IAB 与 Talk Shoppe 联合发布的《2025 年当 AI 引导购物旅程时 - 人工智能驱动商业时代下营销人员的机会报告》指出，AI 已成为重塑购物旅程的核心力量，近 40% 的美国消费者在购物时使用 AI 工具，全球电商销售额中约 2600 亿美元受 AI 影响。这一变革为营销人员带来机遇的同时，也提出了需围绕 AI 重塑触达、信任与转化的全新挑战。

AI 购物的核心现状与用户特征

AI 已跻身购物决策核心工具，成为仅次于搜索引擎的第二大有用信息来源，52% 的消费者当前使用 AI 购物，80% 的用户表示未来会增加依赖度。AI 购物用户呈现高价值特征，月均线上消费达 391 美元，是潜在用户（290 美元）的 1.3 倍，且 60% 为 Z 世代或千禧一代，购物频率更高。

应用场景高度集中在技术产品、服装时尚、美妆个护等需精细对比的品类，核心价值体现在购物中段的研究对比环节 ——83% 的用户认为 AI 能有效缩小选择范围，77% 表示 AI 提升了购买信心，73% 反馈决策速度加快。其优势还包括个性化推荐（85% 用户认可）、需求预判（73% 用户认同）以及趣味性（83% 用户赞同），同时能解锁新发现，64% 的用户通过 AI 接触到了原本不会关注的产品。

AI 在购物旅程中的价值与信任缺口

AI 在购物旅程中呈现 “前中段主导、后段转化” 的作用格局：在认知发现阶段，AI 与搜索引擎共同缩小选择范围；研究考虑阶段，辅助用户对比产品、解答疑问；最终购买阶段，用户转向零售商平台完成验证与交易，78% 的用户会在 AI 建议后访问零售网站确认信息。

但信任不足是核心痛点：仅 46% 的用户完全信任 AI 推荐，89% 会通过其他渠道交叉验证，95% 会采取额外线上步骤强化信心。主要摩擦点包括信息缺乏来源（无链接 / 引用）、与用户评价不符、链接失效或信息过时、推荐不符合自身需求。用户更信任社区论坛（83%）、用户评价（78%）等渠道，AI 仅作为辅助参考而非最终决策依据。

购物旅程因产品特性分化为三类：低价高频的 “快速通道”（50 美元以下）、中等价位的 “快速对比”（50-199 美元）、高价复杂的 “证据验证”（200 美元以上），后两者对信任构建的需求尤为突出。

未来趋势与营销人员行动建议

未来用户对 AI 的期待聚焦于实用功能升级，包括评论摘要（51% 用户感兴趣）、预算匹配推荐（50%）、产品对比表（47%）等，更希望 AI 扮演 “精明研究员”“优惠猎手” 的角色，而非主导决策的代理。潜在用户的核心顾虑集中在信息准确性（45%）、数据隐私（40%）和信息来源透明度（36%），即使使用 AI 也有 77% 会坚持搭配其他渠道验证。

针对营销人员与代理商，报告提出核心行动方向：

1. 优化 AI 可发现性：确保品牌信息在 AI 抓取的生态（搜索引擎、零售平台、评论网站）中可见，用对话式语言优化内容，监控 AI 对品牌的描述并修正偏差。
2. 强化数据结构化：让产品规格、价格、库存等数据可被机器读取，搭建权威自有内容资产，积累评论、第三方认证等信任信号。
3. 构建可验证信任：保持全渠道信息一致，突出真实用户评价与专家背书，通过可信发布商和创作者强化社会证明。
4. 适配高意图场景：针对 AI 引流的高意向用户，定制 “购买导向”“对比导向”“验证导向” 的差异化内容，简化导航路径。

零售商需重点优化产品页面，前置价格、评价、库存等核心验证信息，提供真人客服支持，并根据用户旅程类型设计个性化落地页，减少转化摩擦。

免责声明：我们尊重知识产权、数据隐私，只做内容的收集、整理及分享，报告内容来源于网络,报告版权归原撰写发布机构所有，通过公开合法渠道获得，如涉及侵权，请及时联系我们删除，如对报告内容存疑，请与撰写、发布机构联系