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春节返乡年轻人爱去KTV,小城过年三件套成AI高频问询场景

春节返乡年轻人爱去KTV,小城过年三件套成AI高频问询场景


发布时间:2026-03-14 19:09:38

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美团的那个被称作 AI 管家的“小团”所拥有的数据显示,“KTV”,还有“民俗游”,以及“童年小吃”已成了所谓的“小城过年三件套”,(图源为美团用户)

2月25日,美团的AI管家“小团”发布了最新的春节数据,数据表明在假期的时候,有超过一亿人次的用户借助“小团”来规划吃喝玩乐方面的消费,其中休闲玩乐、餐饮堂食、短途周边游是用户询问最多的场景。根据需求,“小团”总共核验了7亿次全国商家的信息,并且结合13亿条真实用户评价进行第二次校准,动态剔除春节歇业的商户,为用户提供“省时、省钱、不踩坑”的信息推荐,进而带动了线下实体消费的增长。

其中,有将近一亿人次的年轻人借助 AI 重新探寻家乡,KTV 依旧是春节返乡聚会的首选,相当多的年轻人依靠 AI 成为全家春节的“主理人”,超过 30%的“小团”提问当中提到了“父母”“适老”等关键词,“生活脚本式”提问成为新的趋势,用户运用“小团”提问时最多涵盖了 20 种本地消费场景。

返乡的年轻人,在过年时,会把KTV、民俗游、童年小吃,当成AI高频问询的场景,这是小城过年的三件套。

今年春节的时候,那些返乡的年轻人,拥有了一种统一的“小城过年的模式样板”,具体是,下午的时候出门,然后跟朋友一起去KTV唱歌,晚餐的时候去吃一顿童年时候的小吃,晚上呢再去逛一场民俗灯会。有网友进行调侃说:“这么多年过去了,KTV竟然还是春节返乡聚会时的首先选择。”。

然而,对于年轻人来讲,春节回家乡常常遭遇“熟悉的陌生”,家乡变化飞快,聚会挑选哪一家KTV可靠,老店是否还在营业,都变成了新的难题。

那个00后名字叫小陈的用户,从上海返回安徽,想着先跟前同学聚上一次餐,完了再去KTV娱乐一番,最后还非得品尝具有童年味道的家乡小吃,以往自己去查找实在是太折腾人了嗯,然后呢今年小陈尝试借助那个叫“问小团”的AI展开搜索,如此这般就解决了这个包含多个场景的复合需求,“小团”不但推荐出春节期间维持正常营业状态的各类商家,而且还同步进行了团购优惠的匹配设置。

美团数据证实了这一趋向,在春节期间,那些运用“小团”去谋划吃喝玩乐费用的用户里头,将近七成是源自中小城市的,而且大多是从外地回来过年的年轻人。KTV之类的休闲玩乐项目,带有家乡特色标记的风味小吃,马年灯会、新年庙会这类民俗游项目,是年轻人向“小团”询问的高频情景,超过三成的用户需要借助AI去挑选“春节仍在营业”的商家,“KTV、民俗游、童年小吃”变成了“小城过年三件套”。

“返乡”与“反向”双向奔赴,年轻人用AI带长辈过好年

这届年轻人,不管是选择回乡团聚,还是把父母接到大城市进行“反向过年”,都借助AI管家,成为了今年春节的“主理人”。美团数据表明,假期的时候,众多用户在向“小团”提问过程中,提到了“父母”“长辈”“适老”等关键词,这些关键词涵盖了家庭聚餐、休闲玩乐、年货闪购等本地消费场景,甚至还包括“送给妈妈的春节花束”“给长辈拜年礼品”等情感表达。

小朱是00后,他说道,今年过年的时候,他把父母接到了深圳,想带着他们去体验大城市里全新的春节玩法。他向“小团”提出了多重需求,其中像找摄影师来上门拍摄全家福,订一束既好看又有着健康寓意的花,挑选一家适合长辈与年轻人、当下就能预定、还能看到深圳湾风景的年夜饭餐厅。“小团”能够迅速领会他那种要同时满足两代人需求的想法,给出的推荐结果非常可靠,省去了他逐个去筛选的苦恼。

“生活脚本式”提问成新趋势,AI提问最多覆盖20个消费场景

进入吃喝玩乐消费个性化时代,用户从单纯“找餐厅“发生转变,变为“带着完整生活脚本去筛选消费场景”,这一趋势在春节期间特别凸显,美团数据显示,今年春节,“小团”收到的用户提问里,超25%成为复杂模糊多场景的问题。

在单消费场景需求里,用户最高会串联4个附加条件,主要关乎餐厅的个性化需求,“宝宝椅”“宠物”“父母”是高频出现的筛选条件。另外有不少用户运用“问小团”AI搜索规划复杂出行路线,一键获取覆盖“吃喝玩乐住”多场景的推荐信息。数据表明,春节期间,用户向“小团”提出了最多覆盖20种本地消费场景的问题,超过30字的提问项中,语音输入占比将近50%。

极具“烟火气”的主打本地生活的AI正摇身变为负责吃喝玩乐的小管家,按照美团给出的数据来看,在首次使用过后的一周时间以内,那些借助“小团”多次搞定本地消费需求的用户,其所占的比例已然达到了30%。

美团有负责人表明,在日常消费做决策时,线下商家实际经营状况变化迅速,对用户而言,去享受本地生活服务,快速寻觅“靠谱的店铺”以及“可马上交付且有优惠的服务”乃是真实需求。“未来,那个‘小团’会善用平台上精准及时的本地生活信息,真实的评价,经 AI 工具整合起来,再结合即时高效的履约能力,从而更出色地去满足用户在本地吃喝玩乐进程里模糊化的、需多条件的、复杂化的需求。”。