消费者搜索产品的方式正在发生根本性变化。在传统搜索引擎上，用户习惯使用简短、固定的查询词，平均长度约为六个词。而在AI搜索环境下，消费者的查询方式已转向包含大量上下文和使用场景的详细提问，平均长度扩展至约二十四个词。这一变化正在深刻影响电商平台的流量结构和零售商的营销策略。
Opiversal公司CEO兼联合创始人Lucas Tieleman在MarTech对话栏目中指出，消费者不再觉得有必要“简化”自己的搜索查询。他们期望搜索平台能够天然理解其使用场景、个人品牌偏好以及具体的家庭需求。Tieleman表示，同一个产品对不同人群而言可能意味着完全不同的东西，这对零售商的产品信息组织方式提出了更高要求。
随着AI技术大幅降低内容创作的边际成本，零售商可以大规模构建和管理定制化落地页，以匹配不断变化的社会趋势和自然语言查询。Tieleman将网站形容为“活的有机体”，强调零售商需要持续调整其产品信息流，将高度结构化的数据、对话式属性以及详细的常见问题解答直接输入AI平台和广告系统，以保持可发现性。
在代理式购物方面，Tieleman指出，尽管自主AI代理尚未真正代替消费者完成购买行为，但它们正在大量驱动研究阶段的流量。随着大语言模型爬取零售网站以回答用户提示，“机器人流量”正在急剧上升，这正在改变营销人员评估曝光量与销售额之间关系的方式。Tieleman认为，零售商需要重新审视传统的营销漏斗模型。
关于营销行业的最大误区，Tieleman表示，行业对寻找“唯一正确答案”的执念是一种误导。他认为，现代技术允许营销人员同时测试多条路径，并高效地试错以找到最佳方案。“有了现在的技术，你可以更高效地犯错，”Tieleman在对话中表示。他以苹果公司为例指出，用户体验和设计的重要性已被反复验证，而亚马逊则展示了另一种以规模和效率取胜的路径。
从行业影响来看，AI搜索正在推动电商从关键词匹配向语义理解转型。零售商的产品数据结构和内容策略需要适应这一变化，否则将在AI驱动的流量分配中处于劣势。随着大语言模型和AI代理进一步渗透购物场景，产品信息流的结构化程度和对话式内容的丰富度，将成为决定零售商能否被AI“看见”的关键因素。
该文观点仅代表作者本人，企服科学平台仅提供信息存储空间服务。
