Kevin Indig：电商有机增长应围绕AI购物短名单构建五步循环

立即订阅

我人在伦敦，本周将在 Semrush Spotlight 发表演讲。来吧，打个招呼！特别感谢我们的朋友 dofollow.com，他们的 Visibility+ 服务帮助 B2B SaaS 品牌找出它们在 AI 回答和传统搜索中缺失的位置——并填补这些可见性缺口。如果你想看看竞争对手可能在哪些地方先于你出现，查看你的品牌缺失在哪里 →

据 Adobe 数据，39% 的美国消费者已使用 AI 进行购物，Salesforce 表示去年 BFCM（黑色星期五和网络星期一）期间 20% 的购买受到 AI 影响。但只有 11% 的人让 AI 替他们完成购买。

因此，AI 的影响力在于产品推荐，也就是候选清单。而候选清单是根据你的客户购买后的行为构建的：他们写的评论、发布的视频、搜索的品牌名。以下是如何围绕这一新行为构建一个复利循环。

从点击到候选清单

Growth Memo 的研究一再表明，用户接受并信任 AI 提供的候选清单：我们 AI Mode 用户行为研究中 88% 的参与者原样采纳了候选清单。因此，64% 的用户平均没有点击任何内容，只有 23% 访问了外部网站（直接访问，未点击链接）。另一项关于在 ChatGPT 中购物的用户行为研究显示，93% 的会话没有产生有意义的外链点击；只有 3% 在开放网络上验证了答案。

AI 可见性强烈影响用户选择的产品：在 ChatGPT 中，AI 声量份额与用户选择的相关性平均为 0.57。这一范围从杂货（1.0）和补充剂（0.9）到健身应用（-0.4）和教练服务（-1.0）。位居候选清单顶部至关重要：我们研究中 74% 的参与者在 AI Mode 中选择了排名第一的产品。排名第三及以下的仅占 10%。

唯一的例外：购物者会选择他们熟悉的品牌而非排名第一的品牌。在我们的 AI Mode 研究中，购物者在 34% 的会话中将品牌认知度列为信任信号，而在经典搜索中这一比例为 23%。IAB Australia 发现，59% 的 AI 购物者在其他地方见过该品牌的广告后，会更信任 AI。

这与搜索截然不同，在搜索中 56% 的参与者自行构建候选清单（AI Mode 中仅为 5%），只有 21% 采纳了 AI Overviews 中显示的候选清单。因此，Google 越是将用户引入 AI Mode，出现在产品候选清单中就越重要。

请记住，搜索是关于产品网格的：对 4K 商业查询的分析显示，96% 的购物查询会呈现产品网格。购物搜索已不再是蓝色链接的天下。当 AIO 出现时，它们会使蓝色链接的点击量减半。

对于 AI 候选名单来说，你能控制的策略（比如优化产品信息流和站内优化）只能带你走到这一步。AI 严重依赖第三方信号，如视频、网络提及和评论。根据 ahrefs 的研究，Google AI Overviews 中的 AI 可见度与 YouTube 提及 0.7、品牌网络提及 0.7、品牌锚文本 0.6 和品牌搜索量 0.4 的相关性，远强于 DR 0.3 或引用域名 0.3 等指标。这种引用模式在 Peec AI 的另一项分析中得到了证实：YouTube 被反复列为 AI Mode、AI Overviews、Gemini 和 Perplexity 中最强的引用来源之一。

问题在于：这些信号都不会出现在最后一次点击的报告中。一段让你进入 ChatGPT 候选名单的创作者视频，在购物者稍后购买时不会获得任何归因。这就是为什么本期赞助商 AirOps 举办了一场关于在测量手段跟上之前投资 AI 搜索的直播活动！

请于美国东部时间 10 月 15 日星期三下午 3 点 / 太平洋时间中午 12 点加入 AirOps 首席运营官 Matt Hammel 和贝恩公司（Bain & Company）营销专家合伙人 Zak Prauer。你将了解到为什么每个主要渠道在有人能够衡量它之前就很重要，为什么被推荐比被引用更重要，以及如何在不过度投入的情况下持续争取更好的证据。

预约你的席位

电商的自然增长是一个循环

我把电商的自然增长分为 5 个步骤：

1. 在 AI 候选名单中保持可见

2. 从我们仍然获得的流量中挖掘更多价值

3. 优化包装以提升互动

4. 投资于持续的关系

5. 建立品牌信任与回忆

乍一看，这是一个多了几个步骤的漏斗。但每个阶段都会把它的产出交给下一个阶段。候选名单赢得访问，访问促成销售，首次使用建立关系，关系建立回忆，而回忆又让你回到候选名单上。

第 1 步：优化产品信息流以获得候选名单资格

围绕 Google、OpenAI、Shopify 等构建的电商生态系统正在打造未来的基础设施：购物协议。产品信息流对于获得 Google 产品网格的展示机会很重要。现在，它们对 AI 可见度和直接结账至关重要。

购物协议回答智能体的 3 个问题：

1. 有什么可用的？

2. 我能买吗？

3. 订单怎么了？

Shopify 发现其目录中的产品列表转化率高出 2 倍。

应该做的：

1. 通过 UCP 或 ACP 连接信息流和结账。填写信息流的每个字段并使用高质量图片。

2. 在 Trustpilot 和你的网站上收集经过验证的评论。

3. 产品标题以你的差异化优势开头。描述要说明它适合谁、表现如何以及对比情况。

4. 在每个产品和类别页面上回答 8 到 10 个真实买家的问题。

如果你想在 AI 构建下一个候选名单之前了解你的产品页面表现如何，E-GEO 审计工具（位于高级资源库中）会根据已被证明能提升 AI 购物推荐可见度的功能为你的产品描述打分。将其与《智能体商务手册》（一份包含 70 多个条目的清单，分阶段指导你将产品引入 ChatGPT、Copilot 和 AI Mode）配合使用。两者都位于 Growth Memo 高级资源库中。

第 2 步：利用工具最大化你仍然获得的流量

AI 带来的访客更少但更精准，但他们仍需要对适配度、品味和对比建立信心。测验、计算器和购买指南等工具能帮助他们做出决定，也能帮你获取宝贵的自有数据。

测验 可将约 5% 的参与者转化为订单，约为典型转化率的 2.75 倍。美妆商家 Lawless 围绕 ChatGPT 无法替购物者解决的那个问题来设计测验：哪个遮瑕色号合适。该测验 转化率达 36%，完成率为 80%，客单价高出 34%。

测验还能构建自有邮件列表。销售测验软件的 Octane AI 报告称，其测验的邮件订阅率平均为 29%，获取的邮件数量是静态注册表单的 3 倍。在其案例研究中，Jones Road Beauty 通过测验收集了 80 万条邮件线索，占该品牌 100 万订阅者的 80%。这两个数字都来自 Octane AI 自己的营销材料，因此应视为最佳情况。尽管如此，其中仍有道理：测验正是在购物者想要答案的那一刻索要邮件地址。

当然，这也可以看起来很“agentic”：Klaviyo 的客服代理现在能解决 高达 65% 的问题，为购物者和商家提供了真实价值。

要做的事：

1. 从客服工单、评论和 Reddit 中提取 20 个买家问题。

2. 把它们变成产品页和主页上的测验、计算器或查找工具。

3. 将答案作为零方数据发送到你的邮件平台，并据此触发自动化流程。

4. 对比完成测验者的转化率与客单价和全站数据。目标：2 倍。将反复出现的机器人问题反馈到产品页。

阶段 3：包装可以带来 AI 引用

250 亿人次在 YouTube 上观看了带有 “unboxing” 的视频，而且我们知道 YouTube 提及与 AI 提及（在 AI Overviews 中）高度相关。打开产品送达的箱子是与产品的第一次真实接触。鉴于只有 3% 的用户会在线核实 AI 的答案，这正是认知从 AI 的回答转向产品的地方。

包装传递价值：箱子设定了对质量、价格和品牌的预期。Ryder 对 1300 名美国购物者的研究显示，45% 的人表示出色的开箱体验让他们想再次购买，19% 的人表示礼盒般的包装会促使他们发布照片或视频。因此，包装可以带来 UGC，比如视频、帖子和评论，而 AI 会在回答中使用这些内容。

要做的事：

1. 设计开箱体验：让开启和回收一目了然；加入一个值得拍摄的品牌时刻。

2. 随货附上一段 60 秒的设置视频。

3. 在收货后 7 到 14 天请求评论。

4. 与 YouTube 创作者合作制作开箱和产品使用视频。

5. 用一个披露关联关系的实名账号在相关 subreddit 中回答真实问题。

在联系创作者之前，先了解 AI 在你的品类中已经听谁的会很有帮助。Citation Source Mapper 能找出 AI 就你的主题所引用的域名、人物和格式，并将其转化为一份排名靠前的外联名单，这样你的开箱合作就能落在一个已经出现在答案中的渠道上。然后对你的头号产品页运行 AI Citation Audit，看看它的引用就绪程度。两者都在 Growth Memo Premium Resource Library 中。

阶段 4：在两次购买之间赢得下一次购买

随着通过自然搜索赢得新客户越来越难以归因，直觉反应是专注于复购。数学上更支持后者。在 12,000 多家 Gorgias 商户中，回头客占客户总数的 21%，却贡献了 44% 的收入（来源）。大约每五个客户中就有一个贡献了近一半的业务，所以首单就应该为第二单制定计划。

星巴克展示了这一机制的大规模运作：今天的购买是为了未来的收益而积累。奖励会员贡献了星巴克美国约 60% 的收入，且每日到店的可能性是普通顾客的 5.6 倍（来源）。

不过，这并不需要积分计划。航海服装品牌 Quaker Marine 在订单送达后向客户发送了一条简单的关怀问候。三周内的 复购率从 9.7% 提升到 11.2%，提高了 16%，而且没有提供任何折扣。

想想看：发货确认邮件的购买意愿最低（点击率 16%），但获得的关注度最高（打开率 62%）。你是在用它们教育客户，还是让他们对产品感到兴奋？

这些案例背后的模式是一个循环中的循环：

1. 购买：下单。

2. 体验：收货和首次使用。

3. 客户信号：使用情况、需求或问题。

4. 及时响应：补货提醒、服务或奖励。

5. 复购：下一单。

根据 Klaviyo 2026 基准报告，触发式邮件占发送量的 5.3%，却贡献了 41% 的邮件收入，每位收件人带来的收入是群发活动的 18 倍。

应该做：

1. 搭建欢迎、购后、补货和召回流程。

2. 按问卷答案对这些流程进行分流。收集了却从不使用的字段毫无价值。

3. 根据消耗周期安排补货提醒的时机。一半的二次购买发生在 30 天内。

4. 追踪忠诚度积分兑换率，而非注册率。活跃会员消费多 10%，兑换者多 25%。

5. 单独报告人工客服满意度，这样机器人的数据就无法掩盖下滑。

第五阶段：成为消费者主动点名的品牌

在提问中带上品牌名会改变问题本身。问 ChatGPT 最好的极简钱包，它会推荐 GRAMS28。问它哪款 Ridge 钱包最适合你，剩下的唯一问题就是选哪一款 Ridge。品牌搜索在 AI 搜索中是稳赢的，就像当年在普通搜索中一样。

Ridge 首席营销官：“我们大约 70% 的销售额来自直接访问、自然搜索或品牌搜索。而且人们不会无缘无故地输入 Ridge Wallet。是某种东西让他们想要去搜索它。”

品牌回忆是绕过任何候选清单的捷径。作为前 4 个阶段的产物，品牌回忆由 3 个因素驱动：

1. 反复曝光（创作者、广告、口碑）

2. 独特的识别符号（名称、设计、信息）

3. 良好的体验（产品、包装、服务）

前 4 个阶段“喂养”了这三者。出现在 AI 候选清单和产品网格上会重复你的名字（阶段 1）。问卷和机器人把访问变成一次良好体验（阶段 2）。包装盒传递了独特的识别符号和首次使用时刻（阶段 3）。每一次关怀问候和触发式消息都增加了又一次曝光（阶段 4）。

品牌回忆在消费者的旅程中最早出现，但需要最长时间来建立，因此它位于循环的最后。这些记忆还会留下视频、评论和网络提及等公开足迹，这正是前面提到的 Ahrefs 相关性数据所捕捉到的。

应该做：

1. 问 5 个模型你卖什么、价格多少、退货政策是什么。在源头修正错误。

2. 在你的网站和所有第三方资料上使用统一的品类描述。定期检查是否出现偏差。

3. 在竞争对手写出你自己的对比页面之前，先发布它们。

4. 每季度测量一次无提示回想率：面向客户做购买后调查，面向市场做更广泛的品类样本调查。

长期价值来自难以复制的东西

这个循环的每个环节都有一部分是竞争对手可以买到的，另一部分是他们必须自己挣来的。

任何竞争对手都能复制购物协议、爬虫访问权限、邮件和短信触发器、客服机器人、测验工具。这些都成了入场券。

难以防守的部分需要时间和精力，但会不断累积：评论、创作者关系、社区、第一方数据，以及让购物者在提示词中输入你名字的回想率。

这种划分就是2027 年的预算问题。在可复制的那一半上投入资金，直到你与竞争对手持平，然后把其余资金投入到会不断累积的那一半。