随着消费者日常利用AI寻找和购买商品，向“代理式商务”（Agentic Commerce）的转型正在迅速推进，EC企业最应优先关注的“新型优质客户”形象已逐渐清晰。
通过AI访问的EC用户，其购买率和支出额高于其他消费者
根据Adobe Analytics截至2026年7月的最新数据，以AI为起点访问美国EC网站的消费者，与传统搜索或直接访问等非AI渠道相比，转化率（CVR）和单次支出额均显著更高。连续11个月，转化率大幅领先于“非AI”渠道。
通过AI导流的EC推荐流量本身也在爆发式增长。2026年7月，通过AI访问的数量较去年同期增长了62%；自生成式AI平台如ChatGPT普及以来，与2024年10月相比，实现了惊人的1219%（约13倍）增长。
Adobe基于对美国零售网站超过1万亿次的访问数据和实际在线交易数据发布了此项调查结果。
具有高购买力的“AI购物客”，转化率较非AI渠道提升60%
Adobe Analytics最新数据显示，通过AI到达EC网站的用户对EC企业而言极具吸引力。
连续11个月转化率远超“非AI”
数据显示，通过AI访问的消费者每次网站访问产生的销售额（RPV）比非AI访问者高出53%。
此外，通过AI访问的会话转化率（CVR）比常规流量高出60%，且已连续11个月超过非AI渠道。考虑到一年前AI访问转化效率仅相当于非AI渠道的一半左右，可以说在购买过程中AI的实用性已完全逆转。
停留时间、加购率等参与度指标也普遍上升
通过AI流入的消费者不仅购买概率更高，在网站内的参与度也显著更强。与非AI客户相比：
- 网站停留时间：长59%
- 加购率：高28%
- 跳出率：低33%
- 整体参与度：高14%
Adobe分析认为，“这些数字证明AI正在为消费者带来持续价值，大幅缩短了发现所需商品或最适合自身优惠信息的时间。”
众多电商网站潜藏的“AI可见性差距”，39%不支持LLM
尽管通过AI渠道的优质客户激增，但许多电商企业尚未做好让AI“正确发现”自身网站的准备。
Adobe使用诊断工具“AI Content Visibility Checker”评估了电商零售网站针对大型语言模型（LLM）的优化程度（即AI可见性）。该工具会扫描网页，识别LLM可读取和不可读取的信息并进行评分。
如果LLM无法轻松读取品牌独特的优势或内容（如产品信息、价格、实时库存等），电商企业就会错失本应获得的销售机会，Adobe对此发出警告。
调查范围扩大后凸显的“AI优化滞后”
在截至2026年4月的调查中，约25%的电商网站首页内容未针对LLM进行优化。
随后Adobe将调查范围扩大至更广泛的电商网站，结果发现整体LLM可读率（AI可见性）降至61%。这意味着美国约39%（近四成）的电商网站首页无法支持LLM顺畅解析，这一现状令人担忧。
按类别查看电商网站的“AI可读性”
电商网站的“AI可读性（AI Readability）”因商品类别不同而存在显著差异。以下是Adobe按类别划分的LLM优化得分：
- 服装类：76%（24%不支持LLM）
- 家电类：70%
- 化妆品类：68%
- 体育用品类：67%
- 家具及家居用品类：64%
- 综合零售类：63%
- 食品类：59%
服装、家电和化妆品类别在“AI友好”方面领先的原因
得分较高的“服装”、“家电”和“化妆品”类别，通过提供一致且结构清晰的商品目录数据（如尺寸、规格、成分列表等），成为提高AI识别率的最大因素。
此外，这些行业中活跃发布的新闻文章和企业博客文章，也是LLM理解上下文的重要信息来源。
另一方面，家具和食品等类别则落后。在这些行业中，由于页面设计过度依赖图像以及非结构化数据，导致AI难以解析信息，因此亟需更新数字资产。
转型构建能在AI时代生存下来的“AI-Ready”电商网站
Adobe的数据表明，以AI为起点的电商访问渠道不仅“流量”在增加，而且已成长为具有极高“客户价值（转化率及客单价）”的优质渠道。Adobe指出：
尽管旅游和零售品牌在AI可见性方面已奠定一定基础，但仍存在重要差距。随着消费者使用AI的迅速扩大，为了在当前市场中保持存在感与相关性，亟需对整个数字内容进行面向LLM的优化（实现AI-Ready）。
在消费者不再通过“搜索框”，而是从“提示词（对话）”开始购物的时代，电商平台首要任务是，立即完善能够被AI代理正确评估和推荐的“结构化干净商品数据”。