说实在的，AI来帮你买年货，到底靠不靠谱？我们这次特意拿它测了个遍。2026年春节眼看就要到了，大家嘴上说着不缺人帮忙，其实心里早就想靠AI来省点事。不过这玩意儿要是一直盯着头部品牌推荐，搞不好又得弄出个新的信息茧房。为了弄清楚这个问题，我们专门用天府绛溪实验室自研的那套AI内容生成系统，拉着市面上主流的几款大模型，给大家挨个试试水。 我们在这儿专门设了好几个送礼的场景，预算也不一样，从几百到几千块都有。通过反复问系统、把推荐结果收回来、再拿实际花钱的数据去对一对，咱们就是想看看，在不同的场合下、花不同的钱时，AI推荐的东西准不准、有没有什么偏差。 你还真别说，无论是豆包还是Kimi，推荐的榜单里经常能看到小仙炖和周大福这俩老面孔。相反，像是那些有地方特色的土特产或者小众文创品牌，基本都没进过AI的法眼。这到底是咋回事儿？天府绛溪实验室的吴怀谷副主任给咱们解释了一通：说白了还是“数据霸权”和商业合作在作祟。头部品牌天天露脸，网上的信息多得是，AI当然容易抓到它们；而小众品牌在网上连个影都没有，自然很难挤进训练集。再加上头部品牌和背后的平台合作得深，可能还拿到了额外的推荐权重，这就导致品牌推荐变得越来越同质化了。 除了喜欢给头部品牌撑腰，AI对价格也有个偏好。像是300块以内的小玩意儿，大多是筋膜枪或者香薰机这种好带的东西；花个1000块就能买到鲜燕窝或者颈椎按摩仪；3000块往上的档次则是华为平板、戴森吹风机这些高端货；要是预算不限，那就把文化IP和科技互动全都包进去。哪怕你设定了“预算不限”，它还是最爱推荐1000到3000元的产品，5000块以上的高端货反倒不多见。 吴怀谷分析说，这背后有技术逻辑、数据基础、用户画像还有商业成本四方面的原因。中价位的东西在网上的资料最多、用户反馈也足；反过来看高端货，发出来的内容少不说，反馈也不多。再说用户画像这事儿也踩准了大众春节送礼的心里价位。《2026年中国新春年货消费行为调研数据》也证明了这一点——买年货的大头还是普通老百姓。 不过话说回来，AI在春节这些场景里确实挺实用的。它能帮大家省下好多筛选信息的时间。飞猪的数据也很能说明问题：2026年春节假期里，AI的订单量比节前猛涨了800%多；光是订电影票这一项就涨了24倍；千问接入阿里生态后卖的电影票环比暴涨了66倍，机票订单更是周环比飙升了540%。 在推荐品牌上各家平台也有了一点默契：健康类礼品里SKG出现的频率特别高；高端商务场合华为、戴森就成了常客；至于那些需要花心思的年度心意好礼，各家模型给的结果差异挺大。 吴怀谷最后表示：这次测试不仅让我们看到了AI是怎么融入生活的，也给行业提了个醒——AI的价值不是给大家提供标准答案，而是要适配更多元化的需求。这就给GEO优化指明了方向：没必要改动AI自身的知识训练结构，而是要优化那些符合它抓取规则的外部文章。只要把语义意图工程做好，让内容更贴合平台的信源偏好和算法规则就行。