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两头都收钱!豆包,能公平?

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张书乐 人民网、人民邮电报专栏作者

两头收费,不是问题,

甚至没啥交集,关键争议在公平。

这两天,“豆包推荐酒店要收费了”的说法刷屏社交媒体。

事情的起点要从7月27日说起,抖音生活服务学习中心发布新规,将“豆包”列为特定成交渠道,规定于8月10日零时生效。

针对此事,微博认证为“豆包公关负责人”的刘星表示,该说法不准确。


其表示,豆包生活服务业务目前没有付费推广,豆包推荐酒店也不收取广告费,商家不能通过付费影响推荐或排序,仅在订单成交后支付渠道服务费。

媒体报道称,7月27日,字节跳动于抖音来客商家后台发布《2026年抖音生活服务平台特定渠道软件服务费政策说明》。

该文件面向入驻商家开放查阅,政策于8月10日正式生效。

刘星称,部分平台采用“佣金+广告”的收费模式,豆包现阶段主要按成交收费,两者不好直接比较。


“对商家而言,更有参考意义的是实际渠道成本和新增订单效果,豆包也还在非常早期的探索,欢迎大家体验和提意见。”刘星如是说。

根据此前公开消息,通过豆包入口跳转抖音来客成交的酒店订单,将正式执行独立费率,包括11.4%的软件服务费加0.6%的支付手续费,综合费率约12%。

据称,以往豆包的订单被直接合并为抖音自然流量订单,按照8%的平台费率抽佣。

随着大模型能力持续升级与生态边界不断打通,AI正从一个问答工具演化为融入日常生活的服务入口。

用户随口一问,AI便能给出建议,甚至代为完成选购、下单等具体操作。

当流量汇聚之处同时成为交易起点,AI对话的商业价值便不再停留于想象,而是以费率的形式被明码标价。

然而,AI对话入口与搜索引擎有着本质区别。搜索引擎返回的是链接列表,需要用户自行筛选判断,商业干预相对容易识别。

而AI生成的是一段看似经过“深度思考”的完整回答,天然带有客观、中立、为用户服务的形象。

当AI的角色从“给出建议”转向“促成交易”,并能从每笔成交中直接抽成,用户难免质疑:这段回答里,还有多少客观中立可言?


一个多月前,豆包刚向用户推出三档付费订阅:标准版68元/月、加强版200元/月、高级版500元/月。

一边向C端收会员费,一边在B端按成交抽佣,字节体系围绕豆包搭起了“两头收费”的结构。

有观点认为,豆包一面向C端用户收钱,一面向商家收取服务费,会导致豆包推荐内容不客观公正,这点成立吗?

豆包向商家抽佣,到底是在解决眼前的成本问题,还是在下一盘更大的棋?

2026年以来,DeepSeek预告涨价、智谱AI三次上调API价格...国产大模型从“价格战”转向“涨价潮”。

豆包收费是行业趋势的一部分,还是字节自己在抢跑?

如果这套“C端会员费+B端渠道费”的模式跑通了,它会成为国内AI助手的标准配置吗?

之前,豆包推出“信源分级”,其中S级是央媒、官方媒体、政府网站、豆包认证服务商。

这会不会影响豆包推荐更倾向自家生态里的信息?

对此,AIX财经李梦冉和书乐进行了一番交流,本猴以为:

两头收费,不是问题,甚至没啥交集,关键争议在公平。

C端收费更偏重于办公服务,商家服务费则是推荐导流,两者并无必然联系。

所谓推荐内容公平,在于豆包是采取怎样的方式进行推荐。

如果采取竞价排名的方式,收取商家费用来形成推荐,就会很容易形成消费“误导”。

无论是AI推荐还是搜索引擎推荐,最公平的方式都是基于用户评价、地理位置等第三方或客观条件形成的推荐选择而形成消费。

至于商家为此付出获客成本来达成引流,则是另一个话题。

至于不收费,豆包自身就无法续命,则是想太多。


豆包的研运费用,仅仅靠抽佣,达成类似美团、携程之类的OTA形态,并不足以消弭。

这只是豆包探索消费场景变现的一种打法,可以看做更大一盘棋,也可以看作是一种为了未来商用而进行试错的风险试探。

毕竟,没有任何服务是免费的,哪怕免费服务也会导向某种盈收场景。

对于AI大模型来说,收费是一种必然,尤其是在算力成本越来越高,免费的午餐已经吃完了。

AI大模型对普通人的孵化器和习惯养成已经接近尾声之时,通过收费模式来挑选出真正高黏性、高需求的用户,成为新一轮的消费习惯孵化。

越晚开启收费模式,越被动。

豆包收费,同样是基于这一种考量,并非付不起,而是避免现阶段免费而导致未来选择付费而被遭遇消费习惯反噬的培养基。

所以,就算研运经费充足,也要收费来作为一种激励和自身能力的衡量指标。

同时,只有部分收费,从收费项目中得到输血,才能在未来有持续更新免费服务的能量。

而没有优质的免费服务,就很难聚合足够数量的用户。

在付费概率相对恒定的前提下,用户数量越大,其中潜在付费人群也就越多。

这是免费使用、增值付费的基本商业逻辑,早已被中国互联网大厂所谙熟。

至于增值服务到底选择什么,是C端付费,还是B端广告植入,都只是增值服务的可选项而已。

关于信源对AI推荐的影响,是否会被人工智能优化(GEO)所左右,就如搜索引擎优化(SEO)昔日达成的那样?

则主要看豆包自身对不同信源分级在其内部的权重。

不过对于豆包来说,其在信源上没必要偏颇。

毕竟用户需求千奇百怪,平级信源的叠加或许在个性化选择下,也可能只有唯一。

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