新聞速讀｜DoorDash 推出 Zesty，改寫找餐廳方式的 AI 社群 App

InfoAI 編輯部

當「吃什麼」變成一種情境推理題，餐廳搜尋正在從關鍵字與評分，轉向可追問、可理解你偏好的 AI 對話式探索。

01｜理解事件

DoorDash 推出一款獨立的 AI 驅動餐廳探索社群 App「Zesty」，主打用對話方式快速找到符合情境的在地餐廳，而不必在多個評價網站、菜單頁與短影音之間來回切換。Zesty 目前先在舊金山灣區與紐約上線，使用者需要 以 DoorDash 帳號登入後，便能向 AI 聊天機器人輸入「像人一樣」的需求描述，例如想找「適合內向者、氣氛低調、地點在 Williamsburg 的晚餐」之類的情境式提示，並看到系統提供的建議提問。

值得注意的是，DoorDash 共同創辦人 Andy Fang 也提到，Zesty 會彙整 DoorDash、Google Maps、TikTok 等來源，整理出網路上最好的建議。

除了「問答案」，Zesty 也強調社群層：使用者可以保存與分享推薦，也能瀏覽他人貼文、照片與評論、追蹤其他人，把「吃過什麼」變成可被追蹤的口碑流動。

如果從產品規格看，App Store 的說明指出 Zesty 會整合多個美食與內容平台的線索，並透過追問來縮小範圍；同時標註需要 iOS 18.0 以上、並揭露可能蒐集精確位置、聯絡資訊、使用者內容與搜尋紀錄等資料類型。

02｜解讀新聞

Zesty 其實是在做「餐廳搜尋的生成式重寫」。傳統搜尋是你先想好關鍵字，系統回傳一堆結果；Zesty 走的是「先把你的模糊偏好問清楚」再給答案，還能把預算、街區、時間、氣氛等變數納入同一個對話脈絡。這會讓「吃什麼」從資訊檢索，變成互動式決策支援。

DoorDash 在把自己從外送平台推向「在地生活入口」。Zesty 是 DoorDash 走出外送、踏進社交與探索領域的一步；同時也呼應它先前擴充到「訂位、到店獎勵」等方向的策略，代表 DoorDash 想掌握的不只交易，還包括「你去哪、為什麼去」。

競爭壓力不只來自美食評論網站，也來自「大家已經在用的通用型 AI」。部分使用者可能寧可用 Google、或用 ChatGPT、Gemini 這類工具來問餐廳推薦。Zesty 的差異化，得靠它能否把社群互動、可信來源彙整、以及可直接導向行動（訂位、導航、外送）做成一條順的路。

03｜延伸思考

我們可以從這則新聞看到一個更底層的規律：AI 的價值常常不在「知道更多」，而在「把雜訊變成可用的下一步」。Zesty 把地圖、短影音、評價與社群貼文的碎片，整理成可追問的答案，等於把「探索成本」搬到 AI 那邊。這也提醒讀者判斷一個 AI 產品是否值得：別只看模型多強，而要看它是否能在真實情境中，替你減少切換、比對、猶豫的時間，並把結果推到可執行的決定。

對讀者來說，這代表你未來評估 AI 工具時，可以用一個更硬派的標準：它有沒有把你的問題，變成更容易下決定的路徑。

04｜重點提煉

• Zesty 是 DoorDash 推出的獨立 AI 社群 App，先在 舊金山灣區與紐約提供服務，並需用 DoorDash 帳號登入。

• 核心互動是對話式推薦：你用情境描述提問，AI 會追問並給出更貼近需求的餐廳建議。

• Zesty 強調 彙整多來源訊號（包含 DoorDash、Google Maps、TikTok 等），試圖降低使用者跨平台搜尋的成本。

• App Store 資訊顯示其可能涉及精確位置、搜尋紀錄與使用者內容等資料蒐集與個人化使用，使用者需要留意隱私取捨。

05｜後續觀察

接下來值得看兩個指標：

Zesty 會不會擴大到更多城市與更多平台（目前官網仍以 SF Bay Area 與 New York 為主）。

它能否形成可持續的社群內容密度：如果貼文、照片、評論與追蹤關係建立不起來，Zesty 很容易退回成「又一個問答式搜尋工具」，差異化會被通用型 AI 吃掉。

06｜｜閱讀推薦

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參考資料：

• DoorDash rolls out Zesty, an AI social app for discovering new restaurants

• DoorDash pilots Zesty — an AI-powered app for personalized restaurant recommendations

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