最近，抖音悄然上线了一款名为 “探饭” 的 AI 应用，定位为 “你的美食智能向导”。这款产品的特别之处在于，它依托豆包大模型，以自然语言交互为核心，用户无需复杂搜索，只需像日常聊天一样提出需求，如 “附近适合家庭聚会的餐厅”，就能迅速获得精准推荐。这一创新模式，正在挑战大众点评长期主导的本地生活推荐格局。
“探饭” 的出现，是抖音在本地生活领域的又一次重要尝试。随着 AI 技术的飞速发展，本地生活服务迎来了新的变革机遇。抖音凭借其强大的流量优势和技术实力，试图通过 “探饭” 打破传统信息过载的困境，为用户提供更便捷、高效的消费决策方案。这一举措不仅是对用户需求的深度挖掘，也是对本地生活服务模式的一次大胆创新。
在大众点评长期占据主导地位的本地生活推荐领域，“探饭” 的出现无疑是一股新的变革力量。它以创新的 AI 推荐模式，为用户带来了全新的消费决策体验，同时也为本地生活服务的未来发展开辟了新的想象空间。这场由 AI 驱动的本地生活服务变革，或许才刚刚拉开序幕。
一、AI “探饭”：开启美食探索新方式
在抖音搜索框中输入 “探饭”，便能开启一段全新的美食探索之旅。作为一款由豆包大模型驱动的 AI 应用，“探饭” 为用户提供了一种前所未有的找店体验。
当用户提出 “附近找个同学聚会的餐厅，十来个人” 的需求时，“探饭” 会迅速基于用户的地理位置，推荐附近的餐厅，并贴心地按品牌店、宝藏店进行分类。用户还可以根据菜系、氛围、套餐等维度进一步筛选，每个推荐结果都附带详细的推荐理由，如 “菜品丰富、川味地道、包厢适合聚餐”，让用户一目了然。
在餐厅选择过程中，“探饭” 的 “PK 比店” 功能尤为实用。当用户在多个推荐餐厅之间犹豫不决时，只需使用该功能，“探饭” 就会从适用场景、特色、推荐菜、优劣势等多个维度，对用户指定的餐厅进行全面对比分析，并给出清晰的总结，帮助用户做出更明智的选择。
确定心仪餐厅后，用户点击门店图片进入详情页，不仅能看到推荐菜、用户评论、优惠团购等常见信息，“探饭” 还会根据用户的口味偏好，提供个性化的菜品搭配建议。此外，用户还可以使用 AI 点菜功能，输入用餐人数、口味偏好、忌口等信息，让 “探饭” 轻松生成专属菜单，真正实现了从找店到点菜的一站式智能服务。
北京社科院副研究员王鹏指出：“‘探饭’看起来是一款对标大众点评的产品。区别在于‘探饭’以‘自然语言提问→AI 生成方案’为核心，用户无须主动搜索即可获精准推荐，与大众点评依赖 UGC 评价形成差异化竞争。” 这种创新的交互方式，让用户在找店过程中更加轻松便捷，大大节省了时间和精力。
二、挑战大众点评：重构本地生活推荐逻辑
大众点评在本地生活推荐领域的地位举足轻重。自 2003 年成立以来，经过二十多年的发展，大众点评积累了海量的用户评价内容，构建起了本土化的榜单体系，从黑珍珠餐厅指南到必吃榜，再到必玩榜、必住榜等多元垂类榜单，已成为国民级吃喝玩乐消费决策入口。这些榜单不仅深刻影响着用户的消费选择，也成为商家吸引流量的关键抓手。
尽管大众点评已深度融入美团本地商业闭环，但其独立品牌影响力依然强劲。如今，手握流量、算法与 AI 技术优势的字节跳动，试图通过 “探饭” 重构本地生活推荐逻辑。
“探饭” 的核心优势在于利用 AI 技术解决传统信息过载问题。在信息爆炸的时代，用户在选择餐厅时往往面临着海量信息的困扰，需要花费大量时间和精力去筛选。而 “探饭” 通过自然语言交互和智能推荐，能够快速准确地理解用户需求，并从众多餐厅中筛选出最符合用户期望的选项，大大提高了决策效率。
全联并购公会信用管理委员会专家安光勇分析指出：“‘探饭’有潜力切割大众点评的市场份额，但大众点评在数据和用户基础上仍占据优势，‘探饭’还需要时间提升影响力。” 目前，“探饭” 仍处于小范围尝试阶段，仅支持抖音小程序，据接近抖音的知情人士透露，已有 3 万多人使用过该小程序。与大众点评多年积累的庞大用户群体和丰富数据相比，“探饭” 还有很大的成长空间。
三、用户习惯与数据挑战：AI 推荐的前行之路
大众点评经过长期发展，已让用户养成了在消费前查看点评和榜单的习惯。许多用户在选择餐厅时，会花费大量时间浏览评价，尤其关注差评内容，以此来判断餐厅的实际情况。这种消费决策习惯的养成，使得大众点评在用户心中建立了较高的信任度。
石欣是一位资深的美食爱好者，她表示：“我一般会花大量的时间挑选店铺，初筛之后看一个店铺最少会看几十条评论，尤其关注差评内容。经常会因为差评里的内容戳到某个点，就放弃了那家店，然后再继续看下一家店。” 这种对真实评价的依赖，是大众点评的核心竞争力之一。
相比之下，抖音在用户评价数据沉淀方面仍有不足。随机对比发现，“探饭” 推荐的某餐厅在抖音仅有 100 余条评论，而大众点评收录超 3000 条用户评价，数据量级的差距较为明显。这意味着，抖音若想靠 AI 重构推荐体系，需要在用户内容沉淀上持续发力。只有积累足够丰富和真实的用户评价数据，才能让 AI 推荐更加精准、可靠，真正赢得用户的信任。
此外，AI 推荐的隐私合规与信任度问题也不容忽视。用户在使用 “探饭” 等 AI 应用时，其消费习惯数据的使用边界需要明确界定。抖音需要确保用户数据的安全和合理使用，通过持续优化推荐准确率，逐步建立用户对 AI 的信任感。只有解决好这些关键问题，AI 推荐才能在本地生活服务领域真正发挥出巨大的潜力，实现对传统推荐模式的超越。