过去，跨境电商增长主要依赖搜索流量，通过优化关键词、投放广告和提升 Listing 排名来获取曝光。然而，今年市场风向已变：越来越多的消费者开始利用 AI 描述需求，让 AI 协助寻找产品。例如，用户不再直接搜索“咖啡机”，而是询问“适合小户型家庭的咖啡机”；不再搜索具体庭院用品，而是提出“打造庭院需要买哪些用品”。这种从“搜商品”到“述需求”的转变，正在重塑购物逻辑。
购物方式的变革倒逼美国本土零售平台加速 AI 布局。从 Kohl's 推出 AI 购物助手，到 Amazon、Walmart、Target、Best Buy、Lowe's 等巨头不断优化 AI 搜索与智能推荐功能，AI 正深度介入消费者的商品发现与决策过程。
对跨境卖家而言，未来的竞争焦点将不再仅仅是关键词和广告排名。商品信息是否清晰、卖点是否易于被 AI 理解、是否精准匹配消费者需求，将直接决定商品能否获得 AI 推荐。本文将以 Kohl's 为例，剖析美国零售平台的 AI 布局策略，并探讨跨境卖家的新机遇。
AI 正在重构消费者购物路径
传统网购模式下，消费者需先构思关键词（如“黑色防水跑步鞋”），再在海量商品中对比参数、价格和评价。如今，这一路径正在被改写：消费者直接向 AI 描述使用场景、预算和偏好，由 AI 完成筛选与推荐。
从“搜索关键词”转向“描述需求”
消费者无需知晓具体商品名称，只需说明“想解决什么问题”。例如，在购买户外用品时，用户输入“我想打造一个适合家庭周末聚会的庭院空间”，AI 即可自动推荐桌椅、灯具、装饰等相关组合商品。
“我想打造一个适合家庭周末聚会的庭院空间。”➡AI 推荐桌椅、灯具、装饰等
从“自行筛选”转向"AI 辅助决策”
AI 能快速整理不同商品的价格、参数及用户评价并进行横向对比。从提出需求到最终下单，整个购物流程更加顺畅高效。
AI 购物流量爆发式增长
购物行为的改变已反映在数据上。Adobe 数据显示，2026 年 5 月，美国零售网站来自 AI 工具的流量同比增长 138%。更关键的是，AI 来源访客的转化率比非 AI 来源高 54%，每访客收益（RPV）高出 53%，显示出极强的购买意愿。
图源 Adobe
此外，消费者对 AI 购物的接受度显著提升。调研显示，39% 的消费者已尝试过 AI 辅助购物，其中 85% 认为 AI 显著改善了体验。AI 正成为新的流量入口，平台和卖家亟需适应这一新路径。
典型案例：Kohl's 的 AI 进化之路
Kohl's 是美国较早探索 AI 购物体验的零售商之一。其策略并非一步到位，而是从痛点切入：针对母亲节等节日场景中消费者“不知送什么”的难题，推出了 AI 礼物查找工具。用户只需描述收礼人特征（如“喜欢园艺的妈妈”），AI 即可生成礼物组合。
在验证了高转化率后，Kohl's 将该功能升级为嵌入网站和 App 的通用 AI 购物助手，覆盖返校季穿搭、日常选购及售后咨询等全链路场景。这意味着 AI 已从“单点工具”演变为“全链路购物辅助系统”。
Kohl's AI 助手的核心能力包括：
- 场景化灵感推荐：支持复杂自然语言提问，秒级生成穿搭或搭配方案。
- 一键寻宝优惠：自动叠加优惠券（如 Kohl's Cash），呈现最优购买方案。
- 多模态以图搜图：基于视觉向量匹配库中相似款，实现“所见即所得”。
- 无缝对比与加购：对话框内直接对比参数并加入购物车，无需跳转页面。
- 全渠道履约联动：查询附近门店库存，支持线上下单到店自提，并解答物流及退换政策。
美国主流零售平台的 AI 布局差异化
除 Kohl's 外，各大平台也在根据自身品类特性探索不同的 AI 应用方向。
Walmart 推出的 Trend-to-Product 系统，通过分析市场数据快速捕捉热门需求，缩短服饰等产品从设计到上市的周期。对卖家而言，这意味着平台对市场变化的响应更快，符合当下趋势的商品将获得更多曝光机会。
针对电子产品参数复杂、决策周期长的问题，Best Buy 将 AI 应用于产品推荐与客服支持，帮助消费者理解功能与适用场景。卖家需注意：商品不仅要有结构化参数，更要清晰阐述适用人群和使用价值，以便被 AI 精准匹配。
面对“改造后院需买什么”等复杂需求，Lowe's 推出 MyLowe's Assistant 和 Mylow Companion，分别服务于消费者和员工。家居类卖家未来不仅要展示产品功能，更需明确说明其解决的具体生活问题及适用场景。
Target 利用 AI 根据节日、家庭需求和个人偏好整合商品组合。这表明，未来的商品表达不仅要说明“卖什么”，更要告诉消费者“什么时候用”以及“适合谁”。
跨境卖家如何优化内容以获取 AI 推荐？
1. 提供完整且结构化的商品信息
除了基础名称，务必完善尺寸、材质、功能、适用人群及使用场景等细节。例如，描述户外桌时标注“适合 4-6 人家庭庭院聚餐，防水材质，适用于露台及后院”，能让 AI 在响应用户“家庭周末聚餐户外桌”的需求时更精准地匹配。
2. 用 AI 可理解的逻辑表达卖点
避免堆砌关键词，转而清晰阐述产品解决的问题。使用如“适合小户型厨房”、“方便收纳”、“新手友好”、“大型犬专用”等具体场景标签。AI 的核心在于“理解需求”而非简单的“词语匹配”。
3. 优化视觉内容以供 AI 识别
图片和视频应直观展示产品的使用方式、尺寸比例及适用环境。家居品展示摆放效果，工具类展示实际操作，服饰类展示不同身材的穿搭效果。这能有效补充文字未涵盖的信息，帮助 AI 建立更完整的认知。
4. 重视真实用户评价
AI 在推荐时会参考真实反馈来判断产品优劣。评论中出现的“安装简单”、“比想象中大”、“小户型神器”等真实体验描述，往往比官方文案更具说服力，直接影响 AI 的推荐权重。
综上所述，跨境卖家应从单纯的关键词优化转向全方位的内容建设。当消费者不再搜索具体商品，而是向 AI 描述需求时，你的产品信息是否足够清晰、场景化是否足够丰富，将决定能否在新的流量逻辑中脱颖而出。
结语
AI 购物时代的到来，标志着电商流量分配机制的根本性转变。对于跨境卖家而言，深入理解 AI 的工作原理，优化产品信息结构，精准描绘使用场景，将是获取新一轮增长红利的关键。