AI的此番竞争，已断然不会仅仅只是算法跟算力二者之间的那种比拼了，而实实在在的是价值逻辑方面的一场较量。美团是以“信任”作为核心，进而去构建维持长久的关系；抖音却是以“兴趣”当成驱动，从而去捕捉瞬间的心智。本文会深入地解析这一场的战局，探讨它究竟是怎样去重塑平台生态以及用户心理的。
今儿个，我打算深度解析「本地生活服务」此赛道。依照我的看法，这场竞争已然从「搜索与推荐」的表面不同，转变成为两种底层「操作系统」的全面抗衡。
促使战局重塑的是AI技术的迭代，它迫使大众点评这一「信任引擎」更为动态且智能，以此提升用户粘性，它还迫使已高速增长造成履约混乱的抖音这一携带「兴趣引擎」的平台变得更有序且可控 。
创世篇：不同的基因决定不同的路径
该平台的起始目的设定了它的关键价值，并且深远地作用于后续全部之产品更新改进，。
大众点评的存在起始源头是源于一个有着清楚明晰状态情况的需求那一方所出现的问题，在2003年这个时间点，它的身为起始创始人的那些人想达成的目标就是去处理解决存在于“人和服务”二者之间的信息并不对等差值情况，在全球这个较大范围之内首次开创设立了“餐饮消费者进行评价评论的模式方式”，在那个处于“唯有速度快才可以打破局面”的O2O时代环境中，大众点评所拥有持有的理念思想是“具备耐心”，这种耐心，是来源于对于本地服务这个行业的内在实质有着深入透彻的理解认知：本地服务这个范畴方面涉及到有着错综复杂情况的“线下履行相关约定”。
直接决定用户金钱进而决定用户时间成本的乃是信息的真实性。所以，大众点评从起始之日起，其产品基因并非“效率”或者“低价”，而是“信任”。它的核心资产并非POI列表，而是UGC评价体系，该评价体系附着于POI之上且为用户所相信。
抖音本地生活的入局并非如此，是供给侧进行推动的，在以广告和直播电商业务作为核心之后，才着手开始探索这一新领域，这是一种纯粹的「流量变现」战略，平台的核心诉求是，为规模巨大且高频的流量，寻觅一个全新的变现出口。
有这样一种「Push」模式，它是抖音本地生活所有优势，也就是爆发力强的源泉，也是其劣势，即履约混乱的根源。它在本质上对抖音的产品形态进行了定义，那便是「店找人」 。
现状篇：两种模式的「阿喀琉斯之踵」
在基因方面，存在着两种，这两种是截然不同的，由这两种截然不同的基因，演化而产生出了又两种截然不同的用户旅程，对于双方而言，在效率这一方面，还有在变现这一方面，都存在着根本性的挑战。
1. 抖音的「核销率」难题：冲动消费与线下履约的鸿沟
不同于实物电商的状态体现，本地生活额外嵌入了一个关键至极的“线下核销关节”。以我身为产品经理的角度来观测分析的话呢，抖音现有的“店找人”模式暴露出一个成体系的不足，那就是“低核销率”这种状况。
这会产生三大负面连锁反应：
抖音的AI推送算法，有着这样的起因，它所优化的关键指标是「线上点击」以及「即时购买」（GTV），并非「线下履约」的主动想法，这造成了数量众多的「低意图冲动消费」。
将“核销率”视为抖音本地生活务必要去解决的首要PMF（产品市场契合度）方面的难题，此难题致使其变现模式更倾向于倚仗“广告”，而非与履约紧密关联的“佣金”（抖音的佣金率大概为2.5%，远远低于美团的8 - 10%）。
2. 大众点评所具有的「货币化」的天花板，是工具属性以及广告收入有着天然冲突 。
大众点评也就是美团，遭遇的是相反状况里的问题，它有较高的佣金率，此佣金率确保了交易收入具备稳定性，然而呢，同时它的「广告变现空间」却受到了限制。
这是「信任」的代价，也是大众点评的「工具悖论」：
因而，大众点评所具备的核心价值，具有高效、可信的特性 ，和其最为能够扩展的变现模式，也就是广告这一模式 ，二者呈现出「天然冲突」的状况 。数量过多的广告会致使「稀释信任」 ，还会造成「降低效率」的结果 ，进而将带来用户的「信任飞轮」给扼杀 。产品经理面临的核心困境在于 ：怎样在不破坏「信任」以及「效率」的条件下 ，达成「增加用户停留时长」的目标 ，以此为其广告业务创造库存 。
核心议题：AI驱动下的「攻」与「防」
人工智能，尤其是其中的大模型，以及先进的机器学习算法，正在变成双方用以解决各自核心问题的关键武器。
A. 大众点评（美团）：那被称作AI 的，是作为「秩序」维护者的存在，同时也是「效率」的能起到放大作用的事物 。
大众点评所推行的AI战略，是以它自身的核心资产、也就是那个名为「信任」的东西为中心而展开的，这一战略又区分为「防御」以及「进攻」这样的两个部分 。
1. AI解决方案（防御）：构建“AI+人工”四道防线
正遭受着「赠品换好评」行为，以及「水军刷评」等行为系统性攻击的，是平台的UGC评价体系 。而这样的情况，属于大众点评的「存亡问题」 。
于是，大众点评搭建起一个「位于循环之中的人工智能」的混合管理系统，凭借这样的的方式来 the of ：，从而捍卫评价的真实性。
这种由「AI」与「人工」所共同构成的混合模式，乃是于「信任」跟「成本」之间寻觅而得的最佳解决方案。大众点评所采用的策略为：运用AI去处理具备「高确定性」的作弊行为；借助「AI+人工」的方式来处理存在「低确定性」的灰色区域。
2. AI解决方案（进攻）：算法迭代与产品重构
用于解决「工具悖论」这件事，大众点评正在借助AI，从「底层算法」这个层面展开行动，同时也从「上层产品」这个层面发起进攻 。
a. 底层算法：从关键词匹配到“语义+个性化”召回
2024年3月，美团技术团队对外披露，大众点评针对其内容搜索内核要进行重大升级。旧模型是传统的那种「关键词匹配」。新模型放进了「语义召回」，目的在于弄懂用户模糊查询背后内里的那个「真实意图」，还加进了「个性化召回」，把用户的「地理偏好」、「上下文」以及「历史消费内容」等这些信息综合起来用 。
大众点评正借助AI向抖音学习，这是一种“偷师”行为。抖音推荐算法的核心包含“语义召回”与“个性化召回”。大众点评有意在“人找店”的搜索框架里，增添“店找人”的内容发现能力。它的产品目标清晰明确，期望用户在进行了“搜索后”，不会马上离去，而是被相关内容所吸引，进而开启“逛起来”的模式，以此为其打造急需的广告库存。
b. 上层产品：利用大模型（）重启“品质外卖”
在2025年9月的时候，大众点评做了一个宣布，宣布重启「品质外卖」这项服务，而这一举动存在一个核心的驱动力，这个驱动力是「AI+真实高分」，该平台运用美团的B端自研大模型，进行一项操作，什么操作呢，就是去「分析海量的用户评价数据」，还要把虚假信息给剔除掉 。
这是一个抖音的、无法被复制的AI应用，大众点评最大的资产是什么，积累了20年的、海量的、且经过「AI四道防线」清洗的UGC数据，大语言模型也就是LLM最擅长什么，是「理解」以及「总结」非结构化文本。
敏锐抓住这一结合点系大众点评的产品经理所为，此结合点是让大模型去“阅读”成千上万条“真实评价”，且“总结”出哪些餐厅是“真正”的“品质”餐厅。大众点评的“防御型AI”（治理）与“进攻型AI”（LLM）因这一行为得以完美结合，其“数据护城河”也由此转化成了“产品护城河”。
B. 抖音本地生活，AI身为「欲望」的发动机，还是「混乱」的平衡木 。
抖音的AI既是其「核心资产」，也是其「问题的根源」。
1. 已识别问题：流量洪峰下的履约混乱
抖音的人工智能属于「内容分发」人工智能，并非「服务履约」人工智能，它能够瞬间打造出「爆款」，然而商家端根本没有办法承接这「泼天的好运」，具体呈现出来的情况有：商家为了获取流量设定「骨折价」从而造成亏本；众多商家「不晓得怎么去设计产品套餐」；用户到店之后发觉「承诺的套餐已经卖光了」，进而引发信任危机。
推进之中的解决方案是，算法进行横向扩张，它要从餐饮这一方面复制过去，到泛电商这一范围内 。
数据显示在二零二四年里，抖音本地生活于餐饮等基础板块的增长正逐渐变慢。那种“爆款单品”模式所产生的“边际效应”正不断降低。
2024年，抖音面对餐饮品类瓶颈时，开始开拓新类目，这新类目涵盖房产、装修、服装等。从我的产品战略视角来看，这并非针对大众点评核心优势，即低频以及高信任服务的正面进攻，而是一次巧妙的「战略规避」。
抖音于餐饮，也就是那种高频且强线下履约的领域，碰到了瓶颈跟难题大众点评的核心护城河乃是低频且高信任方面的服务抖音所选择的房产、装修、服装这般的新品类，存在着一个共同之处，即电商属性更为突出。
最擅长电商的是抖音的 AI，售卖实物电商服装以及售卖本质为线索售卖的装修套餐的算法逻辑，相比售卖线下核销餐饮体验，要远比抖音的「AI 舒适区」接近得多，抖音在战略上将大众点评的信任壁垒避开，利用自身内容算法优势，转而对那些更接近其核心电商能力的本地生活品类发起攻击 。
3. 待解决的问题（PM视角）：抖音AI的“三大战役”
在我的认知观点里，对于抖音的那些产品以及算法团队而言，存在着三个处于「有待解决」状态的核心问题，并且人工智能是唯一能够解决这些问题的关键所在。
a. 战役一：AI如何提升“核销率”？
不得不解决那「冲动消费」跟「线下摩擦力」之间的根本矛盾，同时，抖音的AI必须发生转变，从「GTV优化」转变为「LBS+时间」优化。
b. 战役二：AI如何赋能B端（商家）？
这要解决那种商家呈现出的运营处于混乱状态的问题，这恰恰是生成式AI能够发挥作用的地方之处之处。，。
c. 战役三：AI如何治理生态？
这存在要去处理「探店博主」生态遭受损害以及商家履行约定符合规定的问题，抖音的算法需求从「单目标优化」（也就是GTV实现最大化）转变为「多目标优化」。
全新的目标（以公式形式呈现）为：分数等于，权重一乘以肿瘤靶区体积，加上，权重二乘以核销的比率，再加，权重三乘以商家净推荐值，最后，加上权重四乘以创作者所获得到的收益 。
这需要建立一个更复杂、更平衡的生态分配机制。
终局篇：本地生活的未来——“全能管家”与“即时乐园”
有关大众点评（美团）的最终极目标，是那种由AI去驱动的，具备一站式特点的，拥有高确定性的「本地生活决策大脑」标点符号。
大众点评的最终结局，是要把那“独有的”、经过AI“清理过”的“UGC数据资产”跟美团的“自主研发大模型”相融合，其最终呈现的样子会从一个“搜索框”演变成一个“AI管家”也就是C端智能体，用户不再是进行“搜索”举动，而是去“提问”，像“下周我带着客户前往上海，求推荐一家有面子、安静且评价是‘真实的’没有刷评的餐厅”，AI会“替代”用户达成筛选、比对跟决策，其关键的保护屏障会是“确定性”。时代处于信息爆炸以及虚假内容泛滥的状况下，大众点评把自身定位成了「真相」以及「品质」的最终提供者 。
抖音当地生活的最终目标是，由人工智能驱动的、涵盖全部区域兴趣范围的‘即时服务实现盈利的封闭循环’ 。
将抖音那具备「世界级」水准的「内容推荐AI」能力，应用于「万物」，这便是抖音的终局，本地生活只是当中一个关键闭环，其最终呈现的形态会是一个涵盖全域兴趣的「即T时乐园」，当AI察觉到用户在刷「装修」视频，便会即刻推送本地设计师的线S索，当看见用户在刷「亲子」视频，就会马上推送周末游乐园的团购，它并非是一个「工具」，而是一个「嵌入生活」、在任何地方都存在的商业层，其核心的壁垒是「即时性 」 。它并非去解决用户那具有确定性的需求，然而它却能够进行创造以及满足用户处于当下的那种具有不确定性的欲望。
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