思想领袖
为AI购物浪潮做好产品数据准备
2025年，ChatGPT和Stripe通过推出即时结账功能，改变了电子商务的格局。这种代理商务的发展使用户可以直接通过AI进行购买。曾经只是搜索和发现渠道的ChatGPT，如今已经创造了一个全新的销售渠道，预计到2028年将超过传统搜索。从AI驱动的结账到个性化产品推荐，消费者拥有更多的选择和灵活性来决定何时何地购物。
生成式AI正在被应用于零售领域的各个方面，以提升购物体验和驱动消费者价值。事实上，75%的购物者已经注意到在线的AI推荐或聊天机器人——这种突然的增长并非偶然。对于已经完成AI推荐购买的消费者，84%认为这是一个积极的体验。AI能够分析用户行为并帮助购物者找到产品，这正在改变商品发现和体验。截至2025年10月，ChatGPT和Gemini已经占据了超过63%的AI发现活动，并导致超过一半（52%）的消费者表示他们可能会根据AI推荐进行购买。随着购物者转变方法，品牌和零售商也必须做出改变。公司需要超越僵化的关键词匹配，优化电子商务体验以适应用户实际的搜索和购买行为。
随着AI占据了购买漏斗的更大份额，AI驱动的搜索并没有消除客户关系建设。事实上，AI能够预测客户偏好，强化了真正的客户信任。如此之多，以至于客户愿意为具有完整和高质量产品信息的产品支付平均25-30%更高的价格。在今天的购物格局中，AI推动了巨大的潜力给品牌和零售商——但要获得这些利益，需要像以前一样提升产品信息。
产品目录尚未准备好迎接AI购物加速
多年来，产品数据一直针对传统搜索方法进行优化。可以想到围绕长尾关键词或内部链接的搜索引擎优化（SEO）策略，旨在提高相关性。今天，仅仅关注传统搜索渠道意味着冒着失去20%至50%流量的风险。营销人员、品牌和零售商需要确保他们正在将AI搜索模型纳入其中，以适当地针对消费者和优化可见性。
尽管47%的美国购物者已经使用AI工具进行至少一个购物任务，但无数产品目录仍未针对GenAI进行优化。目前，许多产品目录缺乏结构化数据文件，缺乏上下文，或者产品属性不一致。麻省理工学院甚至报告称，95%的GenAI试点项目失败，主要是由于数据基础不良或碎片化，这可能会使一些组织每年损失2500万美元或更多。
与传统SEO不同，GenAI引擎优化（GEO）需要结构、上下文和一致性来处理数据。如果产品目录缺少这些关键元素，则意味着内容不会被AI代理呈现给购物者，即使它是他们正在寻找的内容。AI幻觉和糟糕的推荐源于弱的产品输入，而不是AI模型的失败，这取决于团队确保他们正在使用新的模型。仅仅“足够好”的产品内容在AI时代是不够的，特别是当不一致的结果被证明会破坏用户信任。为了让AI购物发挥出其全部潜力，品牌和零售商需要将焦点转向商业的基础：他们的产品数据本身。
虽然AI占据了购买漏斗的更大份额，但AI驱动的搜索并没有消除客户关系建设。事实上，AI能够预测客户偏好，强化了真正的客户信任。如此之多，以至于客户愿意为具有完整和高质量产品信息的产品支付平均25-30%更高的价格。在今天的购物格局中，AI推动了巨大的潜力给品牌和零售商——但要获得这些利益，需要像以前一样提升产品信息。
AI购物时代成功所需的元素
为了让AI购物发挥出最佳效果，需要丰富的上下文信息来帮助代理确定产品是为谁准备的，为什么它与他们相关，以及为什么它与其他产品不同。当所有这些信息都可用时，AI可以为购物者提供强有力的、数据驱动的推荐。
判断数据是否适合AI意味着了解它是否满足AI需要的标准。对于AI购物，这意味着问自己和团队七个至关重要的问题，以确定产品信息是否足够强大以支持准确的购物推荐。
- 单一真实来源和治理：是否有一个集中系统，其中包含产品数据、验证规则和版本历史，并且每个系统都可以依赖它？AI代理在几秒钟内评估成千上万的库存单位（SKUs）。如果属性在系统中被复制、不一致或碎片化，模型就会失去对数据的信任，并可能做出错误的推断。数据结构应该在所有产品中保持一致，并且能够随着时间的推移而适应变化。这样，AI模型就不会在产品目录演变时崩溃。
- 模型和分类法：是否定义了类别、属性、单位和值列表，并且在团队中共享，以便产品可以被轻松比较？模型依赖于共享的含义。如果“材料”或“织物”等词语存在于不同的概念中，那么模型将难以比较产品。在团队中保持一致的定义有助于减少AI偏见和模糊性，同时提高推荐的准确性。
- 每个渠道的完整性和归一化：对于每个渠道，是否完成了必需的属性、归一化并且易于AI在SKUs中进行比较？AI无法推断不存在的内容，因此请确保每个SKU都有大量的数据点，并且值是归一化和易于比较的。每个产品的更多数据点使AI模型能够识别出微妙的模式，提高预测准确性。
- 丰富的内容和数字资产：每个产品是否包含丰富的描述、图像、视频和指南，这些内容结构化且易于AI解释？AI需要丰富的字段，如预期用例和材料，以实现更强大的AI分析。然而，今天的大部分信息被困在非结构化格式中，例如PDF或图像。这种内容通常需要大量的清理工作才能成为AI可读的内容。预先结构化数据可以减少错误和长期努力。
- 本地化和区域特定准备：是否清晰地结构化和管理语言、单位、尺寸和区域要求，并在需要时进行人工审查？在全球数据上训练的AI模型需要区域上下文；否则，它可能会产生不正确的推荐。确保有工作流驱动的治理，结合自动化和人工监督，以捕获任何单位更改或非本地化属性。人工监督对于确保AI输出在数据被翻译、转换和本地化时保持准确至关重要。
- 供应商数据集成和可发现性：供应商是否以标准化格式提交数据，具有AI可以轻松连接和比较的一致标识符？AI在可以交叉引用多个数据源时表现最佳。供应商数据如果以不一致或半结构化的格式到达，会削弱整个模型。为了领先于此，团队需要标准化的输入模板和一致的标识符，以确保第三方数据是AI友好的。作为奖励，将供应商数据与其他来源（如市场或客户数据）连接起来，可以提高AI的准确性和减少偏见。
- AI代理和GEO可发现性：产品数据是否以机器可读的格式提供，丰富了结构化标记，并且能够适应AI驱动的发现的演变？AI模型在数据以可预测的结构化格式（如表格、行、标准化文件）提供时表现最佳，而不是不一致的格式，如PDF或Word文档。随着AI驱动的发现的增长，架构需要为未来做好准备，以便模型和代理可以继续解释数据多年。
最佳结果的规则
购物者有他们的选择，当谈到AI工具时，他们会转向ChatGPT或特定商店的助手，如亚马逊的Rufus。虽然品牌和零售商拥有AI可以收集信息的产品目录，但并不是所有人都有自己的AI界面。这意味着他们对分析其产品的AI工具没有完全的控制权，只有对输入这些模型的数据有控制权。
在今天的商业中保持竞争力意味着确保产品对AI代理可见，并且更重要的是，背后的数据是准确的。所有数据必须来自可信的、可验证的来源，并且具有自身的准确性记录。无论它来自供应商还是数据提供商，都必须遵守数据收集标准和法规（如欧洲的GDPR或加利福尼亚消费者隐私法案）。如果数据集包含偏见或不准确性，AI工具可能会延续它们并最终传播不准确的信息。
为了最佳效果，品牌和零售商应该定期审计数据，以确保其保持一致和准确。数据格式应该始终遵循，并且不应有意外的数据更改。遵循这些最佳实践意味着拥有坚实的商业基础，然后AI才能发挥作用。当数据准确时，结果是有价值的，这就是让客户继续回到他们信任的品牌和零售商的原因。
展望未来
AI购物革命已经到来。随着消费者越来越多地转向AI助手进行购物查询，这项技术将继续增长和扩展其能力。随着时间的推移，它们甚至可能被证明是影响购买决策的最重要因素。
公司需要迅速适应以跟上商业的变化，对于许多公司来说，这意味着要仔细审视产品信息的准备情况。传统搜索正在改变，今天，领先的品牌不是最响亮的，而是最细致的。如果数据现在还没有准备好与AI集成，它就不会出现在明天的买家的面前。
虽然AI模型继续演化，但有一点是明确的：成功在于坚实的商业基础，而最强大的品牌将把数据转化为智能，并把智能转化为信任。
