Jellyfish研究揭示AI购物推荐的品牌与价格差异
研究覆盖四国八个类目，单次AI购物提问最多呈现290个竞争品牌。
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AI 摘要与解读
在覆盖美国、英国、澳大利亚和新加坡八个类目的分析中，ChatGPT约占AI产品推荐的80%，Google AI Mode约占20%；家电类目两者占比分别为97%和3%。[1] Jellyfish使用Share of Model分析推荐差异，发现单次购物提问最多呈现290个竞争品牌；美国时尚类目推荐涉及120个品牌，推荐最多的品牌仅占7%的展示份额。[1] 推荐商品的价格跨度也较大：英国男士西装从£27至£3,295，美国游戏椅从$79至$3,479，显示同一购物需求下可能出现跨价位竞争。[1] Shopping Optimisation功能已面向全球市场开放，为卖家提供可选的AI购物优化工具。[1]
影响谁
面向美国、英国、澳大利亚和新加坡市场的品牌卖家、家电、美国时尚、英国男士西装及美国游戏椅类目卖家
影响什么
研究显示，不同AI购物系统的推荐分布存在差异，同一需求下的竞争品牌与价格区间可能较广；相关卖家评估商品曝光和价格定位时，可将AI推荐中的跨品牌、跨价位竞争纳入观察。[1]
建议怎么做
- 围绕目标市场和主营商品测试AI购物提问，记录被推荐品牌、商品价格及自身品牌是否出现。
- 对照AI推荐结果检查商品定位，评估竞争范围是否超出原有品牌和价格区间。
- 按业务需求评估Shopping Optimisation功能，无需将其视为强制操作。
全部报道（1）
- AI购物改变品牌竞争与定价规则
Jellyfish发布研究称，AI购物正在改变品牌竞争、价格定位和产品推荐格局。其Share of Model工具分析美国、英国、澳大利亚和新加坡8个类目中ChatGPT、Google AI Mode和Amazon Alexa的推荐差异；Shopping Optimisation功能现已面向全球市场开放。
