[雙11消費觀察-3] 發券的人換了: 從AI發券到魔法對轟

今年雙十一，很多人手上的優惠券，不是自己挑的，是 AI 覺得你該拿到的那一張。

過去領券這件事，主動權在消費者。你知道今天有活動，點進去領，領到什麼、能不能疊加、門檻多少，都是明明白白的規則。天貓從 2025 年那一屆雙十一開始試點 AI 智惠引擎決策發券，今年延續並擴大，邏輯變了一個方向：不再等你主動來領，而是根據你的行為信號，判斷誰值得一張券、值得多大的券。

聽起來是效率升級。補貼資金用得更精準了，該拿的人拿得到，不該拿的人不打擾。

但從消費者這一側看，事情變得不一樣了。每個人看到的券面、門檻、出現時機，開始由一套你看不見的模型決定。你領到那張券，背後是一次系統判斷的結果，它決定要給你。

這篇要講的就是這件事的三個層次。第一層，發券這個動作本身換了人；第二層，台灣和這件事之間，隔著一個很具體的落差；第三層，當商家全部換成 AI，消費者開始用 AI 打回去。

發券這件事，從人找券變成券找人

先說清楚 AI 發券到底在幹什麼。

傳統的發券是有規則的：滿 300 減 30，全店通用，誰都能領，先到先得。這種券的邏輯是「門檻」，你只要跨過門檻就能拿到，能不能拿到取決於你自己。

AI 發券的邏輯是「判斷」，它先看你的行為，再決定要不要給你、給你多大。你在某個品類停留了很久，加了購物車又刪掉，它可能判斷你差一點衝動，給你一張小額的；你三個月沒來過，它可能判斷你需要一張大額的才回得來。

這背後有一件很少被明說的事實：平台補貼的錢總額是有限的，AI 做的事，是決定把有限的錢給誰。

天貓這一輪大促的核心補貼方式是「官方立減」加上平台消費券，不再玩跨店滿減那一套。其中一部分消費券的發放，交給智惠引擎統一決策。同樣一筆補貼預算，發給本來就會買的人，等於浪費；發給差一點就買的人，才叫撬動。AI 幹的就是把錢從前一種人手上挪到後一種人手上。

這個邏輯本身沒有問題，所有做行銷的人都在做一樣的事，只是過去靠經驗，現在靠模型。

問題出在哪裡？出在「不透明」。

過去的券，規則寫在頁面上，你看得到自己為什麼符合、為什麼不符合。今年的券，你看到的是結果，看不到理由。為什麼我這次只有一張 50 減 5，隔壁同事拿到 100 減 20？不知道。是我的消費記錄不好看，還是我這段時間點得太勤，被判斷成「不給也會買」？

這個問號一旦出現，就很難消掉。因為它指向一個更讓人不安的可能：算法可能判斷出「你不需要優惠也會買」，然後就把優惠省下來了。

這不是陰謀論。從平台的立場看，這是最理性的資源配置。但從消費者的立場看，這叫「我買得越多，我拿到的越少」。

而這件事有一個很清楚的實證版本，就在我自己的帳戶裡。

我訂了一年 88VIP，算出來是筆負資產

去年我買了淘寶的 88VIP 年卡，88 元人民幣。我不是那種一年買一次的人，我是幾乎每個月都有消費的常客，買日用、買書、買小家電，屬於平台最想要的那種會員。所以買這張卡的時候，我算的是「一年下來能省多少」，而不是「這 88 元值不值得」。

一年之後我回頭算，結論很直接：這張卡對我是負資產。

原因很單純。那些 VIP 專屬折扣券，根本用不到我真正想買的東西上。

平台發給 88VIP 的折扣券有使用範圍限制。我比對過很多次，那些「可以用 VIP 專用券」的商品，價格往往是調漲過的。也就是說，這張券讓你在一個已經被抬高的價格上，看起來便宜了一點。同樣一件東西，去找那些「真正把價格降下來」的普通店家，比用我的 VIP 券還划算。

我真正用得上的，只有每天可以領的那個 2 元紅包。一個月用掉幾次，一年下來攢的紅包金額，算不過 88 元的年費。

所以今年我沒有再買這張卡。

這段不是要抱怨，是想講一個結構性的問題：當折扣券的可用範圍被限制在「調漲後的商品」上，它就不再是折扣，它變成了一種定價安排。

不過這裡得把機制講清楚，否則很容易讀成「平台故意坑人」，那樣反而失真。

折扣的成本，主要不是平台出，是商家出。一張「100 減 20」的券，那 20 元是商家讓出來的利潤。多數商家的毛利率本來就薄，如果他老老實實按實價再讓 20 元，這筆單子可能就虧了。於是最省事的做法是：先把價格提上去，再放出這張券，讓你用券之後的價格回到「差不多還是原本的價」，商家不虧，平台有券發，會員覺得自己拿到了權益。

三方看起來都過關了，但實際上，那個「省」是憑空變出來的。券的價值不是來自讓利，是來自價格標籤的挪動。

這就是我說的機制失靈。它不是誰存心要騙誰，是三個角色各自做了對自己最合理的選擇，加起來的結果是：會員制度的名義價值，跟它的實際價值，出現了落差。落差有多大，取決於那個平台的商家結構、品類競爭程度、還有它願不願意為了會員體驗犧牲一點短期毛利。

所以在同一個平台裡，你會看到很矛盾的現象：有些品類的 VIP 券真的划算，有些品類的券完全是擺設。這不是券的問題，是那個品類的商家還有沒有讓利空間的問題。

這在第三方投訴裡有大量同類案例。2025 年 6 月起，社群上關於「淘寶 88VIP 會員價高於普通用戶」的投訴明顯變多，黑貓投訴平台上相關案件累積到上千件。有消費者實測，同一件商品，88VIP 帳號看到的價格比普通帳號貴幾塊到十幾塊人民幣不等。淘寶客服的回應口徑是「不同用戶享受的優惠不同，係商家活動差異」。

我這裡不做「殺熟」的定性，那是法律用語，有嚴格的舉證門檻，公開層面也沒有定論。我要講的是一件更樸素的事：一個把「省錢」當賣點的會員制度，如果實際可用範圍被設計成這樣，那它賣的就不是省錢，是「你以為你會省錢」的期待。

這件事跟前面講的 AI 發券，是同一件事的兩面。

AI 發券是「我判斷你該拿到多少」；88VIP 的限制券是「我給你，但你用不到真正想買的東西上」。前者是不透明，後者是看起來透明但實際受限。兩個合起來，結果是一樣的：消費者手上那張券的實際價值，遠低於它表面標示的價值。

而且這裡有一個很諷刺的細節。我自己是重度用戶，淘寶的 AI 推薦系統照著我的瀏覽行為推東西給我看，推得還算準。但那些推薦給我的商品，往往不適用我的 88VIP 專用券，或者用了反而比別家貴。

這就是演算法自己打自己的臉。它一邊精準地知道你喜歡什麼，一邊把優惠設計成你喜歡的東西用不上。

台灣的落差：連「打擾」都還沒被算成成本

講到這裡，該談台灣了。

我在台灣做行銷和數位轉型很多年，看過的平台、品牌自營站、會員系統不算少。台灣這幾年在「精準行銷」這個詞上花了很多力氣，但如果拿中國這套「AI 發券」的標準來對，中間隔著一個很具體的落差。

先說一個最直觀的數字落差。

中國的平台動輒是千萬級、億級的會員規模，淘寶、京東這種體量，一次大促發幾千萬條訊息是常態。台灣的狀況完全不同。頭部平台確實能摸到千萬註冊量的門檻，momo 累計會員超過 1000 萬，Coupang 台灣的 App 用戶 2026 年 7 月達到 1190 萬。但要看清楚，這是累計註冊用戶，不是活躍會員。

再往下一層，幾十萬會員就已經算是中型平台的主力了。而絕大多數品牌自營站，會員池只有幾萬到十幾萬。

這個規模差距，決定了「打擾」這件事在兩邊的重量完全不同。

在中國，一千萬會員發一次全量訊息，是九百多萬次打擾，這個成本大到必須處理，所以 AI 精準發券是剛需。在台灣，一個十幾萬會員的品牌站，一次全發是十五萬則訊息，對品牌來說這就是「行銷動作」，沒有人會把它算成成本。

所以台灣現在的行銷現實是：絕大多數平台和品牌，還在「乾脆一次全部發」的階段。折扣碼群發、EDM 全站寄送、LINE 官方帳號無差別推播，寄出去就結束了，很少人去算「這批訊息打擾了多少不想收到的人」，更少人去算「寄了十萬封，實際用了多少」。

我在台灣看過的實務裡，甚至連「折扣碼使用率」這件事都很少有人認真追蹤。發出去了，報表上看到的是「發送量」，不是「轉換量」，更不是「這個人下次還願不願意看我的訊息」。

我必須誠實說一句：這一整段沒有台灣本地的量化統計可以引用，它是我在業界的觀察，不是數據。就我所見，台灣似乎沒有公開的這類量化調查，我也不想編一個數字出來。

但這個觀察有一個側面的支撐，來自消費者加入品牌渠道之後，到底期待什麼。

行銷圈這幾年有一個共識性的觀察：消費者願意加入品牌的深度溝通渠道，但他們不是來收垃圾訊息的。他們期待的是按自己的購買記錄推薦搭配，是品牌專屬的新品預覽，是「你知道我買過什麼」的那種被記住的感覺，而不是一封又一封不看也無所謂的折扣轟炸。

我沒有找到台灣本地針對這件事的量化調查，所以這裡只能講方向，不給百分比。

但這個方向講的其實是同一件事：消費者不是不願意被打擾，是不願意被無效地打擾。這件事在台灣跟在中國一樣成立，只是台灣的業者還沒把它當成一個必須解決的問題，因為規模還沒大到痛。

而規模還沒大到痛，意味著一件事：等到它大到會痛的時候，你已經來不及改了。會員被你打擾了三年，通知早就關了，那時候再來做精準，你面對的是一群已經不理你的人。

所以這裡要給一個起點，門檻低到這一週就能做，不需要導系統、不需要預算。

只算一件事：發出去多少則，其中多少人真的用了那個折扣碼。這個數字多數品牌沒有算過，因為報表上只有「發送量」和「開啟率」，「用掉多少」要另外去核銷紀錄裡撈。撈出來之後，你會得到一個很不舒服但很有用的數字。

三個月內買過的、三個月到一年買過的、一年以上沒買過的。先只對最上面那層發，下面兩層這一檔先不動。

你大概會發現一件事：最上面那層的核銷率，比整體高出不少；而下面那兩層，發了跟沒發差不多，但你為了發給他們，付出的打擾成本是一樣的。

這三件事加起來，大概一個下午就能做完。做完之後，你就有一個屬於自己品牌的、很粗糙但很真實的基準線。有基準線，才談得上優化。沒有基準線，所有「精準行銷」都只是形容詞。

消費者開始用 AI 打回去

過去很多年，雙十一的核心矛盾一直沒變：商家用層層嵌套的滿減、定金、湊單製造資訊差，消費者花好幾個小時演算優惠，還是很難逃過「先漲價再打折」的套路。

今年這一局升級了。商家那一側，靠生成式 AI 精準捕捉慾望，千人千面的資訊流持續種草；數字人直播 24 小時不間斷；AI 客服自動攔截議價、規避保價。全鏈路 AI 包圍之下，光靠人工瀏覽、手動比價，消費者幾乎沒有勝算。

於是出現了一個很有意思的反應：消費者開始用 AI 武裝自己。這類做法在多家媒體的採訪裡都出現過，我把它整理成三種典型。

有位消費者去年吃過一次虧，研究了一整晚滿減折扣，結果付款時發現比預期貴了將近三百元。今年的做法完全不一樣，她把規則全部丟給 AI：「定金立減、店鋪券、跨店滿減、88VIP 折扣、紅包、國補」，先把這些活動細則講清楚，還要捋清楚順序，再把商品和價格丟進去，讓 AI 算出到手價，順便問一句「還有沒有更省的湊單方式」。

她說了一句關鍵的話：「關鍵在於你要把規則給 AI 講清楚。」

這句話聽起來很技術，其實很心酸。它意味著消費者為了不被套路，得先把自己訓練成一個懂規則的人，才有辦法指揮 AI。

有位消費者把購物車截圖批量發給 AI，設了硬性標準：近 30 天有沒有高頻使用、有沒有功能一致的平替、不買會不會影響生活。AI 打分低於 3 分的直接進「不買清單」，購物車最後精簡掉了一大截。

還有更進階的用法：用 AI 抓全網評價、過濾軟文、提煉差評；監控價格走勢，識別先漲後降的假優惠；核算全年開支做預算。平台自己也在提供這類工具，京東有 AI 購物助手自動疊券、算多套湊單，千問的購物助手可以調歷史價格曲線識別假優惠。

這一層的變化是真的。它把「單向接收資訊」變成了「雙向技術對抗」，消費者從被動圍觀，變成了手上有一點主動權的博弈方。

但這裡必須補一刀，否則這段會變成爽文。

消費者拿起的這把武器，自己也在被標價。

上海市消保委 2026 年針對 618 做過一份調查，回收 4308 份問卷。其中一個數字很有價值：84.56% 的受訪者嘗試過 AI 選購功能。但同時，38.79% 的人反映 AI 會優先推送高價商品、不貼合低價篩選的需求，只有 16.06% 的人認為 AI 能精準匹配自己的需求。

三個數字放在一起看，畫面就清楚了：大家都在用 AI，但用的人裡面，超過三分之一覺得 AI 在幫商家賣貴的東西。

這不是消費者的錯覺。AI 導購本身是一個商業產品，它推薦什麼，取決於它被設計來推薦什麼。當消費者用 AI 去拆解商家的 AI，商家的 AI 也在學習怎麼把商業意圖藏進更自然的對話裡。

2026 年的 315 晚會曝光過一條灰色產業鏈，晚會上就叫它 GEO，生成式引擎優化。部分主體向大模型「投毒」製造虛假資訊，讓 AI 在回答推薦問題時，把某些產品排到前面。消費者以為自己問到了一個客觀的答案，其實那個答案是被人安排好的。

所以「魔法對轟」這個比喻，精確的地方在於它承認了雙方都在用魔法，而魔法本身沒有善惡。消費者用 AI 省錢，商家用 AI 賺錢，工具是一樣的。誰能贏，不取決於誰的 AI 更強，取決於誰更清楚這場遊戲的規則是誰定的。

三篇下來，換的到底是什麼人

把三篇收在一起。

第一篇講貨架。李佳琦賣 Token，京東賣保潔，換的是「貨架上賣什麼」。

第二篇講幹活的人。商家撤掉 GMV、AI 分三層上崗，換的是「誰在做這些事」。

第三篇講發券的人。AI 決定你該拿什麼券，台灣還在無差別群發，消費者開始用 AI 反制，換的是「規則由誰來定」。

三篇背後是同一件事：雙十一這場遊戲，正在從「人跟人交易」，變成「系統跟系統對接」。商家那一端是演算法，消費者這一端也開始是演算法。中間那個原本由人來判斷的環節，一個一個被抽掉了。

這個變化具體長什麼樣子？

以前你買東西遇到問題，會打開客服對話框，等一個人打字回你，跟他討價還價，最後他幫你改個價格。現在你打開同一個對話框，對面先回你的是機器，它不會跟你議價，它只會告訴你「這是最優惠的價格了」。你想要的那個人，要按好幾層「轉人工」才找得到，而且找到了，他也沒有改價的權限。

那個「其實我可以幫你問問主管」的空間，就是這樣一點一點消失的。

這個變化本身沒有好壞。效率確實提高了，補貼確實更精準了，消費者確實多了一些工具。但有兩件事值得留下來當提醒。

第一件，不透明本身就是一種成本，只是它沒有被記在任何人的帳上。AI 發券讓你不知道自己為什麼拿到這張，88VIP 讓你在一個被抬高的價格上感覺省了錢，這些都不是欺騙，但它們累積起來，會磨掉消費者對整個遊戲的信任。而信任這件事，一旦磨掉了，很難用折扣補回來。

第二件，規模小的時候，看不見的成本最容易被忽略。台灣的業者現在還在無差別群發，不是因為不知道精準更好，是因為規模還沒大到會痛。但打擾這種成本，是複利的，它不會突然爆發，它會在你察覺之前，一點一點把你最好的會員推走。

三篇看完了，接下來問自己三個問題

這個系列從貨架講到人，再講到規則。如果你是一位經營者，讀完之後真正有用的，不是記住幾個數字，是拿這三個問題去問自己的公司。每一個問題，對應一篇。

這一題要先問清楚三件事：規格能不能寫明白、價格能不能定死、履約能不能承諾。三個都答得上來，才有資格談預售。答不上來的，先別動，因為你賣出去的不是套餐，是一堆還不出來的承諾。

算不出來的那一個，就是你最該補的洞。多數公司的問題不是不知道要算，是報表上根本沒有這幾個欄位。哪一個拿不出來，就從哪一個開始建。

這一題最容易被跳過，因為它讓人不太舒服。但它是三題裡唯一一個「今天下午就能算」的。算出來之後，你會知道你的會員名單裡，有多少是活的，有多少只是躺在資料庫裡的數字。

三個問題都不難，難的是願意去算。

這個系列講的所有變化，其實都指向同一件事：過去那種「多賣一點就能多賺一點」的直覺，正在失效。因為現在賣得多不等於賺得多，因為流量貴了、退貨多了、打擾的成本開始被計價了。

在這種環境裡，經營者真正的優勢，不是比別人更快地導入 AI，是比別人更早地把自己那本帳算清楚。工具會愈來愈便宜，算清楚這件事不會。

最後回到那個最樸素的問題。這一年的雙十一，你手上那張券，是你自己算出來的，還是別人算好給你的？

如果答案是後者，那你大概也該開始學著用 AI 了。省那幾塊錢是其次，起碼讓你知道自己是按什麼邏輯被對待的。

而如果你是在另一側，是那個發券的人，那更該問的是另一件事：你發出去的，到底是折扣，還是一種讓人不舒服的錯覺？