随着 AI 购物的迅速发展，品牌必须适应这一新兴趋势，否则可能会错失市场机会。

根据 Klaviyo 的 2025 年 AI 购物指数，81% 的消费者已在购物中使用过 AI 工具，其中 60% 曾因 AI 购物助手的影响转向了其他平台。AI 直接购物时代已然到来。

2025 年 9 月，OpenAI 宣布，消费者现在可以通过即时结账（Instant Checkout）在聊天中直接购买来自美国Etsy卖家的产品——而 Shopify 品牌很快也会加入这一行列。

AI 驱动的购物体验正在改变消费者发现和购买产品的方式，品牌要适应这一变化，必须更加重视对话式电商。

在本文中，我们将详细介绍AI购物的现状、发展趋势，并提供一系列最佳实践，帮助您的品牌在这一变化中脱颖而出。

AI 购物是如何运作的？

回想一下您上次使用搜索引擎浏览商品的经历。您的搜索可能从非常宽泛开始，您可能花了不少时间筛选结果，才能找到所需的商品。

而 AI 购物则颠覆了这种方式，从传统的搜索电商转向对话式电商。客户现在可以与 AI 助手进行完整的对话，讨论他们的需求。

例如，ChatGPT 现在会在对话中直接提供产品推荐和购物结果。亚马逊也开发了自己的 AI 购物助手——Rufus，帮助消费者以对话方式浏览产品目录。

其他平台也在积极创建新的购物生态系统。Google 已用 AI 模式重新构建了其购物体验。Perplexity 推出了其平台内购买功能——Buy with Pro。微软则与如 Ralph Lauren 等品牌合作，推出了 AI 购物助手 Ask Ralph。

这些AI购物系统通过分析大量结构化的产品元数据（如客户评价、详细描述和类别标签）来工作。然后，AI根据用户的需求提供个性化的推荐。

这种变化意味着，品牌不仅要在搜索引擎中进行优化，还需要针对对话式查询优化产品信息，以确保能够在AI购物中被正确推荐。

消费者在 AI 购物时关注什么？

根据 Klaviyo 的消费者 AI 购物调查，以下是消费者在使用 AI 购物助手时最看重的好处：

最佳优惠和价格比较

消费者最希望通过 AI 购物工具找到最佳的优惠和折扣，比对不同品牌的价格，并接收其他优惠提醒。

快速发现与结账

AI 助手可以缩短从发现商品到结账的时间，例如通过 ChatGPT 直接购买商品。

个性化产品推荐

消费者希望 AI 能理解他们的偏好、过去的购买记录和当前的需求，从而帮助他们找到最适合的商品。单一的“其他客户还购买了”推荐可能已经无法满足需求。

简化的产品信息获取

价格区间、评论、运输信息和退货政策是消费者做出购买决策时最关心的信息，Klaviyo 的 2025 年黑五（BFCM）预测指出，AI 购物助手能快速呈现这些信息，帮助消费者节省时间。

减少决策疲劳和压力

有时，选择少一点更有利。如果消费者面前有 500 个选项，反而会感到更加困惑。消费者希望 AI 帮助他们缩小选择范围，集中在值得考虑的几个选项上。

如何为 AI 购物做好准备？

AI 购物仍然处于初期阶段，目前没有哪个品牌已经完全掌握了这一领域。不过，自从 2022 年 11 月推出 ChatGPT 以来已经有足够的时间为您提供如何优化您的在线商店以适应 AI 购物的具体指导。

以下是您可以开始做的步骤，以确保您的品牌能够出现在 AI 购物结果中：

01 – 审核并优化您的产品元数据

AI 平台像传统搜索引擎一样会爬取和索引您的网站内容，尤其是产品信息。因此，确保您的产品数据对 AI 平台是可见且结构清晰至关重要。

• 确保数据清晰且易于扫描：产品页面的布局应简洁，内容明确，确保 AI 能够快速获取关键信息。
• 提高网站加载速度：快速加载的页面不仅提升用户体验，还能确保 AI 爬虫能够顺利抓取数据。
• 提供详细的产品信息：确保每个产品的描述、图片、价格等信息完整且准确，避免出现信息缺失或错误。

此外，OpenAI 现已允许商户直接将产品数据提交给 ChatGPT，这为品牌提供了更多的控制权，使产品信息更加准确和深入。品牌应该通过优化产品数据流，确保 AI 能够从多个角度理解并推荐您的产品。

02 – 优化产品目录以适应对话式查询

AI 购物已经改变了消费者搜索产品信息的方式。传统搜索展示的是一系列链接，而 AI 购物则将多个来源的信息整合成一个对话式的响应，把曾经需要花费数小时在评论网站、论坛、YouTube 等进行的研究，压缩成一次互动。

为了满足这一新模式的需求，品牌需要优化其产品页面，以适应更长、更具对话性质的查询。例如，消费者可能会向 AI 接口提问：“有没有适合身高 5 英尺 8 英寸的人穿的不透光瑜伽裤？”

这些扩展查询需要详细的信息，以便大型语言模型（LLMs）能够扫描并在产品发现过程中提供这些信息。因此，在线商店呈现产品信息的方式需要发生变化。

如何编写 AI 优化的产品描述？

• 回答跨平台问题。编写描述，解答顾客通常在多个来源中会问到的问题。不要仅仅说“透气面料”，而是要解释产品是如何“根据顾客反馈，在热瑜伽时保持干爽的”。
• 提供比较背景。帮助 AI 理解您的产品在竞争者中的位置。例如，不要仅仅说“高品质面料”，而应该说“比棉布轻，但比合成面料更透气”。
• 包含具体的使用场景和益处。当人们与 AI 购物助手互动时，他们通常是在寻找使用场景和产品的好处。确保您的产品描述页面清晰列出这些内容，例如：“适合瑜伽、跑步或日常穿着，但我们的顾客反馈说，压缩效果不足以支持高强度活动，如 CrossFit”。
• 为摘录结构化产品细节。与传统的 SEO 不同，AI 往往会提取特定的句子或段落来与其他来源的内容一起展示。这意味着每个产品属性都应该有足够的上下文，能在被引用时被理解。因此，请确保在常见问题、表格总结、比较表格和顾客评价等元素中提供足够的背景信息，以便在单独查看时能够讲述完整的故事。
• 使用一致的命名规范。选定一个产品名称并在所有地方一致使用——在您的网站、邮件、社交媒体和产品数据流中都要使用同样的名称。AEO（回答引擎优化）专家建议避免使用名称变体，以增强实体关系。如果在某处称其为“舒适瑜伽裤”，而在另一处称为“伸展裤”，AI 模型将很难识别它们是同一个产品，导致品牌在 AI 响应中被拆分。

通过提供具体的使用场景、益处以及对比信息，您的产品页面不仅能满足AI模型的需求，还能为消费者提供更多决策支持。

03 – 测试品牌在 AI 搜索结果中的表现

为了了解您的品牌在 AI 搜索中的表现，您可以模拟购物者的身份，亲自体验品牌在 AI 助手中的展示效果。

打开 ChatGPT、Claude、Perplexity或 Gemini，并使用自然对话式问题搜索您的产品。以两种方式进行搜索：一种是作为已经听说过您的品牌的顾客（中到下阶段搜索），另一种是作为不知道品牌但正在寻找您类别产品的顾客（上阶段搜索）。

以下是一些测试查询示例：

• “适合宽脚的人，且价格低于 $200 的防水徒步靴？”
• “我需要一款适合敏感肌肤的保湿霜，且不会堵塞毛孔。”
• “给我推荐适合热瑜伽的可持续瑜伽垫。”
• “哪款笔记本电脑包适合 16 英寸 MacBook Pro，且组织性好？”

分析结果时，注意以下几点：

• 可见性：您是否出现在结果中？如果没有，哪些竞争对手出现在了搜索结果中？
• 出现频率：当您出现时，是出现在前三个推荐中吗？还是需要进一步提示才能出现？
• 上下文：哪些类型的查询能显示您的产品？您的品牌是如何被展示的？
• 准确性：AI 是否提供了有关您产品的正确信息，还是有错误的细节？
• 空白：有哪些类别、使用场景或客户需求您没有出现在搜索中？

每月进行一次此类分析，因为 AI 模型会不断进化，而您的优化努力可能会随着时间累积效果。

04 – 发布 AI 优化的教育性内容

AI 平台倾向于提取来自多个来源的内容，以构建完整的对话式答案。因此，您发布的内容越是清晰、结构化且具备教育性质，就越容易在 AI 搜索中获得高排名。

以下是一些能够提高 AI 可见度的教育内容类型：

• 详尽的 FAQ 部分：在每个产品页面添加详细的 FAQ，回答顾客真实的问题。例如，如果您销售护肤产品，顾客可能不仅仅会问，“视黄醇如何改善我的皮肤？”他们可能还会问，孕妇能否使用视黄醇，或者它是否会刺激他们的肤质。这些详细的 FAQ 对于 LLMs 来说是信息宝库。
• 比较指南：帮助 AI 工具理解您的产品在市场中的位置。比如，创建“视黄醇和维生素 C：先使用哪一个？”这样的比较指南，或者指导人们如何逐步使用您的产品。这些类型的指南为 LLMs 提供了准确推荐您产品的上下文。
• 以问题为导向的长篇文章：创建更长的产品指南，LLMs 可以在摘要中引用这些内容。结构化文章时，用顾客真实问题作为标题，并在开头几句提供清晰简洁的答案。每一节内容应该像一个小文章一样，可以作为 LLMs 的输入。

05 – 投资公关与内容营销合作

品牌在高质量平台上的曝光，尤其是在与 AI 查询相关的知名出版物或平台上，能有效提升在 AI 搜索中的可见度。

以下是一些能够帮助您提升 AI 可见度的内容类型：

• 客座文章：通过与行业相关网站或媒体的合作，发布具有行业权威性的内容。
• 专家点评与产品评测：确保您的产品在专业评论和推荐中获得高曝光。
• 操作指南文章：详细的使用指南和产品教程能为AI提供更多的推荐依据。

这些内容不仅增强了品牌的权威性，也提高了品牌在 AI 助手中的表现。

06 – 鼓励用户生成内容（UGC）与评论

评论无疑是 AI 购物的主要应用之一。ChatGPT 会分析评论并将顾客的意见总结成摘要，突出常见的喜好和不满。

传统评论通常关注星级评价和简单评论，而 AI 购物助手需要更详细、具体的信息，因此当顾客询问，“这些瑜伽裤在深蹲时会不会透视？”时，AI 能够在评论中找到针对这个问题的具体答案。

这里举个例子，什么是详细评论：

• 普通评论： “质量很好，5 星。”
• AI 优化评论： “我身高 5 英尺 8 英寸，穿了中码。高腰设计不会在瑜伽中滑落，面料在做深蹲时也不会透视，比我以前的瑜伽裤要好。洗了 10 次后，依然看起来很新。”

为了获得在 AI 对话中能出现的高质量评论，您可以设置一个自动化的评论请求流程，确保顾客在使用产品后再留下反馈。与其要求一般性的反馈，不如鼓励顾客提供能为 AI 带来价值的具体细节，例如：

• “与您使用过的其他同类产品相比，尺码/合身度/表现如何？”
• “这个产品解决了您什么具体问题？”
• “您会向谁推荐这款产品，为什么？”
• “这款产品有什么让您感到惊讶的地方（好或坏）？”

考虑为提供详细反馈并附上照片或视频的顾客提供奖励。展示产品的视觉用户生成内容（UGC）为 AI 提供了更多推荐的上下文。

一旦获得了大量评论，您可以使用 AI 工具来：

• 回应评论。AI 可以帮助您更快速地回应顾客的评论。这非常重要，因为 85% 的顾客表示，企业对负面评论的回应是他们购买决策中的一个重要因素。
• 分析评论情感。通过分析产品目录中顾客喜欢或抱怨的模式，发现您产品的优势或需要改进的地方。利用这些洞察来更新不准确的产品描述，甚至改善产品本身。

将您的品牌定位为 AI 购物领域的领导者

AI 购物的未来已经到来：根据我们的 AI 消费者购物调查，65% 的消费者预计到 2026年，AI 购物助手将成为他们在喜爱品牌购物时的常态。

Klaviyo 是首个 AI 优先的 B2C CRM 平台，统一了营销、服务、分析和数据。K:AI 客户助手提供全天候 24/7 的帮助，帮助顾客快速获取常见问题的答案、更新订单和订阅、获得个性化的产品推荐，并在需要时将问题升级至人工客服。通过全面访问顾客和产品数据，AI 和人工客服都能始终掌握所需的上下文，在聊天、电子邮件、短信和 WhatsApp 中为顾客提供支持。

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