Google 与 YouTube 发布的《2026 年 AI 驱动的购物季零售营销指南》显示，AI 正在改变消费者发现商品、比较品牌和作出购买决定的方式。在 2025 年购物季，61% 的受访美国购物者使用过 AI 平台或功能，64% 的 AI 购物工具使用者希望自己当时能更多地借助 AI 完成购物。随着 AI 搜索和购物工具的广泛使用，消费者可以提出更复杂的问题，比较更多品牌，并在购买前获取更加充分的信息。
AI 让消费者接触的购物信息和触点变得更多。 调查显示，使用 AI 辅助购物的消费者平均接触的购物触点数量是未使用者的 2.8 倍。这也对出海零售品牌商品数据的完整性、品牌内容的可信度，以及搜索、视频和广告之间的配合提出了更高要求。围绕这些变化，Google 在指南中提出了四项营销建议，并分享了 Wayfair、Etsy、Wall Blush 和 Nex Playground 的实践经验。
一、AI 正在改变消费者的购物行为
1. 搜索越来越像对话，消费者提出的问题更加具体
根据 Google 2026 年 5 月的内部数据，Google AI Mode 中的搜索查询平均长度是传统搜索的 3 倍。 消费者会提出更详细的问题，比较不同品牌和商品，并查看更多网页、视频及相关资料。
约四分之三的 Google AI Mode 和／或 AI Overviews 受访用户表示，这些功能帮助他们更快、更有信心地作出购买决定。消费者能够更方便地比较商品，也对商品信息的完整性和准确性提出了更高要求。
2. AI 让消费者在购买前进行更充分的研究
AI 降低了获取商品信息的难度，消费者可以比较更多品牌、阅读产品评价，并通过内容创作者的视频了解商品的实际使用体验。
Google 搜索和 YouTube 能够呈现相关的产品测评、使用教程和创作者内容。消费者在访问品牌网站之前，就可能已经完成了大量比较和研究，对想要购买的商品形成了较为明确的判断。
3. 商品选择越多，消费者越重视信息是否可信
消费者在社交媒体上发现商品后，通常还会进一步核实商品质量、品牌口碑和用户评价。Google 委托 Ipsos 开展的消费者旅程调查显示，在曾通过社交媒体发现品牌或商品的受访线上购物者中，81% 会使用 Google 搜索进一步了解和评估这些发现。
4. Google 搜索和 YouTube 在购买决策中发挥重要作用
Google 的消费者旅程调查显示，消费者表示使用 Google 搜索辅助购买决策的可能性，是使用 ChatGPT 的 2.3 倍。 在同时使用 ChatGPT 和 Google AI Mode 辅助购物的受访消费者中，40% 表示现在使用 ChatGPT 的频率有所减少。
Google 与 Kantar 在美国开展的调查还显示，在帮助消费者快速作出购买决定方面，YouTube 在受访观众评价中排名第一，高于 Facebook、Instagram、TikTok 和 Snapchat 等平台。
在广告效果方面，TransUnion 在美国开展的营销组合模型（Marketing Mix Modeling，MMM）分析显示，同时投放 Google 搜索和 YouTube 广告的组合，其广告支出回报率（ROAS）比其他媒体高出 37%。 该结果来自 2024 年第一季度至 2025 年第四季度的美国跨行业研究，不能直接作为所有零售品牌的预期效果。
二、Google 建议零售品牌做好四项购物季准备
1. 完善商品数据，提高商品被发现的机会
消费者使用 AI 搜索时，往往会提出更具体的商品需求。为了让 Google Shopping Graph（购物图谱）更准确地理解商品，Google 建议零售品牌完善商品标题、描述和图片，并补充配送时效、退换货政策、促销价格及商品评分等信息。
指南还介绍了 Conversational Attributes（对话式属性），品牌可以补充商品常见问答、不同规格的详细信息和典型使用场景，帮助 AI 更准确地理解商品并回答消费者的问题。
以拥有超过 4,000 万件商品的 Wayfair 为例，AI 帮助平台大规模处理商品数据，为关注度较低的长尾商品提供更丰富的信息，增加这些商品匹配具体搜索需求的机会。同时，Wayfair 通过供应商管理标准和多项检查机制，对商品信息的准确性与可靠性进行把关。
除了商品 Feed，Google 还建议品牌完善以下内容：
- Brand Profile（品牌资料）： 完善品牌在 Google 上的展示内容，包括品牌视觉素材、促销活动、配送及退换货政策。
- Business Agent（商家智能体）： 回答消费者的具体购物问题，例如商品能否在跨年前送达，或是否适合喜欢滑雪的人。
- YouTube 视频内容： 发布产品测评、使用教程及商品介绍，帮助消费者了解商品特点和实际使用场景。
- 社区与用户评价： 关注论坛、社群和评价网站中的用户反馈，帮助消费者获取真实用户的商品评价。
2. 利用第一方数据，提高潜在客户识别能力
Google 建议零售品牌完善第一方数据的采集与应用，让 AI 广告系统更准确地识别消费者行为，发现新的购物需求。
首先，通过 Google tag gateway 改善数据采集。 消费者可能在最终购买前多次访问网站，准确识别这些访问行为，有助于广告系统理解用户的购物过程。Google 内部数据显示，在全球金融行业广告主的相关统计中，采用 Google tag gateway 的广告主平均观察到 14% 的转化量提升。
其次，通过 Data Manager 整合第一方数据。 企业可以连接 Salesforce、BigQuery 等系统中的数据，为 AI 广告解决方案提供更多消费者和业务信号。
最后，利用购物车和交易数据优化广告相关性。 通过识别经常被一起购买的商品，帮助广告系统理解商品之间的关联，提高广告触达的相关性。
3. 灵活使用 AI 广告系列，承接不断变化的购物需求
Google 建议零售品牌在购物季灵活调整预算与投放策略，利用 AI 广告系列捕捉新的购物需求。指南重点介绍了四类广告能力：
- AI Max for Search campaigns（搜索广告系列 AI Max）： 通过无关键词匹配技术发现过去未覆盖的搜索需求，并根据用户搜索意图优化广告创意和体验。
- AI Max for Shopping campaigns（购物广告系列 AI Max）： 利用 Merchant Center 商品 Feed 中的信息，生成动态、可购物的广告。
- Performance Max（效果最大化广告系列）： 帮助广告主跨 Google 不同渠道触达消费者，并围绕既定转化目标优化广告效果。
- Demand Gen（需求开发广告系列）： 通过 YouTube 等视频和视觉内容展示场景触达消费者。Google 内部实验显示，2025 年下半年推出的 Demand Gen 改进，使采用目标型出价策略的广告系列在 YouTube 上的转化价值提高了 40%。
Google 还披露了一项内部统计：在预算充足且满足特定采用条件的情况下，使用搜索广告系列 AI Max 或 Performance Max 的非零售广告主，其搜索文字广告的转化次数或转化价值平均提高 15%，同时 CPA／ROAS 维持在相近水平。
除了广告系列选择，Google 还提出了四项具体投放建议：
- 利用 YouTube 创作者内容： 通过联盟合作推广，将表现较好的 YouTube 创作者联盟视频用于 Demand Gen 广告。
- 加强新客户获取： 通过 New Customer Acquisition（新客户获取）目标，结合第一方数据和实时网站标签信号，帮助系统优先寻找新消费者。
- 探索新的搜索需求： 利用 Smart Bidding Exploration（智能出价探索）和灵活预算，发现过去尚未覆盖的搜索查询。
- 检查错失的广告机会： 通过 Missed-opportunity Reporting（机会损失报告），了解重要促销期间因预算或出价不足而错失的广告效果。
关于 Google Ads 2026 年的其他功能变化及衡量方向，可以参阅触脉此前的《一文看懂 Google Marketing Live 2026》。
4. 提前准备智能体商业所需的基础设施
针对 Agentic Commerce（智能体商业），Google 建议零售品牌提前考虑两项准备工作：
- 评估 Universal Commerce Protocol（UCP，通用商务协议）： 让 AI 智能体能够读取、验证和处理商品数据，为智能体购物场景提供支持。
- 考虑接入 Google Pay： 简化现有的支付和结账流程，并为未来的智能体购物体验做好准备。
三、三个品牌案例：从商品匹配到购买转化
1. Etsy：利用 AI Max 提高商品与搜索需求的匹配效率
Etsy 平台上有数百万件各具特色的商品，如何帮助消费者从海量商品中找到符合需求的产品，是平台面临的一项挑战。Etsy 利用 AI Max 理解用户的搜索意图，并自动调整广告标题，使其更符合用户正在寻找的商品。同时，Etsy 结合 YouTube 可购物视频，在消费者购物旅程的早期吸引关注。
2025 年购物季，Etsy 非品牌词搜索广告带来的商品交易总额同比增长 36%，其中部分增长归因于 AI Max，同时维持了既定 ROI 目标。 商品数据基础与 AI Max 的结合，还支持 Etsy 的新买家获取量提升 21%。
2. Wall Blush：结合 Demand Gen 和 Performance Max，扩大国际市场业务
高端墙纸品牌 Wall Blush 曾遇到社交媒体广告增长瓶颈：随着投入增加，新增预算带来的效果逐渐下降。
Wall Blush 随后组合使用 Demand Gen 和 Performance Max。在消费者构思家居装修方案时，通过 Demand Gen 视频广告吸引关注；当消费者表现出购买意向后，再利用 Performance Max 和商品 Feed 推动转化。
这一策略帮助 Wall Blush 实现了转化次数同比增长 98%、点击率提高 13%、收入增长 111%，支持品牌进一步拓展国际市场。
3. Nex Playground：先通过 YouTube 建立新品类认知，再推动销售
Nex Playground 利用 AI 动作追踪技术开发了新的体感游戏产品。由于属于新兴产品品类，品牌难以仅依靠已有搜索需求吸引消费者，因此先通过视频广告建立产品认知。
Nex Playground 通过 YouTube Connected TV（联网电视广告），在家庭客厅这一实际使用场景中展示产品，再利用 Demand Gen 在移动端持续触达消费者，推动后续购买。
根据指南披露的案例结果，Nex Playground 的销售额达到上年同期的 3 倍，将新家庭用户转化为客户的效果达到社交媒体渠道的 14 倍。
结语：出海零售品牌如何准备 2026 年购物季？
2026 年购物季，AI 正在让消费者更方便地比较商品、验证信息并作出购买决定。出海零售品牌值得优先检查的是：商品信息能否回应消费者越来越具体的搜索需求，第一方数据能否准确反映用户行为，以及广告策略能否根据实际需求灵活调整。
如果希望进一步检查黑五前的具体执行环节，可阅读触脉的《2026 购物季进入冲刺期：出海营销团队需要完成的 5 项检查》，了解商品信息、转化追踪、客户数据和广告预算方面的检查重点。
如您在购物季营销数据采集、广告效果衡量或跨渠道分析方面有任何问题，欢迎联系触脉咨询（TRUEMETRICS），了解相关咨询与解决方案。
数据说明：文中消费者调查、广告效果及品牌案例来自指南，涉及不同市场、行业、统计周期及受访人群，相关效果数字仅代表对应研究或案例结果。