55%的人用AI搜索挑家电，品牌还在投老渠道

第一财经商业数据中心（CBNData）这份《AI搜索时代：2026品牌营销策略洞察》，聚焦智能硬件赛道。

它联合GEO数据平台WhatTheyOS，把AI搜索前端数据拆开来看。

报告在前言里给了一个判断。

中国消费正在经历一场不可逆的底层变迁。

「下单前问问AI」正在成为问导购、问评论区、问博主之外的新决策选项。

供需匹配的逻辑也变了。

从"人找货""货找人"，进一步演化为"意图找方案"。

规模数据先摆出来。

2026年6月AI原生APP月活达4.99亿，同比增长85.4%。

对应的是传统搜索的收缩。

2026年5月传统搜索月人均使用次数同比下降19.1%，使用时长下降13.5%。

报告留了一串问题。

当消费者面对AI给出的导购建议时，信任度有多高？是否会直接据此掏钱？

更棘手的是，大模型底层的推荐机制与GEO的运转逻辑，依然像是难以窥探的黑盒。

下面按触点重构、品类提问、竞争格局与T.A.L.K模型几层拆开看。

一、三重变化：用户迁移、平台打通、品牌占位

报告把营销变革拆成三股力量。

第一股是用户在迁移。

AI用户规模快速增长，并带来更多购物行为转化。

数据上，各类购物网站客流中的AI来源占比正在变化。

第二股是平台在打通。

电商和AI触点的商业闭环链路加速构建。

报告举了四个具体动作。

Kimi提供淘宝、京东商品链接。

千问接入淘宝、支付宝、闪购、飞猪、高德，支持对话选品、比价、下单、售后。

元宝的商品卡连接京东小程序。

豆包接入抖音商城商品卡，可跳转或在应用内支付，售后与履约由抖音电商承接。

效果也有数据印证。

2026春节活动期间，千问完成了超过1.2亿笔消费者订单。

豆包则于8月起成为抖音"特定成交渠道"，可独立结算和归因，抽佣比例为12%。

第三股是品牌在占位。

预算流向AI，GEO加速落地。

报告提到一个观察点。

2026年第二季度，购物类广告成为ChatGPT上曝光量TOP1，占比31.1%。

ChatGPT也公开表示，其广告年化营收运行率达10亿美元。

二、四大决策触点：AI搜索如何嵌入既有链路

报告先定义了一个概念——四大决策触点。

它们是线下触点、电商平台、内容平台和AI搜索。

落点在最后一句：AI搜索并未替代过往三大触点，而是与之深度嵌入、互补共存。

线下触点的特征是物理空间聚合。

它提供真实的五感交互与专属人际服务，价值是即时满足与深层信任。

适配品类是强体验依赖、重服务属性、高客单价的品类，比如餐饮、汽车、医美。

电商平台的特征是高度结构化的商品信息流。

强交易导向，聚焦价格机制、真实评价与服务条款。

它的价值是消除交易阻力，适配标准化程度高、决策周期短的快消品。

内容平台则以图文和短视频为主，算法推荐驱动。

价值是提供情绪价值、激发潜在需求。

AI搜索的特征被概括为四点。

对话式交互，高信息密度，以逻辑和事实驱动，聚合全网深度知识。

报告给了它的价值定义——提供事实确认、评价框架和方案匹配，帮助消费者降低决策门槛。

适配品类指向决策门槛高、技术参数复杂、试错成本高的科技与健康类产品。

报告点名的代表平台是千问、豆包、元宝、KIMI、DeepSeek。

三、三类AI交互数据：提问、回答、信源

新触点带来的是新数据类型。

报告说，AI在与用户互动过程中产生"提问-回答-信源"三类数据。

第一类提问，对应QUERY。

数据特征是消费者以自然语言描述意图，场景丰富、信息量大、问题高度聚焦决策痛点。

它的价值在于用"用户原声"还原真实场景的功能需求与购买前顾虑。

第二类回答，对应ANSWER。

数据特征高度理性，逻辑链完整、结构化呈现，且相对中立、剥离营销话术。

它基于"算法共识"给到直接建议，可以诊断品牌在AI视角下的心智画像。

第三类信源，对应SOURCE。

数据包含来源渠道和来源内容，通常偏好专业、深度、权威和结构化内容。

报告给它的价值定位是——指导品牌完善内容资产，即说什么、如何说、在哪里说。

三类数据串起来，构成一个"洞察-诊断-策略"的闭环。

向需求侧看用户原声，向竞争侧看品牌AI心智，向信源侧看高引用渠道和内容。

四、品类温差：消费电子AI搜索使用率55%

AI搜索在消费决策中的作用，因品类而异。

报告给了一组横向对比的使用率数字。

金融服务为41%，美妆个护为42%，服饰鞋包为44%。

健康营养46%，旅游与酒店47%，食品饮料49%。

消费电子及家电最高，达到55%。

报告由此选出了三个观测样本。

智能眼镜、智能手环和智能戒指。

它们的共同特征是：2026年上半年实现线上销售额与销量同比双增。

顺着这个逻辑往下推，《尼尔森AI眼镜报告：销量暴增786%》给了一组可以互相验证的数字。

这个选择也有一层对照背景。

2026年上半年数码3C大盘承压，总销售额同比下降5.5%，总销量同比下降4.2%。

三个细分品类在这样的盘面下实现双增，因此被视为高AI决策渗透且高增长的样本。

提问分布上也有差异。

三大品类中，智能眼镜是用户AI提问次数最多的品类。

智能戒指则是提问数量增长最快的。

从问题类型看，选购对比和产品认知这两类偏中性问题是整体高频类型。

五、三个品类的机会与风险

报告对三个品类分别做了机会与风险的双面拆解。

智能眼镜的机会落在四个高频问题类型上。

人群适配、应用场景、产品认知和购买渠道。

其中"近视适配"是头号刚需。

"近视适配"类提问近三月达23.8万+次，"游戏观影"场景达32.6万+次。

《国家教育考试违规处理办法》给出了明确的监管红线。

携带具有发送或者接收信息功能的设备，应当认定为考试作弊。

报告列出了三层风险：公关风险、监管风险与市场风险。

风险场景的分布也很集中。

近三月应用场景中，考试占90%，开车占10%。

智能手环的机会更多落在细分人群和体验升级。

女性适配成为结构性机会。

女性相关提问数量在8月超越学生，升至人群之首。

连接与操作类提问近三月达14.6万+次，表带选购类为3.1万+次。

风险侧的核心是监测功能疑虑，近三月7.9万+次。

健康安全顾虑为6.5万+次，聚焦睡眠影响、孕妇辐射与心脏起搏器、数据安全三类。

智能戒指仍处市场早期。

品类价值感知需要通过三类问题完成"三重论证"。

功能认知、直接的价值询问、跨品类比较。

风险侧的信号更尖锐。

报告提到三星Galaxy Ring的一起事件：2025年9月，科技博主Daniel Rotar在登机时佩戴的戒指出现变形，卡住手指并引发疼痛。

2026年1月，三星表示变形由戒指内部模塑结构开裂引起，未发现广泛的电池安全风险，但开裂根本原因仍未公开明确。

六、竞争格局：AI心智与现实市场的双域矩阵

报告对现有分析工具提出了批评。

单一维度的AI回答数据，如AI提及率、首推率，只能提供AI场域的真空排名。同一条线索，我们在《艾瑞GEO策略报告：从SEO到AI搜索认知排序》里做过更细的拆解，可以对照着看。

难以落到现实货架、驱动真实生意增长。

解法是一个新矩阵。

CBNData提出"AI心智-现实市场"双域竞争分析矩阵。

横轴是市占率，纵轴是AI心智，四象限对应四类玩家。

第一象限是市场引领型。

市占率位于头部，AI心智认知较高，品效合一。

策略方向是通过技术和产品创新解决行业难题，通过标准制定带动行业升级。

第二象限是AI心智倒挂型。

市场占有率偏低，但AI心智认知较高，品牌建设和销售效果之间存在断层。

优化方向是下钻转化卡点：定价太高、未接入主流生态、评论区有硬伤、销售渠道建设不足。

第三象限是销售牵引型。

市场占有率较高，AI心智认知偏低，品牌建设较弱，更依赖效果营销。

第四象限是长尾聚焦型。

市占率和AI心智认知均较低，但可能在垂直场景中有一席之地。

矩阵之后，报告继续下钻信源结构。

智能眼镜的三大高频引用信源是新闻资讯、社交媒体和金融财经，占比分别为44.3%、23.2%和12.4%。

智能手环除了新闻资讯与社交媒体，电商平台和社区问答紧随其后。

智能戒指的新闻来源内容占比在三大细分品类中最高，达51.0%。

七、信源的偏好：哪类内容更被引用

报告在高引用内容上找到了一些共性规律。

维度对比型内容表现突出。

含多维度对比、榜单/推荐/评测类内容，在智能眼镜中高于基准14.3%。

原因在于它能被直接拿来回答"哪个更好/推荐哪个"。

分场景建议型内容同样获青睐。

方案/指南/路径类内容，在智能眼镜中高于基准11.9%。

它的优势是能直接解决一个具体问题。

权威发布型内容价值最高。

央媒或专业机构类内容，在智能眼镜中高于基准9.6%，在智能戒指中高出基准22.7%。

报告还发现一条反向规律。

在智能手环中，被大模型判断具备高商业性的导购内容，其被引用度显著低于基准18.2%。

也就是说，明显的引流信号反而降低了被引用概率。

模型偏好也存在分化。

豆包对抖音的引用偏好显著更高。

智能手环品类中，豆包对社交媒体的引用占比达92.0%。

电商平台（京东）则成为元宝在智能手环品类中的引用来源之首。

智能眼镜品类中，政府机构协会成为DeepSeek的第二大占比信源。

八、T.A.L.K模型：四大痛点对应四个动作

报告把智能硬件品牌的营销痛点归为四条。

痛点一是知识的"诅咒"——消费者不理解你。

科技消费品习惯于用理性参数和感性共鸣两套逻辑，但两者之间缺乏逻辑映射。

痛点二是信任在滑坡——消费者不相信你。

消费者越来越依赖大模型防坑排雷，算法会优先过滤缺乏实质内容的营销软文。

痛点三是缺少连接——消费者不认识、不喜欢你。

三是品牌被困在专业圈层里，缺乏与普通大众在情感和文化层面的沟通。

痛点四是交易摩擦力高——消费者不买你。

已经完成了内容打动与理性验证，却因缺乏承接链路、促销机制复杂而放弃。

对应的解法被概括为T.A.L.K。

T（Translate）是价值转译，作为产品验证与全域沟通的核心前提。

A（Authority）是信任语料，提供事实支撑，作为理性信任基础。

L（Link）是破壁连接，通过多元触点加创意构筑大众情感纽带。

K（Key Conversion）是转化闭环，消除交易摩擦和心理阻力。

报告用一页梳理了四大触点对5A链路的影响。

在知晓和吸引的感性上半场，内容是主攻手，线下是体验放大器。

在问询的理性枢纽，AI搜索成为一站式新裁判。

在行动与拥护的商业后半场，电商与线下完成购买闭环，口碑数据重新沉淀为优质语料。

报告的展望落到一句话：变的是产品需求匹配和求证事实的决策路径，不变的是人性的底色和商业的逻辑。

想获取AI营销、品牌策略与消费洞察方向的完整报告与方案，可以到运营动脉（www.yydm.cn）检索。

AI搜索的用户规模有多大？

2026年6月AI原生APP月活达4.99亿，同比增长85.4%。

同期传统搜索月人均使用次数同比下降19.1%，使用时长下降13.5%。

哪个品类的AI搜索使用率最高？

调研显示，购买消费电子及家电品类时用户AI搜索使用率最高，达到55%。

其余品类从高到低分别为食品饮料49%、旅游与酒店47%、健康营养46%、服饰鞋包44%、美妆个护42%、金融服务41%。

什么是"AI心智-现实市场"双域矩阵？

这是CBNData提出的竞争分析工具，横轴为市占率、纵轴为AI心智，交叉形成四个象限。

四类玩家分别是市场引领型、AI心智倒挂型、销售牵引型和长尾聚焦型。

哪类内容更容易被大模型引用？

多维度对比、分场景建议和权威发布三类内容引用度显著高于基准。

相反，具备高商业性的导购内容被引用度显著低于基准，智能手环品类中低18.2%。

T.A.L.K模型包含什么？

对应四大营销痛点的四个动作：价值转译、信任语料、破壁连接、转化闭环。

它以价值转译为前提，以信任语料为基础，以连接构筑情感纽带，最终完成商业价值兑现。

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