面向AI购物智能体的商务优化平台Azoma近日发布生成式引擎优化（GEO）工具的选型框架，指出随着AI推荐流量在零售场景中的表现持续超越传统数字渠道，品牌需要针对不同AI智能体制定差异化的优化策略。
Adobe于2026年8月发布的AI流量趋势报告显示，由AI推荐的零售访客在网站停留时间上比其他渠道访客高出59％，每次访问浏览页面数多出22％，均创历史新高。在转化率方面，AI推荐流量的表现比付费搜索、邮件及其他传统渠道高出42％。这意味着品牌正在经历的并非简单的搜索流量流失，而是一次流量向更高转化效率渠道的迁移。
生成式引擎优化是指通过优化品牌信息、内容及产品数据，使AI平台能够发现、理解并推荐品牌产品的实践，也被称为AI SEO或答案引擎优化（AEO）。Azoma基于2026年第二季度对数百万次购物智能体引用数据的分析发现，不同AI智能体的引用来源结构存在显著差异：ChatGPT的引用中41％来自赢得媒体、37％来自零售商；Gemini的引用中41％来自零售商、37％来自赢得媒体；沃尔玛Sparky的引用中36％来自赢得媒体、30％来自品牌官网；Alexa for Shopping的引用中73％来自联盟渠道、16％来自赢得媒体。这一数据表明，不存在适用于所有AI智能体的单一GEO策略，品牌需要能够按智能体分别追踪和优化的工具。
Azoma在AI购物可见性监测技术领域持有专利，与Digital Shelf Institute联合撰写了行业首个生成式引擎优化测量框架“代理商务5C”，并发布了首个针对AI购物智能体推荐引用来源的大规模分析。该公司的企业客户包括欧莱雅、联合利华、玛氏、拜尔斯道夫和利洁时等消费品牌，服务范围覆盖ChatGPT、Gemini、AI Overviews、Perplexity、Amazon Rufus、Alexa for Shopping及沃尔玛Sparky等主流AI平台，提供提示词级别的可见性追踪、引用来源分析、竞争基准对比以及内容和产品数据优化工作流。
随着AI智能体逐步成为消费者获取产品信息的重要入口，GEO工具市场正在快速形成。对于品牌而言，能否在AI推荐结果中获得可见性，将直接影响其在数字渠道中的流量结构和转化效率。
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