当用户不再开App而是平直对AI说‘帮我订餐’，‘DoorDash问题’宣告了平台经济的生涯危机：流量进口被LLM截胡衢州预应力砼钢绞线，重叠来回变付费获取，告白变现逻辑坍弛。然则，并非扫数平台齐会消一火。分析师Dan Hockenmaier提倡三维御框架：供应聚难度（碎屑化/异质化越难越安全）、管制进程（重度管制配送/风控者稳）、客户参与质（频低沟通度抗）。

当ChatGPT起初帮你订餐、订旅店、买东西时，那些平台还会存在吗？这个问题听起来像是杞东谈主忧天，但现实是，咱们每天齐在使用的那些平台——Expedia、Airbnb、DoorDash、Amazon——正面对着场前所未有的生涯危机。不是因为有新的竞争敌手出现，而是因为用户可能根柢不再需要平直访谒这些平台了。想象下，你想订餐厅，不再开DoorDash的app，而是平直告诉ChatGPT”帮我订份披萨”，它就会自动完成通盘订单经由。这听起来很便，但对于那些平台来说，这意味着什么？它们会就此隐没吗？如故能找到我方的生涯之谈？

近读到科技分析师Dan Hockenmaier的篇度著述，他系统地分析了LLM（大讲话模子）对各样marketplace（阛阓平台）的冲击。这篇著述让我对这个问题有了全新的相识。Dan不是浅薄地说”扫数平台齐会被AI取代”或者”扫数平台齐会安心恙”，而是提倡了个相当广阔的框架，匡助咱们连结哪些平台会受到致命胁迫，哪些平台基本不会受到影响，以及为什么会是这样。他的分析让我毅力到，这场变革的恶果不会是刀切的，而是会呈现出个齐备的光谱，从被取代到着实不受影响。我在入念念考这个框架后，对通盘互联网平台经济的将来有了些新的领会，想在这里和大共享。

什么是”DoorDash问题”

让我先从个被庸碌参谋的见解提及：The Verge把这个征象称为”DoorDash问题”（The DoorDash Problem）。这个问题的中枢是：当AI界面介入到处事提供商和用户之间时会发生什么？比如说，你不再开DoorDash的app点餐，而是派个AI agent（AI代理）去帮你从互联网上订三明。这听起来像是本事跨越带来的便利，但对于平台来说，这可能是场不幸。

我直在念念考为什么这是个问题。传统上，marketplace的交易模式是这样运作的：它们需要花好多钱来获取新客户，这部分红本很。但旦客户起初使用平台，他们就会不竭纪念进行重叠来回，而这些重叠来回是费赢得的，不需要格外的获客成本。这就像是种”年金”，平台通过运行投资赢得了个永久汇报的客户。这种模式的要害在于，客户会风尚地平直访谒这个平台，把它行为他们完成某类任务的选进口。

但如果ChatGPT（Dan用它作为”论哪个LLM终获胜”的代称）成为客户起初每次搜索的地，那这个模式就崩溃了。平台不再领有那些”费”的重叠来回，而是须为每笔来回单付费才能赢得流量。灾祸的是，它们还会失去扫数那些通过客户参与度来变现的契机，比如告白和朝上销售（upsells）。想象下，如果Amazon的客户不再平直访谒Amazon网站，而是通过ChatGPT来购物，Amazon就失去了在搜索恶果中插入告白的契机，也失去了向客户荐关系居品的契机。这对于那些依赖告白收入的平台来说，着实是安内攘外。

但Dan提倡了个相当紧迫的不雅点：这个”DoorDash问题”并不会发生在扫数平台身上。事实上，讪笑的是，DoorDash自己即是那些不会受到太大影响的平台之。这听起来很矛盾，对吧？为什么个以它定名的问题，反而对它我方影响小？这即是我合计Dan的分析特殊精彩的地，他不是浅薄地给出个恍惚的谜底，而是入领悟了不同类型平台的御才气。

决定平台运谈的三个要害身分

Dan提倡了三个要害身分，它们将决定客户是弃取平直在LLM上起初搜索，如故平直访谒某个marketplace。这三个身分是：供应聚的难度（Difficulty of supply aggregation）、marketplace的管制进程（Degree of marketplace management），以及客户参与的质（Nature of customer engagement）。让我逐入分析这三个身分。

供应聚的难度是个亦然紧迫的身分。marketplace的要责任即是聚供应。OpenAI还莫得尝试这样作念，但Dan认为他们很快就会起初。他们会允许供应商创建账户，就像每个土产货商终齐在Google上创建了交易贵寓样。但问题在于，在许多行业中，要匹配先marketplace的供应瑕瑜常费力的。难聚的供应具有三个特征：碎屑化（fragmented，意味着有好多袖珍供应商）、异质化（heterogeneous，每个供应商提供特的东西），以及难以连结（illegible，难以连结处事内容、可用、质地和价钱）。

我用Dan的例子来评释这点。匹配Expedia的旅店供应其实不难。旅店是大型企业，有程序化的居品，还有门的团队负责探索像LLM这样的新增长渠谈。但匹配Airbnb就谨慎多了。Airbnb花了好多年期间和数十亿好意思元才聚了数百万个立的房屋和房间。他们须大批投资，才能让款式、相片和质地对客户来说变得透露可读。我特殊认可这个不雅点，因为供应的齐备是让客户继续纪念的要害。如果你屡次向某东谈主展示你莫得他们想要的东西，他们就会住手尝试。这即是为什么那些领有难以复制的供应齐集的平台会安全。

二个身分是管制进程。marketplace作念的二件事是系列匡助客户找到并从供应商那处购买的责任。Dan把这些责任分为四类：搜索供应商、促成来回、管制风险，以及管制处事请托自己。个marketplace作念的这些责任越多，它就越”heavily managed”（重度管制），也就越具有御。Dan画了个光谱图，从左到右分歧是：隧谈的潜在客户生成（Lead gen）、来回型（Transactional）、管制型（Managed），到重度管制型（Heavily Managed）。

我合计这个框架特殊有启发。Google永久以来直不得志于只赚取客户获取的用度，直试图吃掉通盘marketplace的利润池。Google Flights、Google Shopping和Google Local即是试图平直在搜索恶果页面（SERP）中完成”搜索供应商”这部分marketplace的责任。在某种进程上，这如实奏了。Google照旧从那些隧谈的潜在客户生成型marketplace那处拿走了大部分利润，使它们成为越过灾祸的生意。ChatGPT只是像Google样的另个聚层，但有两个紧要区别：它通过连结意图、复旧多轮对话查询、跨多个开始解析和聚信息，使搜索变得好；要害的是，它履行上不错代表你完成来回，咱们照旧起初看到这点在Instant Checkout（即时结账）等举措中初现条理。

好的搜索加上来回才气，将使ChatGPT简略比Google入地进入marketplace的堆栈，作念到来回型marketplace能作念的切。但问题是，ChatGPT会尝试作念后两项责任——管制风险或管制处事请托自己吗？他们会起初接受退货吗？会向买提供融资要求吗？他们会管制我方的司机或建立我方的物流齐集吗？Dan认为这看起来不可能。我情愿这个判断。管制风险和处事请托需要大批的成本参加、运营复杂和边界应衢州预应力砼钢绞线，这些齐不是LLM公司擅长或兴盛作念的事情。

marketplace的客户从这后两项责任中赢得的价值越多，ChatGPT就越需要依赖这些平台来提供客户盼望的那种体验。拿DoorDash来说，即使假定LLM简略聚它们领有的扫数餐厅（这照旧很难了），客户仍然但愿知谈他们的食物会准时投递、仍然是热的、莫得被改动，况且如果这些齐不成立，他们能得到退款。这些齐是DoorDash通过管制处事请托来保证的。LLM很难复制这点。

结供应聚难度和管制进程这两个身分，Dan给出了个相当透露的二维矩阵。危急的象限是左下角：那些（1）不太管制化且（2）供应容易聚的marketplace可能会被LLM取代。左上角也很危急，因为LLM不错用至少marketplace的部分供应提供沟通的处事，起初瓦解其齐集应。而右上角和右下角——也即是管制型marketplace——则相对安全得多。

三个身分是客户参与的质。即使是管制型marketplace，如果客户起初在LLM上起初多的搜索，它们仍然面对需要为多来回付费的风险。这会有多频繁发生，取决于客户参与的质，Dan从两个维度来分析：来回频率和购买沟通进程。

来回频率很好连结。客户使用marketplace的频率越，他们就越有可能平直访谒阿谁marketplace，而不是像Google或LLM这样的通用器具。当你泛泛使用个居品（比如用Uber车），你有可能记着它的名字，有可能在手机上安设它的app，有可能风尚它的界面，有可能加入它们的励方向。频marketplace对客户有的粘，泛泛因此有好的留存率。

购买沟通进程是二个维度。方向次度假或购买新滑雪板泛泛需要大批有筹商，相比哪些选项好，花期间相比、选项和价钱。这是LLM的梦想用例。即使有东谈主是某个marketplace的诚实客户，对于沟通度的购买，他们也很可能会在LLM上起初搜索。

不可能失去来回的marketplace是频、低沟通度的用例，比如车。而透露的是低频、沟通度的，比如旅游。我合计这个分析框架相当实用，因为它让我简略快速判断任何个平台的风险进程。

不同业业的运谈：从失足到毫发损

基于这三个身分，Dan给出了个齐备的光谱，从左边的失足到右边的切如常。我发现这个光谱相当地想到了不同业业的将来。让我逐分析。

旅店marketplace（比如Expedia、TripAdvisor）的远景相当灾祸。刻下的赢严重依赖付费搜索和当然搜索流量，跟着这些流量迁移到LLM，LLM很可能会在初期拿走它们的大部分经济收益，并终取代它们。我入念念考这个判断，合计相当有意念念。旅店供应相对容易聚（大型程序化企业），marketplace的管制进程相对较低（主若是搜索和来回），而且是低频、沟通度的购买。这三个身分的组着实是灾祸的。我以致合计，像Expedia这样的平台可能在五年内就会面对生涯危机。

土产货处事marketplace（比如Thumbtack、Angi）照旧有相对较低的重叠率，正试图通过入庭真贵和贪图器具来科罚这个问题。但这恰正是LLM的中枢用例，客户很可能会在LLM上起初许多搜索，将多的经济价值迁移给LLM。Dan认为前途是围绕AI重建体验，成为管制型marketplace。我合计这个建议相当要害。这些平台如果不主动转型，可能会被渐渐边际化。

房屋租借marketplace（比如Airbnb、Booking）会比旅店作念得好，因为供应较着难聚和连结。但它们仍然面对在许多来回上失去经济收益的风险，因为它们泛泛与沟通度的旅行贪图用例关系。我对Airbnb的将来相对乐不雅，因为它们的供应齐集是花了多年才建立起来的，而且每个房源齐是特的，很难被快速复制。但它们如实需要警惕在旅行贪图这个沟通度场景中失去客户的次构兵点。

电子商务marketplace（比如Amazon、Walmart）总体上会作念得很好，因为它们是重度管制型的（为客户创造了显贵的速率和便利势），况且有长尾、碎屑化的供应。但它们会起初在沟通度的购买上失去经济收益，除非它们能见效地在体验上采用AI先策略，预应力钢绞线并兴盛烧毁告白收入。这点我后头会详确参谋，因为这是个相当兴味的政策窘境。

食物配送marketplace（比如DoorDash、Eats）着实不会受到影响。它们可能会在与重度贪图场关系的些来回上有所耗损，比如商务和举止，但这些并不常见。所谓的”DoorDash问题”对DoorDash来说根柢不是问题。我特殊心爱这个论断的讪笑。为什么DoorDash这样安全？因为它是个重度管制型marketplace（管制通盘配送过程），供应相对难以聚（土产货餐厅的碎屑化齐集），而且是频、低沟通度的购买。客户每周可能会订好几次餐，每次齐是即时决议，不需要太多有筹商。这种情况下，平直开DoorDash app比先问ChatGPT要便得多。

车marketplace（比如Uber、Lyft）着实不会受到LLM的影响，因为它们是重度管制型的，而且有相当频繁、低沟通度的购买。Dan开打趣说，这是善事，因为它们需要把期间花在缓和另个以东谈主驾驶汽车方式出现的紧要AI颠覆上。我合计这个判断相当准确。车是个其频、低沟通度的场景衢州预应力砼钢绞线，而且Uber和Lyft在管制处事请托（司机齐集、道路化、订价算法）面参加了远大资源，这些齐是LLM法复制的。

marketplace应该如何应答

在连结了不同平台面对的风险进程后，Dan提倡了四个具体的应答策略。我合计这些策略相当实用，值得扫数marketplace的管制者认真沟通。

个策略是：作念那些LLM不会作念的事。这包括用退货、保证和金融要求来承保来回，也包括参与实体处事请托，比如建立我方的车队或物流齐集。扫数这些齐会裁减毛利率，增多运营复杂，需要很永久间才能作念好。但这正是LLM不会跟进的原因。相似，那些LLM难以聚的供应是个御楔子。Amazon平直从工场采购，创造了全新的供应类别。DoorDash为好的餐厅铺开红地毯，提供定制来回和荒诞复旧，将它们纳入齐集。这些正是marketplace应该追求的事情。

我刻认可这个策略。在AI时间，安全的护城河不是本事自己，而是那些需要大批成本、期间和运营才气才能建立的东西。LLM公司不太可能去建立物流齐集或管制千千万万的司机，因为这不是他们的中枢才气，也不是他们想要的交易模式。marketplace如果能在这些朝上加参加，就能建立起LLM法跨越的壁垒。

二个策略是：原生构建AI搜索。特殊是对于沟通度用例，marketplace须在搜索体验上尽可能接近LLM，这样其他势才能链接使体验倾向于成心于它们。marketplace可能不需若是个，但它们如实需要培养东谈主才和才气，并密切缓和，准备在其行业中创造出出的新体验时快速跟进。

我合计这个策略体现了种求实的魄力。marketplace不需要在AI本事上先，但须实足接近，弗成让差距大到客户觉多礼验较着差。如果ChatGPT能提供比你的网站好10倍的搜索体验，客户就会离开。但如果差距惟有20-30，而你在其他面（比如配送速率、售后处事）有势，客户可能如故会弃取你。

三个策略是：如果你有阛阓份额，要果断谈判。Dan援用了分析师Michael Morton的话：”我认为Amazon应该渐渐来对待ChatGPT，因为紧迫的是要强调ChatGPT需要Amazon的进程过Amazon需要ChatGPT。如果你是ChatGPT，想向销耗者提供电子商务居品，莫得50的阛阓份额是作念不到的。Amazon占据了电子商务阛阓的半，领有民众的库存和配送齐集。”

在职何有主者的行业中，OpenAI齐面对相似的窘境。像Walmart这样的小玩有能源作以试图争夺份额，它们简略蚕食些增量来回。但如果大的玩相持不作，LLM就法创造个相当有诱导力的销耗者居品。领有阛阓份额的marketplace有越过大的筹码。它们应该拒，或者恭候厚的经济条件。如果它们如实作，应该保留弃取权，保留有价值的数据，包括供应商和居品信息以及更动率和重叠率。

我合计这是个相当防卫的策略建议。好多公司在面对新本事波浪时会懆急，急于作以被落下。但如果你是行业者，你其实有多的谈判筹码。OpenAI想要提供个灵验的购物体验，就须包括Amazon。Amazon不错哄骗这点来争取好的要求。

四个策略是：不要缱绻。Dan以Amazon为例：Amazon刻下有好多利润看起来像是ChatGPT的契机。告白产生了600亿好意思元的收入，孝敬了电子商务业务着实扫数的利润。但这也使销耗者体验变得糟。过半的居品展示是广的，找到你想要的东西需要很永久间。在LLM出现之前，它们不错这样作念而不受处分，但当今这成为了个远大的缺陷，因为在ChatGPT中立即赢得佳居品荐的体验要好得多。

Amazon是严重的例子之，但许多锻真金不怕火的marketplace齐兴盛为了变现而裁减客户体验。如果告白或朝上销售使搜索变得糟，或者如果佣金太并提了客户的价钱，marketplace需要在LLM为它们作念之前自我颠覆。

这点我有特殊的感叹。好多平台在锻真金不怕火后会起初压榨用户体验来提短期利润。在莫得替代弃取时，用户会忍耐。但旦有了好的弃取——比如个莫得告白烦躁、平直给你佳谜底的LLM——用户就会绝不犹豫地离开。这就像是温水煮青蛙，你以为用户会直忍耐，但其实他们只是在等个好的弃取出现。

我的度念念考：这场变革的骨子是什么

在入有筹商了Dan的分析框架后，我对这场LLM与marketplace之间的突破有了些档次的念念考。我认为这不单是是场本事替代，而是反馈了互联网交易模式的次根柢调度。

我合计中枢的变化是：从”平台为中心”转向”用户意图为中心”。畴昔二十年，互联网的逻辑是建立平台，让用户来平台上完成任务。平台掌抓了流量进口，因此领有订价权和变现才气。但LLM改变了这个逻辑。用户不再需要记着”我要订餐用DoorDash，要买东西上Amazon，要订旅店用Expedia”，他们只需要抒发意图”我想吃披萨”或”我需要个旅店”，LLM会帮他们找到佳科罚案。这个调度看似狭窄，但对交易模式的影响是远大的。

我还注重到个兴味的征象：那些早拥抱互联网、见效地把业务线上化的行业，当今反而容易受到LLM的冲击。比如旅店预订、机票预订这些行业，它们很早就完成了数字化，建立了锻真金不怕火的在线marketplace。但正因为如斯，它们的供应是程序化的、容易被聚的，它们提供的价值主若是搜索和比价，而这正是LLM擅长的。相悖，那些数字化进程较低、处事请托复杂的行业，比如食物配送和车，反而安全。这是个很讪笑的征象：数字化的前驱者可能成为AI时间的受害者。

另个我刻体会到的是”管制即护城河”的原则。Dan的框架明晰地标明，那些重度管制型marketplace会安全。但这背后的逻辑是什么？我认为是因为管制处事请托需要蕴蓄大批的运营know-how（业学问）、建立复杂的供应商关系、化数的细节。这些齐不是AI能简单复制的。AI擅所长理信息和作念决议，但它不擅长管制实体全国的复杂。DoorDash需要管制司机齐集、化配送道路、处理食物性量问题、科罚客户纠纷。这些齐是需要东谈主工和系统度介入的，不是浅薄地调用几个API就能完成的。

我也在念念考个永恒的问题：如果LLM如实起初给与用户的搜索进口，marketplace的价值方针会如何演变？我认为谜底是：从”帮你找到”转向”帮你作念得好”。传统marketplace的价值很猛进程上在于聚供应、提供弃取、便相比。但如果LLM能作念这些，marketplace就需要提供档次的价值。这可能包括：好的供应质地（因为你平直纳制供应商关系）、快的处事请托（因为你化了物流）、可靠的处事保险（因为你承担了风险）。骨子上，marketplace需要从信息中介造成处事提供者。

从投资角度看，我合计Dan的框架提供了个相当实用的筛选器具。如果我要投资marketplace类公司，我会问这几个问题：这个平台的供应有多难聚？它在管制进程光谱上处于什么位置？客户使用频率如何？购买沟通进程如何？笔据这些问题的谜底，我不错判断这个平台在AI时间的御才气。那些位于”频、低沟通度、重度管制、难以聚供应”象限的公司，比如Uber和DoorDash，会是相对安全的投资。而那些位于”低频、沟通度、轻度管制、易于聚供应”象限的公司，比如Expedia，可能面对结构挑战。

将来会如何：些斗胆的想到

基于这些念念考，我想作念些对于将来的想到。我认为在接下来的3-5年内，咱们会看到marketplace行业的剧烈分化。

那些轻管制、易聚的marketplace会先感受到压力。我想到像Expedia、Kayak这样的在线旅游平台会在将来三年内看到流量大幅着落，毛利率被压缩。它们可能会被动大幅裁减佣金率来保持竞争力，或者尝试转型成为重度管制的处事提供商（比如提供旅行贪图、行程管制等升值处事）。些较小的玩可能会被淘汰或被收购。

电商marketplace会面对个繁重的弃取：是保护告白收入如故保护用户体验。我认为Amazon会终弃取用户体验，因为它们有实足的边界和其他收入开始（AWS、Prime会员等）。它们可能会大幅减少搜索恶果中的告白，转而在AI搜索体验上参加巨资，确保我方的平台搜索体验不输给ChatGPT。但些袖珍电商平台可能会堕入窘境，既莫得资源参加AI，又法烧毁告白收入。

食物配送和车这类频、重管制的marketplace会保持适应，但它们会起初提供档次的处事。我想到DoorDash可能会入地介入餐厅运营，提供库存管制、菜单化等处事。Uber可能会跨越整交通和配送，成为个全位的迁移和物流平台。

我还想到会出现类新的”AI-native marketplace”。这些平台从起初即是为AI时间遐想的，它们的界面不是给东谈主类平直使用的，而是给AI agent使用的。它们会提供程序化的API、透露的数据结构、透明的订价，让AI能消弱地相比和弃取。这些平台可能会在些新兴域（比如AI处事、数据集阛阓等）领先出现。

后，我认为OpenAI等LLM公司终会毅力到，度管制marketplace不是它们想作念的生意。它们会注于成为好的搜索和决议层，而把处事请托留给业的marketplace。但在这个过程中，会有段杂沓期，各齐在摸索我方的位置和作模式。那些能在这段杂沓期中保持透露、效用中枢竞争力、不被短期压力冲昏头脑的marketplace，会终胜出。

这将是marketplace行业震动的几年，但也会是重塑行业面容、创造新契机的几年。那些能连结这场变革骨子、采用正确策略的公司，不仅能生涯下来，还能变得刚劲。

本文由东谈主东谈主齐是居品司理作家【念念圈】，微信公众号：【念念圈】，原创/授权 发布于东谈主东谈主齐是居品司理，未经许可，破裂转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 契约。

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