AI视觉扇出！500亿商品重塑跨境营销

从2025年起，关于查询扇出（query fan-out）的概念就已成为业界热点，直至2026年，我们仍在深入探讨其深远影响。国际科技巨头谷歌明确指出，当其AI模式接收到用户提问时，会将其拆解为多个子问题，并行执行多项搜索，最终综合生成答案。这一过程被形象地描述为“跨子主题和多个数据源并发地发出多个相关搜索”。

然而，数字世界的转折点不仅仅停留在文本层面，更在于多模态的融合。2026年，谷歌的AI模式已全面升级为多模态，这意味着用户不仅可以通过文字提问，还能上传照片或图片，针对所见内容提出问题。AI模式将结合丰富的答案和相关链接给出回应。据谷歌方面透露，这一技术背后，谷歌识图（Lens）负责识别图像中的物体，随后AI模式运用与查询扇出相同的技术，对整个图像及其中的各个物体发起多项查询。这种深度融合催生了我们称之为“视觉扇出”的全新范式。

这标志着搜索方式从“搜索图片”向“通过图片搜索”的根本性转变。一张图片不再只是一个孤立的像素集合，它被解读为一个意图的分支树，涵盖了物体、属性、样式和动作等多个维度。对于深耕电子商务、旅游业以及任何高度依赖视觉决策的跨境从业者而言，视觉扇出代表着AI驱动下的全新发现架构，其对用户行为和市场营销策略的影响不容小觑。

为了更直观地理解这一复杂机制，有业内观察者构建了一个视觉扇出模拟器原型：它能够接收一张图像，将其分解为潜在的用户意图，继而扇出并行搜索，并以可导航的树状结构展示分支。虽然在文章中无法实时展现，但我们可以将其理解为：一个将单一图像转化为可探索意图树的原型。它将场景分解为实体与属性，扇出并行搜索，然后进行基础化和修剪分支，最终只呈现可操作的有效路径。

将你的内容转化为行动

2026年，谷歌还在其最新发布的Gemini 3 Flash模型中引入了代理视觉（Agentic Vision）功能，这预示着多模态体验的普及将更为广泛。

据官方介绍，代理视觉是Gemini 3 Flash中一项前沿的AI能力，它将图像理解从被动的静态行为，转化为了主动的代理过程。通过将视觉推理与代码执行相结合（代理视觉支持的首批工具之一），该模型能够……其核心在于让AI不再仅仅是“看懂”图片，而是能根据图片内容进行主动的推理和操作，从而为用户提供更深层次的交互体验。

从关键词到场景：AI模式的演变

谷歌公开的文档和产品发布为我们提供了理解AI模式核心变化的可靠依据：AI模式利用查询扇出并发执行多项相关搜索，然后综合生成响应。2026年，AI模式已具备多模态能力，能够“理解图像中的整个场景”，包括物体、材料、颜色、形状以及物体间的复杂关系。谷歌识图在识别出物体后，AI模式会进一步利用查询扇出技术，对图像本身及其包含的物体发出多项查询。因此，图像不再被视为一个单一的信息块，它被解读为一个拥有多个潜在入口和丰富信息的场景。

如果我们想构建一个心智模型，可以将场景想象成一个图谱：

1. 节点： 包括具体的物体（例如：椅子）、其属性（例如：皮革材质）、特定的风格（例如：中古世纪风格）、所处的上下文（例如：客厅环境），以及用户可能采取的动作（例如：购买、比较、预订、导航）。
2. 边： 代表了节点之间的关系（例如：椅子在房间里、灯在椅子旁边）、相似性（例如：某种风格与另一种风格类似），以及意图的转换（例如：从识别物体到比较产品再到最终购买）。

从这个角度看，视觉扇出从根本上讲是一个图问题，这也是推理网络框架变得如此重要的原因。

视觉扇出：核心流程（分解 → 分支 → 基础化 → 合成）

“视觉扇出”是我对多模态理解与扇出检索相结合时所形成的一种模式的命名。鉴于谷歌不会公布所有的内部实现细节，以下内容可被视为基于谷歌公开描述的工程化解读。

1. 视觉分解：将像素转化为潜在意图

视觉扇出流程首先从场景中提取出多个“句柄”，即关键信息点：
(1) 图像中的主要主题。
(2) 场景中的次要物体。
(3) 物体的属性，如材质、颜色、图案等。
(4) 物体之间的关系，例如布局、构图等。
(5) 风格线索，如整体氛围、所属时代、美学特征等。

谷歌明确表示，AI模式能够理解物体及其材质、颜色、形状和排列方式，且谷歌识图会识别出图像中的每一个物体。这不仅仅是“生成一个标题”，更是“生成一组可点击的假设”，为用户提供了多维度的探索入口。

2. 并行分支：跨物体、属性和样式进行扇出

一旦获取到这些潜在意图，系统便能开始进行多维度分支：
(1) 识别产品： 精确匹配图像中的具体商品。
(2) 寻找类似产品： 识别与图像内容近似的产品。
(3) 解释风格： 分析并匹配图像所呈现的美学风格。
(4) 提供支持性上下文： 提供与图像内容相关的历史背景、保养方法、兼容性信息等。
(5) 引导采取行动： 指明购买地点、价格、可用性，甚至附近的库存情况。

谷歌的AI模式通常能够并发运行来自多个来源的大量查询。在多模态情境下，谷歌强调它会针对图像本身及其内部的物体发出多项查询，确保信息获取的全面性。

3. 基础化：修剪不符合现实的分支

一个可能产生“幻觉”的视觉系统，对于商业应用而言是毫无价值的。2026年，谷歌AI模式下的购物体验明确由其购物图谱（Shopping Graph）提供支持，谷歌描述其拥有超过500亿个产品列表，并且每小时更新20亿次。这一支撑至关重要，因为它确立了一个简单而有效的规则：系统只展示那些能够基于真实库存、真实地点、真实实体进行基础化的分支。这意味着，所有不符合现实、无法落实到具体商品或服务的推测性分支都将被修剪，确保用户获得的信息是准确和可靠的。

4. 合成：用链接回答，并引导下一步探索

最后，AI模式会综合生成一个响应，并提供一系列供用户进一步探索的链接。值得注意的是，谷歌还指出，AI模式下的查询通常更长，且多用于探索性任务，例如比较产品和规划旅行。这表明AI模式并非只提供一个单一的“标准答案”，而是一个互动的、持续推理的循环，鼓励用户进行更深入的探索。

视觉扇出对跨境电商的重要性

1. 发现模式转向多对象，而非单一产品

在以视觉为优先的购物旅程中，用户很少仅仅只想要“那个东西”。他们通常期望的是一套完整的搭配或场景：
(1) 椅子与配套的灯具。
(2) 服装与匹配的鞋子。
(3) 背包与登山杖的组合。
(4) 太阳镜与氛围契合的头盔。

视觉扇出的出现，使得这种多对象发现变得自然而然：一个场景被分解为多个可供用户购买或探索的节点。这为跨境电商提供了更多组合销售和场景化营销的机会。

2. “氛围感”变得可查询

越来越多的商业意图与美学、风格紧密相关。2026年，AI模式已能够从“这是什么物体”的识别，进一步拓展到“这是什么风格”的解读，因为风格线索清晰地存在于图像之中，并可作为视觉扇出的分支意图。我们可以在谷歌对AI模式购物结果的描述中看到这一趋势：如果用户寻求视觉灵感，系统会提供可购物的图像；如果用户要求进行比较，系统则会给出结构化的产品对比。这为跨境商家通过视觉内容传递品牌美学提供了新的路径。

3. 基础化偏爱结构化数据丰富的商家

这是值得跨境商家深思的一个方面：如果你的产品仅以扁平的JPEG图片和模糊的文字描述存在，当AI系统分解一个场景时，你的产品被“钩住”的机会就会大大减少。相反，如果你的产品信息采用机器可读的属性（如材质、颜色、图案、尺寸、全球贸易项目代码GTIN、优惠信息、可用库存等）进行详细描述，那么它就更有可能成为视觉扇出过程中被基础化的有效候选分支。这意味着，结构化数据不再仅仅是“丰富结果”的加分项，它正逐渐成为AI检索基础设施的核心组成部分。

视觉扇出对跨境旅游（及所有基于地点的体验）的重要性

旅游体验本质上是高度视觉化的：无论是酒店房间、窗外景色、地标建筑、海滩风光、徒步小径、博物馆藏品，还是各地特色餐厅。2026年，谷歌明确将AI模式定位为规划旅行等复杂任务的有力工具。而且，谷歌已将其视觉搜索能力从静态图像扩展到视频内容提问，这无疑为旅游和本地发现领域带来了显著的加速效应。

一张旅行照片可以激发出多种扇出意图：
(1) “这是哪里？”
(2) “最佳访问时间是什么时候？”
(3) “有没有类似的推荐地点？”
(4) “我该如何从这里前往那里？”
(5) “如何预订与照片中类似的酒店？”
(6) “这条徒步路线的难度如何？”
(7) “有哪些相关的规定、许可证要求或安全限制？”

在推理网络框架中，图片不再是单纯的内容载体，它是一个上下文图谱的入口点，代理（Agent）可以通过这个图谱进行探索和推理，为用户提供全面的信息和决策支持。

关于研究趋势的简短说明：分解正在成为标准

即使在谷歌之外，整个多模态AI领域也正朝着基于区域和切片（slice-based）的感知方向发展，因为单一的全局视图已不足以应对真实的复杂场景。以下是一些值得关注的趋势：

1. SAM 2 (Segment Anything Model 2) 推动了图像和视频的可提示分割技术，并具备用于视频处理的实时流内存功能。这意义重大，因为图像分割是将像素转化为“可进行推理的事物”的最直接桥梁。
2. LLaVA-UHD 引入了一种“图像模块化策略”，将原始高分辨率图像划分为可变大小的切片，然后通过空间结构进行压缩和组织，以供大型语言模型（LLM）使用。这实际上是将分解作为一种核心输入原语。
3. HiRes-LLaVA (CVPR 2025) 则专注于解决朴素切片（即“上下文碎片化”）的缺点，并提出了保持跨切片全局-局部连贯性的机制。这一点对于视觉扇出至关重要，因为在探索局部细节的同时，必须保持对整个场景的理解连贯性。

这些研究共同表明：无论我们称之为区域感知编码、切片还是分割，视觉分解正在成为任何需要对真实世界图像进行推理的系统所默认的策略。

我们可以通过视觉扇出模拟器理解什么

有业内观察者构建模拟器，其核心原因只有一个：关于AI模式的讨论往往停留在抽象层面。“扇出”听起来更像一个比喻，直到我们能够亲眼看到其分支结构。

模拟器功能概念

(1) 分解输入图像： 能够将输入的图像分解为潜在的实体和用户意图，包括物体、属性和风格线索。
(2) 构建下一步问题树： 即使用户没有明确输入这些问题，模拟器也能构建出用户可能提出的后续问题树。
(3) 并行执行分支： 尽可能并行执行各个分支的搜索，让用户体验如同展开一张思维导图，而非线性的工作流程。
(4) 基础化并修剪分支： 通过附加的验证来源（例如产品页面、旅游指南、预订页面、参考资料）来验证每个分支的真实性，并修剪那些无法落实的“死胡同”分支。
(5) 保持上下文连贯性： 在深度探索过程中始终保持对上下文的记忆，确保原始图像即使经过多次跳转后，仍然是用户思考的根源。

如果用一句话来概括，这个模拟器旨在将图像转化为一个可供探索的上下文图谱。

为什么称之为“模拟器”

因为它并非试图复制谷歌的内部技术堆栈。它是在模拟谷歌公开描述的交互模式：即多模态场景理解与跨多个来源的查询扇出相结合的工作方式。

1. 特征映射（原型概念 → 真实世界模式）
   (1) 视觉分解： 对应于谷歌识图（Lens）和多模态模型所实现的物体识别与场景理解。
   (2) 并行分支： 对应于谷歌AI模式中并发发出多个相关搜索的查询扇出机制。
   (3) 验证匹配： 对应于谷歌购物图谱等权威库存和来源所提供的基础化能力，确保商业信息的准确性。
   (4) 树状记忆： 对应于用户在多步骤探索过程中所体验到的持久上下文，即“我可以不断深化和完善我的探索”。

这对推理网络中的跨境SEO意味着什么

在经典的搜索引擎优化（SEO）实践中，我们主要优化文档以在特定查询中获得排名。然而，在2026年的AI模式下，尤其是在视觉扇出的语境中，我们正越来越多地优化“路径”：即从图像到实体、再到属性、约束条件，并最终导向行动的完整路径。对于跨境从业者而言，你的任务是确保当AI系统分解一个场景时，它能够可靠地将你的内容（以及你的产品）附加到图谱中的正确节点上。这要求我们更加注重内容的结构化和图像信息的丰富性。

跨境电商和旅游团队的实用清单

为了更好地适应视觉扇出的趋势，以下是一份为跨境电商和旅游团队准备的实用清单：

2026年，谷歌的官方指导依然强调，除了良好的SEO基本原则外，无需进行特殊的优化。但同时，它也明确指出了结构化数据对齐和高质量图像的重要性。今天的不同之处在于，这些基本原则为何如此关键：它们不再仅仅是为了获得排名，而是为了确保你的内容和产品能够在AI的分解和基础化过程中被有效地选中。

总结：视觉扇出改变了搜索的单位

仅谷歌识图每月就处理数十亿次的视觉搜索请求。随着2026年AI模式多模态扇出能力的加入，搜索的最小单位不再仅仅是传统的查询字符串。它已演变为一个完整的“场景”。视觉扇出正是AI代理将复杂场景转化为可执行计划的方式：它包括分解、分支、验证、合成，然后主动引导用户进行下一步探索。这正是推理网络的实际应用：它不是一个更长的提示词，而是一个可供探索的上下文图谱，其中意义是被导航和发现的，而非仅仅被检索。对于所有从事跨境电商、跨境旅游或任何高度依赖视觉体验的从业者而言，问题很简单：当AI模式开始分解你目标客户所看到的世界时，你的产品和页面，会是那些显而易见的、易于被发现的节点吗？

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-visual-fanout-50b-products-reshape-xborder-marketing.html