本文信息来源：commercevc

本文最初发表于领英平台 。

人工智能正开始改变我们的线上购物方式。

本周，OpenAI 宣布推出"ChatGPT 购物"新功能，允许用户直接在 ChatGPT 内浏览并购买商品。这是该公司进军电子商务领域的首个重大举措，紧随微软上周推出的"CoPilot 商家门户"——该平台旨在帮助零售商通过 AI 工具进行销售。Perplexity 则更早一步，去年 11 月就推出了完整购物功能"通过 Perplexity 购买"，允许用户直接从聊天结果中下单商品。

这些举措共同标志着一个重大转变的开始：购物将不再局限于传统网站或应用。相反，交易会越来越多地发生在我们与 AI 工具的日常对话中。

从某些方面看，这个理念并不完全新鲜。正如我们一年半前在分布式商业一文中所述，TikTok 等平台已证明产品购买如何自然地融入内容发现场景——用户看到心仪商品后无需跳转商家页面即可完成购买。

但正在兴起的变革更为深远：AI 正在实现基于意图的购物体验。就像在谷歌搜索那样，你只需告诉 AI 需求，它就能在一个无缝流程中即时找到商品并完成销售。

这不仅是纸面宣言——我们已与多家零售/品牌巨头（前 30 强）进行交流，他们正积极与 ChatGPT 或 Perplexity 讨论商品目录接入及交易流程设计。Shopify 等商业巨头也在快速行动，为当前市场上部分早期交易功能提供了底层支持。

尽管势头明显，但我们仍处于相当早期的阶段，目前的实现方案充其量也只是笨拙的。Perplexity 的产品似乎走得最远，但购买功能仅适用于部分精选商家，导致购物体验有些割裂。例如，我最近购买运动短裤时，尽管承诺是无接触结账流程，却收到了两条 ShopPay 验证码短信。

我们概述了商家和引擎可能采用的三种潜在模式：联盟模式、便利化模式和平台模式。每种模式都有其优缺点，并为技术赋能/初创企业提供了独特机遇。

联盟模式

这是最简单的方式——用户通过 AI 搜索引擎找到合适商品后，消费者会被引导至商家网站完成购买。这也是 ChatGPT 最初采用的流程。

优势：

• 简单：这与历史上网络产品发现的方式一致。消费者会理解并习惯这种流程

缺点：

• 非革命性：这种方法未能充分利用这些 AI 平台的力量，也无法将搜索与购买整合为一个动作

所需能力：

• Feed 管理：AI 搜索平台需要实时获取产品信息、库存状态和价格数据流，以提供卓越的搜索结果。
• 商家将需要工具来帮助他们的产品进入这些 AI 引擎的搜索结果。
• 初创企业案例：Profound、xFunnel、Evertune、Bluefish 和 eComtent。

促成模式

这是最复杂的模式，但或许也是最有趣的。在这种模式下，消费者无需离开 AI 搜索平台即可完成购买，而背后的零售商/品牌仍是实际交易方。Perplexity 目前正通过其"Buy With Perplexity"功能对少量商品试行这一模式。

优点：

• 无缝体验：消费者找到心仪的商品或服务后，只需点击"购买"按钮，无需跳转至外部购物流程
• 商家保留客户所有权：商家（很可能）不会放弃（完全）客户所有权。

缺点：

• 复杂的结账流程：处理结账并非易事。商家拥有多样化的网站架构、购物车功能和结账流程。AI 搜索引擎要么需要通过编程方式连接到每个商家的结账系统（难以实现全面覆盖），要么需要借助类似 Operator 的技术来操作可视化/面向用户的结账界面（难以实现 98%以上的准确率或提供快速的消费者体验）以创建购物车并完成结账。
• 用户账户的复杂性：如果消费者想通过商家网站上的账户进行购买，情况会变得更加复杂。
• 消费者需知：需告知消费者其购买行为实际来自背后的商家，而非 AI 搜索引擎。
• 潜在的不连贯体验：除非 AI 搜索引擎能够确保不同商家（无论其使用何种电商引擎）的结账体验保持一致，否则这种体验可能会显得支离破碎（就像目前的情况一样）。

所需能力：

• 联盟模式下的相同能力：Feed 管理与可见性优化
• 购物车创建工具：AI 搜索平台需具备代表消费者创建商家购物车的功能，该购物车将填充由消费者在聊天会话中识别的 SKU。这一过程可通过 API 实现，或由 AI 代理遍历网站的视觉化购物体验来完成。
• 购物车结算工具：这些工具还需具备"结算"功能——本质上就是将支付与购物车关联起来。虽然大部分支付处理基础设施可能保持不变，但需要开发新功能来实现"跳过商家常规可视化结算流程"的结算操作。
• 初创企业案例：Firmly、Violet.io

市场平台模式

在这一模式下，AI 搜索平台将作为第三方市场运作，由搜索平台担任记录系统，而商品库存持有方（品牌或零售商）负责履约。这将是最具实操性的方案，要求 AI 搜索引擎承担起客户服务、支付、退单、退货等全流程职责。

优点：

• 熟悉模式：消费者了解市场平台。他们明白（在大多数情况下），如果交易出现问题，平台会支持交易，因此他们只需要信任平台即可。
• 技术复杂度低于撮合模式：虽然搭建市场平台需要大量工作，但这对任何主要参与者而言都是已知/可解决的问题，不会构成障碍。

缺点

• AI 搜索平台变身零售商：尚不清楚这些参与者是否乐于成为零售商。
• 可能遗漏许多商家：部分商家会乐意参与市场平台，但有些商家只愿直接销售。因此并非所有商品都能上架，用户体验将变得割裂。

所需能力

• 联盟模式下的相同能力：Feed 管理与可见性优化
• 市场赋能技术：AI 搜索平台将需要电子商务市场功能——但无需视觉用户界面。这可能是对现有市场技术平台的精简版本，或是从零开始构建的全新方案
• 初创企业案例：Mirakl 与 Marketplacer（传统参与者）。若 AI 平台选择这条路径，很可能会出现为无用户体验市场提供技术支持的新入局者。

我们的观察

显而易见的是，AI 驱动的购物已不再是理论概念——它正在实时展开。虽然目前的体验远非完美，但创新的速度和大型零售商及平台的关注程度表明，我们正站在重大变革的起点。

无论是通过联盟链接、无缝的聊天内交易，还是完整的电商平台，AI 搜索引擎正蓄势成为强大的新型商业渠道。对商家而言，此刻既是挑战也是机遇：需要探索如何在这些新场景中亮相，如何保持对客户关系的掌控，以及如何实现与 AI 驱动界面浑然天成的交易体验。

我们仍处于早期阶段，但基础架构正在搭建。目前我们正在寻找能推动这一进程的创新初创企业，尤其是两类公司：帮助商家将产品目录开放给 AI 引擎的企业，以及构建基于 API 的支付层、使 AI 搜索产生的交易更无缝的初创公司。