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近日，全球科技巨头谷歌（Google）在人工智能（AI）领域的探索持续深入，其AI模式（AI Mode）正在逐步推出一项名为“Ask about any item”（询问任何商品）的新功能。新媒网跨境获悉，该功能旨在通过AI驱动的交互式对话，使用户能够更便捷地对产品和本地商家信息进行比较分析。

谷歌AI模式新功能：提升商品与商家信息比较效率

这项“询问任何商品”功能的核心在于，它允许用户在谷歌AI模式的搜索结果中，选择感兴趣的商品或本地商家，并进行并排比较。这一交互式体验通过在用户界面中提供选择框实现，用户只需勾选想要对比的条目，AI便会根据需求提供详尽的对比信息。

据科技观察员Brodie Clark在社交平台X上发布的消息指出，他观察到谷歌AI模式中出现了关于这项“询问任何商品”功能的有趣弹窗。他表示，这与2024年晚些时候首次出现的产品/业务详情比较测试密切相关，显示出谷歌正积极将更深层次的AI能力融入其核心搜索服务中。

从外媒展示的动图和截图来看，当用户在AI模式下进行搜索时，特定的搜索结果（如商品列表或本地商家信息）旁会出现可勾选的复选框。用户勾选多个条目后，AI界面会引导用户“询问任何商品”，此时用户可以提出具体问题，例如“这两款手机有什么区别？”或“哪家餐厅更适合家庭聚餐？”，AI将综合分析勾选条目的各项参数和用户评价，给出结构化、易于理解的比较结果。

这项功能不仅涵盖了实体商品，还扩展到了本地商业信息，例如用户可以对比不同餐厅的菜品、服务、价格范围及用户评价等。此举表明谷歌正致力于将AI技术应用于更广泛的商业搜索场景，以期为用户提供更精准、高效的决策支持。

AI在搜索与电商领域的持续演进

谷歌的这一系列举动，是其在AI驱动搜索领域持续投入的体现。自2023年以来，谷歌便不断强调AI在其未来产品战略中的核心地位，尤其是在搜索领域，SGE（Search Generative Experience）等生成式AI模型的推出，正在逐步改变用户获取信息的方式。传统的关键词匹配搜索正向更具对话性、理解用户意图、并能直接提供综合答案的智能搜索演进。

“询问任何商品”功能可以被视为SGE在具体商业场景下的应用深化。它将原本需要用户手动对比、跳转多个页面的复杂流程，简化为与AI的直接对话。对于消费者而言，这意味着购物决策流程的加速和信息获取的便捷化。他们不再需要耗费大量时间自行筛选和比较，AI将成为他们的智能导购和信息分析师。

这一功能的实现，依赖于谷歌强大的知识图谱和对海量数据的处理能力。AI模型能够理解不同商品或服务之间的关联性，提取关键属性，并根据用户的问题进行逻辑推理。例如，在对比两款智能手机时，AI不仅能罗列出处理器型号、内存大小等硬性参数，还能根据用户对“拍照功能”或“电池续航”的提问，深入挖掘相关评价和技术细节，并以摘要形式呈现。

对中国跨境行业的影响考量

谷歌AI模式中“询问任何商品”功能的推出，对中国跨境电商卖家而言，可能会带来多方面的影响。

首先，对产品信息结构化的要求更高。 为了使商品能够在AI驱动的比较中被准确识别和推荐，卖家需要确保其产品数据结构化、标准化且足够详尽。这包括但不限于准确的商品名称、详细的属性参数（如颜色、尺寸、材质、型号等）、清晰的产品图片和全面的产品描述。如果产品信息模糊或不完整，AI在进行比较时可能无法有效抓取或推荐，从而影响商品的曝光和转化。

其次，竞争维度可能发生变化。 过去，跨境卖家主要通过优化关键词、广告投放和价格优势来吸引消费者。在AI比较功能的介入下，产品的实际性能、功能特点、用户评价（包括评分和评论）以及与竞品的差异点，将更加直接地呈现在消费者面前。这意味着卖家需要更注重产品的核心竞争力、质量和服务，而不仅仅是营销手段。

再者，消费者决策路径可能缩短。 当消费者能够通过AI快速获取对比信息并作出决策时，他们停留在特定商品详情页面的时间可能减少。这要求跨境卖家在有限的展示时间内，通过高质量的产品内容和直观的优势呈现，迅速抓住消费者的注意力。例如，在产品描述中突出独家卖点、核心技术或独特设计，以及积极引导用户产生正向评价，都显得尤为重要。

此外，本地化信息的优化不可忽视。 对于提供本地服务的中国跨境企业（如旅游服务、本地仓储等），其本地商家信息的准确性和丰富度将直接影响AI模式的推荐效果。这包括地址、营业时间、服务范围、用户评价、图片和联系方式等，都需要保持最新和完整。

总而言之，谷歌AI模式的演进，预示着未来全球电商搜索将更加智能化和个性化。对于积极参与全球市场的中国跨境卖家来说，适应并利用好这些变化，例如精细化管理产品数据、提升产品竞争力、关注用户体验和评价，将是在新竞争格局中保持优势的关键。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/google-ai-product-compare-cb-ai-strategy.html