AI 正在进入零售消费者的商品发现、研究和比较过程，但“更多消费者使用 AI”与“AI 已经成为主要购买渠道”并不是同一个结论。我们整理 Adobe、Similarweb、Salesforce 与 Capgemini 在 2025—2026 年公开的数据，重点观察美国零售网站的 AI 引荐流量、站内参与度、购买转化以及网站机器可读性，并结合消费者调查理解从商品研究到站内购买之间正在发生的变化。
研究背景
过去讨论生成式 AI 对零售行业的影响，关注点往往集中在消费者是否开始使用 ChatGPT、Gemini、Google AI Mode、Perplexity 或 Google AI Overview 查找商品信息。进入 2025—2026 年后，公开数据开始提供另一层观察角度：消费者从 AI 进入零售网站之后，会停留多久、浏览多少页面，以及是否完成购买。与此同时，AI 引荐流量仍只占多数零售网站整体流量的一小部分，因此判断渠道价值时，需要同时区分流量规模、增长速度和流量质量。换句话说，现在更值得观察的，不只是 AI 是否能够带来访问，而是这些访问在完整购物路径中处于什么位置。
AI 引荐流量增长的同时，转化差距正在发生方向变化
2024—2026 年间，美国零售网站的 AI 引荐流量快速增长，而更值得关注的是，AI 访客与非 AI 访客之间的购买转化差距也在变化。根据 Adobe 2025 年 5 月 23 日公布的数据，2024 年 7 月，AI 引荐至美国零售网站的流量转化表现比非 AI 流量低 43%；到 2025 年 2 月，这一差距缩小至 9%。同期，从 2024 年 7 月到 2025 年 2 月，美国零售网站获得的 AI 引荐流量增长约 12 倍。
Adobe 在 2026 年 4 月 16 日发布的另一组数据进一步显示，2026 年第一季度，美国零售网站来自 AI 来源的流量同比增长 393%，其中 2026 年 3 月同比增长 269%。此前的 2025 年 11—12 月假日购物季，AI 引荐流量同比增长 693%。这些数字说明 AI 作为商品研究入口带来的站外访问仍在扩大，但增长率本身不能等同于 AI 已经占据网站整体流量中的较大比例。
转化方向也出现变化。根据 Adobe 2026 年公开数据，2025 年 3 月 AI 流量的购买转化表现比非 AI 流量低 38%，到 2026 年 3 月则高出 42%。需要注意的是，2025 年 2 月“低 9%”与 2025 年 3 月“低 38%”来自 Adobe 不同时间发布的观察数据，不宜把两者简单理解为连续月度曲线。更稳妥的结论是：跨年度比较中，AI 引荐流量已经从明显落后于非 AI 流量，逐步出现转化表现反转的迹象。
下表根据 Adobe 2025 年与 2026 年公开数据整理，用于并列观察流量增长和购买转化变化。
| 时间 | AI 引荐流量变化 | AI vs 非 AI 转化表现 | 观察 |
|---|---|---|---|
| 2024 年 7 月 | Adobe 时间轴观察起点 | 低 43% | AI 引荐更偏商品研究后的访问 |
| 2025 年 2 月 | 较 2024 年 7 月约增长 12 倍 | 低 9% | 转化差距明显缩小 |
| 2025 年 3 月 | — | 低 38% | Adobe 2026 年跨年度比较基准 |
| 2025 年 11—12 月 | 同比 +693% | — | 假日购物季 AI 引荐增长 |
| 2026 年第一季度 | 同比 +393% | — | AI 引荐继续扩大 |
| 2026 年 3 月 | 同比 +269% | 高 42% | 跨年度转化方向出现反转 |
AI 引荐访客的站内参与度也高于非 AI 流量
购买转化并不是单独出现的指标。根据 Adobe 2026 年 4 月 16 日数据，2026 年 3 月，经 AI 来源进入美国零售网站的访客，其参与率比非 AI 流量高 12%，单次访问时间长 48%，每次访问浏览页数多 13%。这意味着这些用户不仅更可能完成购买，也表现出更深的站内浏览行为。
类似趋势在更早的数据中已经出现。根据 Adobe 2025 年 5 月 23 日发布的数据，2025 年 2 月，AI 引荐访问的跳出率比其他来源低 23%，页面浏览量高 12%，访问时间长 41%。当访问时长、页面深度、跳出情况与转化表现放在一起看，可以观察到一个可能的路径变化：部分消费者在进入零售网站之前，已经通过 AI 完成产品信息搜集、初步筛选或比较，因此进入品牌网站时，可能已经处在更靠近购买决策的阶段。
Similarweb 的数据提供了另一组对照。根据 Similarweb 2025 年 6 月电商数据，AI 引荐访问的销售转化率为 11.4%，同期付费搜索为 9.3%，自然搜索为 5.3%。但 Similarweb 同时指出，即使是在获得较多 AI 引荐的网站中，这类流量通常仍不到网站总流量的 1%。因此，现阶段更适合把 AI 引荐视为一个“规模仍小、质量值得持续观察”的流量来源，而不是判断传统搜索已经被取代。
不同零售品类的决策周期、价格水平和信息复杂度差异很大，因此上述数据也不意味着所有商品都会出现相同结果。对于低客单价快速消费品和高客单价耐用品，AI 在研究、比较和购买中的作用可能并不相同。
商品发现正在进入 AI，但研究商品与交出购买权仍是两个阶段
流量变化背后，是消费者购物路径本身正在调整。根据 Capgemini 2025 年 1 月 9 日发布的消费者研究，58% 的消费者已经使用生成式 AI 工具获取产品或服务推荐，这一比例在 2023 年为 25%；同时，71% 的消费者希望生成式 AI 被整合进购物体验。这说明 AI 已经从通用问答工具进入商品推荐和购物研究场景。
Salesforce 2025 年 3 月 24 日发布的数据也显示，39% 的消费者已经使用 AI 进行商品发现，在 Gen Z 群体中这一比例为 54%。此外，63% 的 Gen Z 消费者表示对让 AI 智能体代表自己购买商品存在兴趣。这组数据说明年轻消费者对于 AI 介入购物流程的接受程度较高，但“表示兴趣”仍然不能直接等同于真实购买行为。
把完整购物过程拆开来看，可以形成“发现 → 研究 → 比较 → 点击 → 下单 → AI 代购”几个阶段。现有公开数据已经能够支持一个较清晰的判断：AI 正在进入发现、研究和比较环节，并且已经能够把部分消费者导向零售网站。但当 AI 从信息助手进一步变成执行交易的智能体时，消费者对控制权仍有明确要求。
根据 Salesforce 2025 年调查，在建立对 AI 智能体的信任时，消费者更重视数据隐私和安全、能够随时开启或关闭相关功能，以及在产生购买前由本人进行确认。因此，从“让 AI 帮我找商品”到“让 AI 替我买商品”之间，仍然存在隐私、授权和确认机制形成的边界。Gen Z 可以作为未来购物路径变化的重要观察群体，但其行为不能直接代表全部消费者。
需求端正在变化，商品页面的机器可读性却仍存在差异
消费者越来越多地通过 AI 研究商品，并不意味着所有零售品牌都会获得相同的 AI 引荐机会。Adobe 2026 年对美国零售网站的分析显示，不同页面类型之间的机器可读性存在明显差异。Adobe 将 AI Content Visibility Score 定义为页面中可以被机器读取的内容比例。2026 年，美国零售网站首页的平均得分为 75%，商品分类页为 74%，而单个商品页只有 66%。
这一差异值得关注，因为单个商品页往往承载价格、规格、库存、功能、配送和购买入口等具体信息，也是消费者完成购买前进行核实的重要页面。如果这些内容难以被机器读取，AI 在理解和引用商品信息时可能受到影响。不过，机器可读性只能作为解释 AI 可见度和引荐差异的变量之一，不能被视为决定 AI 引荐结果的单一因素。
Adobe 2026 年数据还显示，美国零售网站首页中，表现较高的一组 AI Content Visibility Score 为 82.5%，另一组为 54.2%，说明不同网站之间也存在明显准备程度差异。这意味着需求端的 AI 使用增加，与供给端网站是否能够被机器有效理解，是两条需要同时观察的变化。
下表根据 Adobe 2026 年公开数据整理不同页面类型的平均 AI Content Visibility Score。
| 页面类型 | 2026 年平均 AI 可见度得分 |
|---|---|
| 首页 | 75% |
| 商品分类页 | 74% |
| 单个商品页 | 66% |
| Store Locator | 73% |
| Help Center | 79% |
| FAQ | 80% |
| Returns / Exchanges | 82% |
趋势观察 / 行业意义
从 2024—2026 年公开数据看，AI 对零售购物路径的影响正在从“消费者是否使用 AI”进一步转向“AI 在购买决策中承担了哪些环节”。消费者可以先在 AI 中询问产品区别、适用场景、价格范围或品牌选项，再进入品牌网站确认具体商品信息，这改变了传统搜索、内容页面与商品页之间的分工。AI 购物渠道正在发生的变化，不只是引荐流量变多，而是消费者在进入零售网站之前，越来越多的商品研究与筛选已经在 AI 中完成。
第二个变化，是 AI 渠道的评价方式正在发生调整。单看引荐量，很容易忽略渠道规模仍然有限；只看转化率，也可能忽略不同品类、页面和时间周期之间的差异。Similarweb 2025 年 6 月数据显示，AI 引荐销售转化率达到 11.4%，但相关流量通常仍不到网站总流量的 1%。把两个指标同时保留，才能避免把高增长率误读成渠道规模已经成熟。
第三个变化，是消费者采用速度与体验满意度并不同步。根据 Capgemini 2025 年 1 月 9 日公布的数据，消费者对购物场景中生成式 AI 的满意度由 2023 年的 41%下降至 2024 年的 37%，与此同时，使用 AI 获取产品和服务推荐的消费者比例却在上升。这说明 AI 使用增加并不意味着购物体验中的准确性、控制感或交互问题已经解决。
因此，AI 搜索对零售行业的影响已经不能只用“品牌是否被提到”解释。更完整的观察需要把 AI 可见度、AI 引荐访问、站内参与行为和购买转化连接在同一条数据链路中，再判断 AI 在商品研究与购买之间究竟承担了多少作用。
研究启示
对于零售品牌，现阶段建立 AI 引荐监测框架，比单独观察某一次 AI 搜索结果更容易形成连续数据。尤其在 ChatGPT、Gemini、Google AI Mode、Perplexity 与 Google AI Overview 等不同入口并存的情况下，不同来源带来的流量规模、访客行为和购买表现可能存在差异。
- 区分不同 AI 来源带来的实际站内访问，避免把全部 AI 流量合并为单一渠道。
- 持续记录 AI 引荐流量、购买转化率、参与率、访问时长、浏览页数和收入表现。
- 将 AI 引荐与自然搜索、付费搜索等渠道按照相同口径进行比较。
- 按商品品类、页面类型和时间周期拆分数据，减少单月整体平均值造成的判断偏差。
- 将商品页机器可读性等网站因素作为分析变量，与实际 AI 引荐和购买结果交叉观察。
- 重点检查“可见度 → 点击 → 站内行为 → 购买”之间是否存在断点，而不是只观察其中一个指标。
当 AI 从商品研究入口逐步进入购买决策，单独观察品牌是否被 AI 提及，已经难以完整判断渠道价值。可以结合企业自身品类、目标市场和站内转化数据，建立从 AI 可见度、引荐访问到购买结果的监测与分析框架；如需针对具体业务设计这套指标体系，可以和我们聊聊。
相关问题
AI 引荐流量的转化率真的比传统搜索流量高吗？
部分公开数据已经观察到较高转化。Similarweb 2025 年 6 月数据显示，AI 引荐销售转化率为 11.4%，同期付费搜索为 9.3%、自然搜索为 5.3%；Adobe 2026 年 3 月数据也显示 AI 流量转化表现比非 AI 流量高 42%。但不同品类和网站不能直接套用同一结果。
ChatGPT 等 AI 工具给零售网站带来的流量现在有多大？
增长速度较快，但整体规模仍需要谨慎判断。Adobe 记录到 2026 年第一季度美国零售网站 AI 引荐流量同比增长 393%，而 Similarweb 同时指出，即使在获得较多 AI 引荐的网站中，这类访问通常仍不到总流量的 1%。
为什么 AI 引荐用户进入网站后更容易产生购买行为？
一种可能解释是，部分消费者在进入网站前已经通过 AI 完成信息搜集、筛选和比较。Adobe 2026 年 3 月数据显示，AI 引荐用户的访问时间、页面浏览深度和参与率均高于非 AI 流量，与这一行为特征相符。
消费者现在会用 AI 搜索和比较商品吗？
会。Capgemini 2025 年 1 月数据显示，58% 的消费者已经使用生成式 AI 获取产品或服务推荐；Salesforce 2025 年数据则显示，39% 的消费者已经使用 AI 进行商品发现。
商品页的机器可读性会影响品牌在 AI 搜索中的可见度吗？
机器可读性可以作为影响 AI 理解商品信息的一个变量。Adobe 2026 年数据显示，美国零售网站单个商品页的平均 AI Content Visibility Score 为 66%，低于首页的 75%和分类页的 74%，但不能据此认定它是决定 AI 可见度的单一因素。
零售品牌应该用哪些指标监测 AI 搜索带来的实际效果？
可以同时记录 AI 可见度、AI 引荐访问、参与率、访问时长、页面浏览深度、购买转化和收入，并按 AI 来源、商品品类、页面类型和时间周期拆分。这样能够判断问题发生在“被看到”“获得点击”还是“进入网站后完成购买”的不同阶段。
