AI购物市场现状与用户特征 - AI已成为重塑购物旅程的核心力量，近40%的美国消费者在购物时使用AI工具，全球电商销售额中约2600亿美元受AI影响 [1][10] - AI是仅次于搜索引擎的第二大有用购物信息来源，52%的消费者当前使用AI购物，80%的用户表示未来会增加依赖度 [1][21][27] - AI购物用户呈现高价值特征，月均线上消费达391美元，是潜在用户（290美元）的1.3倍，且60%为Z世代或千禧一代，购物频率更高 [1][31][32] AI在购物旅程中的应用场景与价值 - 应用场景高度集中在技术产品、服装时尚、美妆个护等需精细对比的品类 [2][37] - AI的核心价值体现在购物中段的研究对比环节：83%的用户认为AI能有效缩小选择范围，77%表示AI提升了购买信心，73%反馈决策速度加快 [2][23] - AI的优势包括个性化推荐（85%用户认可）、需求预判（73%用户认同）以及趣味性（83%用户赞同） [2][45] - AI能解锁新发现，64%的用户通过AI接触到了原本不会关注的产品，近九成用户认为AI帮助他们发现了原本会错过的东西 [2][53][55] AI购物旅程中的信任缺口与用户行为 - 信任不足是核心痛点：仅46%的用户完全信任AI推荐，89%会通过其他渠道交叉验证 [2][24] - AI并未减少购物步骤，反而创造了新的高意图接触点：95%的用户在AI建议后会采取额外线上步骤以强化购买信心 [2][25] - 在最终购买阶段，78%的用户会在AI建议后访问零售网站确认信息，零售商网站访问量在使用AI后增加了近两倍 [2][71][72] - 用户更信任社区论坛（83%）、用户评价（78%）等渠道，AI仅作为辅助参考而非最终决策依据 [2] 营销人员与零售商的行动建议 - 优化AI可发现性：确保品牌信息在AI抓取的生态（搜索引擎、零售平台、评论网站）中可见，用对话式语言优化内容，监控并修正AI对品牌的描述偏差 [5] - 强化数据结构化：让产品规格、价格、库存等数据可被机器读取，搭建权威自有内容资产，积累评论、第三方认证等信任信号 [5] - 构建可验证信任：保持全渠道信息一致，突出真实用户评价与专家背书，通过可信发布商和创作者强化社会证明 [5] - 适配高意图场景：针对AI引流的高意向用户，定制“购买导向”、“对比导向”、“验证导向”的差异化内容，简化导航路径 [5] - 零售商需重点优化产品页面，前置价格、评价、库存等核心验证信息，并根据用户旅程类型设计个性化落地页 [3]