摘要：面对电商行业竞争日益白热化的新形势，电商平台在用户增长放缓、获客成本攀升、用户留存难度加大的大背景下，优化个性化推荐服务对提升用户粘性、促进交易转化和实现可持续发展具有更加现实的意义。2023年5月，国家互联网信息办公室印发了《生成式人工智能服务管理暂行办法》（国信办通字〔2023〕13号），从规范生成式AI服务研发、应用、管理等方面提出了具体要求，目的既是规范行业发展，也是为了引导电商平台合理运用生成式AI技术，优化服务体验、提升经营效能、促进数字经济高质量发展。本文结合当前电商平台发展的新形势，分析生成式AI在电商个性化推荐中的应用现状、应用效果及用户接受度面临的问题，提出优化应用策略与提升用户接受度的路径，使电商平台能够在用户需求多元化、市场竞争激烈化的环境下，依托生成式AI技术实现高质量发展。

关键词：生成式AI；电商平台；个性化推荐；应用效果；用户接受度

中图分类号：F724.6；TP18

生成式AI是人工智能领域的重要创新成果，近年来随着技术的不断迭代成熟，已广泛应用于电商、传媒、金融等多个领域。其中，电商行业作为数字化程度最高、用户需求最多元的领域之一，成为生成式AI技术落地应用的核心场景。一直以来，依托算法技术开展个性化推荐服务，帮助用户快速筛选商品、提升购物效率，是电商平台增强核心竞争力的关键手段。但受技术水平、数据质量、用户需求差异等多方面影响，传统个性化推荐存在同质化严重、精准度不足、体验感不佳等问题，未能充分满足用户个性化、场景化的购物需求。从上市的京东、拼多多、唯品会等电商平台2021-2023年披露的财报信息看，这些平台的用户活跃度、交易转化率虽保持增长，但获客成本年均增长15%-20%，用户流失率维持在8%-12%，传统推荐模式的瓶颈日益凸显，而引入生成式AI技术的平台，其个性化推荐转化率较传统模式平均提升25%以上，凸显出生成式AI技术的应用价值。

一、生成式AI在电商个性化推荐中的应用现状、效果及用户接受度面临的问题

数字经济的快速发展、技术的不断革新以及用户需求的持续升级，使生成式AI在电商个性化推荐中的应用效果不再是单一的技术应用问题，而且关系到平台竞争力、用户体验甚至行业发展格局，成为当前电商行业急需研究的重大课题。

1. 技术应用不均衡，部分平台应用效果未达预期

近年来，生成式AI技术在电商领域的应用呈现“头部集中、中小滞后”的格局，虽然经历了多轮技术迭代，但不同规模电商平台的应用水平差异显著。2022年以来，阿里、京东等头部电商平台率先布局生成式AI个性化推荐，推出AI导购、智能商品描述生成、场景化推荐等服务，取得了较好的应用成效，但大量中小电商平台受技术研发资金不足、技术人才匮乏、数据积累有限等因素影响，仍停留在传统推荐模式向生成式AI模式过渡的阶段，部分平台盲目引入技术却未进行针对性优化，导致推荐精准度不足、内容同质化严重，不仅未能提升用户体验，反而增加了平台运营成本，应用效果未达预期。

2. 用户需求多元化，推荐精准度与个性化不足的矛盾突出

随着居民消费升级，电商用户的购物需求逐渐从“满足基本需求”向“追求个性化、场景化、品质化”转变，不同年龄、性别、消费能力、消费习惯的用户，其购物需求存在显著差异，甚至同一用户在不同场景下的需求也会发生变化。生成式AI技术虽具备强大的内容生成和需求挖掘能力，但当前部分电商平台在应用过程中，存在数据采集不全面、用户画像构建不精准、算法模型优化不及时等问题，导致推荐内容与用户实际需求脱节——要么推荐内容过于单一，无法满足用户多元化需求；要么推荐内容杂乱无章，用户难以快速找到心仪商品，精准度与个性化不足的矛盾日益突出，影响了用户对推荐服务的认可。

3. 数据安全与隐私保护隐患，降低用户接受度

生成式AI在电商个性化推荐中的应用，离不开大量用户数据的支撑，包括用户基本信息、消费记录、浏览痕迹、搜索历史等。如果平台数据安全管理不到位，容易出现用户数据泄露、滥用等问题，进而侵犯用户隐私，降低用户对生成式AI推荐服务的接受度。据相关调研数据显示，2023年我国电商用户中，有68.3%的用户表示“担心个人数据被泄露”，57.8%的用户表示“因隐私顾虑，拒绝使用个性化推荐服务”，29.5%的用户表示“曾收到基于个人隐私信息的过度推荐”，数据安全与隐私保护问题已成为制约用户接受度的核心因素。

4. 内容质量参差不齐，影响用户购物体验

生成式AI能够快速生成大量的商品推荐内容、导购文案、场景化描述等，但受算法模型、训练数据质量等影响，部分生成内容存在质量问题：一是商品描述与实际不符，存在夸大宣传、虚假描述等情况，误导用户消费；二是推荐内容同质化严重，不同平台、不同商品的推荐文案千篇一律，缺乏创新性；三是生成内容存在语法错误、逻辑混乱等问题，影响用户阅读体验。这些问题不仅降低了个性化推荐的应用效果，还可能引发用户投诉，损害平台口碑，进一步降低用户接受度。

5. 技术门槛较高，中小平台应用难度大

生成式AI技术的研发、应用需要大量的资金、人才和数据支撑，而中小电商平台普遍存在资金实力薄弱、技术人才短缺、数据积累不足等问题，导致其应用生成式AI开展个性化推荐的难度较大。一方面，中小平台难以承担生成式AI技术研发、算法优化的高额成本，只能依赖第三方技术服务，缺乏自主优化能力；另一方面，中小平台的数据量有限、数据质量不高，无法为生成式AI模型提供充足的训练数据，导致推荐精准度难以提升，进一步限制了生成式AI技术的应用效果。

6. 用户认知存在偏差，接受度呈现分化态势

当前，部分用户对生成式AI技术的认知存在偏差，导致其对电商个性化推荐服务的接受度呈现分化态势。一方面，年轻用户（18-35岁）对新技术接受度较高，能够快速适应生成式AI推荐服务，认为其能够提升购物效率、满足个性化需求，接受度较高；另一方面，中老年用户（35岁以上）对生成式AI技术了解较少，存在抵触心理，担心技术不可靠、隐私被泄露，对个性化推荐服务的接受度较低。此外，部分用户认为生成式AI推荐存在“过度打扰”的问题，频繁推送相关商品，影响用户正常购物体验，进而降低接受度。

7. 行业监管不完善，应用规范缺失

生成式AI技术在电商个性化推荐中的应用尚处于快速发展阶段，相关行业监管政策还不够完善，应用规范缺失。一方面，针对生成式AI推荐内容的质量监管、虚假宣传治理等方面的规定不够具体，部分平台存在违规推荐、虚假宣传等行为，损害用户权益；另一方面，数据采集、使用、存储的规范不够明确，部分平台存在过度采集用户数据、滥用用户数据等问题，引发隐私泄露风险。此外，行业内缺乏统一的应用标准和评价体系，无法对生成式AI在个性化推荐中的应用效果、用户接受度进行科学评估，不利于行业健康发展。

二、优化生成式AI在电商个性化推荐中的应用及提升用户接受度的对策分析

生成式AI在电商个性化推荐中的应用面临的现实困境，决定了相关优化工作不能盲目推进，也不能简单追求技术应用的形式，而要坚持“技术优化、用户导向、安全合规、协同发展”的原则，将生成式AI技术与电商平台的经营特点、用户需求相结合，既要提升应用效果，也要破解用户接受度不高的问题。要将技术优化、数据治理、隐私保护、内容管控贯穿个性化推荐全过程，以提升用户体验、促进交易转化为目标，以保障数据安全、规范技术应用为前提，建立“技术支撑、数据驱动、安全保障、用户参与”的个性化推荐体系。政策层面重在加强顶层设计，管规范、管安全、管引导；各电商平台应在政策框架内，结合自身实际，提升技术应用能力，强化用户服务意识，优化应用策略，建立起与自身发展相匹配的生成式AI个性化推荐模式，逐步形成集技术优化、数据治理、内容管控、隐私保护、用户反馈于一体的应用体系，实现技术应用规范化、推荐服务精准化、用户体验优质化、隐私保护常态化的目标。

1. 优化技术应用，提升推荐精准度与个性化水平

技术优化是提升生成式AI在电商个性化推荐中应用效果的核心，要突出技术引领，实现推荐服务的精准化、个性化，具体应做到“三个强化”。一是强化算法模型优化，改变传统单一的推荐模式。过去，电商平台的个性化推荐多依赖协同过滤算法，存在精准度不足、同质化严重等问题，要结合生成式AI技术的特点，优化算法模型，融合用户画像、场景需求、商品属性等多维度数据，构建多场景、多维度的推荐模型，提升推荐精准度。同时，建立算法迭代优化机制，根据用户行为数据、需求变化，定期对算法模型进行调整，确保推荐内容与用户需求高度匹配。二是强化用户画像构建，实现个性化推荐精准触达。用户画像是个性化推荐的基础，要全面、合规采集用户数据，包括用户基本信息、消费习惯、浏览痕迹、搜索历史、评价反馈等，通过生成式AI技术对数据进行深度分析，构建精准、立体的用户画像，区分不同用户群体的需求差异，实现“千人千面”的个性化推荐。例如，针对年轻用户，重点推荐潮流、个性化商品；针对中老年用户，重点推荐实用、性价比高的商品。三是强化场景化推荐，提升用户购物体验。结合用户的购物场景（如节日购物、日常购物、礼品购物等），通过生成式AI技术生成场景化推荐内容，打造场景化购物场景，让用户能够快速找到符合场景需求的商品，提升购物效率和体验感。例如，在春节期间，推送节日礼品、年货等相关商品；在开学季，推送文具、电子产品等相关商品。

2. 加强数据治理，保障数据安全与用户隐私

数据安全与隐私保护是提升用户接受度的关键，要规范数据管理，实现数据采集、使用、存储的合规化，具体应做好“三个完善”。一是完善数据采集机制，规范数据采集行为。严格遵循“合法、正当、必要”的原则，明确数据采集的范围和目的，告知用户数据采集的用途、方式和范围，获得用户同意后再进行数据采集，杜绝过度采集用户数据。同时，加强数据源头管控，确保采集的数据真实、准确、完整，为生成式AI模型提供高质量的训练数据。二是完善数据安全管理体系，防范数据泄露风险。建立健全数据安全管理制度，加强数据存储、传输、使用等环节的安全防护，采用加密技术、访问控制等手段，保障用户数据安全。同时，建立数据泄露应急预案，一旦发生数据泄露，及时采取措施处置，降低用户损失，并向用户及时通报。三是完善隐私保护机制，尊重用户意愿。明确用户数据的使用权限，禁止滥用用户数据，不得将用户数据用于与个性化推荐无关的用途。同时，为用户提供隐私设置选项，允许用户自主选择是否接受个性化推荐、调整推荐频率，尊重用户的知情权和选择权，提升用户对推荐服务的信任度。

3. 强化内容管控，提升推荐内容质量

推荐内容质量直接影响用户体验和应用效果，要加强内容管控，实现推荐内容的规范化、优质化，具体应抓好“三个环节”。一是抓好内容生成环节，规范生成内容质量。建立生成式AI内容审核机制，对生成的商品描述、导购文案、推荐内容等进行严格审核，杜绝夸大宣传、虚假描述、语法错误等问题，确保内容真实、准确、规范。同时，优化生成式AI训练数据，选用高质量、多样化的训练数据，提升生成内容的创新性和针对性，避免同质化。二是抓好内容筛选环节，精准匹配用户需求。结合用户画像和需求，对生成的推荐内容进行筛选，优先推送与用户需求高度匹配、质量优质的内容，剔除与用户需求无关、质量不佳的内容，确保推荐内容的实用性和针对性。三是抓好内容反馈环节，持续优化内容质量。建立用户反馈机制，收集用户对推荐内容的评价和建议，了解用户对内容质量的需求和意见，根据用户反馈及时调整生成策略和内容筛选标准，持续提升推荐内容质量。

4. 降低技术门槛，推动中小平台协同发展

推动生成式AI在电商个性化推荐中的广泛应用，需要破解中小平台技术门槛高、应用难度大的问题，实现行业协同发展，具体应采取“三个举措”。一是加大政策支持力度，助力中小平台技术应用。政府相关部门应出台针对性的政策，加大对中小电商平台的资金支持、技术指导和人才扶持，鼓励中小平台引入生成式AI技术开展个性化推荐。同时，推动建立技术共享平台，为中小平台提供低成本的生成式AI技术服务，降低其技术应用成本。二是加强行业协同，促进技术交流与合作。头部电商平台应发挥技术优势，与中小平台开展技术合作，分享技术经验、算法模型和数据资源，帮助中小平台提升技术应用能力。同时，鼓励行业协会、科研机构开展技术研发和人才培训，为电商行业培养更多的生成式AI技术人才，缓解人才短缺问题。三是引导中小平台精准定位，差异化应用技术。中小平台应结合自身的经营特点和用户群体，精准定位，避免盲目跟风，重点围绕自身优势品类，运用生成式AI技术开展个性化推荐，打造差异化的竞争优势，提升应用效果。

5. 加强用户引导，提升用户认知与接受度

用户认知与接受度是生成式AI个性化推荐服务落地的关键，要加强用户引导，消除用户认知偏差和抵触心理，具体应做好“三个方面”。一是加强技术科普，提升用户认知水平。通过电商平台、社交媒体、短视频等渠道，向用户普及生成式AI技术的原理、应用场景和优势，让用户了解生成式AI个性化推荐服务的作用，消除用户对技术的陌生感和抵触心理。二是优化用户体验，增强用户认可度。从用户需求出发，优化个性化推荐服务的界面设计、推送频率和内容呈现方式，避免过度推送，减少对用户的打扰。同时，提供便捷的操作方式，让用户能够自主调整推荐设置，提升用户的参与感和体验感，增强用户对推荐服务的认可度。三是强化口碑建设，提升用户信任度。通过优质的推荐服务、完善的售后服务、严格的隐私保护，树立良好的平台口碑，增强用户对平台和生成式AI推荐服务的信任度。同时，鼓励用户分享使用体验，通过用户口碑传播，提升其他用户的接受度。

6. 完善行业监管，规范技术应用行为

完善的行业监管是生成式AI在电商个性化推荐中健康发展的保障，要加强监管体系建设，实现技术应用的规范化，具体应做好“三个健全”。一是健全监管政策体系，明确应用规范。政府相关部门应加快完善生成式AI在电商领域应用的监管政策，明确技术应用、数据管理、内容管控等方面的具体要求，规范平台的应用行为，打击虚假宣传、数据滥用、隐私泄露等违规行为，保障用户权益。二是健全行业标准，建立评价体系。推动建立生成式AI在电商个性化推荐中的行业标准，明确应用效果、内容质量、数据安全等方面的评价指标，建立科学的评价体系，对平台的应用效果和用户接受度进行全面评估，引导平台不断优化应用策略。三是健全监管执法机制，强化监督检查。加强对电商平台生成式AI个性化推荐服务的监督检查，定期开展专项检查，及时发现和查处违规行为，形成监管合力。同时，鼓励社会监督、用户监督，畅通投诉举报渠道，让平台的应用行为处于全方位的监督之下，推动行业健康发展。

7. 推动技术融合，拓展个性化推荐应用场景

要提升生成式AI在电商个性化推荐中的应用效果，需要推动生成式AI与其他技术的深度融合，拓展应用场景，具体应实现“三个融合”。一是推动生成式AI与大数据技术融合，提升数据挖掘能力。大数据技术能够提供海量的用户数据和商品数据，生成式AI技术能够对数据进行深度分析和内容生成，两者融合能够进一步提升推荐精准度和个性化水平，挖掘用户潜在需求，实现精准推荐。二是推动生成式AI与物联网技术融合，拓展场景化推荐空间。借助物联网技术，收集用户的线下消费行为、场景数据，结合生成式AI技术，实现线上线下一体化的个性化推荐，拓展推荐场景，提升用户购物体验。例如，通过智能设备收集用户的家居场景数据，推送符合家居风格的商品。三是推动生成式AI与虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术融合，打造沉浸式推荐体验。利用VR、AR技术构建虚拟购物场景，结合生成式AI技术生成个性化的商品展示内容，让用户能够沉浸式体验商品，提升购物的趣味性和体验感，进一步提升用户接受度和交易转化率。

8. 建立长效机制，实现持续优化提升

生成式AI在电商个性化推荐中的应用是一个持续优化、不断完善的过程，要建立长效机制，实现应用效果和用户接受度的持续提升，具体应做好“三个建立”。一是建立技术迭代机制，持续优化技术应用。跟踪生成式AI技术的最新发展趋势，定期开展技术研发和算法优化，及时引入新技术、新方法，提升推荐服务的技术水平和应用效果。二是建立用户需求跟踪机制，精准匹配用户需求。持续收集用户的需求变化、行为数据和反馈意见，建立用户需求数据库，通过生成式AI技术对用户需求进行动态分析，及时调整推荐策略，确保推荐内容与用户需求保持同步。三是建立效果评估机制，及时优化应用策略。建立科学的应用效果评估体系，从推荐精准度、交易转化率、用户活跃度、用户满意度等多个维度，对生成式AI个性化推荐服务的应用效果进行定期评估，根据评估结果及时发现问题、优化应用策略，实现应用效果和用户接受度的持续提升。

三、结语

生成式AI在电商个性化推荐中的应用，既是电商行业数字化转型的必然趋势，也是提升平台竞争力、改善用户体验的重要手段，同时也是一个涉及技术、数据、用户、监管等多方面的系统工程，没有成熟的模式可供借鉴。本文所提出的观点，只是结合当前行业实际的几点思考，谈不上成型的体系。生成式AI在电商个性化推荐中的应用效果提升和用户接受度改善，需要电商平台、政府部门、科研机构、用户等多方协同发力，根据电商行业的发展变化、用户需求的升级以及技术的迭代成熟，不断探索完善应用策略，规范技术应用行为，破解发展困境，让生成式AI技术真正发挥价值，推动电商行业高质量发展。