生成式AI驱动零售变革：洞察与前瞻

执行摘要

近期数据显示，生成式人工智能（Gen AI）为美国零售网站带来的流量实现了惊人的增长，凸显了其在电子商务领域日益增长的影响力。本报告深入剖析了这一现象，揭示了流量激增背后的关键驱动因素、消费者行为的深刻转变以及零售商面临的战略机遇与挑战。

核心发现表明，从2024年7月到2025年2月，来源于Gen AI的零售网站流量飙升了1200%，这一增长速度远超传统渠道。尽管Gen AI目前在总流量中的占比尚不及传统搜索等渠道，但其用户参与度更高（页面浏览量增加12%，跳出率降低23%），并且转化率差距正在迅速缩小，每访问收入（RPV）已追平传统流量。消费者正积极利用Gen AI进行产品研究、获取推荐、比较价格，尤其偏好将其用于复杂或高价值的购买决策。ChatGPT、Perplexity等平台成为主要的Gen AI流量来源。

这一趋势的核心在于消费者购物路径的重塑。Gen AI正在改变用户发现产品的方式，从传统的关键词搜索转向更自然、更具对话性的意图驱动型探索。这要求零售商超越传统搜索引擎优化（SEO），积极采纳生成式引擎优化（GEO）和答案引擎优化（AEO）策略，优化产品内容和页面，以确保其品牌和产品在AI生成的答案和推荐中占据有利位置。同时，部署先进的站内AI购物助手，能够显著提升用户体验和转化率。

然而，机遇与挑战并存。零售商在拥抱Gen AI时，必须关注数据隐私、算法偏见等伦理问题，并致力于构建透明、可信的AI应用。此外，AI技术的快速迭代要求企业保持战略敏捷性，持续投入学习与适应。

本报告最后强调，Gen AI并非短暂的技术浪潮，而是对电子商务格局的根本性重塑。零售商需立即采取战略行动，将AI整合到其核心运营中，通过优化内容、采纳新兴优化策略、提升站内体验并妥善管理相关风险，方能在这场变革中抓住机遇，实现可持续增长。

1. 新浪潮：理解生成式AI驱动的零售流量激增

近期数据显示，生成式人工智能（Gen AI）正以前所未有的速度重塑消费者访问零售网站的方式。这一新兴渠道的流量增长不仅迅猛，而且呈现出独特的行为特征，预示着电子商务领域即将迎来的深刻变革。

1.1. 解读数据：增长、时间线与规模

最引人注目的数据点是，从2024年7月到2025年2月期间，由Gen AI来源导向美国零售网站的流量激增了1200% ¹。在2024年的假日购物季（11月1日至12月31日），这一流量同比增长更是达到了1300% ¹。更有研究指出，Gen AI驱动的流量增长速度是传统自然搜索的165倍 ³。

这些数据主要来源于Adobe Analytics对超过一万亿次美国零售网站访问的分析 ¹，其权威性不容置疑。尽管Gen AI工具相对较新（例如ChatGPT的 исследовательский предварительный просмотр版于2022年11月30日首次亮相 ¹），导致增长百分比基数较低，但自2024年9月以来，此类流量每两个月翻一番的持续趋势 ¹，清晰地表明这并非短暂的猎奇效应，而是一种持续且加速的根本性转变。这种快速的规模化扩张，迫使零售商必须紧急审视并调整其战略。

这种增长的惊人速度，暗示了消费者对于使用Gen AI处理零售相关任务的舒适度和熟悉度正在以前所未有的速率提升，远超以往新技术在电子商务领域的典型采纳曲线。观察到的现象是，在短短约7个月内实现了1200%的增长 ¹，且增长速度是自然搜索的165倍 ³。考虑到Gen AI工具的相对新颖性 ¹，这种短时间内的快速增长意味着用户正在迅速学习并将其融入日常习惯。这不仅仅是尝试，消费者正在从中发现实际价值，从而导致重复使用并将其整合进购物流程。其结果是，零售商适应这一趋势的窗口期正在迅速缩窄，Gen AI可能很快成为相当一部分消费者的主流发现渠道。

此外，假日购物季期间更为显著的同比增长（1300%）¹，揭示了Gen AI在处理复杂、研究密集型购物任务（如挑选礼物）方面的效用，而这类任务正是假日购物的典型特征。消费者报告称，他们使用Gen AI获取礼物点子、发现独特产品以及管理预算 ¹。假日购物的复杂性和重要性增加，可能会促使用户倾向于那些能够整合信息并提供多样化建议的工具。这表明Gen AI在更复杂的购买旅程的“考量”和“构思”阶段证明了其有效性。因此，零售商应思考如何优化其产品信息和内容，以满足这些更复杂、以研究为导向的查询需求，尤其是在销售旺季。

1.2. 驱动零售引荐流量的关键Gen AI平台

数据显示，主要的Gen AI流量来源包括ChatGPT（占60.6%）、Perplexity（占26.2%）、Google Gemini（占9.8%）和Microsoft Copilot（占3.4%）³。了解这些主要平台有助于零售商优先分配其优化资源。虽然ChatGPT占据主导地位，但Perplexity（以引用来源著称）和Gemini等其他平台的存在，也预示着这一领域正朝着多元化方向发展 ³。

ChatGPT的主导地位表明，其庞大的用户基础和通用性正在转化为可观的引荐流量，即便直接的电子商务变现并非其当前核心商业模式 ⁷。Perplexity凭借其“答案引擎”和来源引用的特性，占据了显著份额，这突显了成为可被引用、权威信息源的重要性日益增加。ChatGPT拥有庞大的用户群，自然会产生包括购物在内的多样化查询。而像Perplexity这样优先考虑准确性和引用的专业引擎，则会吸引重视这些特性的用户，从而带来流量。这意味着零售商需要采取双管齐下的策略：一方面为通用型AI争取广泛的可见性，另一方面为专业型AI提供权威且可引用的内容。因此，企业的策略不应一刀切；理解不同AI平台呈现信息的细微差别至关重要。

1.3. Gen AI流量与传统渠道的初步比较

与付费搜索或电子邮件等成熟渠道相比，Gen AI目前贡献的整体流量份额仍然有限 ¹，但其增长速度却快得多 ³。传统渠道如直接访问（占32.71%）和自然搜索（占31.09%）依然是网站总流量的主要来源 ³。这一现状提供了务实的视角：Gen AI是一个新兴且快速增长的渠道，但尚未取代已有的成熟渠道。然而，其强劲的增长轨迹要求企业在战略层面进行资源倾斜。

值得注意的是，Gen AI流量表现出更高的用户参与度指标：相较于非AI来源，其用户参与度高出8%，每次访问浏览的页面多12%，跳出率低23% ¹。这表明，通过Gen AI平台访问网站的用户，其意图可能更明确，或者在信息搜集方面已先行一步，即便其初始转化率略低。Gen AI用户在购物过程中主要进行研究、获取推荐和发现独特产品 ¹。在Gen AI工具内部完成的研究工作，意味着用户到达零售网站时，可能已经有了更清晰的目标或更强的意向，从而进行更深入的探索。这实际上说明Gen AI扮演了强大的预筛选和研究过滤器的角色，许多初期的发现和广泛比较工作已在零售网站之外完成。因此，零售网站针对Gen AI引荐流量的着陆页必须有效利用这种更高的意向性，提供即时价值和清晰的转化路径，因为用户此时很可能已超越了随意浏览的阶段。

表1：关键指标：Gen AI驱动的零售流量 vs. 其他来源

指标	Gen AI 驱动流量	其他流量来源 (平均)	数据来源
流量增长率 (特定时期)	2024年7月-2025年2月增长1200%	增速较缓 (具体百分比视渠道而定)	¹
整体流量份额	仍然较小，但快速增长中	直接访问: 32.71%, 自然搜索: 31.09%, 付费搜索: 12.20%	¹
每次访问页面数 (PPV)	较非AI来源高12%	基准值	¹
跳出率	较非AI来源低23%	基准值	¹
购买转化率	最初低43% (2024年7月)，后降至低9% (2025年2月)	基准值	¹
每访问收入 (RPV)	到2024年12月，已与传统访问持平	基准值	⁵
主要用户活动	研究、获取推荐、发现独特产品、礼品构思、创建购物清单	导航、交易、信息获取等多样化活动	¹

此表直观地比较了Gen AI流量与传统渠道在多个关键绩效指标上的表现。它不仅突出了Gen AI在参与度、RPV和增长速度方面的优势，也指出了其在整体份额和初期转化率方面的现状。这种结构化的比较超越了“1200%增长”的标题党新闻，深入到实际的绩效特征，从而为制定更精细的策略提供了依据。例如，既然RPV已与传统渠道持平，那么提高这类高参与度流量的转化率就成为一个明确的目标。

2. 解码Gen AI购物者：演变中的行为与期望

Gen AI的崛起不仅带来了流量的激增，更深刻地改变了消费者的购物行为模式和他们对在线购物体验的期望。理解这些变化对于零售商制定有效策略至关重要。

2.1. 消费者如何在购物旅程中利用Gen AI

数据显示，39%的美国消费者已经使用Gen AI进行在线购物，更有53%的消费者计划在今年内尝试 ⁴。近五分之三的消费者已用Gen AI取代传统搜索引擎来获取产品推荐 ⁸。这一趋势贯穿了购物的全过程：

发现阶段： 消费者利用Gen AI进行研究（55%）、获取产品推荐（47%）、寻找折扣（43%）、构思礼品（35%）以及发现独特产品（35%）²。Gen AI通过理解复杂的对话式查询（例如，“寻找一款能在水下完美工作且价格低于300美元的防水相机” ⁹），帮助用户克服了传统搜索中常见的“搜索疲劳”问题 ¹⁰。
比较阶段： 25%的消费者使用Gen AI进行购物和价格比较 ⁵。AI能够根据顾客的意图生成个性化的购物指南，对不同产品进行比较 ¹⁰。
决策阶段： 在使用过AI进行购物的消费者中，高达92%的人表示AI提升了他们的购物体验，87%的人更倾向于在进行大额或复杂购买时使用AI ²。AI驱动的聊天机器人能够解答用户在购买前夕的疑问，从而有可能降低购物车放弃率 ¹⁰。

这些数据清晰地表明，消费者正在购物漏斗的各个环节积极运用Gen AI，显示出他们对这类工具日益增长的信任和依赖，其用途已远不止于基本的信息检索。Gen AI理解自然语言和复杂意图的能力 ⁹ 是这一转变的关键驱动力。

Gen AI赋予了消费者更强的研究能力，使他们能够做出更明智的决策，尤其是在面对复杂或高价值商品时。复杂购买本质上需要更多的研究和对细微特征的比较，而Gen AI简化了这一过程。消费者现在可以更轻松地获取和整合信息，这意味着他们在访问零售网站之前就已经掌握了更多情况，不再那么依赖于浏览复杂的网站结构或解读营销术语。因此，零售商必须确保其产品数据全面、准确，并且易于被AI理解和消化，因为这些数据将构成AI推荐和比较的基础。肤浅或误导性的信息将更容易被识破。

高达92%的用户认为Gen AI增强了他们的购物体验 ²，这一极高的满意率表明，Gen AI正在解决传统在线购物过程中未能满足的需求，可能涉及个性化、研究效率或决策信心等方面。传统电子商务依然存在诸如搜索疲劳、推荐内容泛化以及信息过载等痛点 ¹⁰。Gen AI则提供了个性化、对话式且高效的方式来应对这些难题 ⁹。这种“增强”体验源于Gen AI有效解决了用户既有的困扰。它不仅仅是一个新工具，对许多人而言，它已成为完成购物任务的更优途径。因此，零售商应识别Gen AI能为其目标客户提供的具体“增强功能”（例如，为小众商品提供更好的产品发现，为技术产品提供更清晰的比较），并着力优化这些互动体验。

2.2. 参与度 vs. 转化率：Gen AI流量质量的细微差别

Gen AI带来的流量在用户参与度方面表现突出：与非AI来源相比，其用户停留时间（参与度）高出8%，每次访问浏览的页面多12%，跳出率则低23% ¹。

在转化率方面，尽管Gen AI流量最初（2024年7月）的购买转化率比其他来源低43%，但到2025年2月，这一差距已迅速缩小至仅9% ¹。对于研究密集型品类，如消费电子产品和珠宝，AI流量甚至能带来转化率的提升 ⁵。另有数据显示，对于“有意义的用户行为”（不仅限于购买，也包括通讯订阅、表单提交等），Gen AI流量的转化率比自然搜索高出23% ³。

高参与度本身就预示着强烈的用户意图和兴趣。迅速缩小的购买转化差距则表明，消费者在经过AI引导的发现和研究阶段后，对于完成交易的舒适感正在增强 ²。WebFX的数据（将转化广义定义为包括通讯订阅、表单提交等有意义的行动 ³）进一步佐证，Gen AI用户非常倾向于采取下一步行动，即便不是立即购买。

“转化差距”的存在，部分原因可能在于Gen AI目前主要扮演着购物漏斗上游和中游（即研究和考量阶段）的角色。由于Gen AI在研究方面表现出色，用户在点击进入零售网站时，往往仍处于探索模式。随着用户对Gen AI日益熟悉，以及AI工具集成更多交易功能（例如Perplexity推出的“Buy with Pro”功能 ¹³），这种购买转化差距预计将持续缩小，甚至可能反转。这意味着转化事件可能会延迟发生，或者在通过Gen AI进行初步研究后，通过其他渠道完成。高参与度本身就说明了研究卓有成效。因此，零售商需要采用多点触控归因模型，以全面捕捉Gen AI的影响力。同时，优化着陆页以提供清晰信息和明确的下一步指引（例如“稍后保存”、“比较”、“了解更多”）至关重要，而不仅仅是“立即购买”按钮。

Gen AI用户在“有意义的用户行为”上表现出更高的转化率 ³，这表明他们对于超越即时购买的品牌互动持高度开放态度。这些以研究为导向且高度参与的用户，通常乐于进行更深入的探索、获取专业内容或保持信息更新——例如订阅新闻通讯或下载指南等行为。这为零售商开辟了在潜在客户开发、社群建设以及培育长期客户关系方面的新机遇。Gen AI不仅是一个销售渠道，更是一个强大的用户参与和潜在客户生成渠道。因此，零售商应提供有价值的非购买转化机会（例如，为复杂产品提供详细的购买指南、网络研讨会注册，或为新品发布提供新闻邮件订阅），以吸引这些高度参与的Gen AI用户。

2.3. 研究型、高意向消费者的崛起

数据显示，34%的消费者表示，他们会先使用AI助手进行产品研究，然后再上网寻找最优惠的价格 ⁵。高达87%的用户更倾向于在进行大额或复杂采购时使用AI ²。Gen AI正在催生一个“以研究为导向的高价值消费群体” ⁵。

这一现象标志着一个根本性的转变：消费者旅程的相当一部分，特别是针对需要深思熟虑的购买决策的研究阶段，正在AI平台内部完成，先于与零售网站的直接互动。这些用户在访问零售网站时，已经具备了较高的知识水平，并可能形成了更强烈的偏好。

AI模型依据其可获取的数据形成回应 ¹⁴。因此，品牌信息在AI模型中的质量和呈现方式，其重要性已不亚于网站自身的SEO和产品页面内容。如果一个品牌的信息在AI模型赖以训练或检索的数据中不准确、不完整或呈现不佳，那么该品牌就有可能在早期就被排除在消费者的考虑范围之外。“争取用户考量的战场”正在向上游转移至AI环境本身。因此，零售商需要采纳诸如GEO（详见4.1节）之类的策略，以确保其品牌、产品和专业知识在Gen AI工具所依赖的信息生态系统中得到准确和正面的呈现。

这一趋势可能催生出更为挑剔的客户群体，他们不易受到传统营销宣传的影响，而更注重基于事实的比较信息。这也可能提升真实用户评论和专家意见的重要性，因为这些都是Gen AI可以整合的数据来源 ¹⁵。消费者利用AI进行研究并做出复杂决策 ²，而AI能够整合多样化的数据 ¹⁵。获取经过整合的多源信息，使得消费者能够进行比依赖单一品牌宣传更为批判性的评估。消费者可能因此变得更善于过滤营销辞令，转而关注客观的产品属性和经过验证的社会认同。因此，真实性、透明度以及易于获取的详细产品规格将变得空前重要。投入资源生成真实的用户评论和专家推荐，并确保这些内容能被AI解析，将为企业带来益处。

3. 变迁中的格局：Gen AI如何重塑产品发现与电子商务

生成式AI不仅改变了消费者的个体行为，更在宏观层面重塑着产品发现的路径和整个电子商务的运作模式。各大AI平台也纷纷调整其电子商务战略，以适应这一新兴趋势。

3.1. 颠覆产品发现：超越传统搜索

传统的的产品发现方式，如搜索框和筛选器，常常因为缺乏对上下文、用户意图和情感的真正理解而效果不佳 ¹⁰。相比之下，生成式AI通过学习用户行为、偏好乃至自然语言输入，使购物体验更加个性化和直观 ¹⁰。它能够处理复杂的、开放式的查询，例如“我需要一个50美元以下送给我妈妈的礼物” ⁹。此外，由Gen AI驱动的视觉搜索和语音搜索，使得用户无需打字即可发现产品 ⁹。

Gen AI从根本上改变了产品发现的入口。它不再是简单的关键词匹配，而是转向基于意图的匹配和对话式互动。这使得产品发现过程更易于操作，并且更符合人类自然的思维和沟通方式。

向对话式和意图驱动型发现的转变，削弱了传统关键词SEO作为产品可见性唯一驱动因素的主导地位。Gen AI运用自然语言，理解用户意图，并支持对话式查询 ⁹，而传统SEO则严重依赖关键词。如果用户通过与AI对话或提出复杂问题来进行搜索，那么仅仅优化产品页面的关键词是远远不够的。AI需要在一个更广阔的语境中“理解”产品的适用性。零售商现在必须思考，在对话式语境下，他们的产品和服务是如何被理解和推荐的。“搜索”正在演变成一场“对话”，而可见性则取决于能否成为AI主导的这场对话中的相关组成部分。因此，内容策略需要进化，以解答问题、解决痛点、提供解决方案，确保AI能在对话式回应中呈现这些内容，这已超越了单纯优化产品名称或类别的范畴，并直接导向了对GEO策略的需求。

随着Gen AI在预测需求方面能力的提升（如“预测性购物将减少搜索时间” ¹⁰），消费者的发现过程可能会变得更加被动，由AI主动推荐产品。预测需要对用户偏好、场景以及可用产品有深入的理解，并通过长期学习积累。如果AI能在用户明确搜索之前就推荐产品，那么零售商的数据必须早已深度嵌入AI的知识库并得到良好呈现。这就使得在AI训练数据中的品牌存在感和数据质量变得尤为关键。因此，着眼于构建品牌权威和全面结构化产品数据的长期GEO策略，对于在未来主动型AI推荐场景中获得可见性至关重要。

3.2. 对话式AI与站内购物助手的作用

站内AI聊天机器人和虚拟购物助手正扮演着新型销售代表的角色 ¹⁰，它们提供即时答复、个性化推荐，并支持对话式商务 ⁹。成功案例包括家乐福的Hopla、ThredUp的聊天机器人（为其带来了32%的同比客户群增长）、Zalando的助手以及Lowe’s的Mylow ¹⁷。这些工具的益处良多，包括全天候服务、个性化体验、成本节约以及宝贵的数据洞察 ¹⁸。据预测，到2025年，AI聊天机器人将处理高达95%的客户互动 ²⁰。

站内AI助手通过提供即时、个性化的支持，模拟了实体店导购员的辅助功能，从而直接提升了用户体验、参与度和潜在的转化率。

站内AI助手的有效性在很大程度上取决于其训练数据的质量（例如网站数据、产品目录）以及它们是否能真正理解并回应细致入微的客户查询，而非仅仅依赖预设脚本。站内AI助手提供个性化支持并解答疑问 ⁹，而它们的知识来源于零售商的数据。如果产品数据质量低下或不完整，AI助手便无法提供准确或有用的回复，反而会导致用户失望。因此，部署站内AI助手不仅仅是技术层面的操作，更需要企业在数据质量、结构化和全面性方面做出根本性的承诺。投资站内AI的零售商，必须同时投资于数据治理和内容质量，以确保AI工具成为资产而非负债。

随着消费者越来越习惯于在站外（例如使用ChatGPT）进行复杂的Gen AI互动，他们对站内AI助手的期望也会水涨船高。消费者日益频繁地使用如ChatGPT这样的高级Gen AI工具完成购物任务 ¹。用户在强大的站外AI工具上获得的体验，将塑造他们对站内互动的期望。如果站内聊天机器人的能力远逊于用户已熟悉的Gen AI工具，将会造成体验脱节，甚至可能令用户感到沮丧。那些功能单一、基于规则的传统聊天机器人将显得力不从心，这将促使零售商转向更先进、真正具备对话能力的AI解决方案。零售商需要对照领先Gen AI平台设定的不断演进的标准来评估自身的站内AI能力，并投资于那些能够提供真正智能且有益的对话式体验的解决方案。

3.3. 对主流AI平台电子商务战略的影响（ChatGPT, Gemini, Perplexity）

各大AI平台正积极探索其在电子商务领域的角色，并发展出各具特色的战略和商业模式。

ChatGPT:
- 战略定位： 主要被电子商务企业用于提升客户服务、实现个性化、辅助内容创作（如产品描述、营销文案）以及优化销售漏斗 ⁷。其新推出的“购物功能”侧重于非赞助性的产品推荐，这些推荐信息来源于用户评论、专家意见和在线论坛，并提供指向零售商网站的链接以完成购买 ¹⁵。
- 变现模式： 目前资料未明确说明ChatGPT如何通过电子商务引荐直接变现 ⁷。其主要盈利模式可能仍依赖于OpenAI的订阅服务。
Google Gemini:
- 战略定位： 用于电子商务营销内容的生成（如产品描述、博客、社交媒体内容、电子邮件），通过分析用户行为提供个性化推荐，实现动态网站内容调整，并辅助SEO优化 ²¹。Gemini还能用于构建多模态推荐系统，例如根据房间图片和现有家具清单推荐合适的家具 ²²。
- 变现模式： 未详细说明其在电子商务引荐方面的具体变现方式，但很可能与其庞大的广告体系和云AI服务生态相关联。
Perplexity AI:
- 战略定位： 通过与Firmly合作推出的“Buy with Pro”功能，提供“搜索内购物”体验，允许用户直接在搜索结果中完成购买 ¹³。其目标是成为一个“答案引擎”，引导用户在不同垂直领域的购买决策 ²³。
- 变现模式： 依赖用户订阅（Perplexity Pro）和交易基础设施费用，而非广告驱动模式 ¹³。

每个平台都采取了独特的策略。ChatGPT和Gemini更侧重于通过内容和推荐来增强现有的电子商务运营，并将流量导向零售商网站。而Perplexity则致力于在其平台内部打造更为整合的商业体验。零售商需洞察这些差异，以便精准调整自身策略。

这些平台普遍呈现出向更自然、更具上下文相关性的推荐转变的趋势，而非单纯依赖广告驱动的展示位。ChatGPT依据评论和意见进行推荐 ¹⁵，Gemini侧重于基于用户行为的个性化分析 ²¹，Perplexity则旨在通过答案引擎直接促成购买 ¹³，所有这些都强调了相关性。这与传统搜索中付费广告占据显著位置的情况形成对比。AI平台正试图通过提供真正有用的推荐来建立用户信任，这要求它们超越付费排名，关注产品的实际优点和用户反馈。这就提升了高质量产品数据、真实用户评论以及强大品牌权威的重要性，因为这些都是AI系统能够信任和引用的信息来源。零售商不能再像传统SEM那样简单地“购买”AI推荐中的首要位置，而必须通过卓越的产品信息、积极的客户反馈（评论）和整体品牌信誉来赢得这一位置。

表2：主流Gen AI平台零售战略概览

特性	ChatGPT	Google Gemini	Perplexity AI
主要电商用途	对话式购物辅助, 内容生成, 用户服务	个性化推荐, 内容营销, SEO辅助	搜索内购物, 答案引擎式购买引导
产品推荐方式	基于用户评论、专家意见、论坛讨论 ¹⁵	基于用户行为分析、浏览历史、购买模式 ²¹	基于答案引擎的直接推荐，整合实时商品列表 ¹³
流量驱动机制	链接至零售商网站 ¹⁵	链接至零售商网站，动态内容引导	平台内直接购买，部分引流至商家 ¹³
变现模式(已知)	主要为平台订阅 (对零售引荐的直接变现模式不明确) ⁷	与Google广告和云AI服务生态关联 (具体引荐变现模式不明确)	用户订阅 (Perplexity Pro), 交易基础设施费 ¹³
零售商关键战略	优化内容以供有机引用, 鼓励高质量评论	提供丰富的用户数据以供个性化分析, 优化内容质量	确保产品API集成顺畅, 优化产品信息以适应直接购买场景

此表为零售商提供了一个清晰的框架，用于比较和理解各大AI平台在电子商务领域的不同玩法，从而决定在何处集中其整合与优化资源。例如，针对具有直接购买功能的Perplexity进行优化，其策略将不同于主要负责引流的ChatGPT。这种比较直接指导着资源分配——比如，对于Perplexity，确保产品Feed的API兼容性可能至关重要；而对于ChatGPT，则需确保内容易于被引用且用户评价积极。

4. 战略要务：调整零售策略以适应Gen AI时代

面对Gen AI带来的深刻变革，零售商必须主动调整其战略，从流量获取、内容优化到用户体验和效果衡量，全方位拥抱这一新趋势。

4.1. 拥抱生成式引擎优化（GEO）与答案引擎优化（AEO）

生成式引擎优化（GEO）是指影响和优化AI驱动的搜索系统（尤其是大型语言模型LLM）如何访问、解读内容，并将其纳入自动生成答案中的一系列实践 ²⁴。答案引擎优化（AEO）则侧重于优化内容以直接回答用户在搜索引擎中的提问，通常是为了获取“特色片段”等醒目位置；GEO则将此概念扩展至AI在各平台生成的摘要回复中 ²⁵。

GEO的关键支柱包括：内容质量与上下文、技术可访问性与结构化数据、实体与品牌权威、页外信号与社群提及、以及用户参与和体验 ²⁴。与传统SEO专注于提升在搜索引擎结果页（SERP）的排名不同，GEO的目标是让品牌和专业知识被AI引用并在对话式答案中呈现，甚至嵌入AI的知识库 ¹⁴。

随着用户日益转向Gen AI寻求答案，传统的SEO已不足以应对。GEO/AEO对于在这个新范式中获得可见性至关重要。内容必须为AI的消费而结构化，并能直接、权威地回答问题。

GEO要求从以关键词为中心的内容策略，根本性地转向以实体为中心和以意图为中心的内容策略。AI对概念、关系以及实体（品牌、产品、专家）权威性的理解，远比单纯的关键词更为深刻。GEO旨在影响AI的解读和答案生成 ²⁴，而AI（特别是LLM）处理的是概念、实体及其相互关系，而非简单的关键词字符串。要在AI的回答中被引用，您的内容需要将您的品牌/产品确立为一个与用户意图高度相关的清晰、权威的“实体”，而不仅仅是一个与某些关键词匹配的页面。因此，在GEO时代，构建主题权威性，并确保品牌/产品信息在全网的一致性和准确性（即实体优化），其重要性远超以往。零售商需要投入资源创建全面、结构良好的内容，清晰定义其专业领域和产品特性，并确保这些信息在AI可能抓取到的任何地方都保持一致和正面。

表3：零售业生成式引擎优化（GEO）行动框架

GEO核心支柱	核心策略	零售业应用示例	相关依据
1. 内容与上下文	创建深入、高质量内容，解答特定用户问题，提供“TL;DR”式摘要	针对产品类别撰写详细购买指南，产品页面设置FAQ，博客文章解决常见用户痛点	²⁴
2. 技术与结构化数据	实施Schema标记（Product, FAQ, HowTo），确保网站对AI爬虫的可抓取性，优化H2/H3标签	所有产品页面使用Product Schema，支持板块使用FAQPage Schema，确保robots.txt不阻止AI爬虫	⁶
3. 品牌与实体权威	构建E-E-A-T（经验、专业、权威、信任），使品牌信息进入被广泛抓取的权威信源	展示专家评论，发布原创研究/数据，争取在行业知名出版物中获得提及	²⁴
4. 用户体验与参与度	优化移动端体验、网站速度、清晰导航；内容可读性强、结构良好	确保产品页面加载迅速，分类导航直观，产品描述易于浏览（使用项目符号、清晰标题）	²⁴
5. 测试与迭代	定期使用相关查询在AI引擎中测试品牌/产品的呈现情况，分析竞争对手表现	每月在ChatGPT, Gemini, Perplexity等平台检查核心产品类别和品牌词的AI问答结果	²⁴

此框架将“为AI优化”这一抽象概念转化为零售商可在其数字业务的各个方面采取的具体步骤，帮助零售商制定GEO战略，确保覆盖从内容到技术再到品牌建设的所有关键环节。

4.2. 优化产品内容与页面以提升AI可见性与推荐度

关键的优化措施包括：提供清晰详尽的产品标题和描述 ¹⁵，使用高质量图片 ¹⁵，实施结构化数据/Schema标记（涵盖产品、SKU、价格、库存、评论等）¹⁵，优先展示真实内容如用户评论和用户生成内容（UGC）¹⁵，并确保产品Feed的API集成顺畅 ¹⁵。产品描述内容长度宜在300-500词之间，应能解答常见问题，自然融入关键词，且易于快速浏览 ²⁸。同时，E-E-A-T（经验、专业、权威、信任）原则也至关重要 ²⁷。

由于AI模型（特别是采用RAG检索增强生成技术的模型 ²⁹）会从现有网络内容中提取信息以形成推荐，因此产品页面内容的质量、结构和全面性变得至关重要。

为AI进行优化，本质上意味着同时为人类用户和机器提升清晰度和完整性。AI模型，尤其是LLM，其设计目标在一定程度上是模仿人类的理解方式来处理和“理解”信息。因此，“AI友好型”内容 ²⁶ 实质上就是将“人类友好型”内容提升至更高标准的清晰度、结构性和深度。那些有助于AI解析信息的内容，同样也有助于人类用户做出决策。零售商应摒弃任何“关键词堆砌”或内容贫乏的做法。核心目标必须是创造丰富、有价值的产品叙事，既服务于AI的发现，也促进人类用户的转化。

AI推荐对“真实性” ¹⁵ 和E-E-A-T ²⁷ 的强调表明，AI系统正被设计用于检测并可能惩罚不真实或低质量的内容，这反过来推动零售商采用更道德、更以客户为中心的内容实践。AI模型试图提供可信赖且有用的答案，这是Gen AI平台的内在目标。不真实的内容（如虚假评论、夸大宣传）会侵蚀信任。如果AI模型推荐此类内容，其自身的可信度也会迅速下降。因此，AI推荐系统内在地倾向于优先考虑那些能体现真实性和专业性的信号，以维持其自身的价值主张。投入资源进行真诚的客户互动（例如征集真实评论）和展示真正的专业知识，将带来双重效益：既能增强人类用户的信任，也能提升在AI系统中的可见度。

4.3. 利用站内AI增强客户体验与转化

AI驱动的聊天机器人和虚拟助手能够提供全天候的个性化服务，处理咨询，提供推荐，并可将支持成本降低高达30% ¹⁷。它们还能有效提升转化率（例如，Glowbiotics的AI聊天机器人实现了20%的转化率 ¹⁰）和平均订单价值 ⁹。家乐福、ThredUp、Zalando和Lowe’s等零售商的成功实践，展示了从食品杂货推荐到服装搭配建议等多样化的应用场景 ¹⁷。

站内AI能够实时满足客户需求，从而提升用户参与度并引导用户完成购买。这对于复杂产品或需要即时帮助的客户而言尤其有价值。

站内AI的战略价值已从单纯的客户服务延伸至主动销售和数据收集。这些工具不仅能主动与用户互动，进行追加销售和交叉销售，还能收集关于客户偏好和痛点的宝贵洞察 ¹⁸。站内AI提供推荐、协助购买 ⁹，同时收集数据 ¹⁸。推荐本身就是一种销售功能，而关于用户查询和偏好的数据对于产品开发和市场营销极具价值。因此，站内AI不仅是被动的支持工具，更是主动的销售和洞察引擎。零售商在设计其站内AI互动时，不仅要着眼于解答问题，还应致力于引导发现、推荐相关产品，并捕获可为更广泛商业战略提供信息的数据。

然而，成功部署站内AI也面临挑战：实施过程可能颇为复杂，需要专业知识以及持续的学习和维护。确保提供接近真人的互动体验、保护用户隐私并建立用户信任，也是关键的挑战因素 ¹⁸。若未能妥善应对这些挑战，仓促上马的AI系统不仅无法发挥预期作用，反而可能因体验不佳而激怒用户，损害品牌形象。

4.4. 衡量成功：追踪与分析Gen AI引荐流量

Gen AI流量可以在GA4等分析工具中，通过创建基于引荐来源（如chat.openai.com, perplexity.ai, gemini.google.com等）的自定义渠道组或细分受众群来进行追踪 ⁶。关键衡量指标包括会话量、关键事件/转化量、互动时长和跳出率 ⁶。值得注意的是，标准的UTM参数往往无效，因为AI工具通常不会在链接中附加这些参数 ⁶。虽然GA4会自动过滤已知的机器人流量，但要准确识别人工智能引荐的真实人类用户流量，关键在于精准识别特定的引荐来源 ⁶。

准确的追踪对于理解Gen AI的真实影响、衡量优化投入的回报率（ROI）以及识别哪些AI平台正在输送有价值的流量至关重要。

除了基础的流量指标，零售商更应深入分析来自Gen AI渠道用户的行为路径。他们浏览了哪些内容？针对不同类型的“关键事件”（不仅仅是购买），他们的转化路径是怎样的？我们已经知道可以追踪Gen AI的来源及其在网站上的行为（如会话、页面浏览量等）⁶，并且Gen AI流量具有高参与度的特点 ¹。理解这些高参与度用户在网站上的具体行为——他们访问了哪些特定页面，在被AI引荐后寻求什么信息——能够更深入地揭示他们向AI提出的问题以及网站对这些问题的解答效果。这将揭示Gen AI在他们整个购物旅程中所扮演的具体角色。因此，零售商应在GA4中为那些与研究型用户相关的行为（例如查看技术规格、下载购买指南、使用站内比较工具）设定特定的转化目标，并分析Gen AI流量在这些目标上的表现。这将为内容和用户体验（UX）的改进提供依据。

比较通过Gen AI引荐获得的客户与通过其他渠道（如传统SEO、付费搜索）获得的客户的生命周期价值（CLV），将是一项关键的长期衡量指标。尽管目前关于Gen AI引荐客户CLV的直接对比数据尚不充足（现有资料 ³³ 主要集中在CLV的定义和一般SEO层面），但Gen AI流量的高参与度和不断改善的每访问收入（RPV）⁵ 暗示，如果这些用户能够被有效转化并保留下来，其CLV可能相当可观。Gen AI流量具有高参与度、研究导向的特点，且其RPV已接近传统流量水平 ¹。而CLV主要由购买频率、平均订单价值（AOV）和客户保留率驱动 ³³。忠诚且消息灵通的客户往往具有更高的CLV。如果Gen AI帮助用户做出更明智、更自信的购买决策（尤其针对复杂商品），这可能带来更高的满意度和忠诚度，从而对CLV产生积极影响。Gen AI互动（如研究、复杂查询）的特性可能会吸引那些进行更审慎购买的客户，这可能带来更高的AOV，并且如果满意度高，也会有很强的客户保留意愿。因此，零售商应为不同获客渠道建立CLV基线，并在数据允许的情况下，开始追踪通过Gen AI获取客户的CLV。这将是衡量该渠道长期价值的最终标准。

5. 驾驭未来：长期影响与持续适应

Gen AI对零售业的影响远不止于当前的流量变化，它预示着一场涉及个性化、伦理规范和商业模式的长期深刻变革。零售商需要具备前瞻性思维，为持续的演进做好准备。

5.1. 零售业超个性化的发展轨迹

AI驱动的超个性化能够实时动态适应个体用户的偏好，通过分析浏览历史、购买模式、社交媒体活动等海量数据来预测未来行为 ³⁷。这种精细化的个性化可以将转化率提升高达30%，平均订单价值（AOV）提升40% ²⁰。未来的应用场景将更加丰富，包括AI驱动的实体店布局优化、通过移动应用推送的个性化店内优惠、个性化语音商务乃至元宇宙购物体验 ³⁹。

Gen AI是实现更深层次个性化的催化剂。随着AI对用户意图和上下文理解能力的增强，它将能够跨所有触点实现真正的一对一个性化购物体验。

由Gen AI驱动的超个性化，要求零售商以合乎道德且行之有效的方式管理和整合海量的客户数据。超个性化依赖于对大量数据（浏览、购买、社交媒体活动等）的分析 ³⁷。Gen AI擅长处理和理解包括非结构化数据在内的多样化数据类型 ³⁷。Gen AI的分析能力与丰富的客户数据相结合，将释放前所未有的个性化潜力，但同时也放大了数据质量、集成和治理的重要性。构建和运用360度客户画像的能力，将成为关键的竞争优势。因此，零售商必须投资于强大的客户数据平台（CDP）和数据管理实践，为超个性化引擎提供燃料，同时确保严格遵守隐私法规。

随着超个性化成为常态，消费者对相关性和定制化体验的期望将急剧上升。消费者期望获得AI增强的个性化体验 ⁴⁰，而超个性化正变得越来越可行 ³⁹。一旦消费者体验到高度相关的个性化服务，标准化的、非个性化的互动就会显得格格不入，甚至令人反感。那些未能适应这一趋势的品牌，其通用的营销方式和“一刀切”的购物体验将日益失效，可能导致客户流失。客户体验的“门槛”正被AI所能实现的功能永久性地抬高。因此，持续投入以理解客户偏好，并利用AI满足这些偏好，将是维持客户忠诚度和市场竞争力的核心要素。

5.2. 应对挑战：推荐偏见、数据隐私与伦理AI

在AI实施过程中，零售商面临的主要挑战包括高昂的初始成本、数据质量问题、内部专业知识缺乏、客户对AI互动的抵触情绪、与旧有系统的集成难题，以及AI模型偏见和数据隐私等伦理考量 ³¹。AI算法可能会固化训练数据中已有的偏见，导致不公平对待特定用户群体 ⁴¹。

针对这些挑战，建议的解决方案包括：分阶段实施AI项目，使用数据清理工具，加强员工培训，对客户保持透明（例如，明确告知AI的使用方式和目的），采用AI与人工结合的混合模式，选择模块化的AI解决方案，严格遵守数据保护法规（如GDPR, CCPA），定期进行偏见审计，并使用多样化的训练数据 ³¹。

AI的强大能力伴随着重大的责任。若未能妥善应对这些挑战，可能导致客户信任丧失、法律制裁和品牌声誉受损 ⁴¹。

在AI时代，建立和维护客户信任至关重要。AI使用客户数据，可能存在偏见，且隐私问题备受关注 ³¹。客户对数据隐私问题和算法偏见的意识日益增强。关于数据使用方式、AI推荐机制的透明化，以及赋予用户数据控制权，将是赢得用户长期接纳和信任的关键。缺乏透明度或被认为滥用数据/AI，将导致客户不信任和抵制。因此，零售商必须主动制定清晰的AI伦理框架和透明的数据政策，并就此与客户沟通以建立信心。这不仅是合规问题，更是品牌建设的机遇。

某些AI模型的“黑箱”特性，使得识别和减轻偏见变得困难。AI模型可能非常复杂，偏见也可能深植其中 ⁴¹。如果AI的决策过程不透明，就很难判断某个推荐为何做出，以及是否存在偏见。这要求在可解释性AI（XAI）方面进行持续的研发，并建立专为零售AI应用设计的强大审计流程。仅仅审计输出结果可能不足够；理解内部运作机制或拥有探查AI决策的工具，对于实现真正的问责制将是必要的。零售商可能需要与优先考虑可解释性的AI供应商合作，或者投入内部专业力量来开发/实施XAI实践，并将其与AI部署相结合。

5.3. 构建韧性：为AI驱动商业的持续演进做好准备

AI领域正经历飞速发展 ³⁷。零售商必须时刻关注AI、SEO和GEO的最新动态 ²⁶。多元化的品牌管理策略至关重要，不应完全放弃传统的SEO ¹⁴。已有49%的CEO预计生成式AI将在未来12个月内提升盈利能力 ³⁸，迅速行动的零售商将获得竞争优势 ³⁸。

Gen AI并非一项静态技术。新的模型、功能和消费者行为将持续涌现。零售商需要采取敏捷的方法来制定战略和采纳技术。

在组织内部培养持续学习、实验和适应的文化，其重要性不亚于任何特定的技术实施。AI技术发展迅速 ³⁷，保持信息更新至关重要 ²⁶。技术的快速演进意味着当前的最佳实践可能很快就会过时。固定的、长期的AI战略是不可行的，取而代之的是需要一个灵活的框架来进行持续学习和调整。这包括提升员工技能和促进跨部门协作。因此，零售商应为研发、试点项目、员工AI素养培训分配资源，并建立反馈循环，以便将学习成果迅速整合到其战略中。

Gen AI的兴起可能催生零售业新的竞争形式和全新的商业模式。深度整合AI的公司可能会创造出新颖的价值主张（例如，高效、全自动的个性化购物服务），从而挑战现有零售商。零售商不仅要思考AI如何影响其当前运营，还应考虑AI如何在该领域引发颠覆性创新。战略远见应包括对AI如何重塑竞争格局进行情景规划，以及企业如何利用AI不仅进行优化，更能实现真正的创新和差异化。

结论

“生成式AI驱动美国零售网站流量激增1200%”这一现象，明确揭示了Gen AI对零售业的革命性影响已然来临，并且正在加速。这不仅仅是流量数字的跳动，更是消费者行为模式、产品发现路径以及整体电子商务生态系统深刻变革的序曲。

核心洞察与启示：

消费者行为的根本性转变： 消费者正迅速接纳Gen AI作为购物旅程中不可或缺的助手，从初步研究、产品比较到复杂购买决策，Gen AI的渗透无处不在。他们追求更高效、更个性化、更具对话性的互动体验，对信息的真实性和深度有了更高要求。
流量质量的演变： Gen AI带来的流量虽然在总量上尚处发展初期，但其高参与度、快速提升的转化潜力以及与传统流量持平的每访问收入，均表明这是一股高质量的新生力量。用户在Gen AI引导下，往往带着更明确的意图进入零售网站。
产品发现的范式转移： Gen AI正在将产品发现从传统的“关键词搜索”模式转变为“意图理解与对话式探索”模式。这意味着零售商的可见性不再仅仅依赖于SEO排名，更取决于其内容能否被AI理解、采纳并呈现在生成的答案与推荐中。
电子商务平台战略分野： 主流AI平台（如ChatGPT, Gemini, Perplexity AI）正以不同方式切入电子商务，有的侧重辅助与引流，有的则尝试构建平台内闭环交易。零售商需明辨其差异，采取针对性合作与优化策略。

零售商的战略行动方向：

面对Gen AI带来的浪潮，零售商应积极采取以下战略行动：

拥抱生成式引擎优化（GEO）与答案引擎优化（AEO）： 这是确保品牌和产品在AI生成结果中获得可见性的核心。通过优化内容质量与上下文、技术可访问性与结构化数据、品牌与实体权威以及用户体验，使内容易于被AI系统发现、理解和信任。
深化产品内容与页面优化： 提供详尽、准确、结构化的产品信息，包括高质量的图文描述、真实的客户评价和UGC。确保内容不仅对人类用户友好，也易于AI模型抓取和解析。
战略性部署站内AI助手： 利用先进的对话式AI技术提升站内用户体验，提供7x24小时个性化服务与导购，收集用户数据，驱动转化并提升客户满意度。
建立精细化的追踪与分析体系： 准确衡量Gen AI引荐流量的规模与质量，分析用户行为路径，并逐步评估其对客户生命周期价值（CLV）的长期贡献。
高度重视伦理与合规： 在AI应用中，必须将数据隐私保护、算法偏见消减和伦理道德置于优先地位，通过透明化运作和负责任的治理建立和维护用户信任。

展望未来，Gen AI在零售领域的应用将持续深化，超个性化体验将成为常态，新的商业模式亦可能涌现。零售商唯有保持战略敏捷，将AI视为核心竞争力，不断学习、实验和适应，才能在这场由技术驱动的零售革命中立于不败之地，并最终实现可持续的增长与繁荣。Gen AI不再是可选项，而是关乎未来生存与发展的必答题。

引用的著作

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2025年06月12日

生成式AI驱动美国零售网站流量激增1200%，我们可以洞察到什么？以及接下来可以做什么？