---

---

未来购物的起点，或许不再是官网浏览、社媒种草或是门店造访。你只需向 AI 代理说出一句消费需求，它就能自主完成全网比价、库存核查、权益匹配，直至最终下单交易 —— 这不是科幻场景，而是 IBM 商业价值研究院联合美国零售联合会（NRF）发布的《2026 年消费者调研：智领商业，体验重塑》中，正在加速落地的商业现实。

本次调研覆盖全球 23 个国家超 18000 名消费者（含 1543 名中国受访者），以及 200 家年营收超 5 亿美元的零售与消费品企业高管，全景式揭示了一个核心行业变局：AI 代理正从底层重构消费全旅程，零售业的竞争逻辑，已从 “如何卖给消费者”，转向 “如何被 AI 代理优先选中”。而这场变革的核心，正是区别于传统 SEO 的GEO（生成式引擎优化） 新赛道。

消费底层逻辑重构：精准消费时代，读懂人才能驾驭 AI

经济压力正在重塑全球消费格局，但这场变革绝非简单的 “消费降级”。报告数据显示，全球三分之一的消费者转向平价替代品，同时仍有 25% 的全球消费者、29% 的中国消费者坚持为信任的品牌支付溢价，更有 20% 的消费者呈现 “分类消费” 特征 —— 在部分品类极致追求性价比，在另一些品类则选择性高端消费，形成了更动态、更复杂的决策模型。

基于价格敏感度、品牌偏好与人机交互模式的差异，报告划分出五大新兴消费群体，而这正是 AI 代理决策逻辑的核心根基，也是品牌 GEO 布局的底层依据：

• 智购领衔客群（7%）：AI 购物的先行者，使用 AI 研究产品的频率是整体受访者的三倍，品质、品牌信任与透明度优先于价格，愿意为契合价值的产品支付溢价，也是最愿意共享数据换取个性化服务的群体；
• 理念共鸣客群（19%）：价值观导向型消费者，重视品牌伦理与可持续性，近半数已使用 AI 辅助产品研究，仅为负责任的个性化服务开放数据权限；
• 精明消费客群（46%）：占比最高的核心群体，均衡选择线上线下渠道，约三分之一借助 AI 进行产品研究和优惠搜寻，坚守质量底线，不为低价牺牲品质，对数据共享持谨慎态度；
• 惯性消费客群（21%）：偏好熟悉品牌与线下购物，较少使用 AI 技术，决策基于消费习惯，重视产品实用性与售后保障；
• 价格导向客群（7%）：以价格为核心决策依据，极少使用数字工具与 AI，对数据共享持怀疑态度，几乎不与品牌建立情感联结。

这一细分结果清晰表明，AI 代理的普及绝非技术的单向输出，而是对消费者决策逻辑的数字化复刻。品牌唯有先读懂不同群体的消费取舍逻辑，才能将自身价值转化为 AI 可识别、可匹配的信号，这正是 GEO 体系的核心前提。

从 AI 助手到 AI 代理：消费旅程的范式革命

报告明确了 AI 时代零售的核心概念边界，也划定了行业变革的两个关键阶段：当前主流的AI 辅助购物，仅能优化商品 “发现 – 评估” 环节，最终交易仍需人工确认；而下一代智能体商业，则是 AI 代理可代表消费者，自主完成从商品发现、购买决策到交易执行的全流程操作，实现从 “决策辅助” 到 “自主执行” 的范式突破。

这场变革已在全球市场快速落地：OpenAI 为 Etsy 和 Shopify 用户实现 ChatGPT 应用内一键结账，计划 2026 年集成 PayPal 支付功能；Perplexity AI 面向美国用户推出 “专业购物” 功能，实现从研究、推荐到下单的全链路闭环。而消费者的接受度，早已远超行业预期。

数据显示，过去两年全球消费者对 ChatGPT、Google Gemini 等 AI 工具的使用率增长 62%，其中 X 世代增幅达 82%，婴儿潮一代更是高达 92%。在购物全流程中，全球 41%、中国 44% 的消费者已借助 AI 研究商品，全球 33%、中国 38% 用于查看评价，全球 31%、中国 38% 用于搜寻折扣，中国市场的 AI 购物渗透率全面领先全球。

与此同时，线下门店仍有不可替代的价值，全球 72% 的消费者仍在线下完成购物，62% 在此发现新品，但中国市场的渠道格局已率先重构 —— 仅 48% 的中国消费者在线下完成购物，43% 在门店发现新品，社交媒体与 AI 已成为中国消费者发现商品的核心渠道。

行业头部玩家已率先入局：中东零售巨头 Al Futtaim 集团推出搭载 AI 伴侣的 Blue 生活方式应用，实现全品类消费、支付与会员体系的无缝整合，显著提升了转化率与客单价；加拿大零售企业 Sobeys 将 AI 作为与顾客沟通的核心决策引擎，实现了客户互动的有效增强；ALDO 集团通过人性化 AI 助手，重塑了消费者的购买决策逻辑；LVMH 更是将数据治理与 AI 应用深度结合，其洞察总监直言 “AI 不是万能魔杖，若无优质数据支持，其效能将无从谈起”。

但高管调研同时显示，行业布局仍存在明显短板：近半数企业已部署客户服务代理，但优惠搜寻代理、交易代理、产品测评代理的部署率均不足 35%。54% 的企业面临跨渠道数据整合难题，51% 存在 AI 专业人才短缺，而这正是品牌能否在 GEO 时代胜出的核心瓶颈。

GEO 的核心：构建人机双端信任，让品牌被 AI 优先选中

传统零售时代，品牌竞争的核心是 SEO 优化，争夺搜索引擎的排名与消费者的注意力；而在 AI 代理主导的智能体商业时代，竞争的核心转向 GEO—— 为大语言模型与生成式代理优化，让品牌在 AI 的海量筛选中 “被看见、被信任、被优先选择”。

报告指出，GEO 的底层根基，是人机双端的双重信任体系。传统的 “信任 – 忠诚 – 推荐” 循环，如今需要同时在人类与 AI 双重视角下生效：消费者的每一次点击、购买、评论与推荐，都在反向训练 AI 算法，直接决定品牌在智能推荐系统中的能见度。品牌不仅要让消费者读懂价值，更要让 AI 代理读懂价值。

数据印证了这场信任考验的严峻性：52% 的全球消费者、72% 的中国消费者对数据分享持开放态度，但全球 83% 的消费者仍深陷隐私安全、数据滥用与营销侵扰的多重担忧；仅 24% 的全球消费者、34% 的中国消费者完全信任 AI 推荐，绝大多数消费者采取 “信任但需验证” 的态度，通过多源信息交叉核验品牌主张。更值得警惕的是，23% 的智购领衔客群已因数据安全问题更换品牌，而这一群体正是 AI 购物的核心意见领袖。

对此，报告提出了适配 GEO 时代的品牌推荐网络框架，这也是品牌实现 “人类首选、代理优选” 的核心路径：

1. 人类信任层：以价值共鸣为纽带，通过个性化体验与透明交互，与消费者建立情感连接；
2. 机器信任层：构建结构化、机器可读的产品数据体系，包含质量验证、价格溯源、合规认证与可持续性指标；
3. 口碑转化层：将消费者满意度转化为主动推荐，同步训练 AI 系统，形成品牌识别与优先推荐能力；
4. 动态适配层：实时同步消费者偏好演进与代理学习轨迹，实现双向认知进化；
5. 价值构建层：明确数据共享的回报机制，构建兼顾个性化需求与算法优化的共赢框架。

70% 的零售与消费品行业高管指出，标准化 AI 集成是 GEO 落地的关键。唯有通过开放可互操作的数据连接框架，打造完整、精准、机器可读的产品数据体系，才能让算法在自然对话交互中实现品牌与需求的精准匹配，这正是 GEO 优化的核心要义。

制胜智能体商业时代，品牌的四大行动指南

面对 AI 代理带来的行业洗牌，报告结合 GEO 模式，为品牌与零售商提出了四大可落地的行动方向，助力企业在智能体商业时代构建核心竞争力：

第一，为人机协作构建流畅全渠道体验。针对消费者、AI 助手、AI 代理的差异化需求打造体验体系 —— 消费者渴求直观交互，AI 助手需要结构化信息与对话流程，自主 AI 代理则依赖标准化数据输入与明确定义的业务规则。同时采用开放 API 与可互操作的数据格式，实现标准化 AI 集成，打通产品目录、库存系统、CRM 与支付网关。

第二，全面落地 GEO 优化，确保产品在智能体时代的可发现性。重构产品信息架构，让大语言模型与生成式代理能将其识别为可信、清晰、高价值的信号；集中并统一产品数据，形成覆盖产品属性、竞争优势与实时库存状态的 AI 数据库；为 AI 系统接入可信数据源，实现产品合规认证与功能声明的自动化核验，最终让品牌在 AI 筛选中脱颖而出。

第三，以透明度构建人机双端信任。提供机器可读的产品质量、合规性与道德标准证明，创建产品数字身份档案，确保透明度机制同时服务于人类可读与机器可读的双重需求，同时构建兼顾隐私保护与 AI 验证需求的数据系统。

第四，为智能体商业制定数据与治理战略。整合全渠道结构化与非结构化数据，搭建统一数据架构；为 AI 与自主代理的交互设定防护机制，明确访问权限与使用规则；对 AI 系统的数据使用实施全流程审计，同时确保合规一致性，遵守各地区不断演进的 AI、隐私及伦理标准。

当 ChatGPT 实现一键结账，当 AI 代理逐步接管消费决策，智能体商业的浪潮已至。零售业的竞争终局，不再是流量与货架的争夺，而是 AI 推荐体系里的优先级排序。读懂消费者的底层需求，以标准化数据构建 AI 可识别的品牌价值，以透明合规筑牢人机双端的信任根基，才能在这场变革中，成为被消费者与 AI 代理双重首选的品牌。