研究：ChatGPT购物决策中，84%的商品选择来自产品卡片

当地时间10月8日，ReFiBuy委托Clickstream Solutions开展的一项AI购物行为研究公布结果。研究通过跟踪40名美国用户在ChatGPT和Google AI Mode中的购物过程，分析224项购物任务，发现产品卡片已成为影响AI购物决策的重要入口，其中首位展示的商品及优惠卡片更容易获得用户青睐。

研究显示，在ChatGPT场景中，84%的最终商品选择来自对话内展示的产品卡片，75%的购物任务则从用户接触产品卡片开始。这表明，商品图片、名称、价格及关键参数等信息，不仅影响消费者的初步判断，也直接参与后续比较和购买决策。

卡片排序同样影响显著。当AI助手同时展示两张或更多产品卡片时，首张卡片的选中率达到43.4%，高于随机选择情况下的29%；第二张卡片的表现则低于随机选择的预期。整体来看，43%的商品选择集中在首位卡片，优惠卡片的首位选择比例更达到76%。

ReFiBuy联合创始人兼首席执行官Scot Wingo认为，AI购物中的产品卡片类似亚马逊的Buy Box，是争取消费者购买决策的重要位置。因此，品牌和零售商不仅需要争取商品进入AI推荐结果，还应关注卡片排名，以及商品价格、规格、库存和配送信息的准确性与一致性。

针对这一趋势，ReFiBuy提出代理商务优化（ACO）概念，并根据研究结果整理出8项运营建议，涵盖提升商品卡片曝光机会、争取靠前展示位置，以及确保优惠信息与商品详情页保持一致等方面。研究还收录了用户决策记录、赞助展示位反馈及价格信息不匹配案例，为品牌优化AI购物渠道提供参考。

这项研究反映出，随着AI逐步参与商品发现与购买决策，品牌竞争正从争取搜索曝光，延伸至产品卡片的展示位置、信息质量和优惠呈现。不过，由于研究样本为40名美国参与者，相关数据仍需结合更大规模的用户研究验证。