ChatGPT/Rufus：AI购物60秒成交！百亿美金商机！

2025年，全球数字营销的格局正在经历前所未有的深刻变革。当我们还在琢磨如何优化广告投放、提升网站流量时，人工智能（AI）已悄然从幕后走向台前，不再仅仅是辅助我们研究分析的工具，而是直接参与到消费者的购物决策与交易过程中。对于身处中国跨境行业的我们而言，理解并适应这一变化，是把握未来市场机遇的关键。

这一年，我们看到AI不仅在智能程度上突飞猛进，更在商业交易领域展现出惊人的“行动力”。它不再是简单地提供产品推荐或比价信息，而是能够让用户从最初的需求表达，到完成支付结算，整个过程都在一个对话界面中无缝完成。没有页面跳转，没有外部链接，更没有冗余的摩擦。

这就是“智能代理商务”（Agentic Commerce）的崛起：AI能够代表用户执行购物任务，将整个购买旅程压缩成一次简单的互动。而这一变革，正从两个主要方向同时展开。

趋势洞察：当AI从建议者变为购物者

A table graphics showing AI engines that shop: Generative platforms adding commerce.

平台	主要功能	关键数据
ChatGPT 即时结账	用户可在聊天中直接购买Etsy商品，未来将支持百万Shopify商家，如Glossier、SKIMS、Spanx等。由Agentic Commerce Protocol与Stripe提供技术支持。	每周活跃用户7亿。商品排名基于相关性，非付费推广。面向美国地区免费、Plus和Pro用户开放。
Perplexity 聊天内购物	通过PayPal/Venmo实现一键结账。用户可在聊天中预订旅行、购买商品、预订票务。	2024年末推出购物功能。2025年5月宣布与PayPal合作，实现无缝智能代理商务体验。

1. 生成式AI平台拓展商业交易功能

2025年9月，OpenAI推出了ChatGPT即时结账功能，将其每周7亿的用户转化为潜在买家。通过与Agentic Commerce Protocol（由Stripe支持）的整合，美国地区的ChatGPT免费、Plus和Pro用户现在可以直接在聊天界面中从Etsy商家处购买商品。据悉，超过100万Shopify商家，包括Glossier、SKIMS、Spanx和Vuori等知名品牌，也即将加入这一生态。用户只需提出如“为陶瓷爱好者推荐礼物”等需求，轻点“购买”，确认支付信息即可完成交易。值得注意的是，商品排名完全基于其相关性，而非付费推广。这标志着一个以“相关性优先”为核心的商业新时代的到来。
A screenshot of how Perplexity in-chat shopping works on the mobile interface.

与此同时，Perplexity在2024年至2025年间积极构建其智能代理商务体验，并于2025年5月与PayPal达成合作，实现了真正意义上的一键结账。现在，用户可以在Perplexity聊天界面中直接预订旅行、购买商品、预订音乐会门票，并通过PayPal或Venmo即时支付。PayPal负责处理支付、物流跟踪和客户支持，确保整个交易流程顺畅无阻。Perplexity的这一布局，是押注对话式商务将超越传统浏览模式。早期数据显示，用户确实在不打开新页面的情况下，完成了从研究到购买的整个过程。

这些新模式为何具有颠覆性：

零摩擦体验： 从提问到购买，整个过程可在不到60秒内完成。
无需跳转： 用户始终停留在AI界面内，无需访问外部网站。
相关性优先的排名： 产品推荐基于匹配度，而非广告投放费用。

2. 零售商积极引入AI代理，强化自身商业生态
A table graphics showing AI engines that shop: Generative platforms adding commerce.

平台	主要功能	关键数据
美国亚马逊Rufus	AI购物助手，能在亚马逊平台内研究商品、比较选择、回答问题。基于亚马逊商品目录、用户评论、问答数据及网络信息进行训练。	2025年用户达2.5亿。购买完成率提高60%。预计每年新增销售额100亿美元。已在美国、英国、印度、法国、德国、意大利、西班牙和加拿大上线。
美国沃尔玛Sparky	沃尔玛App内的AI购物助手。能汇总评论、通过对话回答问题，并协助策划派对。支持一键将商品加入购物车。	仅面向美国用户在沃尔玛App内提供。实时问答。评论摘要。派对策划辅助。

2025年，美国亚马逊的AI助手Rufus已在美国、英国、印度和欧洲等地区全面推广。这款AI助手直接嵌入到亚马逊的移动应用和网站中，其训练数据涵盖了亚马逊全部商品目录、用户评论、社区问答以及全网信息。购物者可以向它提出各种问题，从宽泛的比较（“越野跑鞋和公路跑鞋有什么区别？”）到具体的疑问（“这件夹克可以机洗吗？”）。效果显著：2025年有2.5亿消费者使用了Rufus，而使用该助手的用户完成购买的可能性比普通用户高60%。美国亚马逊预计Rufus每年将带来超过100亿美元的额外销售额，使其成为公司最成功的面向消费者的AI应用之一。
A screenshot image showing how Walmart Sparky helps shoppers find products, synthesizes review summaries, and answers questions conversationally like

美国沃尔玛则推出了Sparky，一个专为美国用户设计的AI购物助手，仅在沃尔玛App内提供。Sparky能够帮助购物者查找商品、总结用户评论，并通过对话方式回答问题，比如“哪款笔记本电脑最适合艺术生？”或“帮我策划一个2岁孩子的生日派对”。这款助手甚至可以推荐派对用品、提供主题灵感，并支持一键将商品添加到购物车。Sparky的派对策划功能尤其受到关注，用户可以获得针对生日、乔迁等活动的精选推荐。这是沃尔玛为了让顾客留在其应用内购物，而非流失到谷歌、ChatGPT或Perplexity等平台所做的重要尝试。

为何大型零售商必须积极应对：

避免中介化风险： AI平台可能完全绕过传统零售平台，夺走商品发现和交易环节。
客户留存： 确保顾客留在自己的生态系统内，而非被其他AI界面吸引。
数据控制： 掌握购物行为数据和洞察，而不是与OpenAI或Perplexity共享。

跨境商家如何适应，避免被智能代理商务“落下”

传统的营销路径是：认知 → 考虑 → 决策 → 购买。而智能代理商务的路径则变成了：提问 → 回答 → 购买。

曾经的四步，现在压缩成了一步。如果我们的产品信息无法被机器读取，如果我们的结账流程存在障碍，如果我们的内容只顾着关键词而非回答实际问题，那么在新的市场环境下，我们可能就被“淘汰”出局了。

所以，问题不再是“我们是否应该为智能代理商务优化？”，而是“当我们的竞争对手已经开始优化时，我们能否承受不优化的代价？”机遇之窗仍在，但正在迅速关闭。

给中国跨境同行的行动建议：

部署产品结构化数据： 利用Product、Offer、Review等Schema标记，让AI引擎能够轻松解析我们的商品列表。结构化数据能让内容被机器读取，大幅增加被AI引用的机会。
简化结账流程： 减少表单填写字段，启用访客结账功能，支持国际主流数字支付方式（如Apple Pay、Google Pay、Stripe、PayPal）。每增加一个步骤，在AI试图完成购买时，都可能导致转化率的下降。
优化对话式查询： 我们的内容应能回答用户向AI提问的方式，例如“哪些跑鞋适合马拉松训练？”而不是“男士跑鞋10码”。编写常见问题解答时，应模拟真实的用户提问，使用自然语言。
积极参与商家计划： 如果我们是Shopify商家或使用Stripe，就已经具备了一定优势。主动申请加入Perplexity的商家计划以及ChatGPT即时结账集成，在竞争对手之前抢占先机。
测试AI发现能力： 在ChatGPT、Perplexity、美国亚马逊Rufus和美国沃尔玛Sparky等平台搜索我们的产品。看看是否能够被展示？竞争对手是否已经出现？如果未能出现，立即诊断原因并加以改进。

战术探讨：销售数据不是结果，而是战略

大多数营销人员可能每月查看一次销售报告，对数字点点头，然后将其归档。或许会在内部群组中分享，或许会在演示文稿中展示。然而，之后呢？往往没有任何实质性的改变。

这里的症结在于，销售数据不应仅仅是对过去表现的评估。它更是一种强大的战略武器。

在2025年第四季度（乃至未来）能够脱颖而出的营销人员，并非那些拥有最华丽数据看板的人。他们是那些能将销售数据反向应用于每一个决策的人。他们能够回答诸如如何出价、创建哪些内容、优化哪些页面，以及削减哪些投资回报率低下的预算等关键问题。

这就是“营收营销”（Revenue Marketing）：利用实际已完成的交易数据（而不仅仅是潜在客户或流量），来指导我们每一个战术行动。如果我们还没有开始这样做，那么我们的竞争对手很可能已经在路上了。

营收数据如何重塑我们的有机增长策略

A table graphic showing how revenue data transforms your organic strategy.

优化领域	营收数据如何提供帮助
高价值关键词识别	精准定位哪些产品或服务实际带来了销售，然后围绕这些页面和词汇优先安排内容创建和优化。停止追逐那些能排名但无法带来实际营收的“虚荣关键词”。
内容差距分析	识别哪些内容正在推动已完成的销售，然后对我们的现有内容进行审计。高价值买家正在搜索哪些主题或问题是我们尚未覆盖的？填补这些空白。
针对SEO的转化率优化（CRO）	专注于对那些产生最高交易额的页面进行转化率优化。针对已经带来转化的有机流量，优化行动号召（CTAs）、页面元素和用户体验（UX）。
内部链接策略	识别我们的营收生成页面，并从相关内容中建立内部链接，以提升其权威性和有机可见度。
结构化数据（Schema Markup）部署	在营收贡献更高的页面上部署丰富的Schema标记（Product, Review, HowTo），以改善搜索引擎结果页面（SERP）的展示效果和点击率（CTR）。
标题标签与元描述优化	利用实际已完成交易中的高转化关键词来指导标题标签和元描述的编写。为买家撰写，而不仅仅是为搜索者撰写。

如今，我们中国跨境行业的同行们可能都已认识到，搜索引擎优化（SEO）不再仅仅是关于关键词排名。它更关乎哪些关键词能真正带来交易。营收数据能精准告诉我们，哪些产品、服务和内容真正推动了销售。一旦明确了这一点，我们就可以加倍投入有效的部分，停止在那些只带来流量却无法转化的内容上浪费精力。

转变：从“什么能排名”到“什么能转化并成交”。

营收数据如何重塑我们的付费广告策略

A table graphic showing how revenue data transforms your paid strategy.

优化领域	营收数据如何提供帮助
高价值关键词出价	调整出价，优先投放那些能带来最多营收的关键词，而不仅仅是带来最多转化的关键词。如果那些潜在客户从未成交，那么5美元的每次转化成本也毫无意义。
广告文案优化	在广告文案中突出那些带来最多营收的产品或服务。直接针对实际热销商品进行宣传。
落地页优化	识别哪些落地页对已完成的交易贡献最大。将我们的转化率优化（CRO）精力集中于这些页面：改进内容、行动号召（CTAs）和用户体验（UX），以提高转化率和质量得分。
受众定位精细化	根据营收潜力或交易阶段对受众进行细分。使用定制化信息针对高价值潜在客户，而不是采用一刀切的广告策略。
预算分配	分析跨广告系列和渠道的营收归因。将预算从单纯追求流量的策略，转向那些能实际带来成交的渠道。

没有营收数据支撑的付费广告投放，无异于一场昂贵的流量实验。

当我们明确哪些关键词、广告文案和落地页能真正促成交易（而不仅仅是表单填写），就能精准分配预算。不再凭空猜测，不再是“试试看效果如何”。只剩下数据驱动的决策，从而不断提升投资回报率。

转变：从“每次潜在客户成本”到“每营销投入美元的营收”。

营收数据如何指导我们的内容策略

A table graphic showing how revenue data informs your content strategy.

优化领域	营收数据如何提供帮助
高转化内容识别	审视哪些内容页面或主题与更高的营收相关联。加倍投入那些有效的内容。
受众兴趣与内容空白	营收数据揭示了哪些内容能带来已完成的销售。利用这些数据识别未被满足的需求，并创建能解决真实买家问题的内容。
行动号召（CTA）优化	分析特定页面上哪些行动号召能带来营收。基于已被证明能转化的效果，测试文案、位置和设计。
个性化内容交付	根据客户价值或交易阶段细分内容。基于实际转化的效果，为高价值买家画像定制信息。

与SEO和付费广告类似，没有营收数据的内容营销也如同盲人摸象。

我们可能在创建博客文章、指南和资源时，完全基于我们认为会引起共鸣的内容。但营收数据能向我们展示，哪些内容真正引起了共鸣，更重要的是，哪些内容促使买家采取了行动。

转变：从“为流量而内容”到“为营收而内容”。

营收营销的思维模式

从宏观角度看，营收营销并非意味着更庞大的数据看板或更花哨的报告。它关乎更快、更明智的决策。如果想开始实践，以下是一个简单的清单：

审计高营收页面： 哪些页面表现出色？它们有什么共同点？多做类似的事情。
将关键词与实际成交关联： 不仅仅是与潜在客户关联。根据营收潜力而非搜索量来优化和出价。
识别高价值内容： 哪些页面在最多已完成交易中发挥了辅助作用？推广它们，改进它们，链接到它们。
按每营销投入美元的营收分配预算： 不再以潜在客户数量衡量成功，而是以实际成交数量衡量。
围绕热销产品构建内容： 围绕我们营收最高的产品或服务创建更多内容。
将交易与营销工作连接起来： 使用归因工具（如RevenueCloudFX）来追踪哪些营销活动、关键词和内容真正促成了交易（而不仅仅是产生了潜在客户）。

选择很简单：是继续优化那些“虚荣指标”，还是开始优化真正能带来收入的指标。在2025年，营收营销已不再是可选项，而是成功的“入场券”。

团队视角：让我们的页面能被AI引用（而非仅仅被排名）

生成式AI带来的流量增长速度比有机搜索快165倍，转化率高出23%。如果大型语言模型（LLMs）无法解析我们的内容，它们就不会引用。结构化数据（Schema Markup）就是我们与机器对话的方式，这样ChatGPT、Gemini和Perplexity才能在答案中提取（并注明出处）我们的品牌信息。

我们的观点是：应将结构化数据视为分发基础设施，而非锦上添花。它是我们从“出现在搜索结果中”迈向“成为搜索结果本身”的关键。

小提示：结构化数据不能保证AI一定会引用，但它能通过使实体、作者信息、日期和事实变得机器可读，从而大幅提高被引用的几率。

FX“可引用”内容模式速览

A table graphic of the FX “cite-ready” pattern at a glance.

区块	目的	包含内容	快速质量检查
回答区块	轻松提取信息	4-6个要点的精简摘要、1个对比表格、关键统计数据	LLM能否在10秒内提取出答案？
证明区块	建立信任与来源	作者简介+资历、审阅者信息（如适用）、最新日期、2-4个引用来源	严谨的读者会相信这个页面吗？
结构区块	与机器对话	根据意图选择正确的Schema（文章/常见问题/操作指南/产品/组织）、有效的JSON-LD	谷歌富媒体搜索结果测试是否通过？
来源区块	明确实体	一致的品牌/个人名称、关于页面、作者页面、LinkedIn/Wikidata匹配	名称在所有地方都一致吗？

何时使用哪种Schema（内容意图与标记匹配）

A table graphic of a comprehensive guide on which schema and when to match intent to markup.

Schema类型	何时使用…	主要设置字段	AI引用影响力	注意事项
Article BlogPosting NewsArticle	思想领导、数据文章、解释性内容	headline author datePublished dateModified publisher mainEntityOfPage	AI答案中清晰的作者/实体归属	避免日期错配；确保作者简介真实
FAQ	页面有用户实际提问的问答部分	mainEntity (Question / acceptedAnswer列表)	为对话摘要和快速回答提供内容	只标记可见的常见问题；避免堆砌
HowTo	包含任务、工具和时间的逐步操作指南	step tool supply totalTime	对程序性AI摘要效果显著	需要真实的步骤；避免“伪操作指南”
Product Offer Review	包含价格和评分的电商/规格页面	name brand sku offers.price aggregateRating	驱动智能代理/商业交易答案和比较	价格必须与页面一致；避免虚假评论
Organization LocalBusiness	明确品牌身份和地点	name url sameAs logo NAP字段	减少实体混淆，提升品牌提及度	保持sameAs链接的最新和一致
Person (Author)	希望内容与专业人士关联	name jobTitle affiliation sameAs	增强引用的E-E-A-T（经验、专业知识、权威性、信任度）信号	网站简介 ↔ LinkedIn/Wikidata对齐
Dataset ResearchStudy	发布专有数据/基准	name creator measurementTechnique distribution	提升引用统计数据和图表的公信力	记录方法；链接到下载文件

被AI排名和被AI引用之间的区别，不在于文采，而在于结构。AI不在乎我们的文字有多么巧妙，它只在乎我们的事实是否可提取，来源是否可信，实体是否清晰。

我们的中国跨境同仁们可以从这里开始：选择网站上流量最高的5个页面，通过谷歌的富媒体搜索结果测试工具进行检测。如果测试失败，立即修复Schema。如果通过，则在页面顶部添加一个精简的回答区块。让AI轻松引用我们的内容，否则，就只能看着竞争对手被引用了。

2025年10月热门趋势问答精选

1. 2025年第四季度数字营销有哪些重大趋势？

两大数字营销趋势占据主导：智能代理商务和营收营销。像ChatGPT和Perplexity这样的AI平台不再仅仅推荐产品，它们正在聊天中直接完成购买。没有页面跳转，没有外部网站，只有提问→回答→结账的流程。同时，像美国亚马逊（Rufus）和美国沃尔玛（Sparky）这样的零售巨头也构建了自己的AI助手，以将顾客留在其生态系统内。在策略层面，聪明的营销人员已经停止衡量潜在客户，转而衡量实际营收。他们利用客户关系管理（CRM）数据来查看哪些营销活动真正促成了交易，然后加倍投入有效的策略。如果还在以流量而非交易量来优化，那么我们已经落后了。

2. 什么是智能代理商务，它对我的业务有什么影响？

智能代理商务 = AI为用户代劳购买。例如，向ChatGPT询问“50美元以下的礼物”，点击“购买”，确认详细信息，即可完成。没有浏览过程，没有购物车遗弃，没有犹豫不决。整个漏斗在60秒内完成。为什么我们应该关注：如果我们的产品页面无法被机器读取，或者结账过程存在障碍，AI就不会推荐我们。它会选择那些数据更清晰、基础设施更流畅的竞争对手。美国亚马逊的Rufus预计将单独带来100亿美元的额外销售额。这已经不再是理论概念了。

3. 如何为ChatGPT和Perplexity等AI购物助手进行优化？

让AI轻松推荐和交易我们的产品。以下是五项立即行动：

部署产品Schema： 使用Product、Offer和Review标记，以便AI能解析我们的商品列表。
消除结账摩擦： 减少表单字段，启用访客结账，支持Apple Pay/Google Pay/Stripe等国际主流支付方式。
内容贴近人类对话： 优化内容，使其能回答“适合马拉松训练的最佳跑鞋”，而非“男士跑鞋10码”。
加入商家计划： 如果我们是Shopify商家或使用Stripe，请申请加入ChatGPT即时结账和Perplexity的商家计划。
测试可见度： 在ChatGPT、Perplexity、Rufus和Sparky中搜索我们的产品，评估可见度。

4. 2025年哪些数字营销策略真正有效？

营收营销。简单明了。不再以每次潜在客户成本来优化。开始以每营销投入美元的营收来优化。这意味着：

对能促成交易的关键词进行出价，而非仅仅是流量最大的关键词。
围绕营收最高的产品而非流量最高的话题来创建内容。
将预算分配给那些能带来实际成交的渠道，而不仅仅是带来转化的渠道。

5. 如何让ChatGPT等AI平台引用我的内容？

结构化胜过一切创意。以下是一个“可引用”的公式：

回答区块： 在顶部放置一个4-6个要点的精简摘要，包含AI可即时提取的关键统计数据。
证明区块： 附带资历的作者简介、最新日期、2-4个可信来源。
结构化数据标记： 部署Article、FAQ或HowTo等Schema（根据内容类型选择）。
实体一致性： 确保品牌/作者名称在网站、LinkedIn和Wikidata上保持一致。
快速测试： 通过谷歌的富媒体搜索结果测试工具检测我们网站上流量最高的5个页面。如果失败，修复Schema。如果通过，则在顶部添加回答区块。AI不在乎我们的文字有多么巧妙。它在乎的是我们的事实是否可提取，来源是否可信，实体是否清晰。