北京
当地时间2026年10月8日，由ReFiBuy委托Clickstream Solutions开展的AI购物行为研究对外发布结果。该研究未单独采用问卷或流量统计数据，全程记录40名美国参与者在ChatGPT、Google AI Mode中完成6个品类共224项购物任务的行为轨迹，覆盖用户对比、排除、选择商品的全流程，同步采集用户口述内容还原决策逻辑，研究主题聚焦AI购物场景下产品卡片的入口价值。
统计结果显示，ChatGPT场景内84%的最终商品选择来自对话中嵌入的产品卡片，这类卡片会直接展示商品图片、售价及核心参数。未进入产品卡片展示池的商品，将直接错过绝大多数用户的决策对比环节。75%的购物任务从用户接触产品卡片启动，卡片承载的图片、标题、价格等前端信息在决策早期就会产生实质影响。
位置因素对转化的拉动作用十分显著。Clickstream Solutions创始人Eric Van Buskirk的测算显示，当AI助手展示两张及以上产品卡片时，首位卡片选中率达43.4%，随机选择场景下该比例仅为29%，第二张卡片的选中率甚至低于随机预期，位置优势几乎全部向首位倾斜。整体统计下来，43%的商品选择落在首个展示的产品卡片上。对应到优惠选择环节，76%的优惠选择落在首位展示的优惠卡片上，卡片呈现的价格、库存状态、配送信息直接决定用户下一步动作。
ReFiBuy联合创始人兼首席执行官Scot Wingo在研究配套内容中谈及，ChatGPT内的产品卡片价值类似亚马逊的Buy Box，是拿下消费者购买决策的核心载体，确保商品准确匹配对应产品卡片、尽可能在优惠卡片列表中拿到更高排位，是商家适配ChatGPT场景的核心动作。
对布局答案引擎优化、生成式引擎优化的品牌而言，获得曝光只是运营起点，最终转化竞争发生在产品卡片和优惠卡片环节。ReFiBuy将这一环节的优化动作定义为代理商务优化，目前已基于研究结论形成8项面向品牌和零售商的实操建议，覆盖推动商品进入产品卡片展示池、优先争夺首位展示位置、保持产品卡片、优惠卡片、商品详情页的价格及规格信息一致等内容。完整报告还附带购物过程会话记录、用户决策参考要素、用户对赞助展示位的反应、决策过程中用户发现的产品卡片价格错配案例等内容。
本文首发于 亿邦动力 官方网站
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