行业观察 | 从”搜索”到”提问”:AI正在改写消费决策,品牌如何被”看见”?

麦肯锡在《State of the Consumer 2026》提出，在持续的成本压力之外，技术正在成为重塑消费市场的另一股核心力量。其中，生成式AI、社交媒体与搜索方式的变化，正共同推动消费者购买决策路径发生重构。

过去十多年，从搜索引擎到电商平台再到社交媒体，每一次新的信息入口出现，都会改变消费者发现商品、形成购买决策的过程。如今，生成式AI的快速发展又开启了新一轮变化。

麦肯锡将这一趋势概括为“技术驱动的新购买路径”（The new tech-driven path to purchase）。它并不是单纯增加了一个新的购物工具，而是意味着消费者获取信息、比较商品、形成决策乃至完成购买的整个过程，都开始受到AI与社交媒体共同影响。

报告认为，这一变化已经从早期尝试逐渐进入实际应用阶段，并首先体现在年轻消费者身上。

根据麦肯锡调研，在生成式AI辅助购物的使用上，Z世代与婴儿潮一代的差距十分明显：

• 生成式AI辅助购物（近三个月）：Z世代 28%，婴儿潮一代 16%；

• 使用搜索引擎顶部的AI摘要（AI Overview）：Z世代 60%，婴儿潮一代 29%。

除了AI，社交媒体正成为影响Z世代购买决策的关键渠道，并在购买链路的不同阶段持续发挥作用。

• 在品牌发现阶段，23%的Z世代表示，他们最近一次认识新品牌最初来自社交媒体； 

• 进入购买决策阶段后，34%的Z世代认为社交媒体是最重要的影响渠道，也是所有渠道中占比最高的来源。 

• 相比之下，年龄较大的消费者仍更多依赖实体门店和传统搜索。

这意味着，对年轻消费者而言，接触品牌的方式变得更加碎片化，购买决策也不再局限于传统搜索引擎。

AI正在改变搜索本身。过去，消费者通常需要输入关键词，在搜索结果中逐条浏览网页，再进入品牌官网、电商平台或媒体内容进行比较。而生成式AI出现后，消费者越来越倾向于直接提出问题——例如“适合家庭使用的空气炸锅有哪些？”“预算1000元以内，哪款降噪耳机更值得买？”——由AI综合多个来源直接给出答案。

对于消费者而言，这意味着寻找信息所需的步骤更少；而对于品牌而言，一个长期依赖的重要流量入口正在弱化——随着AI摘要和对话式搜索不断普及，进入品牌官网、零售商网站或媒体页面的点击次数减少。过去作为高意图流量入口的搜索环节的弱化，意味着品牌影响消费者决策的机会也随之收窄。

变化不止于流量入口。过去，官网、产品页面和搜索引擎优化（SEO）是企业影响消费者认知的主要抓手，品牌能在较大程度上决定消费者看到什么；而在生成式AI环境下，这种主导权正在减弱。

这种减弱最直接地体现在AI对品牌自有内容的调用频率上。AI在回答消费者问题时，主要综合的是论坛讨论、电商平台评价、媒体报道、博客、视频网站等大量第三方来源。报告数据显示，在大语言模型引用的全部来源中，品牌自有官网只占约1%；即便把范围收窄到被引用最频繁的前十大来源，品牌官网在其中的占比也只有3%到10%。

更值得留意的是，当各类信息源彼此矛盾或存在缺失时，对AI来说，就容易形成“信号失真”（signal dissonance）——AI更难准确理解品牌，而且可能无法完整呈现品牌希望传递的信息。

对于品牌而言，这是重要变化：未来AI如何“认识”一个品牌，很大程度上取决于整个互联网如何评价它，而不仅仅是品牌自己如何宣传。

对此，麦肯锡提出了生成式引擎优化（Generative Engine Optimization，简称GEO）。

如果说传统SEO关注的是“怎样让网页更容易被搜索引擎找到”，那么GEO关注的则是“怎样让AI更准确地理解品牌，并愿意引用品牌信息”。

具体而言，品牌可以从几个方面入手：

• 提供更加结构化、可识别的官网内容；

• 增加产品技术说明、FAQ等高质量资料；

• 提高在第三方媒体、测评平台、社区讨论中的品牌曝光；

• 保持跨平台信息一致性，减少AI获取信息时出现偏差。

可以说，随着AI越来越依赖全网公开信息回答问题，品牌影响消费者的方式，也将从“广告投放”逐渐转向“内容生态建设”。

报告认为，目前AI主要帮助消费者完成商品搜索和信息比较，未来将进一步进入交易环节。

未来消费者可能只需要告诉AI自己的需求，例如预算、品牌偏好、配送时间等，AI便可以自动完成筛选商品、比较价格、使用优惠券、兑换会员权益，甚至直接下单购买等一系列操作。消费者参与更多的是提出需求和确认结果，具体执行过程则交由AI完成。

麦肯锡预计，这将形成一种新的“双入口”（dual front door）模式：消费者既可以继续在零售商平台内使用AI完成购物，也可能直接在通用AI平台中完成整个购买流程。围绕这一模式，Shopify、Amazon、Walmart等企业已经开始探索适用于AI交易的共同标准，希望未来AI能够在不同零售平台之间协同工作。

这一模式仍处于发展初期，但对于品牌而言，它提出了一个新议题：未来的竞争对手或许不仅是其他品牌，更可能是AI推荐算法。