您是否希望产品出现在 ChatGPT 的回答中？无需堆砌 AI “技巧”或凭空创造对话式 SEO。SEMrush 研究表明：产品在 ChatGPT 上的可见性，始于 Google Shopping。
在对话式界面背后，AI 仍高度依赖搜索的历史基础模块。而在电商领域，Google 依然是核心数据源。
SEMrush 研究发现
过去几个月，研究人员和 SEO 专家一直在探究 ChatGPT 如何从轮播图中选择展示产品。SEMrush 于 2026 年 1 月 20 日发布的研究报告揭示了其底层运作机制。
结论明确：ChatGPT 并不直接选择产品，而是通过后台发送隐形查询，将大部分选品任务委托给 Google Shopping。
双引擎并行：文本生成与产品检索分离
该研究的关键贡献在于区分了用户请求产品推荐时，ChatGPT 使用的两种“发散式查询”（fan-out queries）：
1. 上下文查询
用于构建书面回答，如提供建议、购买标准和对比分析。例如：
- “2025 年预算有限但拍照性能出色的最佳 Android 智能手机”
- “定义平价 Android 智能手机的关键因素及优质摄像头型号”
这些查询帮助 ChatGPT 撰写连贯的购买指南，但不直接决定显示的产品。
2. 购物查询（隐藏）
以 Base64 编码形式直接查询 Google Shopping。解码后对应典型的交易型查询，例如：
- “2025 年价格实惠且摄像头表现良好的 Android 智能手机”
正是这类查询构成了轮播图产品选择的基础。换言之，ChatGPT 负责生成话语内容，而将产品选择外包给 Google Shopping。
75% 的重合度：ChatGPT 复制 Google Shopping 结果
SEMrush 在 100 个提示词上进行了测试（每个重复五次以消除随机效应）。结果显示：75% 的情况下，ChatGPT 展示的首位产品已位列 Google Shopping 前三名。
更令人惊讶的是，以下信息存在完美匹配：
- 产品名称
- 商家名称
- 显示价格
这种高度依赖性源于 Google Shopping 提供了 ChatGPT 尚未完全掌握的资源：实时更新的交易数据（包括价格、库存和评论）。
为何 ChatGPT 仍依赖 Google？
研究强调了一个对电商至关重要的观点：可靠的产品数据仍是制胜关键。Google Shopping 作为独特基础平台，由持续更新的商品流驱动。
尽管 ChatGPT 正尝试整合 Etsy 等渠道或开发新购物功能，但与 Google 生态系统的广度深度相比仍显局限。在黑五等价格波动剧烈的场景中，信息的时效性至关重要，而这正是 Google Shopping 的核心优势。
对话式 SEO：回归传统 SEO 基础
这是研究中最反直觉的启示：要在 ChatGPT 中获得可见性，不应从“AI”角度思考，而应回归电商 SEO 基础。
简而言之：当前的对话式 SEO 依赖于 Google Shopping。
ChatGPT 明确区分了两种逻辑：
- 编辑内容（指南、建议、教程）
- 产品检索（主要外包给 Google）
若产品在 Google Shopping 中排名不佳，出现在 AI 推荐中的概率将微乎其微。
电商从业者的行动指南
基于 SEMrush 的研究，为最大化 ChatGPT 可见性，建议采取以下具体措施：
优化 Merchant Center 数据流
GTIN、MPN、库存状态和图片等字段至关重要。数据不完整或不一致会导致直接被排除在搜索结果之外。
优化产品标题
标题必须匹配典型交易型搜索查询，而非迎合“AI 语言”。ChatGPT 不会重写标题，而是直接引用现有标题。
提升价格竞争力
由于 ChatGPT 沿用 Google Shopping 的排名逻辑，价格仍是影响可见性的关键因素。
搜索、AI 与代理式商务的融合趋势
除即时启示外，该研究还反映出一个深层趋势：对话式 AI 尚未取代搜索引擎，而是依附于其上。
Google Universal Commerce Protocol (UCP) 等举措旨在标准化平台、商家与对话代理间的交互。长远来看，交易或将直接在聊天界面完成，无需跳转传统电商网站。
这一现实提醒我们：即使在生成式 AI 时代，电子商务的基础要素依然不可或缺。