2026年9月17日
电商营销预算正从传统数字广告向贴近购买决策的工具转移。西北大学与Minty研究显示，63%的额外营销资金将投向AI购物工具及返现省钱类应用（样本为150名营销决策者）。
这一趋势在返现及折扣比价应用中尤为显著，其预算占比预计从18%升至30%。同时，三分之二受访者认为AI将成为明年引导客户触达品牌的最重要入口，超半数受访者将AI与省钱应用结合使用。
流量获取逻辑正在重构：卖家不再仅争夺搜索或社交平台的广告点击，更需确保商品组合能被数字助手识别为价格、库存、配送及优惠方面的优选方案。
人工智能正成为产品与优惠搜索的新入口
AI辅助购物改变了用户触店时机。传统模式下消费者主动搜索、比价后进店；而AI助手可在用户访问网站前完成大部分筛选流程。
用户可要求AI在预算内寻找特定产品、对比型号或查找含折扣的最优报价。若整合返现数据，名义价格不再是唯一财务指标。例如标价100欧元享10%返现的商品，可能与标价95欧元无优惠的商品形成差异化竞争，最终选择还取决于运费、退货政策等条款。
研究指出，每新增1美元营销预算，其中63美分将流向AI购物工具及返现省钱应用。需注意这是增量资金的分配比例，而非传统广告预算被削减63%。
对计划出海波兰卖家而言，Google Ads等平台广告仍可盈利，但新增资金正加速流入能捕获比价决策阶段客户的渠道。
现金返还和省钱应用占据越来越多的预算份额
返现及储蓄类应用市场份额预计从18%增至30%，表明按交易结算的营销模式日益重要。与传统广告引流不同，返现直接嵌入交易经济，通过财务激励促成订单。
该模式能在不直接降价的前提下提升吸引力，但并非零成本。获客成本包含联盟佣金、返现补贴、折扣、广告及运营费用。对低毛利产品，获客成本微幅波动即可影响盈亏。
例如德国市场的波兰电子产品卖家，若产品售价300欧元、商业利润率约10%，加入返利计划虽能提升比价竞争力，但会侵蚀利润。若发生退货，还需承担运输、仓储、质检及贬值损失。
因此，仅靠ROAS评估此类活动并不充分。卖家需核算扣除获客、支付、物流及退货后的真实利润率。若某渠道返现高且吸引高退货率客户，即便销量大也可能亏损。
波兰卖家可能需要在与今天完全不同的地方为曝光度付费
跨境销售中消费者行为变化更为显著，因比价维度更多。进入德国市场的波兰卖家除价格外，还需应对运费时效、支付方式、退货政策、信誉及德语服务等考量。购物助手可自动聚合这些信息，减少用户手动比店需求。
假设波兰家居品牌在德国运营独立站，当用户询问“80欧元以内、配送快且有折扣”的产品时，可见性取决于系统能否准确读取价格、变体、库存、运费及促销信息。此时网站横幅广告在算法筛选阶段几乎无效。
在市场平台模式下，商品需与自营店、其他卖家及外部工具结果竞争。若用户在平台外启动搜索并比价后才进入，产品综合价值（价格+运费+时效+优惠）至关重要。
这对电商团队提出技术挑战：价格、库存及促销数据分散于ERP、电商平台、PIM及市场整合器等多个系统。数据不一致会导致外部工具展示过时价格或缺货商品。
因此，AI购物场景中产品数据质量直接影响营销效果。名称、参数、变体、价格、库存及配送信息必须准确且实时。出海还需内容本地化，若仅机器翻译而未适配德国用户搜索习惯，可能在触店前就丧失曝光机会。
波兰卖家应该做什么
切勿机械地将63%自有预算转投AI及返现渠道。该数据反映的是受访决策者的增量资金规划，并非普适预算标准。
务实做法是按渠道实际订单贡献分摊成本。清晰掌握广告、联盟、返利、平台及自然流量单笔交易成本，并与利润率、退货率对标。跨境销售还需叠加支付费、国际运费、退货处理及本地客服成本。
其次优化产品数据。核查价格、库存、变体、参数、运费及促销信息在各系统间的一致性。AI前置筛选越多，数据准确性越关键。
第三测试新销售渠道。可按品类、市场或产品组试点返利功能，对比各渠道盈利能力。高毛利、低退货率产品比低毛利、高逆向物流成本品类更具操作空间。
综上，营销预算结构调整并非简单替换广告平台。AI接管了搜索、比价、筛选等原属消费者的工作，返现应用叠加了财务激励层。卖家需在用户看到产品页、广告或结账流程之前，就赢得对其优惠的选择权。