当2025年ChatGPT与Stripe联手推出Instant Checkout功能时，电商行业的游戏规则被彻底改写。这一举措标志着代理式商务的重要突破，消费者首次能够直接通过AI完成购买流程——曾经只是搜索和发现渠道的ChatGPT，如今已成长为一个全新的销售渠道，甚至有预测显示，到2028年，AI购物渠道的规模将超越传统搜索。
这场由生成式AI驱动的购物革命，正在从根本上重塑消费者的购物习惯。数据显示，已有75%的消费者在网购时接触过AI推荐或聊天机器人，而在完成过AI推荐购买的消费者中，84%的人给出了正面评价。截至2025年10月，ChatGPT和Gemini占据了超过63%的AI购物发现流量，52%的消费者表示他们很可能会根据AI的推荐完成购买。这些数字清晰地表明：AI已经从一个辅助工具，变成了影响消费者决策的核心力量。
然而，面对这场来势汹汹的AI购物浪潮，大多数品牌和零售商的准备却显得不足。长期以来，产品数据的优化都是围绕传统搜索引擎展开的，比如基于长尾关键词的SEO策略，或是通过内部链接提升相关性。但如今，仅专注于传统搜索渠道的品牌，可能会面临20%至50%的流量下滑风险。更令人担忧的是，尽管已有47%的美国消费者使用AI工具完成至少一项购物任务，但绝大多数产品目录仍未针对生成式AI进行优化。
麻省理工学院的研究指出，95%的生成式AI试点项目因数据基础薄弱或碎片化而失败，这给企业造成的年损失高达2500万美元甚至更多。许多产品目录存在结构化数据缺失、上下文信息不足、产品属性不一致等问题，这些缺陷在AI购物时代会被无限放大。与传统SEO不同，生成式AI引擎优化（GEO）对数据的结构化、上下文和一致性有着极高要求。如果产品数据存在这些问题，即使消费者正在寻找相关产品，AI代理也无法将其精准呈现，甚至可能产生AI幻觉，给出错误的推荐，最终损害消费者对品牌的信任。
那么，品牌和零售商究竟该如何优化产品数据，以适应AI购物时代的需求？关键在于构建符合AI解读逻辑的数据体系，具体可从七个核心维度着手：
首先是单一数据源与治理。AI代理能够在数秒内分析数千个SKU，若产品属性在不同系统中重复、不一致或碎片化，AI模型会对数据失去信心，进而做出错误推断。因此，企业需要建立一个集中的数据源，确保所有系统都能依赖同一套经过验证的产品数据，并且数据结构能够随产品目录的演变而灵活调整。
其次是统一的模型与分类体系。AI模型依赖统一的概念定义，比如“材质”和“面料”若被视为不同概念，会导致AI无法准确比较产品。跨团队的一致定义不仅能减少AI的偏见和歧义，还能显著提升推荐的准确性。
第三是各渠道的数据完整性与标准化。AI无法推断不存在的信息，因此企业需要确保每个渠道的必填属性完整、标准化，且便于AI在不同SKU间进行比较。更多的产品数据点能让AI识别出更细微的消费模式，从而提高预测精度。
第四是丰富的结构化内容与数字资产。AI需要诸如使用场景、材质等丰富的结构化字段来进行深度分析，但目前大量信息仍被困在PDF、图片等非结构化格式中。提前对数据进行结构化处理，能有效减少错误和长期维护成本。
第五是本地化与区域适配。训练于全球数据的AI模型需要区域上下文支持，否则可能给出错误推荐。企业需要建立自动化与人工监督相结合的治理流程，确保语言、单位、尺寸等信息符合区域要求。
第六是供应商数据的标准化接入。AI在能够交叉引用多数据源时表现最佳，因此企业需要为供应商提供标准化的输入模板和统一标识符，确保第三方数据符合AI解读要求。将供应商数据与市场、客户数据关联，还能进一步提升AI的准确性，减少偏见。
最后是AI代理与GEO可发现性。AI模型在处理表格、标准化文件等可预测的结构化数据时表现最佳，而非PDF或Word文档这类非结构化格式。企业需要确保产品数据是机器可读的，并通过结构化标记进行增强，同时构建具有前瞻性的数据架构，以适应AI驱动的搜索技术的不断演变。
在实践中，品牌和零售商还需遵循一些基本原则：确保所有数据来自可信、可验证的来源，并符合GDPR、CCPA等数据收集标准和法规；定期审核数据，确保其一致性和准确性；严格遵循数据格式要求，防止数据随时间发生意外变更。
AI购物革命已经到来，消费者对AI工具的依赖只会越来越深，未来AI甚至可能成为影响购买决策的最重要因素。对于品牌和零售商而言，现在就必须行动起来，重新审视并优化产品数据体系。在这个时代，引领行业的不再是那些声音最大的品牌，而是对数据最严谨的品牌。只有建立坚实的商务数据基础，将数据转化为智能，再将智能转化为消费者信任，才能在AI购物的浪潮中立于不败之地。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ai-gou-wu-lang-chao-jiang-zhi-pin-pai-ru-he-tong-guo-you
