引言

OpenAI最近放弃了去年9月高调推出了“即时结账”功能，退回到更保守的“零售商应用”模式（说白了就是回到更保守的购物推荐模式）。这一波突然转向，似乎正在告诉世界，纯粹的AI电商这条路暂时行不通。

但谷歌并没有以此为鉴，反而坚定了要建立一个更通用、也更强大的AI电商环境的决心，并且于2026年1月正式推出了UCP协议（通用商务协议），摆明了要和OpenAI对着干。

一夜之间，谷歌仿佛成为了村里最后的希望。OpenAI没有做到的事，谷歌能做到吗？

我在仔细研究了谷歌目前的做法后，认为这应该是目前AI电商领域，最强大也最成熟的一套解决方案。

下面，我就来详细介绍谷歌在AI电商时代是怎么做的，以及和OpenAI的思路到底有什么不一样。

一、消费者：全方位颠覆的消费体验

在谷歌的畅想里，它试图用下面三大技术真正改变AI购物的体验：

1.AI Mode与Gemini生态：聊着天就把东西买了

传统搜索引擎的交互基础是简短、碎片化的关键词，这要求消费者具备明确的产品认知并自行承担筛选的结果。

然而，随着Gemini 3.1 Pro等拥有百万级Token上下文窗口的先进大模型被整合进Google的生态系统，Google Search正式推出了无需注册即可面向全美（及部分国际市场）开放的“AI搜索模式”。

AI Mode的出现，标志着“对话式商业”的成熟。

消费者不再输入诸如“男款 跑鞋 蓝色”的生硬词汇，而是倾向于表达复杂的场景需求，例如：“我正在为即将到来的马拉松做准备，需要一双适合平足、不会引起水泡的蓝色跑鞋，预算在150美元以内” 。数据显示，在AI搜索模式下，用户的查询长度平均达到了传统搜索的23倍，这为系统捕捉深度商业意图提供了前所未有的丰富信号。

此外，Google Lens的视觉搜索能力也被无缝接入。消费者只需拍摄杂志上的夹克或街头的运动鞋，AI便能精准分析形状（如梯形手袋）、纹理（如罗纹陶瓷、亚麻）及微小图案（如千鸟格、碎花），在全网范围内进行精准的视觉匹配与推荐。

2.Shopping Graph：真正好用的比价系统

AI大模型在商业应用中最致命的缺陷是“幻觉”——即提供虚假的价格、错误的促销信息或不存在的商品。

对于购买行为中高频的比价场景，这个缺陷可能直接导致你花更贵的钱买到同样的商品，或是买到已经下架了很久的商品。

为了根除这一问题，Google AI Mode的底层完全由其独有的Shopping Graph（购物图谱）提供技术支撑。

截至2026年，Shopping Graph已经发展成为全球极其庞大的实时商品数据库，收录了超过500亿个商品列表。更关键的是其数据更新的频率：为了确保价格、库存、尺码和促销信息的绝对准确，该图谱每小时会刷新超过20亿个商品条目。

除此之外，这个购物图谱融合了制造商规格、跨平台的用户评价、专业编辑内容以及结构化Schema标记。这使得Google的AI助手能够更准确地替代用户完成从比价到决策的复杂任务，而不仅仅只是通过网上已经过时的信息或是垃圾投放文章进行分析。

3. Nano Banana：虚拟试穿解决尺码焦虑

在服装、鞋类及美妆等高度依赖感官体验的品类中，线上购物面临着极高的退货率和决策门槛。Google的虚拟试穿（Virtual Try-On, VTO）技术在2024至2026年间经历了跨越式的发展，从最初的数十种上衣类型，迅速扩展至裙装、夹克，并于近期正式覆盖鞋类产品。目前，该技术已从美国本土扩展至加拿大、澳大利亚、日本、英国及印度等核心市场。

这一技术并非简单的二维图像叠加，而是由专门定制的AI视觉模型驱动。

该模型深入理解了人体解剖学结构以及不同面料的物理特性，能够极其逼真地模拟衣物在不同体型、不同姿势下的折叠、拉伸与垂坠效果。消费者只需上传一张清晰的全身照，即可瞬间预览数以十亿计的服饰在自己身上的真实效果，并能自由切换颜色与款式 。

二、商家：必须打造一支真正的AI原生电商团队

对于商家，谷歌也提出了新的要求：

1.创意生产必须实现零成本

视觉内容是电商转化率的生命线。Google的数据表明，包含多张高质量图片的商品列表，其曝光量可提升76%，点击率提升32%。

然而，频繁的线下商业摄影和后期制作对中小企业而言是难以承受的成本。为此，Google在Merchant Center Next及Shopify平台的Google & YouTube应用中，免费推出了由生成式AI驱动的Product Studio。

进入2026年，Product Studio的工具矩阵已全面成熟，只要熟练掌握后基本可以完全替代传统的拍摄团队。

而且调研显示，高达80%使用Product Studio的商家确认其显著提升了工作效率。

所以在未来，创意生产领域的成本会无限趋近于零。在这个方面掉队的商家也势必会难以跟上AI时代对于营销材料的速度和要求。

2.数据质量就是新的SEO

当消费者使用AI Mode购物时，AI模型直接读取的是结构化的数据源，而非品牌精心设计的官网UI（不是说官网UI不重要）。但如果产品的属性缺失，比如未标明面料是否防水、电池续航多久，AI会毫不犹豫地将其判定为“不确定选项”并推荐竞争对手的产品。

行业基准显示，属性完整度的店铺，在AI推荐中的曝光率是数据稀疏店铺的3至4倍。

而且为了强制提升全平台的数据标准，Google在2026年3月实施了一项政策更新：多渠道商品ID分离。

过去，商家习惯将线上和实体店的同款商品归在同一个Product ID下。然而新规要求，只要商品在线上与线下的价格、可用性或物理状况存在任何细微差异，商家必须使用独立的Product ID进行申报。这一政策从根本上杜绝了AI模型在读取数据时产生的逻辑冲突，同时也极大地增加了商家的运维门槛。

这要求商家在今后的运营中一定要非常注意商品信息的质量和准确性，不要踩到AI的红线。

3.AI原生广告已经在路上

为了让品牌在AI搜索结果中保留自己的“声音”，Google推出了Business Agent（商业代理）功能。

该功能允许符合条件的零售商在后台中激活一个由品牌自有数据训练的虚拟销售代表。当用户在搜索结果页进行提问时，销售代表能够以品牌独有的语调解答诸如退换货政策、产品兼容性等专业问题，甚至能在对话中进行智能交叉销售。

与此相配套，Google在广告端祭出了直接优惠这一功能。

这是一种全新的AI原生广告格式，允许广告主在AI 的对话流中，针对具有高购买意图的消费者注入个性化的实时折扣（例如“结账立减20%”或“免运费”标签）。直接优惠的出现，实际上在Google内部构建了一个原生的优惠发放网络，谷歌想通过此举提升即时转化率。

这么做预计也会对传统的返利插件和联盟营销生态构成一定的威胁。但对商家来说这却是好事，不需要再花费大量的精力去和达人谈合作，并且让出大量的佣金。

三、协议：通用商业协议（UCP）的革命

最后，真正杀手锏的能力，也真正暴露出谷歌想要建立一个更大更强的AI电商环境的，是2026年1月，Google发布的通用商业协议（UCP），可以理解为这是AI电商中最具深远战略意义的底层基础设施。

它的出现，旨在解决AI电商时代最严峻的工程阻碍。

这个所谓的协议，简单来说就像是给全网的AI助手和电商卖家发明了一种通用语言。

以前，如果你的AI想帮你去各大电商平台买东西，它得挨个去适应每家不同的后台系统，商家也得花大价钱去维护这些对接通道，非常折腾。现在有了这个协议，所有的AI和商家只要接入这个统一切口，就能立刻无障碍沟通。

举个例子：以后你让AI帮你买东西，再也不用点开各种链接跳转到商家官网去填地址、绑银行卡了，直接在聊天框里对AI说一句“买它”，就能原地一键结账。同时，它会自动认出你在各个品牌的会员身份，帮你把该用的优惠券和积分都用上。你也不用担心AI会背着你乱花钱，因为最后的付款动作必须经过你本人的安全授权。对商家来说最关键的是，交易完成后顾客的数据和关系都留在商家自己手里，AI只做跑腿小哥，不抢商家的核心资产。

其实之前的OpenAI也搞了个自己的协议，但接入的商家却寥寥无几，而且仅有的合作伙伴沃尔玛也在最近终止了合作。

那至于为什么OpenAI没做成行业标准，而Google却能一呼百应，主要是因为两者的格局不同。

OpenAI搞出来的协议，本质上是一条只通往ChatGPT的封闭私家路，虽然接入很快，但商家会害怕以后被OpenAI一家独大卡脖子。而Google则聪明得多，它没有想着独占，而是牵头修了一条全行业共享的开源高速公路。

Google一开始就拉上了沃尔玛、Shopify、万事达卡等零售和支付领域的巨头一起制定规则。大家发现这个协议不仅公开透明谁都能用，而且功能极其强大，连复杂的企业采购和跨国多币种结算都能搞定。既然大家用着既有安全感，又能解决实际的商业难题，巨头们自然就全都跑来支持Google了。

写在最后

看完文章，相信你也能理解为什么目前AI电商领域，我最看好的是谷歌了。

从彻底改变消费者发现路径的AI Mode与虚拟试穿，到赋能商家的Product Studio内容流水线；从企业级Vertex AI的供应链“自动驾驶”，到具有划时代意义的通用商业协议（UCP）的全面部署，Google正在编织一张企图覆盖并掌控全球意图交易的巨大网络。

然而，在宏伟的技术蓝图之下，暗流涌动。传统的基于点击和流量漏斗的数字营销模式正加速走向终结，迫使全行业的品牌与零售商向注重结构化数据保真度的GEO艰难转型。

可以确信的是，数字商业的竞争逻辑已经不可逆转地被重写。在这个“AI即渠道”的新世界里，最终决定市场胜负的将不再是谁能购买最昂贵的关键词，而是谁的底层数据资产能够被大型语言模型最顺畅地解析，并以最符合人类自然意图的方式完成毫秒级的价值交付。

参考资料

1.The AI platform shift and the opportunity ahead for retail——google

2.You can now virtually try on clothes and shoes with this new AI shopping feature——google

3.New tech and tools for retailers to succeed in an agentic shopping era——Google