Similarweb 研究揭示：ChatGPT Ecommerce 正顛覆購物決策與搜尋行為

根據 Similarweb 最新的分析，ChatGPT 推出的 Shopping Research 功能宣告了一個事實：消費者的決策戰場已經轉移。現在的消費者在決定「買什麼」之前，更傾向於先問 AI。這意味著，行銷人必須從傳統的「關鍵字優化」轉向「情境與意圖優化」。簡單來說，如果不讓 AI「讀懂」你的產品資料，你的品牌就很難出現在消費者的對話框裡。這篇文章將拆解 Similarweb 提出的關鍵洞察，並針對行銷人整理出四大行動方針。

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一、搜尋漏斗變形：AI 正在攔截你的「猶豫期」客戶

這場變革最讓行銷人感到焦慮的，並不是 AI 會取代搜尋引擎，而是 AI 徹底改變了消費者的決策路徑。根據 Similarweb 的數據分析，我們必須正視以下兩個殘酷的事實：

1. ChatGPT 主宰了「考慮階段」

很多行銷人誤以為消費者只會用 ChatGPT 來閒聊，或者直接問「哪裡買最便宜」。但數據顯示，絕大多數的購物相關指令（Prompt）都發生在漏斗的上層（Upper-funnel）：

• 38% 是興趣探索（例如：「最近流行什麼樣的露營風格？」）
• 24% 是考慮階段（例如：「比較 A 品牌和 B 品牌吸塵器的優缺點」）
• 僅有 11% 是評估與找優惠

圖片來源：similarweb

這意味著什麼？ 這代表 ChatGPT 正在消費者點擊任何連結之前，就已經定義好了他們的「考慮清單」（Consideration Set）。如果你的品牌沒有在這個階段被 AI 提及或推薦，消費者甚至根本不會有機會去 Google 搜尋你的品牌名，你也就不會出現在他們的購物車裡。

2. 被低估的「隱形影響力」：5倍的槓桿效應

這是行銷報表上看不到的盲點。你可能會看著 Google Analytics 說：「可是ChatGPT帶來的推薦流量很少啊？」

大錯特錯。數據指出，「從 ChatGPT開始，最後在其他管道（如 Google、官網、電商平台）完成購買」的旅程數量，是「直接從 ChatGPT 點擊購買」的 5 倍之多。

圖片來源：similarweb

AI 扮演的是一個安靜但極具權威的顧問角色。它在早期階段塑造了消費者的偏好，指引了他們隨後的搜尋行為。如果你只看直接流量，你就錯失了全貌。

二、SEO 已不夠用，迎接 GEO（生成式引擎優化）時代

既然 AI 決定了消費者會「考慮」誰，那我們該如何讓 AI 推薦我們？這需要從傳統 SEO 升級為 GEO（Generative Engine Optimization）。

要在 AI 的回答中被推薦，你需要滿足 ChatGPT 的推薦邏輯。簡單來說，ChatGPT 依據三個輸入來源來建立購物回答，你需要讓三者一致：

1. 商家數據流 (Merchant Feeds)：結構化的產品數據（ID、價格、庫存）。

2. 產品頁面 (PDPs & Categories)：官網上的詳細圖文資訊。

3. 品牌足跡 (Brand Footprint)：外部的評論、論壇討論與專家清單。

實戰建議：SEO 與 GEO 的差異，對於零售商或品牌官網管理者，請參考以下對照表來調整你的優化方向：

優化項目	傳統 SEO (Google)	GEO (ChatGPT/AI)
技術核心	網頁速度、反向連結	Merchant Feeds (結構化數據完整性)
關鍵字操作	關鍵字密度、長尾關鍵字	屬性 (Attributes) 與規格準確性
外部訊號	媒體報導連結	論壇討論 (Reddit/PTT)、真實評論
阻礙因素	內容重複	Robots.txt 阻擋了 AI 爬蟲

檢查重點：確認你的網站是否允許 OpenAI 的爬蟲抓取，並確保你的產品 Feed 隨時保持最新狀態，這是 AI 認識你的基礎入場券。

三、內容策略重塑：別再堆砌關鍵字，請開始「講人話」

這是整篇文章對內容行銷影響最深的一點。AI 理解的是語意（Semantic），而不是單純的字串配對。

消費者在問 AI 時，說的是完整的句子，描述的是真實的生活情境。因此，你的產品頁面（PDP）必須反映這些「真實情境、限制條件與目標」，而不僅僅是規格表。

寫作範例：如何修改產品標題？

如果你的產品標題還是為了塞關鍵字而寫得語意不通，AI 很難將其對應到用戶的自然語言提問。

• Bad (傳統電商寫法)：
  2025新款 男用長褲 登山 戶外 透氣 快乾 黑色 彈性
  • 問題：AI 難以判斷這到底是為了什麼具體情境設計的，缺乏「人味」
• Good (AI 友善寫法)：
  適合溫暖天氣的男用輕量登山褲（透氣快乾材質，長途跋涉首選）
  • 優勢：清楚交代了 Who 適合誰、What 是什麼、Why 為什麼適合溫暖天氣

適用產業：這對於功能性強的產品（如戶外用品、3C、美妝保養）特別重要。你必須在描述中清楚交代：

1. Who（適合誰？）

2. What（解決什麼問題？）

3. Why（為什麼是好選擇？）

四、評論即數據：讓消費者成為你的 AI 訓練師

在 AI 時代，消費者評論不再只是為了說服下一位人類買家，它們更是 AI 模型的「訓練資料」。如果你只追求「五星好評」而不在意內容，在 AI 搜尋中可能會吃虧。

AI 需要透過評論來確認你的產品是否符合特定需求，並且閱讀大量的評論來理解你的產品到底好在哪裡、適合誰用。如果你的評論都是千篇一律的「出貨快、CP值高」，AI 就無法學到產品的具體使用情境。

操作心法

• 引導具體情境： 在發送評價邀請信（EDM）時，不要只問「你喜歡這個產品嗎？」，試著引導他們回答：
  • 「你在什麼場合使用這個產品？」
  • 「它解決了你原本遇到的什麼困難？」
• 舉例：一則寫著「這款筆電跑 3D 算圖都不會過熱，帶去咖啡廳工作也很安靜」的評論，能讓 AI 在用戶詢問「適合設計師在外工作的安靜筆電」時，精準抓取並推薦你的產品。

五、現在就是佈局的最佳時機

ChatGPT 的購物功能提醒了我們一件事：未來的行銷，是關於如何讓機器與人類都信任你。

這不需要你明天就推翻所有策略，但你可以從現在開始微調。試著選出你的一個核心產品頁面，依照上述的「情境化標題」與「結構化描述」進行修改，並觀察它在 AI 對話中的能見度是否提升，並開始重視那些「看不見的流量」。

這是一場內容品質的長期戰，當消費者開始習慣先問 AI 再做決定，那些能把「產品價值」與「使用情境」連結得最緊密的品牌，將獲得最大的紅利。

參考資料來源：ChatGPT Ecommerce: How to Get Your Products Recommended in ChatGPT

 

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