AI正在拿走搜索框，但零售商死守收银台

本文来自微信公众号： 防冷涂的腊 ，作者：防冷涂的腊

过去一年，AI购物最显眼的变化发生在搜索框。消费者不再先想关键词，而是直接把预算、用途、审美和限制条件一起交给模型：1000美元以内的通勤公路车怎么选，敏感肌适合什么成分，周末带孩子露营要补哪些装备。商品发现开始从“搜一个词、翻十页结果”变成“描述问题、让模型缩小选择集”。

更关键的变化出现在转化端。AI带来的访问已经不只是尝鲜流量。Adobe Digital Insights对美国零售网站的跟踪显示，2026年第一季度AI引荐流量同比增长393%；到3月单月仍同比增长269%。与非AI来源相比，3月这些访问的转化率高42%、停留时间长48%、单次访问页数多13%；Adobe另一篇7月文章给出的同口径观察还显示，AI引荐用户的单次访问收入高37%。这套观察基于美国零售网站超过1万亿次访问，并辅以5000多名美国消费者调查。[1][9]

消费者端也在同步成熟。Adobe调查中，39%的受访者已经用过AI网购，其中85%认为体验有所改善，66%相信AI工具能给出准确结果。到2026年6月，Reuters援引Adobe Analytics称，41%的美国消费者已经在网购时使用生成式AI，AI引荐访问的单次收入仍比传统渠道高41%；Juniper Research预计，2026年由AI代理引导至零售网站的消费金额将达到80亿美元。[2][9]

这组数字让一个过去偏技术的问题迅速变成商业问题：当AI开始稳定地产生高意图流量，谁应该拿走新增利润？目前最清楚的变化不是某家公司已经胜出，而是产业链正在形成一条新的分界线——AI平台越来越擅长理解需求和决定“看什么”，零售商仍牢牢控制“怎么买、怎么履约、下次还来不来”。两端中间的广告、佣金和客户终身价值，恰恰还没有稳定的分配方式。

一、AI流量终于从“新奇访问”变成了高意图流量

2025年初，AI引荐流量的商业质量还很可疑。按照Adobe后来披露的同口径对比，2025年3月AI流量的转化率比非AI来源低38%，到2026年3月已经变成高42%。过去一个节日季（2025年11月至12月）AI引荐流量一度同比增长693%，随后一季度仍保持393%的同比增速。流量增长本身并不稀奇，“更大”同时变成“更能成交”，才是零售商开始认真对待AI入口的原因。[9]

这一变化可以从用户行为解释。传统搜索主要承接显性关键词，模型则能在同一轮对话里处理价格、用途、规格、已有设备、评价偏好甚至互相冲突的条件。用户抵达商品页之前，已经完成了一部分筛选，所以访问量未必最大，购买意图却可能更集中。Adobe 3月数据还显示，AI来源用户的互动率高12%、平均浏览页数多13%、站内停留时间长48%。这些指标不能证明AI天然会带来更高利润，却说明模型正在把部分“研究和比较”提前做完。[9]

Ulta Beauty提供了更直接的商家观察。Reuters 8月7日报道，Ulta来自Gemini和ChatGPT的用户呈现约两倍的转化和购买意图。公司愿意与Google合作，把购物车和Ulta Beauty Rewards会员能力接入Gemini；与此同时，它仍希望交易最终在自己的站内完成。Etsy观察到的路径也类似：用户在ChatGPT发现商品后，通常会回到Etsy网站完成购买。[2]

这里出现了AI购物的第一个反差：零售商愿意让AI替自己找顾客，却不愿意把顾客完整交给AI。

图1｜AI引荐流量已经同时体现“规模增长”和“质量溢价”

来源：Adobe Digital Insights，2026年7月；不同指标口径见原文。

二、模型拿到需求，零售商掌握“交易状态”

原因不难理解。AI最强的能力集中在交易发生之前：识别需求、压缩信息、比较候选、解释差异、把长尾意图映射成商品。OpenAI今年3月升级购物功能时，已经把产品发现拆成预算、偏好、限制条件、图片相似搜索以及价格、评论、特征的并排比较；Target、Sephora、Nordstrom、Lowe's、Best Buy、Home Depot、Wayfair等零售商都已通过Agentic Commerce Protocol（ACP）接入商品发现，Shopify商品目录也已直接接入ChatGPT。[4]

这意味着“把商品给模型读懂”正在快速标准化。可一旦进入真实购买，模型面对的就不再是一份静态商品说明，而是一组不断变化的“交易状态”：SKU此刻有没有货，会员价能不能叠券，哪个仓能当天送达，地址是否覆盖，支付工具是否可用，退换货怎样处理，以及消费者过去买过什么、是否会再次购买。

这些状态长期沉淀在零售商自己的商品库、订单系统、会员体系、支付和履约网络里。它们构成了电商最不起眼、也最难复制的基础设施。

Walmart与Gemini的合作把这种分工展示得很清楚。Walmart今年1月披露，用户把账户与Gemini连接后，系统可以结合线上线下购买记录推荐互补商品，并把新订单与已有购物车、Walmart+或Sam's Club会员权益和配送能力衔接。[5]到5月，Walmart又披露，在已开放的33个美国市场，30分钟内配送覆盖超过10万种商品；一季度公司完成了数百万单30分钟内配送，覆盖超过1.9万个邮编，26%的Express Delivery已经可以在30分钟内送达。[11]AI负责理解“我现在想买什么”，账户、库存和履约系统则负责回答“这笔交易现在能不能完成、什么时候能送到”。

Instacart与ChatGPT的合作也沿着相似路径推进。登录Instacart账户的用户可以在ChatGPT里调用Instacart应用、浏览本地零售商、生成购物车并结账，但实时商品网络、拣货员匹配和最后配送仍来自Instacart既有体系。[6]对消费者而言，界面变得更像一段对话；对产业链而言，对话层正在上移，订单层没有随之消失。

这条边界可以再说得直白一点：商品描述、结构化参数和优惠信息越来越容易通过协议暴露给AI，但库存准确率、会员身份、支付风险、履约时效、退款成本和复购历史很难靠一次API调用变成AI平台自己的资产。前者决定模型“推荐什么”，后者决定这笔生意到底赚不赚钱。

图2｜AI购物的核心不是单一链条被替代，而是需求权与交易权之间出现新的价值分配区。

三、真正悬而未决的，是广告、佣金和客户终身价值

AI购物最容易被低估的矛盾，不在“模型能不能推荐对商品”，而在推荐之后的钱怎样分。

第一笔钱是广告。搜索电商时代，平台可以把关键词、点击和成交连接起来，商家也习惯为可测量的流量付费。进入AI界面后，展示位反而更稀缺：一个回答可能只保留少量候选，模型排序对商家的影响比传统列表页更集中。OpenAI在2025年推出Instant Checkout时明确表示，商品结果是自然排序、非赞助，是否支持即时结账也不会影响结果排名。[3]当推荐影响越来越像广告资产，而产品又需要维持“中立助手”的信任，商业化边界天然会发生拉扯。

第二笔钱是佣金。AI平台可以按点击、引荐或成交收费，逻辑上接近联盟营销和CPS。OpenAI最初的Instant Checkout已经选择向商家收取“一小笔”成交费用，同时强调消费者侧价格不变，商家仍是merchant of record，订单、支付和履约继续使用原有系统。[3]这其实已经给出一个早期分配方案：AI为发现和转化收费，交易责任仍留给商家。

问题在于，这个费率应该覆盖多大的价值。若模型只完成前端筛选，而库存、支付、客服、退款、欺诈控制和履约成本都由商家承担，AI平台很难直接按完整电商平台的经济模型抽成；若AI最终可以稳定贡献像Adobe数据所显示的高42%转化率和高37%单次访问收入，零售商又很难把它只当成“免费搜索入口”。AI导流质量越高，AI平台的议价权越强；零售商承担的交易成本越重，越会要求把结算和客户关系留在自己手里。[1]

第三笔钱最重要，也最难量化：客户终身价值。一次成交的毛利只是眼前利润，会员身份、复购频率、购物篮结构、退货记录、价格敏感度和跨品类迁移决定了以后还能赚多少钱。AI平台拥有越来越丰富的需求上下文：消费者为什么买、在比较什么、哪些条件最重要；零售商拥有更完整的交易事实：最后买了什么、花了多少钱、是否退货、何时复购。双方各自掌握半张客户画像。

这会形成一个长期的议价问题。Reuters采访中，Ulta一边承认外部平台获客总会有一笔“流量税”，一边坚持更希望消费者回到Ulta网站完成交易；The Knot也在优化内容以进入ChatGPT答案，却仍希望婚礼场地和邀请函在自己的网站成交。背后的共同逻辑不是排斥AI，而是要保住可用于后续个性化、会员运营和忠诚度的数据。[2]

如果AI平台掌握用户入口，它可以要求广告费、引荐费或佣金；如果零售商掌握会员身份和复购关系，它可以把一次AI流量变成自己的长期客户，从而压低对外部入口的依赖。谁能把“这次购买意图”连接到“未来客户价值”，谁才更接近真正的利润池。

四、OpenAI把结算权往回放，暴露了这条经济边界

OpenAI自己的产品调整是观察这场博弈的一个窗口。2025年9月，公司推出Instant Checkout，希望用户在ChatGPT对话里直接完成购买；美国用户先可购买Etsy卖家的商品，当时OpenAI还称超过100万Shopify商家将陆续接入。即便如此，官方已经强调商家仍是merchant of record，订单、支付和履约由商家负责，前端体验则明显在向“一站式成交”靠拢。[3]

到2026年3月，OpenAI重新强调product discovery，并允许商家使用自己的结算体验。官方在解释变化时承认，早期Instant Checkout没有提供商家希望获得的灵活性；新的方向更强调通过ACP让商家共享商品feed和促销信息，甚至可以借助Salesforce、Stripe等第三方路径接入，再由商家选择如何承接转化。Shopify商品目录已经可以直接进入ChatGPT，OpenAI称覆盖“数百万”Shopify商家。[4]这比把所有交易统一搬进ChatGPT更像一层“需求与商品的连接协议”。

这并不等于AI平台放弃电商。更合理的理解是：商品发现和交易基础设施的技术协议可以被标准化，但客户关系与商业利益很难一次性被标准化。前者解决“模型怎样读懂商品、怎样调用商家能力”，后者牵涉支付责任、售后成本、数据归属、广告预算和长期复购。技术层可以靠统一协议快速推进，经济层却需要在每一种品类、每一种履约模式里重新算账。

如果未来AI平台能持续证明其转化率优势，它的议价权仍会提升。零售商也不会回到封闭商品库的老路，因为拒绝AI入口等于放弃正在增长的新流量。于是更可能出现的阶段性形态，是双方把连接做得越来越深，同时在结算、会员和数据权限上不断划线。对商家来说，最理想的状态是“把商品和能力开放给AI，把客户身份和复购留在自己体系”；对AI平台来说，则要证明自己不只是流量来源，还能参与更高价值的商业化分配。

五、大公司的优势，首先是“已有基础设施可被AI调用”

放到中国市场，这条逻辑比单纯比较大模型参数更有意义。阿里5月宣布Qwen接入淘宝、天猫超过40亿件商品，同时能调用订单、物流和售后能力；公司同期披露88VIP会员已经超过6200万。[7][10]腾讯2026年一季度微信及WeChat合并月活达到14.32亿，营销服务收入382亿元、同比增长20%，金融科技及企业服务收入599亿元、同比增长9%，AIM+已驱动约30%的营销服务广告主支出。[8]这些数字放在这里的意义只有一个：AI能力落到真实商业场景时，可以直接调用商品、账户、支付、广告和会员资产，而不必从零搭交易底座。

京东的自营供应链、仓配和售后，美团的本地供给、即时履约和交易频次，逻辑也相似。这里列举这些公司并不是为了逐一判断赢家，而是为了佐证一个更基础的事实：当AI从聊天走向购物，模型需要调用的恰恰是平台和零售商已经投入多年建设的商品、账户、支付、履约、会员和广告系统。

因此，AI购物竞争很可能长期存在两层权力：上层决定需求如何被理解、哪些商品进入消费者的考虑集合；下层决定交易能否落地、顾客是否留下、下次购买是否还回到同一体系。两层之间可以用协议连接，却不会自动共享利润。

今天尚未定型的，正是中间那条收费线。广告预算归谁，成交佣金按什么价值定价，消费者身份能否在平台之间迁移，复购数据由谁沉淀，最终都会影响客户终身价值的分配。AI平台掌握需求理解和推荐，零售商掌握履约、复购及交易数据。广告、佣金和客户终身价值如何分配尚未定型。下一阶段最值得看的，是谁能把一次“被推荐”变成长期、可计价的客户关系。