AI模式里同一件商品贵21.6%？拆开算，六成配对价格一分没差

摘要：同一件商品在AI模式里平均贵21.6%，这句话本身没算错，可它是个被离群值撑起来的均值。按研究方自己公布的比例拆开，配上对的商品里61.9%两边价格完全一样，AI模式更贵的只占26.1%；把两侧贵出的均值换成中位数再算一遍，平均差距只剩4.85%左右。另一个被广泛转引的数字“两边只有1.28%的商品重合”，分母里还混着AI模式根本没摆商品的查询，而这份研究和同一团队七月那份，认“同一件商品”的方法也不一样。

九月初，一份谷歌购物数据在圈子里转得很快：同样的商品，放进AI模式就比普通搜索结果里的热门商品轮播贵了21.6%。有人据此推断AI模式偏爱贵货，也有人说谷歌在变相涨价。

这里不急着站队，先把这个数和它旁边那几个数，按研究方自己写下的方法重新拼一遍，看它们到底说了什么。站内之前写过一件商品的价格在你自己站上存着几份副本，那篇查的是站内各处的价格对不对得上；这篇查的是站外，谷歌两个入口给同一件商品挑的价格为什么不一样。

这个21.6%是怎么量出来的？

研究来自一家做谷歌购物自然排名追踪的公司，叫Productrise，原文题为AI模式里同款商品比传统搜索贵21.6%。先把它的实验设计摆清楚，后面每一步拆解都要回到这张表：

表里有两处要先记住。第一，比的是“排在最前面的那个报价”，不是这件商品在谷歌上的最低价，也不是用户最后付的钱。第二，查询来自它客户关心的商品词，品类构成怎么样，文章没有披露。

“同一件商品”是靠什么认出来的

Productrise另写了一篇怎么用谷歌内部编号跨入口追踪商品的说明，讲它用的是谷歌嵌在搜索结果网页源码里的一个内部编号，它自己管这个叫data_docid。这个编号由谷歌生成，不是商家在商品数据里提交的商品编号，也不是GTIN条码。按它的说法，热门商品轮播里99.9%以上的商品都带这个编号；缺编号的那一点点，退回到“标题加卖家”的老办法配对。

说明里还有两句话，对读这份研究很关键。一句是，基于这个编号的追踪记录从2026年8月9日才开始，正好是这份研究的第一天。另一句是，AI模式有时只在正文里用文字提到商品，不从购物图谱调数据，这种情况下网页上没有编号，也就配不上对。

站内写过商品条码栏里填的其实是变体编号后八位那种事，商家自己提交的标识经常不可靠；谷歌这边用内部编号认商品，反而绕开了这个坑。代价是，这个编号只有谷歌和抓网页的人看得到，商家后台里查不到。

说明里还提到，这个编号是全球通用的，它的数据里有一千多个编号同时出现在两个以上市场。这对理解研究有一点帮助：配对要求同一查询、同一天，美国和英国的查询各自配各自的，同一件商品跨市场不会被拿来互相比价；但到了下面那个把两国价格放在一起算中位数的地方，就没有这层保护了。

平均贵21.6%，典型的一件商品贵多少？

研究在同一页上公布了这几个比例：配对上的商品里，两边价格不一致的占38.1%；不一致的那部分里，AI模式更贵的占68.4%。AI模式更贵时，贵出的中位数是22.2%，均值是88.5%；AI模式更便宜时，便宜的中位数是7.8%，均值是11.9%。

用它自己的四个数，把21.6%拼回来

价格一样的配对差距是0，所以全部配对的平均差距可以这样拆：

38.1%×（68.4%×88.5%－31.6%×11.9%）≈21.63%

和标题里的21.6%几乎分毫不差。这说明两件事：一是研究方的数字内部是自洽的，没有算错；二是这个21.6%就是用那个被离群值拉高的88.5%均值算出来的。研究原文自己也提醒过，88.5%里有二手商品对新品这种极端配对，比如普通搜索里排第一的是一件二手货，AI模式里排第一的是全新的同款。

换成中位数，只剩4.85%

中位数代入均值公式不是严格的统计做法，这里只用来看离群值有多大分量：同样的比例结构，只是把两侧的“贵多少”换成中间那件商品的水平，平均差距就从两成多掉到5%上下。

再按件数看，更直观：

• 两边价格完全一样：61.9%
• AI模式更贵：38.1%×68.4%≈26.1%
• AI模式更便宜：38.1%×31.6%≈12.0%

所以准确的说法大概是：配上对的商品里，六成两边一个价；剩下四成里，AI模式贵的情况是便宜的两倍多，贵起来通常贵两成左右。这个结论依然值得商家关注，只是和“同款商品在AI模式里普遍贵两成”不是一回事。平均数在这里干的活，跟班上来了一位富豪同学之后全班人均资产暴涨差不多。

原文另一句“约68%价格一致”，对不上

研究在展示例子的那一节写道：配对商品的价格“大约68%的时候是一致的，即便排在最前面的卖家不同”。可按它开头给的38.1%不一致，价格一致应该是61.9%。

这6个点的差距有两种可能：那句话限定的是另一个子集，比如只算卖家不同的配对；或者是把68.4%这个数挪到了不该放的地方。原文没有交代，外人没法替它判断。引用的时候，稳妥的做法是用61.9%，并注明是由38.1%推出来的。

“贵49%”那个数，比的还是同一件商品吗？

研究里还有一个更吓人的数字：把两边所有带价格的商品都算上，AI模式的价格中位数是149，普通搜索是100，高出49%。

这个比较已经不是“同一件商品”了。它把两边各自展示的全部商品摆在一起比中位数，而两边摆的本来就是不同的商品。AI模式平均只摆3.9件，普通搜索轮播平均摆27.8件，如果轮播里有不少配件、替换装和低价同类款，它的中位数自然会被拉低，而研究没有披露两边的品类构成。它说明的是“AI模式挑出来的那几件，整体价位更高”，至于同一件商品有没有被标高价，这个数回答不了。

还有一个细节：研究的方法说明写着美国和英国的价格各自用本币、不做换算，而图表上的中位数标的是美元符号。如果两边样本里英国查询的占比不一样，这个中位数就还混着一点币种构成的差异。影响大不大，公开材料里没有给出分国家的数。

这个数在传播中还走了样。一家科技媒体报道时，把“AI模式的商品比普通搜索高出49%”写成了AI模式的商品展示“可见度高出49%”，价格变成了曝光。一个数字转两道手，量的东西就可能整个换掉，这也是站内为什么场上的AI流量数字算不到你自己站上那篇反复讲过的问题。

重合只有1.28%，是AI模式挑了别的商品，还是压根没摆商品？

“普通搜索里的商品，只有1.28%同一天也出现在AI模式里”，这是第二个被转得最多的数。它的算法是：每天用“两边都出现的商品数”除以“普通搜索里所有带编号的商品数”，再把23天的比例取平均。

先算一个上限。两边都返回商品的查询里，AI模式平均3.9件，轮播平均27.8件。就算AI模式摆出的每一件都恰好在轮播里，重合率最多也只有3.9÷27.8≈14.0%。AI模式的货架只有轮播的七分之一，重合率不可能高。

如果分母只算两边都返回商品的查询，1.28%大约是理论上限的9%，说明AI模式确实大量挑了轮播之外的商品。可方法说明里没写分母是否排除了AI模式一件商品都没摆的查询。要是没排除，上限还得往下压。

七月那份研究是怎么量的

同一团队七月发过一份AI模式展示的商品比普通搜索少95%的前作，时间窗是7月里的21天，规模同样是200万条商品展示、10万次结果页。它的发现是：

如果八月的分母也包含AI模式没摆商品的查询，借用七月那组23%对88%的比例，重合率上限会降到约3.7%，这时1.28%就占到上限的三分之一以上。同一个1.28%，按分母口径不同，可以读成“AI模式几乎完全另挑一批”，也可以读成“摆出来的商品里有三分之一是轮播里的熟面孔”。两种读法的商业含义差得很远，而原文没给判断所需的那个数。

AI模式常常一件商品都不摆

七月那份给了两个很直观的例子。搜“颈霜”，普通搜索是满满一排可以直接买的商品轮播，AI模式回了一段文字，链接指向几篇评测，一件可购买的商品卡片都没有。搜“半英寸胶合板”，普通搜索的轮播里是10件，AI模式里是4件。

也就是说，AI模式在不少购物查询上压根不走“摆商品”这条路，而是先回答问题，把人引向评测页面。站内那篇AI购物时代集合页为什么是主战场讨论过这种回答形态下，哪类页面更容易被引用。对只盯商品数据源的商家来说，这是一个很容易漏看的出口：你的商品没进AI模式的货架，你写的选购指南却可能进了它的回答。

两份研究之间，尺子换过一次

七月按标题配对，八月按编号配对，而编号追踪正好从八月研究的第一天开始。AI模式展示的是谷歌清洗过的商品名，普通搜索用的是商家数据源里的原始标题，按标题配对天然会漏掉一批其实是同一件的商品。所以从0.8%到1.28%，很可能有相当一部分是配对方法变了，而不是AI模式和轮播变得更像了。

这类“前后两期换了量法”的问题，站内在一条五年趋势线上的三处口径变更里专门拆过。放到这里，结论很简单：七月和八月两个重合率不能连成一条趋势线。

近一半换了卖家，换掉的是谁？

配对商品里，两边排在最前面的卖家不同的占49.6%。研究还提到，价格变化和卖家变化经常同时出现。这一点对品牌方的意义，可能比价格本身更大。

点开任何一件商品，谷歌都会弹出一个面板，列出同款的其他卖家和价格。所以排在最前面的只是几个报价里的一个。可大多数人不会点开比价，排最前面那家的价格，就是多数购物者心里的锚。

如果你是品牌方，自己官网在卖，亚马逊、沃尔玛或某个大型零售商也在卖，那么“你的商品”在AI模式里排第一的卖家可能根本不是你。研究页里引用的一位行业顾问从截图里观察到，AI模式似乎更常把品牌官网排在第三方平台前面，但他明说这是看截图的印象，研究数据没有检验过。

既然同款会被归到一起、再从几个报价里挑一个放前面，商家首先得出现在这组报价里，也就是开通免费商品展示，站内那篇不投广告怎么让商品免费上谷歌购物讲过它的开通和资格。AI模式换了一套挑法，至于新挑法看的是价格、库存、评价还是商品数据完整度，这份研究只描述了结果，没有测原因。

谷歌说两边用的是同一份购物图谱，这句话回答了什么？

媒体向谷歌求证时，据Futurism那篇报道里谷歌的书面回应，谷歌的回复是：没有核实过这份报告的准确性，搜索里所有购物结果，包括AI模式和搜索结果页，都由同一个数据源也就是购物图谱驱动；购物者可以点进商品，比较不同零售商的价格。

这句话是真的，但它回答的是“数据从哪来”，不是“挑哪一条”。同一个仓库，两个导购员给你拿的货可以完全不同。谷歌2025年5月介绍AI模式购物体验的文章里说过，购物图谱里有超过500亿条商品信息，每条带着评价、价格、颜色、库存等细节；从这么大一个库里，轮播摆近30件，AI模式摆4件左右，挑法不同几乎是必然的。

站内那篇购物图谱优化的六条策略讲的是怎么让图谱把你的商品理解对。它解决的是“进不进得去仓库”；这份研究暴露的，是进了仓库之后两个出口各挑各的。

用户是怎么从轮播走进AI模式的？

这件事值得单独说，因为它决定了“两边价格不同”会不会真的影响到人。按研究方的梳理，AI模式现在至少有三个入口：搜索框上的AI模式按钮、电脑版Chrome地址栏里的按钮，以及搜索结果页顶部的AI模式标签。三个入口都会把用户刚才输入的查询原样带过去，用户不需要换一种说法。

这意味着同一个人，前一秒还在轮播里看到一件商品挂着某个价，点一下标签，同一件商品排在最前面的可能换成了另一家、另一个更高的价。多数人不会意识到自己换了一个选货逻辑，只会觉得价格变了。另一方面，谷歌在AI模式里也放了价格追踪：在商品上点“追踪价格”，设好尺码颜色和心理价位，降价时会收到提醒，确认后可以由系统代为下单。同一个入口里，一边展示更高的首位报价，一边提供等降价再买的工具，两件事并不矛盾，只是对价格敏感的品类，首位报价的锚定作用会被放大。

商家后台能看到这件事吗？

基本看不到。Merchant Center里现在有一份AI效果洞察报告，给的核心指标是“声量份额”，算法是你的AI展示次数除以你和你的竞品组合的总展示次数。看这份报告的说明，有几条限制和这份研究正好错开：

也就是说，报告能告诉你你的商品在AI模式里露了几次脸，却不会告诉你露脸时挂的是谁家的价。要知道这件事，只能自己去搜。

独立站自己怎么查，按什么顺序？

不需要买工具，手工就能做一个小样本。下面这套做法一个人半天可以跑完。

第一步，挑20个真正卖钱的商品词

从过去90天的订单里挑销量前20的商品，每件写一个购物者会搜的词，品类大词和带型号的词各一半。别挑品牌词，品牌词两边都容易直接出你家。

第二步，同一时刻在两个入口各搜一次

在无痕窗口里，先看普通搜索的热门商品轮播，再点AI模式入口，用同一个查询。每件记五样东西：你的商品在不在、排第几、排最前面的卖家是谁、价格多少、是全新还是二手或翻新。美国和英国市场如果都做，分开记，也别把两种币种混在一张表里算中位数。

第三步，先排除自己数据造成的差价

• 商品数据里的成色字段有没有填对。二手、翻新和全新混在一起，正是研究点名的那类离群值。
• 促销价的生效时间和网站上是否同步。站内那篇被划掉的原价要靠价格历史证明讲过促销价的留痕问题。
• 不同销售渠道的价格是否一致。你在第三方平台的报价比官网低，谷歌在两个入口挑到不同卖家时，就会表现为“同款两个价”。

记录可以用下面这张表，一行一件商品、一个入口：

第四步，只盯两类结果

一类是你的商品在AI模式里出现了，但排在前面的是经销商或平台卖家；另一类是轮播里有你，AI模式里完全没有。第一类要去理顺渠道价格和官方卖家信息，第二类回到商品数据本身，把属性补全。产品数据源到底该谁管那篇说过，这份数据经常被丢给投放同事顺手维护，而它现在同时决定你在自然搜索和AI购物里露不露脸。

跑完别急着下结论，隔一周同一批词再跑一次。第一次看到的差异，第二次还在，才值得排进工作计划。

这份数据能下到什么结论，下不到什么？

能下的结论有三条：AI模式展示的商品远少于普通搜索的轮播；同一件商品在两边排第一的卖家经常不同；价格不一致时，AI模式偏高的情况更多。这三条在七月和八月两份研究里方向一致，研究方的数字内部也算得通。

下不到的也有几条：

• 下不到“用户在AI模式里多花了钱”。研究只记录屏幕上展示了什么，没有点击和成交，而且点开商品就能看到其他卖家的报价。
• 下不到“AI模式偏爱贵货”的原因。研究没测挑选依据，谷歌也没解释。
• 下不到品类和市场层面的结论。查询来自平台客户，美国和英国混在一起，也没有分品类的数。
• 下不到“重合率在上升”。七月和八月的配对方法不一样。

站内AI模式里的广告、引用和自然结果三条通道那篇，量的是买广告会不会顺带被引用；ChatGPT购物推荐多数从商品数据源里挑那篇，讲的是另一个AI购物入口怎么选货。三件事放在一起看，方向是一致的：AI入口的货架更短，挑货规则是黑箱，而商家手里能看的报表，恰好少了价格和卖家这两栏。

如果想弄清AI模式和AI概览是两个什么东西，站内有专门一篇。放到这篇的结论里，就一句话：21.6%可以转，但请把61.9%一起转出去。

常见问题解答

AI模式里的商品真的更贵吗？

部分是。按研究自己的数，配上对的商品里61.9%两边价格一样，AI模式更贵的约占26.1%，更便宜的约占12.0%。平均贵21.6%这个数被二手对新品之类的极端配对拉高了，用两侧的中位数代入同样的结构，平均差距只有5%左右。

49%和21.6%是什么关系？

不是一回事。21.6%比的是同一件商品在两边排第一的报价；49%比的是两边各自展示的全部商品的价格中位数，里面大部分商品只在一边出现。49%更接近“AI模式挑的商品整体价位更高”，不能用来说同款被标了高价。

两边只有1.28%的商品重合，说明AI模式完全换了一批商品吗？

不一定。AI模式平均只摆3.9件，轮播摆27.8件，重合率的理论上限只有14%左右；如果分母里还算上AI模式一件商品都没摆的查询，上限会更低。研究没写分母口径，所以这个数只能说明两边差别很大，说不清差到什么程度。

为什么七月说0.8%，八月说1.28%？

两份研究认同一件商品的方法不同。七月把标题规范化后比对，八月改用谷歌嵌在网页里的内部商品编号。AI模式显示的是谷歌清洗过的商品名，按标题比对会漏配，所以两个数不能当成趋势来读。

Merchant Center的AI效果报告能看到AI模式里显示的价格和卖家吗？

看不到。报告给的是展示次数、声量份额、出现的商品数和热门搜索词与属性，没有价格和卖家字段；目前也只覆盖澳大利亚、加拿大、印度、新西兰和美国账户的英语查询。价格和卖家要靠自己在两个入口实际搜索记录。

我是品牌方，AI模式里排在前面的是我的经销商，要紧吗？

要看渠道价格是否一致。经销商报价和官网一样，影响主要在于流量去了谁家；如果经销商更便宜，用户看到的锚点价就是更低的那个。先把各渠道的价格、成色和官方卖家信息理顺，再判断要不要调整分销策略。

这份研究的数据能代表所有品类吗？

不能。查询来自研究方平台客户追踪的商品词，只覆盖美国和英国，没有公布分品类、分国家的结果，也没有点击和成交数据。它适合用来提醒商家去查自己的商品，不适合直接当行业基准。

权威参考资料