AI购物助手如何改变消费者决策路径？明略科技解析生成式引擎优化与品牌认知的未来

整理如下（多段落组成，优化，利于SEO）：

随着2025年消费市场的持续演变，“决策权转移”成为不可忽视的趋势——AI不再只是辅助工具，而是逐渐成为消费者决策过程中的“中介角色”。从Perplexity计划收购谷歌Chrome引发行业热议，到各大搜索引擎首页纷纷上线AI搜索框，围绕“AI中介”的流量争夺战已经悄然展开。更具代表性的是，亚马逊在推出AI购物助手Rufus后，于今年4月进一步测试了由Agentic AI驱动的“Buy for Me”功能，允许用户在非亚马逊平台挑选商品，由系统直接代为下单。在2025年Prime Day前夕，第三方调研显示已有约33%的消费者计划使用AI辅助购物，预示着AI正深度介入消费决策流程。

当消费者的购物路径从传统的“搜索-筛选”转变为“对话-推荐”，品牌如何在AI主导的新环境中实现有效触达成为关键问题。要在这个新生态中占据先机，品牌需要理解并掌握“GEO”（生成式引擎优化）与“SEO”（搜索引擎优化）的融合策略。

一、GEO vs SEO：从“人找信息”到“信息找人”

GEO，即生成式引擎优化，是由印度理工学院德里分校与普林斯顿大学学者在2024年提出的全新概念。其核心在于通过结构化、权威数据源建设以及语义优化，使品牌成为AI生成答案的首选信息源，从而实现“答案即品牌”的精准曝光。相比传统SEO侧重用户主动搜索的行为，GEO更强调“被动推荐”的趋势——当用户习惯于向AI提问而非自行搜索时，品牌需要让AI主动“选择”自己，而非被动等待点击。

这一趋势的形成，源自用户需求和技术发展的双重推动。根据明略科技的观察，用户的搜索行为已从“泛知识型”转向“决策辅助型”，即从“这是什么”转变为“我该如何选择”。这种变化直接影响品牌在布局和关键词策略上的调整方向。

二、用户搜索场景的四大类型

从搜索引擎和社交平台的提问趋势来看，当前用户的主要搜索场景可分为以下四类：

1. 对比决策类：如“哪个品牌更好？”、“预算500元内性价比最高的无线耳机推荐？”；
2. 参数解读类：如“一级能效冰箱到底省多少电？”、“f/1.8光圈适合拍摄什么场景？”；
3. 场景适配类：如“租房党适合用的迷你洗衣机有哪些？”、“带娃出行必备的便携用品清单？”；
4. 风险规避类：如“某品牌最近是否有质量问题？”、“长期使用某牙膏是否会有副作用？”。

以母婴品类为例，新手妈妈常会向AI提问：“1段奶粉和2段奶粉有什么区别？我家宝宝6个月了，该换了吗？”这类问题的核心在于用户对“专业建议”的高度依赖。消费者不再只是寻找商品，而更希望AI能帮助其缩小选择范围、理解产品参数、预判使用风险。

三、品牌如何应对GEO趋势？从“影响人”到“影响AI”

当AI成为用户的“第一推荐人”，品牌的营销重心也从“影响用户心智”转向“影响AI认知”。AI在处理用户请求时，通常遵循“拆解问题—分配任务—匹配答案”的逻辑流程。在离线模式下，AI依靠训练数据进行推理；而在联网模式下，则会调用最新的网络。

值得注意的是，不同AI模型的信息偏好、用户提问方式等都会影响最终推荐结果。哥伦比亚大学的一项研究指出，AI购物助手在推荐商品时存在个性化倾向，同一商品在不同模型中可能获得截然不同的评价，且对商品展示位置极为敏感。因此，品牌不仅要产出高质量，还需确保这些能在不同AI平台中被识别为“高权重信息源”，从而提升被推荐的概率。

四、品牌构建AI认知的三大关键策略

在2025年媒介力学论坛上，明略科技品牌AI认知榜负责人招熙琳提出，品牌要在AI时代建立深层次连接，需从以下三方面入手：

1. 洞察AI平台搜索意图：深入了解用户在AI平台上的提问行为，评估品牌在主流AI模型中的认知现状，建立基础数据模型；
2. 制定AI传播策略：基于评估结果，制定精准的传播计划，确保品牌信息能被AI准确识别和引用；
3. 打造高质量资产：通过权威、结构化的输出，持续提升AI对品牌的认知度与信任度，积累品牌认知资产。

五、AI驱动的未来：数据是连接一切的核心

AI主导的消费决策链条依赖于平台之间的深度协同与数据互通，这一路径尚处于探索阶段。然而，数据始终是连接机器与消费者的核心桥梁。没有数据支撑，品牌就无法在AI时代实现有效管理。依托强大的AI分析与数据挖掘能力，明略科技致力于帮助品牌在AI生态中“被看见”、“被信任”、“被选择”，从而构建可持续的品牌认知优势。

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