直击本地生活“三重错配”，美团推出AI搜索，能否成为 game changer？

　　近年来，本地生活服务市场深陷“三重错配”困境。用户日均接收23.6条本地服务推荐，却仅能有效记忆1.7条，信息过载导致决策疲劳成为常态。

　　更棘手的是，78%的用户决策受即时场景影响——比如突然下雨时需要找带室内停车场的餐厅，或临时需要24小时营业的药店。

　　面对严峻的市场环境以及抖音、阿里等对手的激烈竞争，美团于近日即将上线聚焦本地生活服务智能推荐的AI搜索。而这不仅是技术升级的体现，更是其在激烈市场竞争中寻求差异化优势的战略举措。

　　从大模型到场景化AI搜索，美团开启技术破局

　　目前来看，美团在AI领域的布局早已超越概念阶段，进入实质性落地时期。2025年第二季度，美团研发开支达到63亿元，同比增长17.2%，占收入比例为6.8%。

　　美团此次技术投入的核心在于其最新开源的大模型“龙猫”(LongCat)。与通用大模型不同，龙猫基于海量本地生活垂直场景数据训练而成，在理解餐饮、到店、零售等领域的专业术语和用户意图方面具有显著优势。

　　美团技术报告显示，该模型在 POI(兴趣点)识别准确率上表现优异，超越了 Kimi、GLM 等同类竞品，尤其擅长处理多维度复合查询——例如“周六晚上6点，朝阳区适合闺蜜聚餐的创意菜馆，人均预算150元左右”，这类查询同时涉及时间、地点、场景和预算等多重条件。

　　从技术架构来看，美团AI搜索采用了“语义理解 - 场景建模 - 动态匹配”的三阶引擎设计。首先通过自然语言处理技术解析用户查询中的显性及隐性需求;随后结合LBS定位、实时天气和时段特征等因素构建场景化模型。

　　该技术路径已在部分场景中得到验证。使用此类智能匹配技术的商户，其平均核销率较传统运营方式提升了38%至62%。

　　以某茶饮品牌为例，通过智能推荐系统的优化，其在“周末下午茶”场景中的核销率从29%提升至57%，客单价也增长了18%，充分体现出AI技术在实现“人 - 货 - 场”精准匹配方面的潜力。

　　与此同时，在用户端，大众点评已推出AI工具“点仔”，提供店铺推荐、景点伴游等服务。而即将上线的AI搜索功能，则是美团将AI技术进一步融入核心业务场景的又一重要举措。

　　由此可见，美团在AI领域的布局已逐步构建起“商家端 + 用户端 + 全链路运营”的多维矩阵。在商家后台，美团已完成多款AI经营助手的整合落地，涵盖AI客服专员、AI排班专员、AI运营专员及AI生意店长四大核心模块。

　　从尝鲜到刚需的路上，美团有自己的战略考量

　　美团近期在AI领域的一系列布局，既是应对盈利压力的现实选择，也是基于其场景与数据优势所采取的主动战略。2025年第二季度，美团营收达918.4亿元，同比增长11.7%，但经营溢利同比大幅下降98%，仅实现2.26亿元。

　　盈利能力的急剧收缩，主要源于外卖行业再度燃起的“非理性竞争”，导致补贴力度大幅上升。在这场补贴战中，美团净利润同比下跌89%，表明单纯依靠补贴已难以持续，公司必须探索除价格战以外的第二增长曲线。

　　与此同时，美团推出AI搜索的时机，正处在本土生活服务平台技术竞争加剧的阶段。抖音依托短视频内容推荐强势进入该领域，2024年其本地生活GMV继续增长，但核销率偏低，反映出内容流量与实际消费需求之间存在错配。

　　阿里则通过“高德地图+口碑”推动场景融合，凭借地理信息技术优势强化线下入口布局，并于2025年推出了500亿元规模、为期12个月的直接补贴计划。

　　相较于竞争对手，美团的核心优势在于“交易数据 + 场景深耕”所构建的双重壁垒。五年来积累的超50亿订单数据和超过3000万的商户资源，为其AI模型训练提供了丰富且独特的素材。

　　美团AI搜索目前面临的主要挑战，在于如何平衡用户、商户和平台三方的价值诉求：用户需建立对AI推荐机制的信任;商户关注流量分配的公平性;平台则需在提升体验的同时实现商业价值。

　　内测版本显示，美团已将AI推荐结果与付费推广明确区分，分别标注“智能推荐”和“广告”，这一透明化举措有助于增强用户信任。

　　此外，美团在外卖、到店、生鲜等多个场景的协同能力，使其可实现跨品类推荐联动——例如向购买电影票的用户自动推荐周边餐厅。这类基于闭环生态的体验，是目前抖音等跨界对手短期内难以复制的。

　　美团面临的挑战亦不容忽视。抖音凭借内容理解能力和用户时长占据差异化优势，微信小程序则通过轻量级入口分流部分低频需求。

　　美团需证明其AI搜索不仅可优化现有体验，更能创造新的消费场景，例如基于健康数据推荐低卡餐厅，或依据会议安排自动推荐咖啡配送服务。

　　结语

　　长远来看，本地生活服务的AI化已是不可能逆趋势。正如电商领域的智能推荐已成为标配，本地生活服务的AI化也将经历从“可选”到“必需”的转变。美团五年的千亿技术投入，本质上是在为整个行业的基础设施升级买单。