告營銷，諸如 Meta、Applovin，AI 在數據分析、精準化營銷上天然有優勢。

做增量，怎麼理解呢？

想象一下幾種不同類型的用户。

低頻消費的用户：假設拼多多的用户平均一年消費 90 多次，其中下沉用户超過 100 次，一二線用户可能只有幾十次，那麼針對這些低頻用户，一週沒買就推大額的優惠券，久而久之可能就下單了。某咖啡好像就是這麼做的，隔段時間不喝，9 塊 9 的券就來了。

價格敏感的用户：比如收藏的商品、經常看的商品，會觸發系統推送定向優惠券。

喜歡比價的用户：比如用户在多個平台比價，就給可能流失的用户發優惠券，當然這需要設備內的數據聯通。

還有很多細分的場景可以設想，精準的定向優惠券，帶來用户轉化率的提升，這就是平台的增量。

那麼，平台把佣金變成用户優惠券，利潤一定會受損嗎？

不一定。

之前我們討論過，拼多多的電商平台是軍隊邏輯，平台帶着一羣白牌廠家一起搶市場，有增量是最重要的，其次才是利益怎麼分配。

表面上智能優惠券是平台讓利給了消費者，但同樣會帶來一些新的變化：用户轉化率提升，商家 ROI 也會提升，投廣告的意願就會增強，平台的 GMV 和佣金大盤是增長的；由於營銷精準度提升，平台成本降低了，比如百億補貼就可以少投放。

平台的收入有贈有減，成本有贈有減，最後的利潤變動方向不好説，甚至這是一個相對可調控的數字。

但平台 GMV、商家 ROI 和消費者的個性化體驗，都是提升的，這是更重要的。

3、

同行們也能做嗎？

和全站推一樣，智能優惠券同樣是適用於拼多多模式下的產物：低價心智、白牌為主。其他平台可以用，但效果會大打折扣。

首先，拼多多隻有公域，沒有私域，所有商家都是一視同仁用全站推。平台掌握全站推和智能優惠券的主動權，才能全面落地個性化推薦。但其他平台，商家有會員、粉絲羣、自己的流量運營團隊，平台就很難幫他們做優惠券推薦，可能還不如商家長期摸索的經驗。如果幫中小商家做智能的優惠券，反而會分流品牌商家的流量。

其次，用户對價格越敏感，智能優惠券越有用，毫無疑問最匹配拼多多的用户。

再者，優惠券可以加強白牌的低價優勢，但低價競爭不是品牌商品的訴求。

所以，我説智能優惠券是拼多多的二級火箭。

在 DeepSeek 打開了中國 AI 敍事的想象力之後，由智能優惠券開啓的 AI 之路，將持續加強拼多多的飛輪：低價—用户體驗—規模。

一直在進化，一直圍繞核心競爭力。

2019 年初，時任拼多多 CTO 的陳磊曾分享對 AI 的看法，他談的不是如何賦能商家，而是如何賦能用户，提高用户的決策主導權、提高用户和商品的匹配效率。

面對多樣性的消費需求，你用一個固定的模型，很難判斷到底是不是合理的。

我們的設想是分佈式 AI，在未來每一個用户個體，配備有專署的 AI 算法、計算資源，我們稱之為「AI 的代理」。當消費者輸出自己的數據給這個代理以後，就會自動匹配私有數據和公有數據，集成到一個 AI 算法裏面，並通過調用雲資源技術計算，去產生一個滿足消費者需求的結果。同時這個 AI 代理也會和其它智能代理程序溝通，就和人一樣。

分佈式 AI 能夠幫助人以羣分的消費羣，以更加方便的方式互相學習，降低決策成本，提高交易的效率。更進一步的是，當有這種分佈式代理的時候，我們不僅能夠優化個體的體驗，我們甚至能夠反向去優化、製造，就相當於 C2M 這種優化的目標。

分佈式 AI 代理。

這個概念在今天看來依然亮眼，或許不久就能看到。

如果説哪家公司能在電商領域做出什麼 AI 的變革，我願意給拼多多投一票。