AI搜索中的买家旅程：AI如何重塑发现与决策

理解AI搜索中的买家旅程

AI搜索中的买家旅程代表了客户发现、评估和购买产品与服务方式的根本转变。与传统的线性漏斗模式（从认知到考虑再到决策）不同，AI驱动的买家旅程是动态的、非线性的，并在不断演变。这个旅程涵盖了包括ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews和Claude等多个AI搜索平台，买家在这些平台上可以无需访问各个网站就获得综合答案、推荐和对比。最新研究显示，68%的买家旅程已数字化，到2028年62%的传统需求生成将由AI主导，这使得理解和适应这种转型对企业至关重要。这一转变意义重大，因为买家越来越依赖AI来解答问题、比较选项并在与销售团队接触前验证决策，从根本上改变了品牌获得可见性的渠道与方式。

从传统漏斗到AI驱动旅程的演变

传统的营销漏斗依赖可预测的线性模式：认知引领到考虑，进而走向决策。当买家信息来源有限且路径相对可预测时，这一结构运作良好。然而，AI搜索打破了这一有序结构，带来了多入口、非顺序推进以及阶段间的持续循环。现代买家可在探索、验证和决策阶段自由切换，有时为进一步研究会回到前期阶段，有时在信息充分时直接跳到后续阶段。麦肯锡（McKinsey）的研究显示，50%的消费者已在使用AI驱动的搜索，到2028年这一变化可能影响7500亿美元的收入。贝恩公司（Bain & Company）研究也揭示，80%的消费者在至少40%的搜索中依赖AI生成结果，这从根本上改变了信息流向买家的方式。此外，24%-41%的搜索行为正在被生成式AI重塑，6%的搜索流量直接通过ChatGPT和Perplexity等AI工具，而20%-35%的Google搜索结果已包含AI生成的概述。这一演变意味着SEO已不再足够——品牌现在必须确保在AI驱动的发现渠道中被引用、获得正面讨论并保持可见。

AI驱动买家旅程的阶段

各AI搜索平台如何塑造买家发现

ChatGPT已成为超过25%的用户旅程中的主要发现工具，用户在旅程初期提出问题以理解需求、探索方案并进行比较。其对话界面让买家能够实时跟进问题、细化搜索与验证信息。Perplexity专注于提供有引用、基于研究的答案，帮助买家理解复杂主题并同步评估多种观点。Google AI Overviews将AI生成的摘要直接集成到搜索结果中，出现在74%的问题求解类查询中，成为买家以传统搜索开启旅程的关键节点。Claude则以详尽细致的回答吸引寻求全面分析与深度评估的买家。每个平台对买家旅程的影响各有侧重：ChatGPT推动早期探索与需求定义，Perplexity支持验证与对比，Google AI Overviews在搜索意图瞬间捕捉需求，Claude则助力深入研究与决策验证。关键洞察在于60%的搜索结束于用户未访问任何网站，因此未在AI答案中被引用的品牌，正错失影响买家关键决策时刻的机会。

AI驱动买家行为的三大核心阶段

探索阶段：买家通过AI工具提出开放式问题，了解问题、趋势或解决方案。此阶段以信息收集、问题定义和初步认知为主。与传统认知推广相比，AI搜索探索以“拉”为主——买家主动寻求信息，AI从多来源综合答案。在此阶段，73%的决策者预计未来将更多依赖AI聊天机器人，在IT买家中这一比例达到85%。品牌若能在此阶段被AI生成答案引用，能建立早期可信度并影响买家问题的定义方式。

验证阶段：买家明晰自身需求后，进入验证阶段，比较方案、评估契合度并考查厂商信誉。该阶段呈现循环特征——买家常向AI多次追问、请求供应商对比或验证倾向。YouTube和Reddit等应用类搜索已超越传统互联网搜索成为厂商发现渠道，说明买家更重视同侪验证和实际案例。AI工具将这些信息整合，向买家展示平衡对比、突出关键差异。品牌若能在验证阶段查询中频繁被引用、出现在AI生成对比内容中，将获得显著竞争优势。

决策阶段：最终阶段是做出购买决策，但在AI搜索时代，该阶段已发生根本变化。买家可能基于AI综合信息和推荐直接做出选择，而无需访问品牌官网。69%的买家只会与感到个性化的内容互动，这意味着AI根据个人需求定制推荐的能力对最终决策有巨大影响。然而，转化模式正在变动——2025年7月由生成式AI带来的流量转化率比1月低23%（此前为49%），表明AI虽能带来认知与考虑，但转化仍需更多触点与个性化跟进。

各平台买家旅程的特殊考量

ChatGPT的对话式旅程：ChatGPT支持基于对话的买家旅程，客户可在一次会话中提问、获取答案并持续追问。这为品牌在单次交流中影响多个决策点提供了机会。使用ChatGPT的买家通常从宽泛问题入手（如“有哪些优秀的项目管理工具？”），再根据AI回答逐步聚焦。品牌若能频繁出现在ChatGPT训练数据及多轮回复中，将获得“复利”可见性优势。

Perplexity的研究型旅程：Perplexity强调引用与来源标注，使买家可核查信息、探索原始来源。该平台吸引重视研究的买家，他们希望对AI推荐进行一手验证。Perplexity上的买家旅程更为审慎，常点击引用以核实声明、直接评估厂商信誉。

Google AI Overviews的集成式旅程：Google AI Overviews直接出现在搜索结果中，使买家在搜索意图瞬间就能获取AI综合信息。这意味着买家可能始终停留在Google生态中，使AI Overviews的可见性成为捕捉需求的关键。相比其他平台，该旅程更为快速直接，买家常基于AI摘要迅速判断是否需要访问其他网站。

Claude的深度分析旅程：Claude以其细致、深入的分析能力，适合进行全面研究与复杂评估的买家。Claude上的买家旅程通常涉及更长的对话、更多细致追问及对复杂话题的深入探讨。品牌若能提供结构清晰、详实的信息，便于Claude进行有效综合与呈现，将在该平台上获得优势。

影响AI搜索买家行为的关键因素

• 引用频率：在AI回复中多次被引用的品牌更具公信力，能影响买家认知
• 内容结构：结构清晰、格式规范的内容更易被AI系统提取与引用
• 语义相关性：直接回应买家问题、使用一致术语的内容更易被AI采纳
• 权威性来源：在领域内建立权威的品牌更易被AI系统优先引用
• 实时个性化：AI根据买家具体背景个性化回复，显著影响决策
• 多平台布局：买家常在多个AI平台交叉验证信息，品牌需保持一致可见性
• 对话历史：AI在单次会话内记忆此前问答，形成路径依赖式旅程
• 同侪验证信号：AI在推荐中融入社群评价、评论与社会性证明
• 对比触发：特定买家提问将触发AI生成对比，使竞争定位至关重要
• 意图信号：AI通过提问方式、追问模式与互动深度识别买家意图

AI搜索对转化与收入的影响

AI搜索中的买家旅程对收入与转化有直接影响。贝恩公司数据显示，80%的消费者在至少40%的搜索中依赖AI生成结果，由此带来的有机网站流量减少15%。然而，AI可见性与转化之间的关系较为复杂。即使AI搜索已影响超25%的用户旅程，来自AI渠道的转化率仍在演变。2025年7月生成式AI带来的流量转化率比1月低23%，表明AI虽带来认知与考虑，转化仍需更多触点。这意味着AI搜索中的买家旅程需要不同于传统数字营销的转化策略。品牌需聚焦在探索与验证阶段被AI系统引用与推荐，并确保买家最终访问网站或联系销售时拥有高效的转化机制。

对营销与销售的战略意义

AI搜索中的买家旅程转型要求组织在营销与销售方式上进行根本性调整。IDC研究显示，到2028年62%的传统需求生成将由AI主导，组织需立即调整战略。营销角色已从单纯认知提升扩展到全旅程编排，通过买家情报连接产品、销售与客户体验。这需要新能力：AI素养（从提示工程到智能工作流）正成为营销团队核心要求。销售团队也需适应经过充分预研、已形成初步偏好的买家。传统的线索生成、资格筛选、成交为主线的销售漏斗正在被新模式取代，销售更专注于验证、定制化与关系建设。能够理解并优化AI搜索买家旅程的组织，将更早捕获需求、更有效影响决策和更高效实现转化，超越仍固守传统漏斗的竞争对手。

监测品牌在AI搜索旅程中的可见性

了解您的品牌在AI搜索买家旅程中的出现位置，是现代营销策略的基础。AmICited可监测您的品牌在ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews和Claude上的引用、讨论与推荐情况。全平台监测有助于发现品牌影响买家旅程的阶段、竞争对手优势及优化AI引用内容的方向。这一监测揭示品牌是在探索阶段（问题定义）、验证阶段（对比与评估）还是决策阶段（最终推荐）出现。基于这些情报，您可调整内容策略、提升语义相关性，确保在AI驱动买家旅程的关键时刻保持可见性。使用AI搜索监测的组织，能更好理解买家行为，制定更有效的内容策略，并提升在AI优先市场中的竞争力。

AI搜索买家旅程的未来演进

AI搜索中的买家旅程将随着AI技术进步和买家期望变化持续演化。IDC预测，到2028年62%的传统需求生成将由AI主导，表明AI在买家发现流程中的应用和整合将加速。未来趋势可能包括更精细的个性化——AI系统学习个人偏好，精准定制推荐。智能代理AI工作流将使AI能代表买家自主采取行动——如自动研究方案、请求报价甚至协商条款，进一步压缩买家旅程、减少人工触点。多模态AI将整合视频、音频和互动内容，打造更丰富的发现体验。数字信任将日益重要，买家会期望AI在数据使用和推荐机制上保持透明。通过透明的AI实践和伦理数据处理建立信任的组织将获得竞争优势。此外，AI将贯穿客户生命周期的各环节——从发现到支持，形成持续循环的买家旅程，组织需将买家互动视为持续关系而非线性购买流程。