CommerceV3：75% 的 AI 推荐位给了同一批品牌，78% 电商品牌在本品类查不到
AI 购物助手每周向数亿人推荐商品，但推荐名单的入场券集中在极少数品牌手里。电商平台服务商 CommerceV3 发布的 AI 可见度报告显示，ChatGPT、Gemini、Perplexity 三大平台上 75% 的推荐位给了同一批品牌，78% 的电商品牌从未在自己的品类里被推荐过。
这份报告分析了 2026 年 3 月至 7 月三大平台上的超 100 万条美国购物提示，样本覆盖 7 个大类、约 200 个子类、约 2.5 万个电商品牌。引用来源的结构同样值得细读：编辑评测站占 34%，Reddit 等论坛占 22%，电商平台占 18%，品牌官网只占 14%。
据 MarTech Series 报道，CommerceV3 是一家年处理客户交易额超 10 亿美元的 AI 电商增长平台，报告与旗下智能体增长套件 CV3 Nexa 同步发布。首席执行官 Rahul Amarendra 的话说得很直白：过去品牌争的是谷歌首页，现在争的是成为 AI 给出的答案，而数据显示四分之三的品牌根本不在对话里。
一、报告口径与样本
按报告方法说明，100 万条提示按购物意图分类，覆盖 7 个零售大类与约 200 个子类目，被统计的品牌约 2.5 万个。统计区间从 3 月延续到 7 月，横跨平台包括 ChatGPT、Gemini 与 Perplexity，均为美国市场的购物场景提示。
统计对象是「推荐位」——AI 在回答里点名、列出或比较的品牌，而不是广告位。品牌是否被算作推荐，取决于其是否出现在答案的商品建议部分。这样的口径把「被提及」与「被推荐为可买」区分开来，也解释了为什么数字比传统搜索排名更残酷。
样本量与时间区间之外，报告还有一层筛选：剔除明显非购物的对话。行业报告的通用问题是自选样本，这份报告的提示池规模算同类研究里偏大的，但结论仍以美国英语市场为主，覆盖面上有边界。
同类研究可以互为参照。GEO 平台 AthenaHQ 的《State of AI Search 2026》报告统计了八个大模型上的数百万条回答，发现平均品牌仅在 16.3% 的 AI 答案中被提及，头部品牌则拿走 56.5% 的提及率，是平均值的 3.5 倍。不同样本、不同口径，指向的是同一个集中化格局。
二、赢家通吃的推荐位
75% 的推荐位给了同一批品牌，意味着头部不足四分之一的品牌占走了绝大部分曝光。瑞银研究团队今年 10 月向 ChatGPT、Claude、Gemini 与 Muse 提交相同购物提示的实验给出旁证：推荐榜由沃尔玛领跑，好市多第二，其后是塔吉特、BJ's 批发俱乐部与迪克体育用品，结论是「AI 的推荐总体上强化了行业既有领导地位」。
集中化背后是可信度经济的逻辑。AthenaHQ 报告指出，AI 模型的共同倾向是反复引用已建立信任的来源；结构化的信息型与对比型内容占全部 AI 引用的一半以上。被读懂、被验证、被多方转述的品牌，才容易进入推荐候选。
对跨境卖家这既是坏消息也是提示：规模不是唯一门票。瑞银分析师观察到，迪克体育用品与 Aldi 反复被推荐，靠的是在细分领域的明确定位与特定优势。AI 时代的第一名，不必是最低价的那个。
反面同样存在。某个品牌在一个平台稳定出现，在另一个平台可能完全隐形——乔治城大学与弗吉尼亚大学达顿商学院的研究统计了 716 个品牌，能在 ChatGPT、Claude 与 Gemini 三个平台同时稳定出现的只有 8.4%。押注单一平台的可见性优化，抗风险能力很弱。
三、七成八的品牌缺席
78% 的品牌在自己最核心的品类里从未被推荐，这个数字把 GEO 从营销概念变成了生存问题。报告按平台拆开缺席率：Perplexity 74%，ChatGPT 76%，Gemini 81%。Gemini 对品牌的覆盖最不友好，没有任何一个平台例外地慷慨。
提示的类型影响缺席概率。报告发现，问题类提示与宽泛推荐类提示最容易漏掉品牌——用户问「哪款适合敏感肌」，AI 给出的名单往往就是那几个熟面孔；只有用户问得足够具体，长尾品牌才有露面机会。
Airefs 2026 年 10 月的引用统计给出了更冷的细节：对中位数品牌而言，ChatGPT 引用中只有 0.3% 指向品牌自己的官网，47% 的品牌在 ChatGPT 回答里从未被提及。品牌在自家域名里写的一切，AI 大多不直接采用。
缺席还叠加了流量结构的变化。Adobe Analytics 数据显示，2026 年一季度美国零售站点来自 AI 的流量同比增长 393%，AI 引荐访客的转化率比传统渠道高 42%，单次访问收入高 37%。入口在快速增长，而大多数品牌站在入口外面。
四、引用来源的结构
34% 的编辑评测站、22% 的论坛、18% 的电商平台、14% 的品牌官网——这组数字回答了一个关键问题：AI 推荐时到底听谁的。答案是第三方内容占绝对主导，官网写得再好也只是少数派。
论坛的权重有跨报告的一致性。AthenaHQ 统计 Reddit 占全部站外引用的 21.9%，是第二名的两倍多；行业分析平台 Omnius 汇总的多份引用研究显示，Reddit 在 Perplexity 2026 年 1 月的引用中占 24%。社区讨论不是佐料，是主菜。
编辑评测站拔得头筹也有解释路径。评测站的页面结构天然是「对比、排名、按需求推荐」，与 AI 组织购物答案的方式高度同构；68% 被 ChatGPT 引用的文章是清单体。品牌想进推荐名单，先要出现在这些清单里。
需要保留警惕的是数据的波动性。Omnius 的研究记录了 Reddit 引用占比在 2025 年 9 月数周内从约 60% 崩到 10%、又在几个月内回升的案例——AI 引用格局受平台自身调整影响，几周内就可能洗牌。押注任何单一来源都是脆弱策略。
五、品牌可做的事
报告给出的行动方向集中在四处。一是把产品信息做成可验证的结构化数据，参数、成分、适用场景用事实表述；二是争取第三方评测与清单类内容的收录，编辑评测站加论坛合计占引用的 56%；三是按平台分别监测引用表现，8.4% 的跨平台重合率说明一套打法通吃三个平台不成立；四是持续发布而非一次性优化，引用优势会随时间累积。
CommerceV3 自己已经把报告变成了生意，CV3 Nexa 套件围绕被 AI 发现、引用、推荐三个环节搭建。行业里 GEO 服务快速商业化，服务商的立场需要注意：强调品牌缺席严重，与其产品销售存在天然利益关联。
风险视角也要摆在台面上。AI 引荐流量的规模目前仍小，占比不足以替代传统渠道；为引用而堆砌内容、在论坛做品牌马甲营销，被平台识别后反而损害长期信誉。已有研究提醒，99% 的 Reddit 引用指向真实社区讨论，品牌自建版面几乎不被引用。
入口已经换了，名单还没换。当 75% 的推荐位集中在同一批品牌手里，剩下 2.5 万个品牌的问题是：是继续等名单更新，还是现在就去找那个 34% 的评测站聊聊？
参考资料
- MarTech Series：《AI Is Recommending Products to 900 Million People a Week - 78% of Brands Aren't in the Answer.》
- 出海网：《75% 的 AI 推荐位给了同一批品牌 78% 电商品牌在自有品类查不到》
- AthenaHQ：《State of AI Search 2026》
- Airefs：《100+ GEO & AEO Citation Statistics from ChatGPT and Google AIO in 2026》
- Omnius：《AI Search & GEO Report 2026: The New Front Door of the Internet》
- 搜狐：《AI 购物潮引爆 80 亿美元新赛道：零售商竞逐聊天机器人推荐位，数据主权成博弈焦点》