AI购物助手即将到来——电商品牌应如何为AI驱动的购买做准备？

AI购物与Google Shopping有本质区别：

Google Shopping：

• 基于数据源推送
• 更关注价格/库存
• 关键词匹配
• 点击进入产品页面

AI购物助手：

• 对话式
• 需求/解决方案匹配
• 理解上下文
• 可能直接推荐或列入候选

这对优化意味着什么：

Google Shopping：“你的数据源准确吗？” AI购物：“你的产品是用户需求的最佳匹配吗？”

AI购物助手评估什么：

AI的目标是回答：“对于这个人的具体需求，哪款产品最适合？”你的任务是让AI能轻松把你的产品与特定需求匹配起来。

评价对于AI购物推荐非常关键。

原因： AI购物助手非常重视用户评价，因为：

1. 评价能验证使用场景
2. 包含AI可引用的优缺点
3. 提供AI可与用户需求匹配的细节
4. 反映产品真实表现

AI下的评价优化：

1. 数量很重要——评价越多，AI越有信心
2. 时效性重要——新评价反映当前品质
3. 细节很重要——详细评价让AI有更多素材
4. 多场景使用——评价涵盖不同用途

鼓励评价时提及：

• 具体使用场景（“我用它完成了人生第一个马拉松……”）
• 与竞品对比（“比我以前的耐克好……”）
• 具体好处（“缓震救了我的膝盖……”）
• 适用人群（“适合体重较大的跑者……”）

AI购物助手会提取这些细节。你拥有的越多，AI可匹配的场景也越多。

非常有帮助。我们的好评主要集中在亚马逊，自己网站上较少。

问题： 评价发布在什么地方重要吗？比如我们网站、亚马逊、Google评价？AI购物助手都能获取吗？

好问题。评价来源很重要：

AI能获取什么：

仅有亚马逊评价的挑战：

• 亚马逊评价有助于你在亚马逊的可见性
• 也有助于AI了解你的产品
• 但无法提升你的官网权威性

建议：

1. 继续积累亚马逊评价（依然有价值）
2. 同时在官网建设有结构化数据的评价（可被直接索引）
3. 争取第三方测评网站收录（第三方权威背书）

对于AI购物，Wirecutter、RunRepeat（跑鞋类）等测评站点极易被引用。一条强测评比多100条亚马逊评价更能提升AI可见性。

对比内容是AI购物中的黄金资源。

当用户提问：“哪款跑马拉松训练鞋最好？”

AI需要：

1. 理解品类
2. 比较选项
3. 匹配用户需求
4. 给出推荐

AI从哪里获取对比信息？

• 产品对比页面
• 测评网站盘点
• 社区讨论
• 你自己的产品定位

你可以创建的内容：

1. “最佳用途”页面

   • 最佳马拉松跑鞋
   • 最适合体重较大的跑者
   • 最适合新手
   • 把你自己加入对比

2. 对比页面

   • 你的产品 vs 某竞品
   • 公平对比，列出各自优缺点
   • 明确“如果你……请选择这个”的建议

3. 场景指南

   • “马拉松训练跑鞋怎么选”
   • 内含产品推荐

当AI检索对比内容时，你希望被引用的是你的权威指南，而非仅仅是竞品测评。

很有道理。我的行动计划如下：

产品数据（第1-2周）：

1. 实现全面的产品结构化标记
2. 所有产品增加使用场景描述
3. 补充“适用场景”规格
4. 确保价格和库存准确

评价（持续推进）：

1. 建设官网评价并加结构化数据
2. 积极联系测评网站寻求收录
3. 鼓励详细、场景感强的评价

内容（第1-3月）：

1. 创建“最佳X适合Y”对比页面
2. 建设使用场景指南
3. 做出诚实的竞品对比

监测：

• 用Am I Cited追踪AI引用情况
• 监控哪些产品被AI推荐
• 对比竞品在AI中的可见度

问题：这些变化多久能见到效果？

时间预期如下：

**产品结构化数据变动：**2-4周

• AI系统需要抓取和处理时间
• 结构化标记校验很重要（用测试工具检查）

**测评网站收录：**2-6个月

• 获得测评需要时间
• 从发布到AI引用还需几周

**对比内容：**4-8周

• 内容需排名/被抓取
• AI需处理并信任你的内容

大致进度：

• 1-2月：基础建设（结构化、数据质量）
• 2-4月：内容生产及测评推广
• 4-6月：AI购物可见度有明显提升
• 6月+：建立竞争优势

这不是一蹴而就。但现在就行动的品牌，会比观望的品牌有先发优势。

还有一点要考虑：品类定位。

AI购物助手会为产品归类。 你的归类方式决定了你能参与哪些用户提问的匹配。

需要确保：

1. 归类明确

   • 在结构化数据中注明产品品类
   • 品类页优化到位
   • 面包屑结构化标记

2. 子品类细分

   • 不只是“跑鞋”，而是“马拉松跑鞋”
   • 明确具体使用场景的子品类

3. 多场景跨品类

   • 产品若适用多个场景，要明确表达
   • “适合马拉松训练和越野跑”

风险： 如果AI归了错误的类，你会被推荐到不对的查询（甚至完全不被推荐）。

看看AI目前如何描述你的产品。如果分类有误，要及时调整产品定位修正。

AI购物的全局趋势：

现在： AI购物助手是有用的研究工具
很快： AI将能完成整个购买流程
最终： AI代理将直接替用户下单

意味着： 被AI充分了解和信任的产品将胜出。

想象一下：当AI能根据用户偏好自动购买时，哪些产品会被选中？

• 数据完整准确的产品
• 评价表现强的产品
• 受信任品牌的产品
• 对具体需求有明确匹配的产品

现在建立这种信任的品牌，将在AI驱动的电商时代占据先机。未能跟进的品牌，将在日益重要的购买渠道中“隐身”。

现在就开始优化吧。