Google 与 YouTube 发布的《2026 年 AI 驱动的购物季零售营销指南》指出，AI 正重塑消费者的商品发现、品牌比较及购买决策路径。2025 年购物季数据显示，61% 的美国受访购物者使用过 AI 平台或功能，其中 64% 希望更深入地借助 AI 辅助购物。随着 AI 搜索和工具的普及，消费者倾向于提出更复杂的问题，进行更广泛的品牌比较，并在购买前获取更充分的信息。
AI 显著增加了消费者接触的购物信息和触点。 调查显示，使用 AI 辅助购物的消费者平均接触的购物触点数量是未使用者的 2.8 倍。这对出海零售品牌的商品数据完整性、内容可信度以及搜索、视频和广告的协同配合提出了更高要求。基于此，Google 在指南中提出了四项核心营销建议，并分享了 Wayfair、Etsy、Wall Blush 和 Nex Playground 的实战经验。
AI 正在改变消费者的购物行为
1. 搜索趋向对话化，查询更加具体。根据 Google 2026 年 5 月的内部数据，Google AI Mode 中的搜索查询平均长度是传统搜索的 3 倍。 消费者不仅提出更详细的问题，还会跨品牌、跨页面及视频资料进行深入比较。
约四分之三的 Google AI Mode 和／或 AI Overviews 受访用户表示，这些功能帮助他们更快、更有信心地作出购买决定。这在提升便利性的同时，也对商品信息的完整性和准确性提出了严苛要求。
2. AI 推动购买前的深度研究。AI 降低了信息获取门槛，使消费者能够轻松比较品牌、阅读评价并通过创作者视频了解实际体验。
Google 搜索和 YouTube 通过呈现相关产品测评、教程和创作者内容，让消费者在访问品牌网站前即可完成大量比较和研究，形成明确的购买意向。
3. 商品选择增多，信息可信度成为关键。 社交媒体发现商品后，消费者通常会进一步核实质量、口碑和评价。81% 的受访社交媒体用户会使用 Google 搜索，以评估他们在社交平台上发现的品牌或商品。
4. Google 搜索和 YouTube 在决策中占据主导地位。 Google 消费者旅程调查显示，消费者使用 Google 搜索辅助购买决策的可能性是使用 ChatGPT 的 2.3 倍。 在同时使用两者的受访者中，40% 表示减少了对 ChatGPT 的使用频率。
此外，Google 与 Kantar在美国的调查表明，在帮助快速决策方面，YouTube 的评价高于 Facebook、Instagram、TikTok 和 Snapchat 等平台。TransUnion 的营销组合模型（MMM）分析也显示，同时投放 Google 搜索和 YouTube 广告的组合，其广告支出回报率（ROAS）比其他媒体高出 37%。
Google 建议零售品牌做好购物季准备
1. 完善商品数据，提高商品被发现的机会
针对 AI 搜索中更具体的需求，Google 建议零售品牌优化商品标题、描述和图片，并补充配送时效、退换货政策、促销价格及评分等信息，以便 Google Shopping Graph（购物图谱）准确理解商品。
指南还引入了 Conversational Attributes（对话式属性概念），品牌可补充常见问答、规格详情及使用场景，帮助 AI 更精准地回答消费者问题。
以 Wayfair 为例，该平台利用 AI 大规模处理超过 4,000 万件商品的数据，为长尾商品提供丰富信息以增加匹配机会，并通过严格标准确保数据准确可靠。
除商品 Feed 外，Google 建议完善以下方面：
Brand Profile（品牌资料）： 完善品牌视觉素材、促销活动、配送及退换货政策。
Business Agent（商家智能体）： 用于回答具体购物问题，如配送时效或适用人群。
YouTube 视频内容： 发布测评、教程及介绍，展示商品特点和使用场景。
社区与用户评价： 关注论坛、社群和评价网站的反馈，提供真实用户视角。
2. 利用第一方数据，提高潜在客户识别能力
Google 建议完善第一方数据的采集与应用，以提升 AI 广告系统对消费者行为的识别和需求发现能力。
首先，通过 Google tag gateway 改善数据采集。 准确识别用户多次访问行为有助于理解购物过程。Google 内部数据显示，采用该技术的金融行业广告主平均观察到 14% 的转化量提升。
其次，通过 Data Manager 整合第一方数据。 连接 Salesforce、BigQuery 等系统数据，为 AI 广告解决方案提供更多消费者和业务信号。
最后，利用购物车和交易数据优化广告相关性。 识别关联购买模式，帮助系统理解商品间联系，提升触达精准度。
3. 灵活使用 AI 广告系列，承接不断变化的购物需求
建议在购物季灵活调整预算与策略，利用以下四类 AI 广告能力捕捉新需求：
AI Max for Search campaigns（搜索广告系列 AI Max）： 通过无关键词匹配技术覆盖未触达的搜索需求，并根据意图优化创意。
AI Max for Shopping campaigns（购物广告系列 AI Max）： 利用 Merchant Center 商品 Feed 生成动态可购物广告。
Performance Max（效果最大化广告系列）： 跨渠道触达消费者，围绕既定转化目标优化效果。
Demand Gen（需求开发广告系列）： 通过 YouTube 等视频和视觉内容触达用户。改进后的 Demand Gen 使采用目标型出价策略的广告系列在 YouTube 上的转化价值提高了 40%。
统计显示，在满足特定条件且预算充足时，使用搜索广告系列 AI Max 或 Performance Max 的非零售广告主，其搜索文字广告的转化次数或价值平均提高 15%，同时保持 CPA／ROAS 稳定。
具体投放建议包括：
利用 YouTube 创作者内容： 将表现优秀的联盟视频用于 Demand Gen 广告。
加强新客户获取： 结合第一方数据和实时标签信号，优先寻找新消费者。
探索新的搜索需求： 利用智能出价探索和灵活预算，发现未被覆盖的查询。
检查错失的广告机会： 通过机会损失报告，识别因预算或出价不足而错失的效果。
4. 提前准备智能体商业所需的基础设施
针对 Agentic Commerce（智能体商业），Google 建议两项准备工作：
评估 Universal Commerce Protocol（UCP，通用商务协议）： 支持 AI 智能体读取、验证和处理商品数据。
考虑接入 Google Pay： 简化支付结账流程，适配未来的智能体购物体验。
三个品牌案例：从商品匹配到购买转化
1. Etsy：利用 AI Max 提高商品与搜索需求的匹配效率
Etsy 利用 AI Max 理解用户搜索意图并自动调整广告标题，结合 YouTube 可购物视频在早期吸引关注。
2025 年购物季，Etsy 非品牌词搜索广告带来的商品交易总额同比增长 36%，新买家获取量提升 21%，同时维持了既定 ROI 目标。
2. Wall Blush：结合 Demand Gen 和 Performance Max，扩大国际市场业务
高端墙纸品牌 Wall Blush 突破社交媒体广告瓶颈，组合使用 Demand Gen 和 Performance Max。前期通过视频广告吸引构思阶段的消费者，后期利用 Performance Max 推动转化。
该策略助力 Wall Blush 实现转化次数同比增长 98%、点击率提高 13%、收入增长 111%，有效拓展了国际市场。
3. Nex Playground：先通过 YouTube 建立新品类认知，再推动销售
针对缺乏成熟搜索需求的体感游戏新品类，Nex Playground 先通过 YouTube Connected TV 在家庭场景中展示产品，再利用 Demand Gen 在移动端持续触达。
结果显示，Nex Playground 的销售额达到上年同期的 3 倍，新家庭用户转化效果是社交媒体渠道的 14 倍。
2026 年购物季，AI 使商品比较和信息验证更加便捷。出海零售品牌应重点检查：商品信息是否回应具体搜索需求，第一方数据是否准确反映用户行为，以及广告策略能否灵活调整。
