Google&Youtube《2026 AI 驱动的购物季零售营销指南》

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。

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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。81% 的受访社交媒体用户会使用 Google 搜索，进一步了解和评估他们在社交媒体上发现的品牌或商品。

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%。

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，确保商品信息的准确性与可靠性。

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。

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。

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。由于这一品类缺少成熟的搜索需求，品牌需要先让消费者了解产品及其使用场景。

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。

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。

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