AI成为商业新入口，出海品牌如何搭建下一代全球增长底座？

AI成为商业新入口，出海品牌如何搭建下一代全球增长底座？图2

Shopify作为领航合作伙伴

亮相36氪出海大会

AI成为商业新入口，出海品牌如何搭建下一代全球增长底座？图4

当消费者开始向AI询问“买什么”，新的商业入口已经打开。

AI带来的改变并不只发生在消费者一端。它一边进入商品搜索、比较与购买环节，改变品牌触达用户的方式；一边进入数据分析、营销执行与日常运营，推动企业重新审视全球经营的数据、系统与组织能力。

Shopify作为领航合作伙伴亮相36氪出海大会，围绕AI时代品牌面临的增长新课题，聚焦AI购物入口承接、全球经营底座与AI规模化应用，通过一场主题演讲、一场圆桌讨论，与参会嘉宾共同探讨品牌实现全球增长的可行路径。

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当购物从搜索走向对话

品牌需要承接完整交易链路

AI搜索不是替代，而是增加新的商业入口

过去，消费者通常通过广告、搜索和邮件接触商品；如今，越来越多消费者开始直接向AI描述需求、追问细节，并在不断获取答案的过程中比较商品、形成判断。AI搜索并未取代传统搜索，但正在增加一种新的商品发现与交易方式。

这一变化已经开始反映在实际业务中。Shopify数据显示，消费者在AI渠道上的会话数量增长了3倍，过去一年通过AI渠道产生的订单同样增长了3倍。虽然当前整体规模仍处于早期阶段，但渠道迭代的速度正在加快，品牌为AI购物场景做好准备的时间窗口也在缩短。

Shopify亚洲商务负责人Vivey Wan提出，面对新的商业入口，品牌需要关注的不只是商品能否进入AI渠道，更要考虑消费者从发现商品到完成购买的整个过程能否顺利衔接。

Shopify亚洲商务负责人Vivey带来主题演讲：《AI成为商业新入口，构建面向未来的全球增长底座》

商品被AI找到，只是交易的第一步

这条链路可以拆解为四个环节：易于发现、易于理解、值得信赖和顺利购买。商品首先要能够进入AI渠道，并在相关需求下被消费者找到；被找到之后，产品信息还要足够清晰，让消费者快速理解商品特点与价值。

当消费者进一步比较和判断时，评论、价格、运费、退货政策及品牌透明度都会影响信任。如果这些信息不完整，或在AI购物场景中不容易获取，商品即使获得曝光，也未必能够促成交易。消费者作出购买决定后，还需要流畅、可靠的结账体验承接需求。

从商品目录到结账

把AI流量接进交易闭环

围绕这条链路，Shopify支持商家将商品目录连接至多个主流AI渠道，减少逐一对接和重复配置的工作。结构化的商品信息也有助于AI理解和呈现产品，让消费者在与AI对话的过程中找到更匹配的商品。

通过Shopify与ChatGPT的合作，消费者可以在ChatGPT中完成从发现商品到最终购买的完整流程，减少购物过程中的跳转与摩擦。AI由此不再只是新的曝光窗口，而是开始进入真实的交易环节。品牌能否被发现、被理解、被信任和被购买，将决定新流量能否真正转化为增长。

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市场越多

越需要统一的全球商业底座

多进入一个市场，不必多建设一套系统

AI正在降低企业获取信息和进入新市场的门槛，但全球经营并没有因此变得简单。不同国家和地区在消费需求、营销节奏与经营规则上存在差异，企业内部还可能面临数据割裂、流程不连贯，以及不同部门判断标准不一致等问题。

中欧国际工商学院欧洲经济研究所研究员刘耿表示：“AI大幅降低了进入市场的成本，但不等于经营成本也随之降低。”对品牌而言，关键不是消除所有差异，而是分清哪些能力可以跨市场复用，哪些环节需要根据当地情况调整。

Shopify资深解决方案工程师梁妍指出，降低内部复杂度的重要一步，是建立统一、可信的数据源，让商品、库存和销售等经营信息准确对齐。以库存为例，如果海外仓、ERP、出货系统与电商平台记录的数据彼此不一致，不同团队便可能基于不同信息作出判断，进一步增加沟通与决策成本。

中欧国际工商学院欧洲经济研究所研究员刘耿参与《底座之上，增长新生｜AI重塑全球商业，品牌如何建立面向未来的增长优势？》圆桌讨论

统一管理共用能力，为本地运营保留空间

全球经营需要同时处理“统一”与“适配”。商品内容、参数和物料等基础信息可以统一管理，区域团队则可根据当地季节、营销节奏和消费需求进行调整。以服饰品类为例，美国与澳大利亚处于不同季节，促销安排无法完全照搬，但这并不意味着商家需要为每个市场分别维护彼此割裂的系统。

通过Shopify，商家可以在同一平台上管理产品和独立站，并针对不同国家和市场配置相应的购物体验。品牌由此能够统一管理共用信息，同时为语言、内容和促销等本地运营环节保留灵活空间，减少进入新市场时的重复建设。

看清AI流量，才能持续优化转化

统一底座还需要承接新的AI渠道。对不少商家而言，AI渠道带来了多少流量、消费者通过哪些关键词进入、哪些商品获得推荐，以及最终产生了多少转化，仍然缺乏清晰视图。

Shopify现场分享的数据显示，2026年第二季度，AI引荐至Shopify店铺的会话数同比增长197%，其中50%直接落在商品详情页。在到达商品详情页的访客中，AI引荐访客的转化率比自然搜索引荐访客高约80%。这意味着，AI在消费者到达品牌网站前，已经完成了部分需求理解和商品筛选，带来的往往是意图更加明确的访问。

通过Shopify后台，商家可以查看不同AI渠道带来的会话、流量与转化表现，了解消费者通过哪些搜索词找到商品，并根据相关建议完善商品信息。品牌由此能够根据真实表现调整产品策略与内容，并持续检验优化是否奏效。

从统一经营数据、复用核心能力，到适配不同市场、承接AI流量，全球商业底座的价值，在于减少重复建设与内部割裂，让品牌能够以更低的复杂度拓展更多市场。

Shopify资深解决方案工程师梁妍参与《底座之上，增长新生｜AI重塑全球商业，品牌如何建立面向未来的增长优势？》圆桌讨论

从个人会用AI

到企业形成可复制的组织能力

员工会用工具，不等于企业拥有AI能力

AI在企业中的应用往往从个人开始。员工使用AI完成报告、翻译、内容制作或数据分析，可以带来单点效率提升，但这些能力并不会自然沉淀为企业能力。数据是否一致、任务边界是否清晰、执行结果如何审核，以及出现错误后能否及时回退，都会影响AI进入真实业务的效果。

因此，企业级AI转型不只是采购工具，也涉及流程与组织方式的调整。当AI参与业务执行，企业需要明确它能够访问哪些数据、完成哪些任务、采取哪些行动，以及哪些环节必须保留人工审核与干预。

AI规模化的最小单位

是一条完整业务链路

梁妍提出，AI规模化的最小单位，不是一个用户，也不是一项工具，而是一条从发现问题、作出判断、执行行动到复盘结果的完整链路。只有先把这条链路跑通，企业才有可能将有效经验复制到更多团队和业务场景。

Shopify的AI商业助手Sidekick可以结合商品、库存和历史销量等数据，帮助商家分析经营情况、识别机会，并推动后续行动。以日本某角色周边电商的商品策划场景为例，Sidekick可以基于历史销售数据，分析不同角色、商品品类和季节的销售表现，并据此提出新品方向和上新时机建议，为商家的产品决策提供参考。

这个案例体现的并不只是AI给出答案的速度，而是一条从数据分析走向经营行动的链路：基于真实数据发现机会，将建议转化为产品决策，再通过销售结果验证成效。

点击了解Shopify Sidekick功能更新

从一个真实问题开始，再复制到更多场景

面对众多AI工具，企业的起点不应是先选定工具，再寻找应用场景。更有效的路径，是先找到最迫切、最有价值的业务问题，从影响范围较小、过程可控、结果可逆的场景开始测试，并提前设置人工审核、回调和替代机制。

当一条业务链路经过持续运行并产生可验证的结果后，企业才能进一步判断它是否具备被其他团队采纳和复制的条件。AI是否产生价值，最终不能只看回答速度、内容产量或工具数量，而要看它是否进入真实业务流程，并带来可以验证的经营结果。

AI时代的增长

仍然建立在可复用的商业基础之上

AI正在同时改变商业的前端入口与后台经营。在前端，消费者通过AI发现、了解并购买商品；在后台，AI开始参与数据分析、经营判断与任务执行。入口和工具不断变化，但品牌仍然需要完整的商品信息、统一可信的数据、能够跨市场复用的系统，以及清晰可控的业务流程。

从进入AI推荐与交易链路，到以统一底座管理多市场经营，再到将个人使用AI的能力转化为可验证、可复制的组织能力，品牌需要建设的，是一套能够持续承接变化的全球商业能力。

Shopify在其中提供的不只是单点工具，而是以一体化商业平台连接商品、渠道、交易、数据与运营流程，帮助品牌减少重复建设、控制经营复杂度，并将AI带来的新入口转化为可持续的全球增长。

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