76.1%的时候，AI不在购物的起点，也不在终点

最近大家都在讨论，ChatGPT 会不会取代 Google，或 GEO 会不会取代搜索引擎的搜索（包含但不限于 Google、Bing、Yandex，甚至于国内不争气的 Baidu）。

做出海品牌的，也开始研究怎么从 AI 获得流量，怎么让 ChatGPT 推荐自己的产品。

但我最近看 Similarweb 的一份报告(点击原文链接查看全文内容)，发现大家可能盯错了地方。

注意，这几个数字统计的是 AI 在旅程中有没有出现在相应位置，不是说消费者有 76.1% 的购买决定由 AI 完成。

但它让我觉得挺有意思。

我们一直在争论消费者以后会不会用 ChatGPT 代替 Google 搜索，会不会直接在 AI 里下单。

结果 AI 可能正在另一个地方发挥作用。

消费者已经知道自己想买什么，也看过一些产品，但还没决定选哪个品牌。

于是跑去问 AI。

最后消费者去了 Google，或者 Amazon。

订单也许是成交了，只不过买的不是你的产品。

你还在研究 ChatGPT 到底能带来多少流量，消费者可能已经在那边把你排除在候选名单之外了。

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过去做跨境电商，营销部门习惯研究两个环节。

一个是消费者从哪里来。

Google、Meta、TikTok、YouTube，哪个渠道能用更低的成本带来潜在客户？

另一个是消费者在哪里成交。

Amazon、品牌官网、线下零售渠道，哪个转化率更高？

这两个环节当然重要。

但中间呢？

消费者看过广告之后，为什么最终选择 A 品牌而不是 B 品牌？

这个问题其实不太容易回答。

以前他可能去 Google 搜测评，在 YouTube 看视频，或者去 Reddit 看其他消费者怎么说。

现在多了 AI。

比如一个美国消费者准备买一台户外监控摄像头。

他在 YouTube 上看过几个品牌的产品，在 Amazon 也浏览了一圈。

然后问 ChatGPT：

AI 把几个品牌拿来比较，告诉他谁支持本地存储、谁需要订阅、谁适合租房用户。

消费者原本可能已经看上了 A 品牌。

但比较之后，开始考虑 B 品牌。

对于 A 品牌的市场部来说，这种情况才值得警惕。

前面花钱做曝光，不代表消费者一定会把你放进最终的购买名单。

当然，Similarweb 的 76.1% 并不意味着这些旅程都发生了品牌偏好的改变。

但至少表明，在这类涉及 AI 的购物旅程中，AI 经常出现在中途，而不是简单承担第一个流量入口或者最后的购买出口。

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Similarweb 另一份研究《The Downstream Impact of AI Visibility》，正好提供了一些有意思的证据。

研究观察了 2025 年 7 月至 12 月美国桌面端用户的相关行为，覆盖金融、旅游和美妆三个行业。

他们发现，用户在 ChatGPT 里获得某个品牌推荐后，接下来七天访问这个品牌网站的可能性，是访问未获推荐竞品的2.5 倍。

比如 Capital One 和 American Express。

旅游行业也有类似情况。

当 ChatGPT 推荐 Kayak，12.0% 的相关用户随后访问了 Kayak，而访问 Skyscanner 的比例只有 3.4%。

这并不能证明 AI 推荐直接创造了这些访问，更不能直接理解成销量增长 2.5 倍。

但它至少反映出一个值得关注的关联：

如果你是一家中国出海消费电子品牌，这个变化就很值得研究。

过去你关心的是产品有没有出现在 Google 搜索结果首页，Amazon 类目排名怎么样，Meta 广告的 CPM 和 ROAS 高不高。

这些当然还要看。

但可能需要再加一个问题：

当消费者没有指定品牌，只告诉 AI 自己的使用场景、预算和要求时，你会不会进入它给出的候选名单？

注意，不是问“某某品牌好不好”。

而是问“什么品牌适合我”。

这两个问题，对品牌的意义完全不同。

前者说明消费者已经知道你。

后者才是在争取那些还没决定买谁的消费者。

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Similarweb 还有一组数据。

这下就有意思了。

消费者可能在 ChatGPT 里比较品牌，但之后自己打开 Google 搜索品牌名称。

最后通过搜索进入网站。

Google Analytics 记录了搜索流量，符合条件的 Google Ads 点击也可能获得转化归因。

但消费者之前在 AI 里经历过什么，营销后台未必知道。

Google 当然没做错什么。

人家负责把顾客带进店，至于顾客之前听了谁的建议，也不能指望门口迎宾全部知道。

这里还有一个更现实的问题。

做出海品牌的人，应该都熟悉季度或者年度营销预算复盘。

Google 团队拿出 ROAS。

Meta 团队拿出广告转化。

达人团队拿出播放量、点击和专属链接产生的销售。

PR 团队拿出媒体报道。

大家各有各的数据。

如果管理层只看能够被直接归因的订单，Google 品牌词可能表现不错，一些测评、PR 和品牌内容却显得不太划算。

于是决定把预算从后者转向前者。

这未必就是错的。

有些达人合作确实没效果，该砍还是要砍。

但如果消费者正是通过这些内容了解品牌，再通过 AI 比较确认，最后从 Google 进入网站购买，那么只看最后点击，就可能低估前面一部分营销活动的贡献。

以前我们争营销预算，习惯讨论哪个渠道的效率更高。

现在或许还应该问一个问题：

消费者可不会按照市场部的渠道归因规则来决定购买什么。

这里也不能反过来，把所有后续搜索都认作 AI 的功劳。

55.9% 指搜索渠道，不全部是 Google 自然搜索；AI 推荐与后续访问之间的关联，也不能直接证明因果关系。

真正的问题不是把功劳重新分给谁，而是企业有没有足够的证据，决定预算应该往哪里投。

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看完 Similarweb 的数据，我倒觉得没有必要明天就去买一套 GEO 工具。

尤其对于预算不算充裕的出海品牌。

我更建议先做三件事情。

选择 30 到 50 个目标消费者真实会问的问题。

不要全部带品牌名称。

比如做家用监控摄像头的，可以测试无订阅费、适合租房、适合老人、夜视效果等不同场景。

看看 ChatGPT、Gemini 和 Google AI 搜索会推荐谁，给出什么理由。

最好固定市场、语言和提问方式，重复测试。

AI 的回答会变化，所以不能把一次结果当成稳定排名。

但至少可以判断自己的品牌在哪些购买场景中经常缺席。

最近有没有新的 YouTube 测评？

有没有重要媒体报道？

有没有开展新的 Meta 品牌活动？

AI 推荐表现有没有发生变化？

消费者在购买后，又是怎么回忆自己第一次了解品牌，以及最终做出决定的？

这些信息未必能精确还原每一笔订单的来源，但能够帮助团队提出值得验证的假设。

如果准备砍掉 PR 或达人预算，不能只看直接订单。

如果准备继续加码 Google 品牌词，也不能只因为 ROAS 很漂亮。

需要尽可能用增量实验、市场对照和消费者调查，判断哪些投入真正带来了额外需求。

毕竟，有些渠道擅长让消费者知道你，有些渠道擅长让消费者相信你，有些渠道则擅长让已经想买的人完成购买。

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Similarweb 的这组数据，并不能证明 AI 已经成为购物决策的主导者。

它也没有告诉我们，76.1% 的消费者都听从了 AI 的建议。

但它提醒了我们一个很容易忽视的现象。

消费者使用 AI，不一定是为了找一个购买入口，也可能是为了在已有的几个选择之间，做出判断。

而对于出海品牌来说，这个环节可能很重要。

因为这时候消费者未必对某个品牌足够忠诚。

他可能已经看过你的广告，了解你的产品，但也愿意听听其他建议。

如果 AI 告诉他某个竞争对手更适合自己的需求，他就可能重新考虑。

所以我觉得，比起天天讨论 AI 能给网站带来多少流量，出海品牌也许应该先搞清楚：

这其实还是品牌竞争，只不过多了一个新的参与者。

过去我们花钱争夺消费者的注意力。

现在，消费者在形成品牌偏好的过程中，也可能向 AI 寻求意见。

Google 仍然重要，Meta、YouTube、Amazon 也一样。

但如果品牌只盯着消费者从哪里来、最后在哪里成交，中间发生的事情就可能被忽略。

而中间，恰恰可能是消费者改变主意的时候。

这种情况如果发生，光盯着 Google 的 ROAS，恐怕还真看不出来。