购物场景GEO

当用户问AI「该买谁」
AI第一个推荐你的商品

豆包正在变成「购物入口」

「我想买燕窝,推荐一款?」——用户不再搜商品,而是问AI。谁被AI说出来,谁就被买走。ScaleFlow 让品牌看见并掌控这条新分发链路。

真实APP界面 · 非模拟| 购物模式触发率| 描述准确率可量化| 商家归属分析| 豆包补贴/官方认证可见
Where Shopping Questions Go

购物决策,正在从「搜索」变成「提问」

用户打开豆包,问一句「4000多块钱的手机哪一个最好?」,AI 给出结论、对比、商品卡——每一句提及都是一次流量分配。

1.0
货架电商

搜索关键词、点击、收藏加购。流量藏在排名算法里。

2.0
内容电商

短视频、直播间、达人带货。流量藏在内容热度里。

3.0
AI购物推荐
2025 →

AI对话里直接生成结论 + 商品卡 + 补贴标签。被AI提及,就是被分配了购买意向。

Real AI Answers · 2026-10

豆包真实回答里,品牌在第几位?

以下为豆包 APP 真实对话界面截图。同一个品类提问,AI 推荐谁、用什么话术推荐、带不带商品卡——这就是新的货架陈列。

豆包回答4000元手机推荐,Redmi K90 Max带商品卡
「4000多块钱的手机,哪一个最好?」
AI分档推荐,Redmi K90 Max 带商品卡
案例 · 3C数码开放式提问 · 商品卡形态

开放式提问,AI 直接「钦点」机型

结论前置:「没有绝对唯一的最好,按用途分首选」——AI 用自己的话术重新定义货架

被推荐机型携带完整商品卡:官方正品认证、豆包补贴·7折、3期免息、价格与销量

核心配置与适用人群被 AI 提炼成卖点——谁的内容被 AI 读懂,谁就被引用

认证行
🛡 官方正品 小米智能手机旗舰店
补贴标签
豆包补贴·7折 3期免息 运费险
价格信号
¥3879 预售价 · 已售2000+
案例 · 滋补食品「我想买燕窝,推荐一款?」 · 品牌第1位

按场景分栏,品牌在即食类目第1位

AI 把回答按「自己炖煮 / 开瓶即食」分栏——每个栏位都是一条独立货架

小仙炖 鲜炖燕窝在「开瓶即食」栏第1位,卖点被 AI 转述:配料只有燕窝+水、每周冷链配送

竞品占据「自己炖煮」栏(干挑三角盏)与直播间心智——品类内部分流肉眼可见

豆包品牌直播间双卡:粤滋悦赞与燕之屋
品牌直播间双卡并排 · 竞品占据直播心智
我想买燕窝,推荐一款?
选购要点

3. 优先干挑 > 半干挑 > 湿挑…

4. 足干燕窝一捏就碎,含水量高的容易发霉。

不少燕窝品牌开了直播间,粤滋悦赞、燕之屋的官方直播间都能看到实物细节,还有专属优惠。

二、开瓶即食(上班族懒人款)
1. 小仙炖 鲜炖燕窝(月套餐)

· 配料只有燕窝+水,可选择无糖/低糖,干燕窝投料足

· 每周冷链配送,新鲜度高,口感浓稠拉丝

🛡 官方正品 正典燕窝官方旗舰店
正典精选燕盏 →
豆包补贴·7折 3期免息 运费险
¥799/50g 已售32件
豆包燕窝推荐:干燕窝栏粤滋悦赞三角盏
「我想买燕窝,推荐一款?」
干燕窝栏竞品第1位 · 品牌需针对性补位
豆包电商搜索页:粤滋悦赞三角盏燕窝
AI电商搜索结果页 · 同一商家4款商品集中展示
案例 · 商家页AI电商搜索 · 商家归属

AI 不止推荐品牌,还会直接搬运货架

同一关键词下,AI 电商搜索集中展示同一商家的多款商品(¥630–¥930 区间)——商家货架被整体带入

「6年老店」「官方旗舰」「溯源标签」构成信任信号,被 AI 原文转述

ScaleFlow 商家归属(Merchant Layer)自动识别:视频引用/商品卡背后的商家是谁,可归因、不靠猜

ScaleFlow 能从截图之外看到的:
该提问的可见度:品牌在不在回答里
购物模式触发率:AI 有没有进购物态
描述准确率:AI 转述的卖点对不对
抖音引用追踪:视频素材被 AI 引用几次
豆包电商搜索页补充视图
AI电商搜索 · 商品卡片与补贴标签集中展示
What We Measure

购物场景,可量化、可归因、可优化

不止「有没有被提到」——购物GEO回答四个问题:AI 说了你吗?用购物态说了吗?说得对吗?带货的是谁?

可见度

购物可见度

按提问监测品牌在豆包回答中的出现率、首推率、提及顺位,与竞品横向对比。

触发率

购物模式触发率

AI 回答是否进入「购物态」(视频卡片、抖音引用、下单词汇)——不购物,就没有转化。

准确率

描述准确率

以产品知识库为基准,逐属性判定 AI 转述的卖点(价格/规格/冷链/配料)是否准确、是否自洽。

商家归属

商家归属 Merchant Layer

追踪每条抖音引用、每张商品卡背后的商家与品牌,看清流量到底给了谁。

The Loop

从看见,到改变,再到验证

01

探测

覆盖购物提问,按轮次持续采集豆包等 AI 的回答、引用源与商品卡,沉淀为结构化数据。

02

优化

基于缺口(未被提及的类目、不准确的卖点)定向产出内容,让 AI 有据可依地转述你的商品。

03

归因

T+7/+14/+30 重测对照,可见度、触发率、准确率的增量逐项归因——不是「大概有效」,是「确实有效」。

ScaleFlow Shopping Diagnosis

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