AI 购物彻底变天！智选时代，品牌该怎么被选中？

你有没有过这样的经历？想给家庭露营买顶 3-4 人的防雨帐篷，以前要在小红书刷 2 小时笔记、淘宝比价 1 小时、纠结评论半小时；现在打开 AI，直接说 “预算 2000 内，3-4 人露营用，要防雨透气的帐篷”，5 分钟就能下单。

这种转变不是个例。越来越多人像这样把购物决策交给 AI，我们叫他们 “智选消费者”—— 更关键的是，AI 早已不只是 “答问工具”，而是能记偏好、主动适配需求的 “数字代理人”：下次你再查露营装备，它会自动结合天气、你上次买的帐篷型号，给出更精准的建议。

全球范围内，ChatGPT 这类生成式 AI 的日请求量已超 25 亿次，去年 9 月底 OpenAI 还联合 Shopify 推出 “即时结账”，用户在对话里就能从选品买到下单；Adobe 数据更扎眼：2025 年 7 月，生成式 AI 给零售网站导的流量同比涨了 4700%，“收入 / 访问” 价值半年涨了 84%。

另一边，谷歌给网站的流量每月在跌，ChatGPT、Claude 的流量却在涨；贝恩说现在是 “零点击时代”—— 消费者越来越懒，只想直接要答案，不想翻搜索结果。

流量战场已经从 “列表页” 转到 “答案层”，而能抓住这个机会的新玩法，叫 GEO（生成式引擎优化）。它不是 SEO 或社媒种草的延伸，而是彻底的范式转移：SEO 拼关键词和网站结构，GEO 拼内容深度、用户意图和语义相关性 —— 简单说，就是让内容既能满足人，又能被 AI 精准识别。

但国内大多讨论还停留在 “抄海外理论”，很少有人从中国消费者真实行为出发聊这件事。所以我们联合 GEO 服务商百分点科技，做了国内首份基于 “AI 购物行为” 的 GEO 报告 —— 想弄明白：中国消费者的购物路径真的变了吗？这种变化能持续吗？品牌该怎么跟上？

首先，我们来看看它们从6个细分维度上有什么差异：

其次，从用户的角度出发，它们各自又有哪些优势呢？

如果你觉得图表有点难以快速理解，我们可以帮你用一句话总结：GEO的优势是压倒性的，它用更短、更可信的路径，达到了传统SEO与社媒无法企及的效果。

然而，目前国内关于“AI如何成为新流量入口”的讨论，大多停留在对海外理论的引介和技术层面的解读，鲜有从本土消费者真实行为出发的深度洞察。

这种认知上的滞后，正让中国的品牌方陷入被动。不过从乐观的角度看，GEO正在创造新一轮的增长红利。因而，市场亟需一份扎实的、以数据为驱动的指南，来回答中国品牌面临的核心困惑。

一、Who：谁在靠 AI 购物？——20-39 岁高消费人群是主力，黏性远超预期

先看核心人群：20-39 岁用户贡献了 AI 购物的主要增量，每周能用 4.5 小时；40 岁以上直接降到 2.2 小时，我们索性以 40 岁为分水岭。

消费能力上，月花 5000 元是个关键线（比全国人均高近 2 倍，也是 “享受型消费” 的标志），据此能把 AI 购物人群分成 4 类并总结出他们各自的行为特征：

即使AI购物才兴起没多久，却已经成为了某些用户的刚需工具。同时也引出了另一个问题，高消费人群和低消费人群相比，究竟谁在AI购物上花费更多？

答案是：高消费用户不但愿意花钱，也更愿意花时间。

高消费人群（月消费＞5000）把AI当作提升决策质量的工具，愿意投入更多时间做比对、筛选、理解推荐理由；其中月消费为8000+的人群在“2 小时以上”的使用时长占比显著上升。而低消费（月消费＜3000）更看重时间效率与执行便利，快速收敛备选与完成下单。

两者的共同点是都依赖结构化、可验证的结论。不同之处在于高消费人群讲“质量”-深挖证据链与边界条件，低消费人群求“效率”-追求一步到位的可操作答案。

看完了人群特征，我们再来看看使用变化。

从去年到今年，46%的用户使用AI购物的时间变多，另有45%的用户投入时间不变。

AI购物虽然是个全新的事物，却能让人很快习惯甚至形成依赖，用户似乎自发地就完成了市场教育。

调研结果显示，**用户用的越多，单次时长越长，**符合心理契约 (Trust and Psychological Contract)的建立历程——当用户持续获得可解释、可验证、前后一致的答案时，便愿意把更关键的决策交给AI。

我们还考察了新用户“入坑”AI购物后，有多少人会转化成高频用户（≥6 次/周），并以此发现了AI购物的三个特征：

容易上手：“入坑”7日高频用户达到50%
试用期短：“入坑”30日高频用户有40%
留存率高：“入坑”180日高频用户仍有38%

以上种种维度，都很好地印证了，AI购物不是”一时新鲜“，用户行为已经呈现出”高黏性”的特征之一：高使用频次。

除了“频次”以外，“单次任务时长”是用户黏性的另一个指标，那么“时长”和什么因素相关呢？我们通过线性回归法得出结论：即产品越陌生、参数对比越多，线上购物金额越大，单次使用AI的时长越长。

二、Where：AI 抢了谁的时间？—— 社媒首当其冲，但用户仍会 “二次验证”

AI 最直观的影响，是抢了传统平台的用户时长 —— 近 6 成人用 AI 购物后，减少了在社媒查购物信息的时间，平均少 2 小时。

不是简单的 “此消彼长”，而是用户把 “在多个 App 横跳找碎片信息” 的低效路径，换成了 “先问 AI” 的高效入口。为什么？因为 AI 的答案更客观 —— 它会整合多个信源，不像单一社媒可能有广告或偏见，有研究也证明：消费者觉得 AI 结果比搜索引擎 “偏见更少”。

但别以为用户会全信 AI：超 6 成人遇到 “AI 建议和平台推荐冲突” 时，会信平台；80% 的人拿到 AI 答案后，会去别的渠道验证，AI 更像个 “初筛工具”。

验证路径主要有 3 条：

电商平台：查官方参数、实时价格、用户问答（比如 “某款手机的续航真有 AI 说的那么好吗？”）；
内容社区：去小红书、抖音看 “买家秀”“避坑帖”（比如 “有人用这款露营炉出过问题吗？”）；
线下渠道：买贵的东西会去实体店看实物（比如家电、家具）。

甚至连 “比价” 这种 AI 看似擅长的事，也分两种用户：

信 AI 比价的人（74%）：会直接去电商平台核对价格、下单，我们叫 “事实补全者”；
不信的人：会绕开电商，去社媒找 “大家都怎么说”，求个安全感，叫 “社区认同者”。

还有个细节：近 90% 的用户希望 AI 给 “推荐理由”，比如 “为什么这款帐篷值 2000”，而不只是 “推荐 XX 款”。

但用户对 AI 的使用深度不一样：单次用超 30 分钟的 “深度用户”，更愿意点 AI 答案里的链接，去源头查信息；轻度用户只想要 “现成答案”，不想多点击 —— 这对品牌是个信号：AI 里的链接不只是流量入口，更是 “筛客工具”，能精准抓到愿意深研的高潜力用户。

更重要的是：AI 平台的 “信息偏好” 天差地别。我们监测了豆包、DeepSeek、文心一言等 7 大平台，发现能被 4 个及以上平台同时参考的信源，只占 9.34%（比如 “电动牙刷” 品类，这个比例仅 4.17%）。

每个平台都有自己的 “口味”：

七大AI平台参考信息源分布

豆包爱引品牌官网（比如飞利浦、Oral-B 官网）；
百度 AI+49% 的内容来自百度，文心一言 44% 来自知乎；
通义千问、Kimi 常引 “什么值得买”“搜狐网”。

这意味着没有 “一稿通吃” 的渠道，品牌得按平台偏好做内容。另外 AI 还 “喜新厌旧”：2025 年的信息引用占比超 88%，近 180 天的文章引用率达 80%，豆包对近 30 天内容的参考率甚至超 60%—— 持续更内容才有用。

三、What：用户用 AI 买什么？—— 耐消品和专业服务是主战场

AI 购物不是 “全品类通吃”，而是精准切中 “高投入、高复杂度” 的需求：

近 6 成人用 AI 买耐消品（比如电动牙刷、无人机、家电）—— 这类东西贵、参数多，用户怕买错，需要 AI 帮着理清楚 “该选哪个型号”；
约 4 成人买专业服务（比如宠物药咨询、装修设计）—— 门槛高、信息不对称，用户需要 AI 给 “可验证的依据”，比如 “这款宠物药有没有合规资质”；
快消品很少（比如零食、日用品）—— 用户大多有固定品牌，不用费脑选。

具体到场景，用户找 AI 主要是两种情况：

陷 “选择迷宫”：8 成人面对 “参数多、看不懂” 的产品（比如无人机的续航、摄像头参数），会让 AI 帮忙梳理；
进 “认知荒原”：7 成人接触陌生领域（比如第一次买露营装备），会让 AI 做 “入门向导”，从 0 到 1 搞懂怎么选。

用户用 AI 的方式也很明确：

71% 让 AI 做 “参数对比表”，把不同型号的核心数据列出来，快速筛；
55% 让 AI 当 “卖点提炼器”，比如 “这款电动牙刷最核心的 3 个优势是什么”；
47% 让 AI 做 “评价分析师”，总结用户口碑里的 “好评点” 和 “避坑点”；
虽然只有 23% 让 AI “解答专业问题”（比如 “什么是无人机的‘避障系统’”），但这是用户觉得 AI 做得最好的事 —— 相当于随身 “技术词典”。

我们还监测了 “电动牙刷” 这个耐消品类，发现头部品牌在 AI 答案里的曝光度更高 —— 这说明品牌在全网的 “知识资产” 越厚，AI 越容易推荐你。

四、When：购物的哪个环节会唤醒 AI？—— 起点、中段、终局各有角色

AI 不是全程参与购物，而是在 3 个关键节点被 “唤醒”：

1. 起点：AI 成了 “灵感来源”

有 25% 的用户，购物想法直接来自 AI 的推荐 —— 比如你跟 AI 聊 “周末想带孩子去露营”，它可能会主动提 “需要准备便携帐篷和儿童睡袋”，触发你的购买欲。

背后是 “习惯迁移”：98% 的用户在工作、学习中高频用 AI（比如写报告、查资料），自然而然把 “先问 AI” 的习惯带到了购物里 ——AI 不再是 “被动工具”，而是 “主动触发需求” 的触点。

2. 中段：对比筛选是核心

45% 的用户在 “对比选品” 时找 AI，这时候 AI 主要做 3 件事：

把 “生活语言” 转成 “产品语言”：比如用户说 “想要‘拍照好’的 DJI 无人机”，AI 会翻译成 “摄像头像素≥2000 万、支持 4K 录像”，给出具体型号清单；
梳理信息 “降噪”：比如用户被 “某款家电的好评、差评混在一起” 搞懵时，AI 会提炼出 “多数用户夸续航，少数吐槽重量”，帮用户抓重点；
追问补全信息：如果 AI 第一次回答漏了关键信息（比如没提帐篷的 “抗风等级”），用户会追问，直到信息够全 —— 这是个 “人机拉锯” 的过程。

3. 终局：AI 做 “决策复验”

用户在最后下单前，会让 AI 做 “最后检查”，尤其是买专业服务时：33% 的用户会让 AI 核对 “资质、条款、售后风险”，比如 “这款装修套餐有没有隐藏收费”，然后再去官方渠道确认 —— 不是让 AI 替自己做决定，而是用 AI 把 “风险点” 找出来。