研究员：小手手

作者：yolo

当讲好故事成为出海标配，中国品牌又该如何向AI证明“我懂消费者”，让算法认定你值得被推荐

开篇

在过去的一年，我们对于出海领域做了很多研究，也很想用年度趋势总结的方式分享给大家。然而，到底该选哪些话题呢？营销、选品、地域、支付、关税......看上去每个都很重要，也都有挖不完的信息差。

思来想去，我决定只挑选一个趋势 - 未来五年，可能会彻底改变全球电商格局的趋势。

先来看这组数据：2025年末，整个假日购物季通过AI工具访问零售电商网站的流量同比增长760%，AI在购物季已经影响了20%的购买决策，驱动了670亿美元订单！[1]

最新的全球调研显示，近四分之三的消费者已经在购物过程中使用AI。[2]

要知道，这距离ChatGPT首次问世仅仅过去了3年。AI引发的变革，速度出乎意料。

基于这个重要的信号，我们认为2026年AI在品牌出海中扮演的角色，正在从降本增效的工具，转变为一种全新的商业范式。这比任何一种战术层面的最优解都重要。

解决了信息过载和广告骚扰，AI建立起了全新的信任体系。

一位43岁的德国消费者坦言："我更信任AI，而不是朋友、家人或店员。因为AI基于数据和统计，而人只是基于个人经验和主观感受。"

AI还打破了传统的品牌忠诚。根据消费者的需求，AI总能为他们推荐意料之外的“惊喜”，不再遵循传统的品牌定位。

一位27岁的墨西哥消费者分享了她的经历："我让AI推荐耳机，本来想买Sony，结果AI推荐了Marshall。我之前只知道这是个音箱品牌。最后我买了Marshall。"

类似的故事正在全球上演：53%的消费者表示会因为AI的推荐尝试新品牌，39%的人承认AI改变了他们购物车里的东西。[3]

对于今天正在出海的中国品牌来说，你不仅要向全球消费者讲故事，更要向AI递交"你懂消费者"的证据，让AI认为你值得被推荐。

这篇文章，我们就结合独家的数据分析，为你拆解这种趋势背后的底层逻辑：

AI究竟带来了什么新变化？

这将如何改写全球电商的竞争规则？

中国出海品牌的机会在哪里？

PART1 AI时代，消费者行为彻底改变

你的潜在客户，很可能正在用你意想不到的方式使用AI来购物，这正是电商生意新增量的机会。

想象一个场景：一位消费者想买防晒霜。

过去，她的路径大概是这样的：刷到博主推荐→记住品牌名→打开Google/Amazon搜索品牌名→在电商平台比价下单。

在这个链条里，品牌要做的事情很明确—通过广告和内容反复曝光，让她在搜索框里"主动打出你的名字"。这就是传统的心智占领逻辑。

但现在，她的路径可能变成了这样：打开ChatGPT或AI助手→输入"帮我选一款适合夏天用的、不致痘的防晒霜"→AI返回3-5个推荐结果→她从中选一个→ 直接去电商平台下单。

注意这个变化：她不仅没有搜索任何品牌名，也没有点击过任何过程中的链接。据贝恩咨询统计，如今60%的搜索在AI摘要页面就结束了，用户现在懒得点进网站自己看。

这个变化的本质是什么？购物的第一决策层，正在从人迁移到AI。

AI成了品牌与用户之间新的"代理中间人"，它决定哪些品牌能进入用户视野，也决定品牌如何被定义和解释。

正如一位真实消费者在Reddit上分享他的购物方法："我会让AI帮我列出一个'质量清单'。比如，买衣服要看什么面料、什么染色工艺、什么设计细节。有了这个清单，我再让它搜符合标准的产品。这样我能很快分辨出哪些是真的好货，哪些是坑。"

我们也深入调研了Reddit数百位真实用户的发言，构建了一个AI购物应用场景的图谱。其中：

购前决策阶段是AI目前最成熟、最受信任的应用领域。消费者利用AI克服信息过载和广告干扰，进行高效、深度的产品评估。从而实现节省时间、降低信息不对称。

在购后阶段的价值不容忽视。AI在帮助消费者解决产品使用问题、进行维修诊断方面展现出巨大潜力，这为品牌提供了超越交易的、建立长期关系的新机会。

也有用户作为科技的尝鲜者，在购物过程中实时引入AI智能体审查产品，甚至代理下单。

消费者行为的迁移，带来了一个直接后果：流量堆砌换来的品牌认知开始"部分失灵"。

人的决策依赖记忆、情感和习惯。但AI不吃冲动消费这一套，而是"做审计"。它在数秒内完成对全网信息的扫描和交叉验证，然后给出一个"逻辑上最优"的推荐结果。

克里斯坦森的经典理论"Jobs to be Done"恰恰说明了这一点：消费者买的不是产品，而是解决问题的方案。AI正在把这个过程数字化、可审计化。那些能被AI逻辑引擎识别并判定为"最优方案"的品牌，将在这一轮规则重写中获得超额的推荐红利。

PART2 AI时代，做品牌反而更重要

2.1 消费者爱用「品类词」向AI提问

为了追踪这种趋势变化，我们决定围绕“购前决策阶段”进行深入的数据挖掘。

我们抽样选择了10个热门的海外电商品类，并基于每个品类中的核心类目，构建了消费者最常用的“Best XXX"产品推荐词（如"best wireless earbuds"），总计50个推荐词。

随后，基于专业数据库回溯了13个月时间段内（2024.12-2025.12）美国用户向 AI 工具提问时出现这些词的预估次数，并进行变化趋势统计。

这样就可以预估每个品类消费者“使用AI来推荐商品的行为”是否真的有增长。

数据结果毫无悬念的验证了趋势：各品类整体推荐词提问量平均增长73%，月均复合增长率4.7%,所有类目均保持双位数正增长。

Toys, Hobbies & Collectibles、Smart Home & Appliances、Consumer Electronics & Audio、E-Mobility表现更加显著，因为它们产品迭代快、新品牌涌现多、消费者决策需要大量信息整合—恰好是 AI 擅长的场景。

其中，部分新兴产品类型的推荐词实现了超高速增长。

当然，消费者不光是让AI推荐产品，也会进行比价、评估。比如“A与B品牌谁性价比更高？”、“XXX 品牌使用体验如何？”

我们就基于10大品类，挑选了200个品牌（100个知名中国出海品牌、100个美国本土知名DTC品牌，全部以电商渠道为主），用同样的方法进行监测和分析。

结果比我们预想的更极端：全部200个品牌词平均来看，预估AI提问量同比增长仅有7.76%，与推荐词增长率相差近10倍。

通过对比Google trends数据变化趋势，我们能够更明显的观察到用户相对于传统品牌认知路径的行为差异。Google Trends品类推荐词同比增长55.46%，但品牌词也同比增长了20.61%，倍数差异仅有2.7。

也就是说，消费者用AI搜索品类推荐的频率，远高于品牌评估。当打开ChatGPT或Perplexity时，他们的搜索习惯确实变了 — 描述需求才是优先级最高的选项。

2.2 AI需要用「品牌词」向消费者回答

那新问题就来了：消费者习惯用品类视角找AI“求推荐”，是否意味着品牌变得不重要了？

答案恰恰相反。虽然消费者向AI提问时，关键词聚焦在「品类」，但AI如果给出回答推荐，必定需要落在具体的「品牌」上。

所以AI搜索中品类词的大幅增长，并不是消费者不再关注品牌，而是把筛选品牌这个任务外包给了AI，他们信任的不再是"我脑子里记住的那个牌子"，而是"AI帮我审计之后的结果"。

如此一来，品牌竞争的是"谁能被AI选中"。消费者不搜品牌名了，AI成了决定谁能进入用户视野的"裁判"。这场比赛的规则变了：

如果你的产品只在卷价格，AI会把你当作"随时可替换的SKU"，下次就推荐比你便宜5块钱的竞品；

如果你的品牌没有差异化，AI在品类扫描时会因为缺乏"推荐理由"而将你排除；

只有那些能被AI判定为"某个场景下的最优解"的品牌，才能获得持续的推荐位。

在今天，“品牌”的定义是同时面向真实消费者和AI大模型的。

这就带来一个直接的推论：单纯效果广告的杠杆价值在AI时代被进一步稀释。

首先，信息流广告是"阅后即焚"的，AI无法收录。

效果广告的本质是付费触达，广告停，流量停。而ChatGPT、Perplexity等的信息来源是可被爬取的公开内容：Reddit讨论、Youtube视频、专业测评、新闻报道等。Airdrops 的报告显示，这些第三方独立渠道驱动了AI回答中约85%的品牌发现。

而且这些内容的价值不止于获客 — 别忘了，1/4的用户还会用AI解决购后问题。你的产品教程、使用指南、UGC，都在被AI抓取和引用，影响复购和口碑。缺乏这些品牌内容，你甚至可能被竞品"截流"。

那么，你在社媒上投了100万美金的信息流广告，AI大概率一个字都看不到。而同样的预算，你去做了达人种草测评，很可能这些博客文章和Youtube视频就能被AI持续引用，从而产生长尾、精准转化。

效果广告无法帮你沉淀任何品牌资产 - 这在AI时代是致命的缺陷，大模型将永远无法理解你是谁、为什么值得推荐。

其次，更值得关注是另一组数据：信息流广告的转化效果，已经落后于AI推荐来的自然流量。

我们来看一项迄今为止全球规模最大、数据最严谨的量化分析：它直接调取了973个电商网站的后台第一方数据，追踪了200亿美元的实际交易流水和1.64亿次用户会话。

研究团队通过计量经济学模型，在长达一年的时间跨度里，逐笔核实了ChatGPT流量（比如通过AI回答中产品链接下单）与搜索、社媒广告等传统渠道在不同电商业务指标上的真实差距。

结果非常有意思：

最能象征品牌力的搜索渠道、直接访问渠道，实际上在大多数指标中都强于AI流量的表现

然而，最能代表流量生意的付费社交渠道，则在所有指标中的表现都逊色或持平于AI渠道

对于善于打造品牌的公司来说，AI时代的到来并不会立刻打破原有的秩序，而是提供了新增量的机会，还有时间去适应和调整。

但对于高度依赖流量模式经营的公司来说，这是一个非常危险的信号：AI给电商网站带去的流量比社交广告更值钱了。

只是现在AI推荐来的自然流量在整个网站中占比不高，因此商家没有特别显著的体感。但别忘了，AI渗透率正在不断提升。等哪天猛然意识到AI推荐流量已经相当可观、想去优化的时候，未必能赶上末班车。

更重要的是，在本次研究的时间窗口内，AI渠道的转化率和每次会话收入增速远远超过所有渠道，未来差距将被进一步拉大。

AI时代的品牌建设不是"锦上添花"，而是生存必选项。流量打法的窗口正在关闭，品牌内容的复利正在打开。

PART3 AI时代，中国品牌出海有了弯道超车的机会

每一次商业规则的重写，都是后来者弯道超车的窗口。

当品牌筛选被外包给AI，竞争的本质从谁被记住变成了谁被推荐。 对于正处于"从产品到品牌"的转型关键期的中国商家而言，正是一次重新洗牌的历史性机遇。

只要精准抓住了消费者需求，那些被低估的好产品有机会被AI重新发现。中国品牌完全可以在AI的推荐列表与国际品牌同台竞技，并取得AI时代的叙事权。

不过，中国商家还面临一个关键障碍：消费者可能在TikTok上刷到过你，可能在亚马逊上看到过你的产品，但就是差那么一点信任感，迟迟不敢下单。

传统路径下，跨越这道信任鸿沟需要多年渠道渗透和口碑积累，中国品牌很难与本土深耕者竞争。

但AI正在改变这个时间等式。如果你的产品口碑够硬、内容够扎实，AI就会成为你最好的信任背书— 帮那些"听说过但不确定"的潜在用户跨过决策的临界点。

我们的抽样分析显示：中国出海品牌在AI搜索量预估的增长大幅领先美国本土DTC品牌。中国品牌整体增长率达到31.65%，而美国品牌仅为-0.33%，差距超过32个百分点。更值得关注的是"爆发力"指标：超过21%的中国品牌在AI搜索中实现翻倍增长，而美国品牌仅有5%。

如果聚合品类来看，中国出海品牌在AI搜索量预估增长上，几乎全线超越美国本土品牌，仅Home Furniture品类暂时落后。

数据背后的含义很清晰：越来越多海外消费者正在主动验证中国品牌，AI来背书的价值不断增长。

我们来看一个具体的案例。2025年，Pop Mart在海外市场迎来爆发，尤其是Labubu系列在欧美引发的抢购潮。这个增长当然有很多原因——IP运营、饥饿营销、社交媒体传播。但在AI购物的语境下，Pop Mart发生了一些有意思的事情。

从我们的品类数据看，Toys, Hobbies & Collectibles是AI搜索增长最快的品类之一，品类词同比增长超过3300%。而在这个高速增长的赛道里，Pop Mart的品牌词搜索同样保持了高增长，品牌词增速达到40.9%，显著高于品类平均水平。

我们对Pop Mart在AI搜索场景的表现做了反查，基于ChatGPT（美国区域、英语）的品牌词提问，随机抽样分析了773条Prompt及预估搜索量。

结果显示：用户不仅通过AI"发现"Pop Mart，也会带着已有的品牌认知来向AI"求证"。

先看"发现"这条路径。占比最高的用户意图是"收藏与投资价值"，用户搜索的是"世界上最贵的毛绒玩具是什么"、"现在最火的收藏品是什么"—这些开放式提问背后，用户并没有明确的品牌指向，他们是在让AI帮自己做筛选。当AI的答案中出现Pop Mart时，品牌就完成了一次"被发现"。

再看"验证"这条路径。"流行度与趋势"占比第二，用户问的是"为什么Pop Mart突然这么火"、"这股热潮是怎么回事"——他们已经知道Pop Mart，但需要AI帮他们确认：这不是一时的跟风，而是真正值得关注的文化现象。同样，9%的用户已经进展到了购买转化的临门一脚，想去确认正品购物渠道。

Pop Mart的AI高引用并非简单曝光，而是覆盖了多个关键决策阶段。通过价值判断、知识解释、真伪验证三类问题的反复出现，把品牌转化为“可被理性论证的选择”，在海外市场完成信任补位，从而放大增长势能。

AI在品牌信任建设中扮演着双重角色，既是"产品推荐官"，也是"信任验证官"。未来中国品牌出海的机遇将同时存在于两个战场：一是争夺AI的"推荐位"，让品牌在开放式提问中被发现；二是夯实AI的"语料库"，确保品牌在被验证时能获得正向背书。

PART4 AI时代，电商平台的价值进一步体现

除了独立AI工具，另一个同样重要的战场正在电商平台内部形成。

Amazon Rufus是最典型的案例。据2025年Q3财报，Rufus月活同比增长140%，预计带来100亿美元年增量销售[4]。更关键的是：使用Rufus的消费者，完成购买的可能性比不使用者高60%。[5]。黑五期间，有更大比例的用户借助Rufus直接下单。

它说明平台内AI不只是"搜索框的升级版"，而是真正在改变购买决策。而且，Rufus有一个独立AI工具不具备的优势—它距离交易只有一步之遥。用户已经打开Amazon，购买意图明确，AI推荐后直接加购下单，转化链路极短。

而Rufus的推荐逻辑和ChatGPT的工作方式如出一辙：需求→审计→推荐。这意味着AI时代从心智占领到推荐优先的趋势变化，在平台内同样成立。

Rufus主要从三类站内信息中提取答案：产品Listing、用户评论、以及Q&A问答[6]。当消费者问"什么搅拌机能打碎冰块但不会太吵"，Rufus不是简单匹配关键词，而是理解意图 — 用户要的是"破冰能力强"且"噪音低"的产品。然后它会从海量Listing和评论中，找到同时满足这两个条件的最优选项。

这意味着，你在平台上积累的每一份内容，都在影响平台内AI转化路径。

但故事还没讲完。这些平台内容的价值，正在溢出到平台之外。

据BrightEdge在2025年12月的研究，在电商购物场景中，ChatGPT引用零售商网站的比例高达36%，最常引用的来源是Amazon、Walmart、Target、Best Buy、Home Depot。[7]

当消费者询问产品推荐时，ChatGPT很可能直接引用Amazon上的产品页面和用户评论来生成答案。你在Amazon上写的Listing、管理的评论、回答的Q&A，不只是给Amazon站内用户看的，也在被ChatGPT抓取和引用。

平台内容因此具有了"双重价值"，既服务站内转化，也成为外部AI的可信语料。

头部平台显然已经意识到这一点，并开始主动出击 — 不是等AI来抓取，而是把自己接入AI。

2025年10月，Walmart宣布与OpenAI达成战略合作，消费者可以在ChatGPT内直接完成Walmart购物，实现"聊天即下单"[8]。Walmart CEO的表态很有意思："多年来，电商购物体验一直是搜索框加商品列表。这即将改变。一个原生的AI购物体验正在到来—它是多媒体的、个性化的、情境化的。"[9]

据Similarweb数据，2025年11月ChatGPT指向Walmart的引流流量已占其推荐流量总额的 20%，较7月增长了15%，而12月已达到了36%。[10]

越来越多的零售商也开始将GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）列为核心战略，主动优化内容结构，让AI更容易理解和引用；也在积极与Google、ChatGPT等主流AI入口达成接入合作。

对于中国出海品牌，这意味着平台运营的ROI逻辑变了。它让"做好产品、做好内容"这件事，有了更高的回报率和更长的生命周期。

一篇写得好的产品描述，可能被Rufus推荐给站内用户，同时被ChatGPT引用给全网用户。一条高质量的用户评论，可能成为AI判断你产品价值的关键证据。同样的预算，投在站外信息流广告上是"消耗"，投在平台内容优化上是"投资"——内容在，资产在，AI会持续引用。

PART5 AI时代，GEO成为品牌竞争的新战场

回到开篇的问题：2026年，中国品牌出海最该关注的趋势就是AI如何重写电商竞争的底层规则。

购物决策的第一层从人迁移到AI，品牌竞争从"谁被记住"变成"谁被推荐"。抓住这个窗口的关键，不是更猛烈的流量投放，而是更扎实的品牌内容。

过去10年，出海品牌的必修课是 SEO（搜索引擎优化），那么未来五年，核心技能将彻底转向 GEO（生成式引擎优化）。根据普林斯顿大学、佐治亚理工等机构在2024年联合发表的论文《GEO: Generative Engine Optimization》，GEO被正式定义为一种通过优化内容结构，提升品牌在大型语言模型（LLM）回答中可见度的策略。

SEO的本质是“抢排位”，目标是让你的网页在 Google 搜索结果的蓝色链接中排名靠前。而GEO的本质是“求推荐”：目标是让你的品牌在AI总结生成的唯一回答中，被高频提及并作为首选方案推荐。

GEO是一个快速进化的新领域，虽无标准手册，但基于对AI购物趋势的底层观察，我们可以将“占领 AI 认知高地”拆解为一场严密的实战计划——从侦察现状、精准定位到战术执行。

麦肯锡最新的研究报告，已经充分拆解了GEO策略的价值和市场的空缺机会。

在下一篇中，我们将深入GEO的实操方法论。比如：

如何洞察消费者的精准需求和搜索意图？

如何设定优化目标和预算？

如何进行每天的数据监控？

如何筛选高潜力的内容发布渠道？

如何提升官网内容被AI收录的概率？

如何批量创作高质量内容？

如何科学制定团队协作分工？

......

但在此之前，不妨先用文中的"品牌体检"工具，看看你的品牌在AI眼中是什么样子。

你无需借助任何工具，只要新建一个ChatGPT空白账号，输入下面的提示词，填写你自己的品牌和品类。

数据来源：

[1]ChatGPT referrals to retailers’ apps increased 28% year-over-year, says report，

[2]Riskified：Global Study: 73% of Shoppers Using AI in Shopping Journey – But Merchants Face New Agentic Commerce Risks

[3]From Chat to Checkout: Insights on the AI-Powered Shopper

[4] [5]Fortune. "Amazon says its AI shopping assistant Rufus is so effective it's on pace to pull in an extra $10 billion in sales".

[6]Amazon Seller Central. "Rufus, Amazon's AI-powered conversational shopping assistant".

[7]Who Does AI Trust When You Search for Deals? Google vs. ChatGPT Citation Patterns Reveal Different Shopping Philosophies

[8][9]Walmart. "Walmart Partners with OpenAI to Create AI-First Shopping Experiences". 2025年10月.

[10]Similarweb:walmart.com