AI正在改变消费者研究产品、比较不同选项和做出购买决策的方式。
越来越多的消费者开始向AI助手描述自己的需求，让它代劳搜索工作，而不是自己滚动搜索结果页面，并逐个点击网站。与此同时，自然搜索仍然是电商领域最大的发现渠道之一。
这并非零和博弈，AI搜索带来的增长并不以牺牲自然搜索为代价。两者的使用量都在增长。搜索正变得更加分散，而这种变化如何重塑消费者行为的早期信号已经开始显现。
在我们的第一篇AI搜索洞察文章中，我们发现，AI推荐的消费者行为与自然搜索推荐的消费者行为不同。他们更有可能直接落地到产品详情页（PDP），转化率更高，平均订单价值也更高。这种模式被称为买家旅程压缩：AI搜索将发现和考虑阶段压缩到一次对话中，并将高意向的买家直接送达产品页面。
自2026年开始追踪以来，这种行为一直保持稳定。我们自然而然的后续问题是，“是什么让消费者选择AI搜索，而非自然搜索？”Shopify第二季度的商业数据提供了一种可能的解读。归根结底取决于消费者试图完成的任务：
- AI搜索和自然搜索都在增长。AI推荐到Shopify店面的客户会话数量同比增长197%，而自然搜索在更大的基数上增长了12%。
- AI搜索在各处都在增长，但影响集中在研究密集型旅程上。在规格主导的品类中，AI推荐的消费者转化率约为自然搜索的两倍。
- 同样的优化工作对两个搜索策略都有益。当AI利用结构化的Shopify Catalog产品数据时，它推荐的消费者转化率比来自抓取数据或第三方数据源的消费者高2倍。
这些都是早期信号，两个渠道都在快速演变，但我们看到的模式是，消费者根据各自当前的优势，在不同任务中使用AI搜索和自然搜索。当然，随着能力的持续提升，可以合理假设AI搜索和自然搜索都将更好地支持更广泛的用例和旅程类型。
搜索正在增长并扩展到更多平台
市场常常在两种观点之间摇摆：AI将取代搜索，以及AI搜索仍然太小而无关紧要。现实情况要微妙一些。
AI搜索在绝对值上仍处于早期阶段，但采用率正在快速增长。与此同时，自然搜索仍然是一个更大的流量推荐来源，并且在绝对量上继续增长。消费者并没有放弃一种搜索方法，而转向另一种搜索方法。搜索的蛋糕正在变大。⠀
相关数据强化了这种累加的观点。第二季度，AI推荐到Shopify店面的客户会话数量同比增长197%（约3倍），订单也增长了3倍。这种增长几乎出现在我们追踪的每个产品品类中，这告诉我们，越来越多的消费者正在使用AI进行研究和购买。在同一时期，自然搜索带来的会话数量在更大的基数上增长了12%，其推荐到Shopify商家的客户会话数量超过了所有追踪的AI平台的总和。
AI搜索之所以变得重要，是因为它增长的速度，而自然搜索之所以仍然关键，是因为它的规模。商家需要为AI搜索和自然搜索做好规划。
消费者购买的商品影响他们使用哪个搜索方法
我们数据中的模式表明，消费者在不同任务中使用不同的搜索方法。即使没有看到确切的查询，消费者购物的商品也能很好地反映他们在购买前需要做出的决策。
AI搜索似乎非常适合研究密集型旅程。当AI推荐的消费者到达产品页面时，他们的转化率比自然搜索推荐的消费者高约80%。深入观察，这种转化优势在规格主导的品类中最为明显，在这些品类中，消费者往往会在购买前比较规格、兼容性、用例、评论和权衡。在这些品类中，AI推荐的消费者转化率约为自然搜索推荐消费者的两倍。这种模式符合直觉：当消费者需要找出哪个产品符合一组特定标准时，AI当前的优势正好匹配这项任务。
自然搜索仍然广泛支持品味主导品类中的发现和浏览，在这些品类中，消费者已经有了品牌、产品或风格的想法，并希望自己掌控体验。AI在这些品类中的突出表现是获客。AI搜索引入全新客户的比率约为自然搜索的1.3倍。消费者可能不需要AI智能体的帮助来建立候选清单或检查产品是否符合需求，但他们似乎确实用AI来发现原本不会发现的品牌。
值得注意的是，宽泛的品类标签可能掩盖重要差异。服装是一个有用的例子。T恤和手表属于同一父品类，但购买前需要的研究程度不同。总体而言，在服装品类中，AI推荐的客户转化率比自然搜索高约1.6倍，但在规格驱动的子品类中，其表现远超平均水平。例如，在手表品类中，AI推荐的客户转化率约为2.4倍。项链约为2.3倍。
品类层面的分析提供了方向性洞察，但这并不意味着，某些品类“适合AI”，而其他品类不适合。这意味着，消费者在AI搜索当前的优势与眼前任务匹配时，会使用AI搜索：根据一组特定标准，推理更高考虑度的购买。随着AI平台构建更丰富的视觉体验，并在购物的更主观部分（如品味和适配）上做得更好，AI搜索的使用可能会扩展到更多旅程。
AI搜索和自然搜索的优化策略能带来同样的成效
许多商家会合理地问，“如果AI搜索的规模今天仍然很小，而自然搜索会带来更多客户会话，为什么现在就要行动？”这个问题的答案是，让产品易于被AI发现的工作，也有助于它们在自然搜索中被发现。
谷歌的官方指南明确指出，其AI体验——AI Overviews 和AI Mode——运行在与搜索相同的核心质量和排名系统上。让你的目录对AI可读的产品数据，也是帮助这些产品在自然搜索中被发现的相同产品数据。
如何构建产品数据，比你想象的更重要。当AI搜索使用结构化的Shopify Catalog数据来查找和推荐产品时，它推荐的消费者转化率是依赖抓取数据或第三方产品数据源的AI会话推荐消费者的2倍。AI利用更清晰、结构化产品数据的会话，其转化明显更好。
通过为快速增长的新兴渠道优化产品目录，你也在强化帮助产品在当今最大、最成熟的流量推荐渠道之一被发现的基础。这就是为AI搜索进行优化是一项明智投资的原因。为未来做准备的同样工作，也在强化当前有效的部分。
商家现在应该做什么？
你不需要为AI搜索和自然搜索准备单独的优化手册。相反，将其视为共享路线图。同样的工作有助于产品在AI搜索和自然搜索中被发现、理解、信任和购买。
如果说有什么不同的话，那可能是AI搜索的出现给了商家更大的动力去做他们本应一直在做的工作，包括丰富产品目录。这就是Shopify Catalog可以提供帮助的地方：Shopify Catalog为你提供丰富产品数据的工具，让你的产品目录易于AI系统和传统搜索引擎读取。
以下是一些能为你带来高回报的行动，你可以采取这些行动来优化店面，以便在代理式和自然发现中都表现出色。如果你需要更深入的技术演练，请阅读我们的GEO手册和我们的代理式就绪产品数据指南。
1. 添加支持对话式发现的产品属性
消费者用自然语言向AI提问，这些查询往往比传统搜索更长、更复杂。因此，产品内容应该反映人们如何描述需求，而不仅仅是商家如何分类SKU。
如果你在Shopify上销售，Shopify管理后台的Agentic部分会显示你品类中的热门AI搜索查询，以及你的产品在这些查询中的排名。这是快速了解消费者实际使用语言的方法。然后，将这些语言转化为结构化产品数据。Shopify的产品分类和元字段让你将产品详情记录为离散的、机器可读的字段，这样，同一信息就可以从单一来源为店面筛选、自然搜索以及AI系统如何解释你的产品提供支持。
在Google Search Console中，你可以查找消费者已经使用的问题和修饰词。将其与谷歌广告搜索查询报告、站内搜索和聊天记录配对，找到重复出现的需求、限制条件和比较点。优先考虑消费者用来缩小选择范围的细节：目标受众、用例、兼容性、适配、材料和“最适合”场景。使用Google Merchant Center的商家还可以探索对话式属性，以添加更多产品细节，确保消费者、自然搜索引擎和AI系统更容易理解和推荐它们。
2. 让产品详情页为客户到达更深的漏斗做好准备
2026年第二季度，50%的AI推荐会话直接落地到产品页面。他们的第一个品牌接触点比来自自然搜索的消费者更深入漏斗，并且是带着更强的购买意向到达。
你的店面已经涵盖了很多这方面的内容。Shopify模板的加载速度快，并公开AI系统和搜索引擎可以读取的结构化产品数据，而Shopify Checkout是为准备购买的消费者构建的。你可以决定页面上的内容。
考虑到这一点，建议审核你的产品详情页。一个强大的产品详情页，应该确认产品符合消费者的需求，清楚地解释产品，展示信任信号，并让购买变得容易。包括清晰的产品描述、规格、用例、兼容性详情、评论、配送和退货信息、常见问题FAQ以及便于比较的其他详情。当消费者带着背景信息到达时，产品详情页应该确认他们在落地到你店面之前所做的研究。
3. 收集并展示客户评论
客户评论是消费者在购买前阅读的最有用内容之一。如果你还没有收集评论，现在就开始行动。有很多工具和Shopify应用可以轻松收集星级评分、书面评论和照片，并在产品页面上展示它们。
评论还帮助搜索和AI系统理解和信任你的产品。真实的人对他们购买的商品进行评分和描述，让这些系统有更多理由将产品视为相关且值得的推荐。用评论结构化数据标记它们，这样，你的评分就有资格在谷歌搜索中显示评论片段。
4. 对比衡量AI搜索和自然搜索
如果你在Shopify上销售，这部分已经为你构建好了。从Shopify管理后台的Agentic部分开始。Shopify将你的AI渠道整合到一个视图中，并报告ChatGPT、Copilot、谷歌和Shop的销售额、会话、订单和转化情况。Agentic部分还显示你品类中的热门AI搜索查询，以及你的产品在这些查询中的排名。
要直接比较AI搜索和自然搜索，或提取更深层次的数据（例如平均订单价值和每会话收入），打开你的Shopify分析报告，并按推荐来源查看表现。在那里，你可以看到AI推荐的访客与自然搜索的行为对比，而不是单独查看。
如果你在Shopify之外进行销售，首先检查你的分析平台是否已经提供AI或代理式渠道分组。如果没有，你可以构建一个自定义分组，聚合来自ChatGPT、Copilot、Perplexity、Gemini和Claude的流量。值得注意的一个警告是，像Google AI Overviews这样的平台通常被计入自然搜索，所以你的AI搜索数据几乎肯定是被低估的。
购物行为正在发生改变
市场叙事可能让你认为，AI搜索正在取代自然搜索。而我们的数据讲述了一个不同的故事。
虽然AI正在改变人们如何购物，但AI搜索的使用量与自然搜索一起增长，其影响集中在特定类型的购买旅程上。更实际的看法是，消费者比以前有更多方式来发现和购买产品，随着搜索工具变得越来越强大，这种行为将继续演变。
对商家而言，应对方式不是在AI搜索和自然搜索中二选一。自然搜索仍然是一个关键渠道，而AI搜索是一个新兴渠道，它发送到你网站的流量具有经过验证的商业溢价。你不必纠结于到底优化哪一种搜索策略，因为帮助产品在AI搜索中被发现的相同产品目录丰富工作，也有助于它们在自然搜索中被发现。
前进的道路是——同时对AI搜索和自然搜索进行优化。
产品搜索和发现正变得更加分散。最有能力成功的商家，是那些让产品易于被发现、理解、信任和购买的商家，无论客户的购物旅程从哪里开始。Shopify为商家提供了构建这一现实的基础。
