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AI搜索时代共创可信传播体系

2025年末，OpenAI 为 ChatGPT 接连推出"即时结账"与"购物研究"两大功能，正式宣告AI从信息入口向交易入口的范式革命。这不仅是技术功能的迭代，更是重塑消费者行为、改写品牌营销规则的开端。

2025年11月，OpenAI 宣布为所有 ChatGPT 用户推出"购物研究"（Shopping Research）功能，通过对话为用户生成深度个性化的购买指南1。而在此之前的9月，其"即时结账"（Instant Checkout）功能已悄然上线，允许用户在聊天界面内直接完成从发现到支付的全过程。

这两项功能如同一对组合拳，精准地打在了传统电商与搜索引擎的连接地带，标志着一个新物种的诞生——AI原生购物助手。它不再仅仅是信息的搬运工，而是化身为能够理解、研究、决策并执行交易的"智能体"（Agent）。这一转变，预示着延续了二十余年的"搜索-浏览-比价-购买"的经典消费路径正在被重构，一个由AI主导的"对话式商业"（Conversational Commerce）时代正拉开序幕。对于品牌而言，这既是流量入口被重新定义的巨大挑战，也是突破增长瓶颈、建立新护城河的历史性机遇。

一、ChatGPT点燃导购革命：从"搜索"到"成交"的无缝闭环

长期以来，大型语言模型（LLM）在商业世界中的角色更像一位博学的"图书管理员"，它能提供丰富的信息，却无法直接促成交易。然而，OpenAI的最新举措彻底改变了这一局面，将ChatGPT打造成为一个功能完备的"超级导购"。

"即时结账"：终结跳转的丝滑体验

"即时结账"功能是基于OpenAI与支付巨头Stripe联合开发的"智能体电商协议"（Agentic Commerce Protocol, ACP）实现的。该协议为AI智能体、用户与商家之间搭建了一座标准化的桥梁。目前，美国用户已经可以直接在ChatGPT内购买来自Etsy和超过百万Shopify商户（如Glossier、SKIMS等）的商品。

其体验流程极致简化：当用户在对话中看到心仪的商品时，只需点击"购买"按钮，确认订单、配送和支付信息，即可完成交易，全程无需离开ChatGPT界面。这不仅极大地缩短了决策链路，降低了用户流失率，更将交易场景无缝融入了内容消费与问题解决的流程之中，实现了真正意义上的"即看即买"。

更值得关注的是，OpenAI将智能体电商协议（ACP）开源，意味着这套标准可以被更多AI平台和商家采用，有望成为AI时代电商交易的通用协议。商家通过一行代码即可接入Stripe实现智能支付，即便使用其他支付处理商的商家也可通过Shared Payment Token API参与其中1。这种开放性设计，为构建一个AI驱动的全新电商生态奠定了基础。

"购物研究"：私人定制的AI购买指南

如果说"即时结账"解决了交易"最后一公里"的效率问题，那么"购物研究"则是在决策前端为用户提供了前所未有的深度与个性化支持。该功能由一个专门为购物任务优化的GPT-5-mini模型驱动，旨在处理复杂的购买决策1。

当用户提出如"为我寻找一款适合小户型、最安静的无绳吸尘器"或"帮我比较这三款婴儿车"等复杂需求时，"购物研究"会启动一个可视化的交互界面。它会像一位资深的导购专家，通过提出澄清式问题（如预算、偏好、使用场景）来精准理解用户需求，然后自主在全网搜寻并分析价格、评测、规格等最新信息。在研究过程中，用户可以实时反馈，通过标记"更像这个"或"不感兴趣"来动态调整研究方向。最终，ChatGPT会在几分钟内生成一份包含顶级产品推荐、关键差异对比、优劣势权衡的个性化购买指南，其深度与广度远非传统的产品评论聚合所能比拟。

值得注意的是，OpenAI强调所有推荐结果均为"自然排名且未经赞助"，完全依据与用户的相关性进行排序，支持即时结账的商品也不会获得优先展示2。这种对"客观中立"的坚持，是维护用户信任的关键，也是AI购物助手能否长期立足的基石。

功能特性	即时结账	购物研究
核心定位	交易执行工具	决策辅助工具
解决问题	简化购买流程，降低交易摩擦	应对复杂购买决策，提供深度研究
技术基础	智能体电商协议 (ACP)，Stripe 集成	针对购物任务微调的 GPT-5-mini 模型
用户体验	在聊天中一键完成支付，无需跳转	对话式、交互式生成个性化购买指南
商业模式	向商家收取小额交易费用	免费使用，未来可能与即时结账打通
中立性保障	排名考虑供应、价格、质量等多维度	自然排名，未经赞助，不受佣金影响

这两大功能的结合，意味着ChatGPT已初步构建起从"激发兴趣"到"研究决策"再到"完成购买"的商业闭环。它不再是被动的信息提供者，而是主动的交易参与者和决策影响者，这正是AI"带货"趋势中最具颠覆性的变革信号。

二、全球共振：国内外AI大模型集体布局，"对话式商业"加速到来

ChatGPT的商业化探索并非孤例。放眼全球，从亚马逊内置的 AI 助手Rufus，到 Google 的购物推荐，再到 Perplexity 的电商功能，AI"带货"已成为一股不可逆转的全球趋势。而在国内，这场变革同样在加速演进，且呈现出更加多元的探索路径。

国内大模型的"带货"实践

今年下半年，豆包、腾讯元宝、Kimi等国内主流AI大模型纷纷在对话中加入电商平台商品链接，开启了本土化的AI带货尝试3。这种"对话+链接"的模式虽然在交易闭环上不如ChatGPT的即时结账来得彻底，但其优势在于能够快速接入国内成熟的电商生态，无需重建支付和物流体系。更重要的是，它标志着国内AI行业对"对话式商业"价值的集体认同，以及对新流量入口的战略性卡位。

AI带货的三大趋势洞察

结合国内外AI大模型的最新动作，我们可以清晰地看到AI带货正在呈现三大趋势：

趋势一：从"信息提供者"向"交易入口"的身份跃迁

无论是ChatGPT的即时结账，还是国内大模型的AI带货尝试，其本质都是AI从"回答问题"向"促成交易"的角色转变。这不仅仅是功能的叠加，而是商业模式的重构。AI不再满足于为电商平台导流，而是试图成为交易的起点和终点，掌握用户决策的关键环节。这一转变，将深刻改变品牌与消费者之间的触达路径。

趋势二：从"关键词匹配"向"需求理解"的智能升级

传统电商的推荐逻辑是基于用户的历史行为和关键词匹配，而AI购物助手则能够通过自然语言理解用户的复杂需求、隐性偏好和使用场景。ChatGPT的"购物研究"功能可以处理"我需要一款适合敏感肌、秋冬使用、价格在500元以内的面霜"这样的长尾需求，并通过多轮对话不断细化。这种"需求理解"能力，是AI相较于传统搜索和推荐系统的核心优势，也是其能够提供更高决策价值的关键所在。

趋势三：从"流量分发"向"认知塑造"的营销革命

在传统电商时代，品牌通过购买广告位、参与促销活动来获取流量。而在AI时代，品牌需要做的是让AI"理解"并"信任"自己的价值主张，从而在生成答案时主动推荐。这意味着营销的战场从"流量采买"转向了"认知建设"，从"曝光竞争"转向了"内容权威性竞争"。品牌需要通过系统性的内容建设、权威背书和结构化信息，成为AI知识图谱中某个领域的"可信答案源"。

AI带货的想象空间与现实路径

尽管AI带货仍处于早期阶段，但其想象空间是巨大的。麦肯锡在一份报告中指出，到2028年，AI搜索可能影响高达7500亿美元的营收4。这个数字背后，是消费者信息获取方式的根本性改变，以及由此带来的商业价值重新分配。

当然，AI带货要真正成为主流，还需要在推荐精准度、用户信任度和生态开放性上持续突破。但无论如何，一个不争的事实是：AI正在成为消费决策链条中越来越重要的一环，品牌如果不能在AI的"认知世界"中占据一席之地，就可能在未来的竞争中失去话语权。

三、"算法消费者"崛起：AI搜索如何重塑用户决策路径

无论AI"带货"的商业模式如何演变，一个更深层次的变革已经发生：消费者的决策路径正在被AI彻底改写。市场研究机构凯度（Kantar）在其最新报告中提出了"算法消费者"（Algorithmic Consumer）的概念，指出购买决策正逐渐由AI系统而非人类单独主导5。

报告数据显示，全球已有超过三分之一的消费者开始使用AI购物，一年内增长47%；更有58%的消费者已用生成式AI工具替代传统搜索引擎来获取产品推荐5。这意味着，品牌营销的战场正在从传统的搜索结果页，转移到AI生成的对话与答案中。

AI介导消费行为的四个层级

凯度将AI介导的消费行为划分为四个层级，揭示了这一演进的全过程：

第一级：辅助型消费者。AI仅负责整理信息，人类保留完整决策权。这是当前最普遍的形态，用户将AI作为一个更智能的搜索工具，但最终的选择和购买仍由自己完成。

第二级：协作型消费者。AI主动提供推荐并筛选选项，由人类最终确认。这是当前的主流趋势，71%的消费者期待这种体验5。ChatGPT的"购物研究"功能正是这一层级的典型代表——AI做了大量的信息收集、分析和初步筛选工作，但最终的决策权仍在用户手中。

第三级：委托型消费者。人类设定基本参数（如预算、品类、品质要求），AI负责处理常规采购任务。亚马逊的"Subscribe & Save"服务就是一个早期案例，用户设定好日用品的采购偏好后，AI会自动管理采购时机、数量甚至品牌选择。目前该服务已有超过1亿用户使用5。

第四级：自主型消费者。AI在极少人类干预下独立完成从规划、调研到采购的全过程。这是AI智能体的终极形态，目前仍处于概念阶段，但随着技术的进步和用户信任的建立，未来可能在某些标准化、低风险的品类中率先实现。

消费决策路径的本质变化

这一转变的核心在于，消费者的信息入口从"拉取"（主动搜索）变为"推送"（接收AI答案），决策过程从"发散-收敛"变为"收敛-确认"。过去，消费者通过关键词在搜索引擎上获得一个包含数十个链接的列表，然后逐一打开、比较，这是一个开放但耗时费力的过程。如今，他们向AI提出一个完整的问题，直接获得一个经过AI消化、提炼、总结后的"唯一答案"或"优选列表"。

更关键的是，凯度的研究发现，消费者对AI的信任度因产品类型而异。对于"搜索型产品"（具备客观可比属性的产品，如电子产品、保险、基础食品杂货），39%的消费者已使用AI进行产品探索，Z世代中这一比例超过50%5。而对于"体验型产品"（需通过亲身体验才能评估的产品，如旅行、餐饮），消费者更倾向于接受有实际体验者的人类建议。

这个"唯一答案"是如何产生的？这正是品牌在AI时代需要关注的核心命题。答案的背后，是AI对全网信息的抓取、理解、评估与排序。如果你的品牌信息没有被AI有效"看见"和"理解"，那么无论你的产品多好、广告多响，都可能在消费者决策的最前端被直接"过滤"掉。

四、GEO：AI搜索时代的品牌营销新罗盘

当SEO（搜索引擎优化）在关键词的红海中内卷，一个全新的概念——GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）正应运而生，成为品牌应对AI搜索时代挑战的战略级武器。

GEO的核心目标，不再是让品牌官网在搜索结果中排名靠前，而是让品牌的核心信息、价值主张和解决方案，被AI大模型深度理解、高度信任，并最终在生成答案时被优先引用和推荐。它是一场从"讨好"搜索引擎算法到"影响"AI认知系统的范式升级。

GEO与SEO：从"排名"到"认知"的跃迁

与SEO相比，GEO的逻辑有着本质不同：

对比维度	SEO  (搜索引擎优化)	GEO  (生成式引擎优化)
核心目标	提升在传统搜索引擎中的排名	提升在AI生成答案中的可见性、引用率和推荐质量
优化对象	搜索引擎的爬虫与排序算法	大语言模型的知识图谱与推理逻辑
搜索特征	关键词和短语（平均2个词）	完整对话式问题（平均10个词）
内容策略	关键词密度、外链建设、技术SEO	权威性、结构化、多模态、知识体系构建
用户行为	点击链接，浏览网页	直接采纳AI答案，减少自主搜索
衡量指标	网站排名、点击率、流量	品牌在AI答案中的出现频率、正面提及率、答案采纳率

简单来说，SEO是在货架上抢一个好位置，而GEO是努力成为导购员口中那个"首选推荐"。在AI将成为互联网新"前门"的时代，后者的重要性不言而喻。

GEO的战略价值：从"种草"到"种树"

传统的内容营销、KOL投放如同"种草"，见效快，但生命周期短，需要持续投入。而GEO则是"种树"，通过系统性地建设品牌在AI认知世界中的"语义、语料、信源"三大根基，让品牌在大模型的知识网络中扎下深厚的"认知之根"。这棵"认知之树"一旦长成，便能持续不断地为品牌带来高质量、高信任度的自然流量，抵御市场波动，建立起难以被模仿的长期护城河。

五、氧气科技GEO-STREAM：系统化构建AI时代的品牌认知优势

面对GEO这一全新领域，氧气科技提出的GEO 技术方法论——STREAM 模型以“可信传播 + AI Native 营销”双轮驱动为核心引擎，致力于帮助品牌构建面向未来的智能增长体系，并引领打造 AI 搜索时代的可信传播生态。它系统性定义了生成式引擎优化在品牌可信传播中的实践路径与价值体系，由五大核心评估维度与一套动态优化算法构成，核心目标是赋能品牌成为大模型的“可信答案”。

该框架包含六大核心引擎，为品牌在AI搜索时代构建认知优势提供了清晰的行动路线图：

S (Semantic Structuring) - 语义结构化指数。构建清晰的概念图谱与结构化语义，让AI精准理解品牌与产品的核心价值与概念边界。这不是简单的关键词堆砌，而是要建立品牌在特定领域的"语义坐标系"，让AI在理解相关问题时能够自然地联想到你的品牌。

T (Timeliness Factor) - 时间相关性系数。确保品牌内容与市场热点和用户需求保持高度同步，持续输出具有时效性的高价值信息。AI大模型在生成答案时会优先引用最新、最相关的信息，品牌需要建立持续的内容更新机制。

R (Redundancy of Verified Sources) - 可信源交叉认证数。建立多源权威背书，通过行业专家、权威媒体和学术数据的交叉引用，增强AI对品牌的信任度。这类似于传统SEO中的"外链建设"，但更强调内容的权威性和多源验证。

E (Engagement Weight) - 用户共鸣指数。打造匹配引发用户搜索意图和品牌的关键词共鸣，提升AI在个性化搜索时对品牌词推荐的权重评估。这需要深入理解目标用户的真实需求和表达方式。

A (Alignment Score) - 内容一致性得分。保证品牌信息在不同平台和多模态环境下的一致与协调，避免AI认知中的信息偏差。当AI从多个来源获取关于品牌的信息时，一致性会显著提升其信任度。

M (Multimodal Search Weight Dynamic Fine-Tuning) - 多模态搜索权重动态微调算法。通过AI驱动的动态优化机制，依据用户查询意图和多模态特征，实时调节上述各维度权重，实现品牌在文本、图像、视频等多模态搜索中的最佳可见度。

从"被搜索"到"被推荐"的认知跃迁

通过GEO-STREAM这套系统方法论，氧气科技帮助奢侈品、美妆、3C、快消等多个行业的领先品牌，实现了从"被搜索"到"被理解"，再到"被推荐"的认知跃迁。其核心价值在于，它不是与算法进行短期博弈，而是与AI的认知系统进行长期对话，最终让品牌成为AI眼中某个领域或某个问题的"可信首选答案"。

在AI重构的商业世界中，赢在认知

从ChatGPT的购物功能，到国内外AI大模型的集体布局，再到"算法消费者"的崛起和GEO的应运而生，我们正见证一场由AI驱动的、深刻而彻底的商业变革。在这场变革中，消费的入口、决策的路径、品牌与用户的关系都在被重新定义。

过去，品牌的核心竞争力在于产品力、渠道力和营销力。而在AI时代，一个新的维度正在变得至关重要——认知力，即品牌在AI认知系统中的可见度、可信度和推荐优先级。那些能够率先在AI的"知识图谱"中占据有利位置的品牌，将在未来的竞争中获得巨大的先发优势。

对于今天的企业决策者而言，理解并布局GEO，已不再是锦上添花的"选择题"，而是关乎未来生存与发展的"必答题"。这不仅需要营销团队更新技能，更需要企业从战略高度重塑内容资产、知识体系和品牌叙事。正如氧气科技所倡导的，这是一场从"种草"到"种树"的长期主义修行。唯有现在开始，系统性地为品牌在AI世界里播下种子、浇水施肥，才能在智能时代结出持续增长的果实。

未来已来，认知为王。在AI重构的商业世界中，品牌的胜负手，或许就藏在那一个个由AI生成的"答案"之中。

[1] OpenAI. (2025, November 24). Introducing shopping research in ChatGPT.

[2] OpenAI. (2025, September 29 ). Buy it in ChatGPT: Instant Checkout and the Agentic Commerce Protocol.

[3] 何玺. (2025, October 30 ). 豆包、元宝、Kimi等AI大模型厂商集体上链接"带货"的背后. OFweek人工智能网.

[4] McKinsey & Company. (2025, October 16 ). New front door to the internet: Winning in the age of AI search.

[5] Kantar. (2025, November 24 ). 算法消费者崛起：AI主导购物决策，我们真正研究的消费者是谁？

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文中配图均为AI图片，请注意甄别，图片来源：midjourney、豆包、ChatGPT等