欧美AI购物：95%需验证，信任瓶颈如何突破？

新媒网跨境获悉，当前消费者在通过人工智能（AI）工具进行购物决策时，尽管AI加速了商品发现与比对过程，但其推荐内容并非最终决策的唯一依据。一项最新的行业研究显示，消费者对AI推荐的信任度有限，通常会在AI提供的信息基础上，进一步在零售商网站、搜索引擎、评价平台和论坛等渠道进行验证，以确保信息的准确性。

深入解读：AI辅助购物模式下的消费者行为变迁

由IAB（美国互动广告局）与Talk Shoppe联合发布的一项报告，通过对超过450个屏幕录制的AI购物会话进行分析，并结合对600名美国消费者的调研，全面呈现了AI在消费者购物旅程中的实际作用及消费者心态。这项研究旨在揭示AI如何在购物过程中发挥作用，消费者何时对AI失去信任，以及他们随后会采取哪些行动。

核心发现：AI加速信息获取，但信任度仍待提升

研究数据显示，AI工具确实能够有效提升研究效率，尤其是在商品对比和筛选方面，使研究过程更加聚焦。然而，这种效率的提升往往伴随着后续验证步骤的增加。在AI介入购物流程后，消费者平均会进行更多额外的验证操作。具体而言，消费者在AI介入前平均进行1.6个步骤，而在AI介入后，这一数字上升至3.8个步骤。高达95%的消费者在结束购物会话前，会采取额外的验证措施以增强决策信心。

零售商和电商平台成为消费者验证信息的主要目的地。数据显示，78%的消费者在整个购物过程中访问了零售商或电商平台网站。值得注意的是，有32%的消费者直接从AI工具点击跳转至这些平台。AI使用后访问零售商网站的消费者比例，从AI使用前的20%显著提升至50%。在这些零售商页面上，消费者最常关注的是商品价格、促销活动、商品不同型号或规格、用户评价以及库存可用性等信息。

信任瓶颈：AI推荐的局限性

报告指出，消费者对AI购物推荐的信任度仍是其广泛应用的制约因素。仅有46%的消费者表示完全信任AI的购物推荐。在实践中，消费者普遍遇到以下几种情况导致信任度降低：

链接或来源缺失： AI未能提供清晰的商品链接或信息来源。
信息不匹配： 商品规格或定价与零售商网站上显示的信息不一致。
库存信息过时： AI推荐的商品库存状态不准确。
推荐不符需求： AI推荐的商品不符合消费者的预算或兼容性要求。

当出现上述摩擦点时，消费者通常会重新回到搜索引擎、零售商网站、用户评价平台或专业论坛，以获取更可靠的信息进行核实。

洞察分析：跨渠道信息一致性至关重要

新媒网跨境了解到，AI聊天机器人正在重塑消费者购物旅程中期的研究方式。这意味着，如果品牌方或零售商的产品数据、比对内容以及用户评价信息与零售商平台上的实际列表存在差异，消费者在进行验证时会迅速发现这些不一致。

这种现象强调了在所有渠道中保持商品信息一致性的重要性。确保从产品规格、定价到库存状态的所有细节在AI生成内容和实际销售页面上都保持同步，对于维护消费者信任至关重要。信息的不匹配不仅可能导致消费者流失，还会损害品牌在消费者心中的可信度。

应对策略：优化AI时代下的营销与销售路径

面对AI辅助购物的新趋势，企业可以采取以下具体措施来优化其策略：

数据同步与管理： 持续确保产品规格、定价、库存可用性以及商品变体信息与零售商数据源保持高度同步。建立高效的数据流管理系统，减少信息更新延迟。
创建对比与替代内容： 基于消费者在AI查询中常提及的商品属性，积极构建详细的商品对比页面和“替代品”推荐内容。这些内容应结构化清晰，便于AI抓取和理解。
丰富结构化数据： 扩展并优化商品规格、变体、库存和用户评价等信息的结构化数据。结构化数据能够帮助AI更准确地理解和呈现商品信息，从而提高推荐的精准性。
解决用户疑虑内容： 密切关注用户论坛和评论区中常见的疑问和异议，并主动创建内容来解答这些问题。通过专业的答疑解惑，构建品牌权威性，提升消费者信任。
持续监控与优化： 持续追踪消费者在哪些查询和社区中验证信息。通过监控这些行为模式，及时发现并弥补信息鸿沟，不断优化信息呈现和用户体验。

展望未来：AI与人工验证并存的购物新范式

报告受访者普遍认为，AI让研究过程变得更为便捷。然而，消费者最终的购买信心，依然高度依赖于清晰的信息来源和经过验证的用户评价。

可以预见，AI助手将持续在商品发现环节发挥关键影响。与此同时，零售商和品牌方的官方页面，将继续扮演最终信息确认者的角色，为消费者提供至关重要的细节验证。AI与人工验证的结合，将共同构建未来购物旅程的新范式。
Trust In AI Shopping Is Limited As Shoppers Verify On Websites