房产平台流量巨头，主动把入口交给AI

“Zillow想争取的不只是找房入口，而是住房需求到联系经纪人的整个过程。

文 | 房互君

图 | 网络

数日前 ，美国房产平台Zillow宣布接入AI助手Claude。用户可以直接在Claude中搜索在售房源和出租房屋，查看房屋估值、地图和购房预算，再通过Zillow预约看房、联系经纪人以及了解贷款服务。

这并不是Zillow第一次向外部AI平台开放找房服务。

2025年10月，Zillow接入ChatGPT，用户可以在ChatGPT完成找房全过程；2026年7月，Zillow又将租房看房预约能力接入Gemini，用户可以在对话中查找出租房源、查看可预约时间，并通过Zillow确认预约。

与此同时，Zillow今年3月推出了自研的AI Mode，试图将AI用户留在Zillow体系内。

Zillow是全球知名的房产服务平台，也是美国访问量最高的房产平台。

据机构估算，zillow.com在2026年9月的访问量约为2.14亿次，是第二名Realtor.com的2.9倍。Zillow自行公布的数据显示，今年第二季度，其移动应用和网站的月均独立用户数为2.39亿，季度访问量为25亿次。

那么，一个拥有庞大流量、房源数据库和成熟商业模式的平台，为什么要主动把找房入口接入AI？当用户开始在AI中找房，Zillow又如何把这些对话转化为自己的商业机会？

Zillow如何接入AI

面对崛起的AI，Zillow的首席执行官Wacksman将AI称为业务的“ingredient rather than a threat”，即：AI不是威胁，而是业务要素。

他同时指出，消费者未来可能直接向ChatGPT等AI提出住房需求，而不是先打开Zillow，“对平台来说，风险不只是流量入口改变，还在于用户可能在通用AI中完成搜索，之后不再返回原有平台。”

· Zillow首席执行官 Wacksman

因此，Zillow必须思考：怎样让用户在AI中开始找房后，下一步仍然进入Zillow的服务体系。

Wacksman和Zillow的其他管理层给出的方案有两条：

一方面，把房源和住房服务接入ChatGPT、Gemini、Claude等外部AI，让用户在其他平台提问时也能使用Zillow的内容；

另外一方面，发展自有AI Mode，尽可能把用户留在自己的产品体系中，继续完成比较房源、测算预算、预约看房和联系经纪人等动作。

今年3月，Zillow专门召开了一次关于AI的会议，向投资者公布了Zillow将建立一个贯穿找房、租赁、看房、买卖和融资的“AI原生住房平台”的战略目标。

Wacksman在会上强调，Zillow的优势不只是流量，还包括它已经连接起来的消费者与专业服务。

因此，Wacksman认为，这套“AI原生住房平台”战略建立在Content、Context和Integration三项基础之上，即：房源内容、用户决策过程中的行为信息，以及连接看房、客户关系管理、融资和交易的业务基础设施。

其中，Content房源内容是基础，让AI有可靠的房源可用。

通用大模型可以理解用户的问题，但要给出可执行的找房建议，仍需要真实房源、可靠估值和负担能力测算。

Zillow的住宅数据库覆盖约1.73亿套住宅，并提供在售及出租房源、房屋估值、3D看房等服务。这些数据和服务，为外部AI提供了调用能力。

不过，Zillow方面表示，外部AI展示的挂牌信息经过MLS授权，并保留经纪人和MLS来源标注。

这意味着，Zillow提供的不是只有一套房源搜索接口，而是试图把自己的数据和后续服务嵌入用户的AI对话。用户可以在Claude等AI中开始找房，但当需求进入看房、贷款和交易环节时，仍有机会进入Zillow的服务网络。

第二项基础——Context，用户决策过程中的行为信息，让AI逐步理解用户真正想要什么。

传统搜索主要记录用户输入了什么条件、看过哪些房源。Wacksman透露，AI Mode用户透露的信息比传统搜索条件更多，包括购房时间、财务情况、是否需要出售现有住房，以及宠物等特殊需求。

他认为，这些个性化信息结合持续互动，是Zillow相较于通用大模型和其他房产平台的一项潜在优势。

· Zillow的业务路径

据公司披露，与未使用该功能的用户相比，AI Mode用户在Zillow上的停留时间超过3倍，浏览房源数量超过2倍，搜索次数接近3倍，联系经纪人的比例也接近3倍；租房用户预约看房的比例接近3倍，提交申请的比例接近2倍。

Wacksman提到一个案例：一位最初对租房和买房都持开放态度的用户，11周内通过AI Mode进行了200多次提问，研究不同邮编区域、比较房源，并反复测算租房与买房的负担能力。

最终她选择购房，并联系了一名Zillow Preferred经纪人（Preferred是按成交结果向Zillow付费的经纪人合作模式）。

这个案例也充分说明，Zillow对AI的预期，不仅仅是把房源推到用户面前，而是通过AI陪伴用户逐步作出住房决策。

第三项基础是Integration业务整合，让用户需求进入实际业务流程。

Zillow并不是只经营一个找房网站，它还拥有Zillow Home Loans等贷款服务，以及面向经纪人的客户关系管理工具Follow Up Boss、看房预约工具ShowingTime等业务。

· Zillow的业务体系

AI在消费者端识别需求，在专业人士端协助跟进，再连接到贷款、看房和交易流程，才有机会形成完整的商业闭环。

此外，在经纪人端，AI也不只是帮经纪人写一封邮件，还可能帮助经纪人判断该联系谁、什么时候联系，以及如何承接新的业务需求。

AI正改变Zillow生态

和大部分房产平台一样，Zillow的传统商业模式是先通过房源、估值和找房工具获得消费者流量，再将流量转化为专业服务的商业机会。

在买卖业务中，Zillow通过经纪人广告和客户线索产品，以及Zillow Showcase等房源展示服务获得收入；

租房业务中，通过房源推广和面向物业经营者的产品获得收入；贷款业务承接购房融资需求，面向经纪人的软件和工具则是另一部分收入来源。

美国房地产市场的变化，让这些传统业务模式率先受到冲击。

Wacksman坦言，当前美国的住房市场仍在低位徘徊，美国2025年二手房成交量约410万套，而此前正常市场水平约为550万至600万套。

当市场交易量难以快速增长时，Zillow则希望通过整合更多交易环节，从每一位消费者身上获得更多商业价值。

因此，在市场受限的情况下，Zillow一方面推动经纪人业务向与成交结果联系更紧密的Preferred模式转型，另一方面将AI引入消费者找房、经纪人跟进和租赁运营。

传统模式下，经纪人主要为广告或客户线索付费；选择Preferred模式的经纪人等合作伙伴，则在交易完成后向Zillow付费，平台收入与成交结果联系更紧密。

2026年第二季度，Preferred模式已占Zillow全部经纪人客户连接量的61%，高于2025年底的44%和2024年底的21%。公司计划在2026年底前将这一比例提高至75%以上。

Zillow公司披露，2025年Preferred模式每次客户连接带来的收入比传统广告模式高23%，预计到2026年底，这一差距将扩大至35%。

AI也开始进入Zillow面向经纪人的软件产品。旗下客户关系管理工具Follow Up Boss推出AI智能消息功能，可以结合客户活动和沟通记录，协助经纪人起草跟进短信和邮件。

· Follow Up Boss推出AI功能

该功能在2025年发送了超过700万条消息；在2026年第二季度，AI消息的回复率超过人工主动联系的4倍。

这一变化触及了Zillow原有的服务模式。过去，平台主要帮助经纪人获取客户、管理线索，现在，AI开始参与客户沟通和业务跟进。

Zillow还推出Likely to List，利用平台行为信号，识别出可能考虑出售房屋的业主，帮助经纪人决定何时联系潜在客户。

因此，Zillow平台提供的价值不再局限于广告曝光和客户线索，也开始延伸到经纪人的日常工作流程。

在租房业务方面，传统租赁平台业务主要负责发布房源、吸引租客和传递线索。当AI进一步参与申请处理和租约流程后，Zillow提供的服务便开始向物业运营环节延伸，其AI Assist开始参与多户住宅租赁业务中的线索管理、申请筛选和租约协调。

接入Gemini等AI后，Zillow希望让用户无论从哪里开始找房，都能进一步进入实时房源查询和看房预约流程。在这样的模式下，Zillow预计，其租赁业务存在年收入达到10亿美元以上的增长机会。

今年第二季度，Zillow平均每月活跃租赁房源约280万套，租赁收入同比增长31%至2.09亿美元，其中针对大型公寓管理公司的多户住宅业务收入增长42%。

此外，AI还提升了Zillow的内部运营效率。Wacksman表示，AI正在帮助工程师提高代码产出、自动化部分客服工作，并缩短设计团队推出新产品的时间，工程师人均代码交付量提高约40%。

中国企业的两种尝试

从战略上来看，Zillow真正想争取的，不只是AI时代的找房入口，而是用户从产生住房需求到联系专业人士的整个过程。

· Zillow接入Chatgpt

平台的房源数据让AI有东西可找，AI对话让平台有机会理解用户，而经纪人、贷款和租赁业务则决定这些需求能否转化为收入。

在中国，房产服务平台的AI试验也在进行中。

贝壳、乐有家等正在尝试将房产数据和业务能力开放给外部智能体，通过Skills等方式，让房产搜索、学区匹配等能力进入WorkBuddy、OpenClaw等工具。

这与Zillow接入外部AI入口有相似之处。接入后，中国用户不需要先打开房产平台，也可以在AI工具中调用房产服务。

易居小新则尝试从服务组织和收费方式入手，以“成交无佣、服务按劳计费”为方向，探索出“由AI承担需求梳理和房源匹配、真人提供沟通陪伴、专业团队承接线下履约分工”的新商业模式，并已经成功在珠海跑出AI经纪人的第一单。

前者侧重让既有房产能力进入新的AI入口，后者则试图重新划分传统经纪服务中的工作和收费方式。

两种路径方向不同，但都需要回答同一个问题：AI究竟能否带来有效需求，并以可持续的成本完成服务。

毫无疑问，Zillow和AI的深度绑定，已经为中国房产平台提供了先例和转型线索。它的变化，表面上是找房入口的迁移，深层则是平台如何利用房源数据、用户行为和专业服务，把住房需求转化为实际交易。

对中国房产平台而言，接入外部AI只是第一步。更关键的是，平台能否和Zillow一样，提供可靠的房源信息、理解用户在住房决策中的真实需求，并将这些需求有效地交给经纪人和服务商。（完）

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