根据NielsenIQ市场数据，人工智能目前负责欧洲12%的消费者产品搜索——较2025年第二季度的8%有所上升——并预计到2026年底将达到22%。这不是未来的趋势，而是消费者在到达零售商货架或品牌产品页面之前，发现、比较和筛选科技产品方式的当下转变。对于消费电子品牌而言，这意味着你的买家中有相当大且快速增长的一部分，正在通过一个你的营销团队几乎肯定尚未优化的渠道形成对你产品的偏好。
以下是数据所呈现的内容、我们在市场中观察到的情况，以及这对你当前的产品战略意味着什么。
从8%到22%——为何这一增速应改变你的2026年优先事项
不到两年时间，根据NielsenIQ市场数据，人工智能已成为欧洲消费者产品搜索的前五大触点之一。其增长轨迹十分陡峭：2025年第二季度为8%，到2025年底达12%，预计到2026年底将升至22%。从背景来看，仅2026年1月，LLM平台就录得82亿次独立月访问，这一数据来自Mirakl平台。
人工智能搜索互动的性质与数量同样重要。消费者并非将人工智能用作关键词搜索引擎——他们将其作为比较器、汇编器和决策辅助工具。NielsenIQ数据显示，主要使用场景包括品牌比较、寻找优惠、了解技术规格以及汇总评测。换言之，人工智能正在承担购买旅程中认知需求最高的部分：品牌认知形成与购买意向结晶的环节。
对于消费电子品牌而言，这是关键洞察：人工智能不是在将消费者引导至你的网站浏览，而是在代表你作出推荐——或者根本不作出任何推荐。
为何平台市场正在赢得人工智能可见性竞赛
以下是一个应当引起任何品牌营销团队高度关注的发现。根据Mirakl平台研究，当消费者提出产品相关问题时，欧洲头部零售商客户中已有55%出现在LLM搜索结果中。而在这些出现的客户中，39%排名第一。
平台市场赢得这场竞赛的原因不在于算法偏好，而在于品类宽度。大语言模型被训练为提供帮助，而产品发现中的"有帮助"意味着提供全面的覆盖。拥有宽泛品类的平台向LLM传递的完整性信号，与其向消费者传递权威性信号的方式相同。结果是，通过主要平台市场分销的品牌产品，在人工智能可发现性方面，相比同一产品仅通过D2C渠道或有限零售布局销售，具有结构性优势。
"若不被看见，便不会被销售"——这一支配货架摆放策略数十年的原则，如今已全面适用于人工智能搜索。新的问题不再仅仅是哪个货架，而是哪个训练语料库。
对品牌的启示是：平台市场分销不再仅仅是一个收入渠道，而是一个对人工智能可发现性具有直接影响的可见性基础设施决策。将平台市场布局视为次级或商品化渠道的品牌，实际上正在主动放弃增长最快的搜索触点中的竞争位置。
门店人工智能层——从品牌大使到全天候礼宾服务
来自零售运营商的两个案例，说明了人工智能如何在销售点重塑发现体验——不仅限于搜索层面。
Qualcomm在英国John Lewis门店开展的"Jenny"人工智能品牌大使试点项目，提供了一个在实体零售中规模化人工智能布局的直观案例。其核心商业逻辑简单明了：在欧洲每家门店都配备经过培训的品牌大使是不可能的，但你可以以极低成本部署Jenny。试点在获得积极成果后得以延续，数据显示，即便单次交互转化率低于人工大使，该模式的ROI仍为正——因为规模弥补了每次交互的差距。人工大使在单次互动中表现更优；人工智能大使则凭借覆盖广度取胜。根据Qualcomm数据，随着部署网络的扩大，经济效益将持续复利增长。
荷兰和比利时电子零售商Coolblue正在产品页面直接构建人工智能代理——将原本静态的信息墙替换为他们所描述的"无缝对话，而非与网站对话"。这是从独白到对话的转变，发生在购买意向最高的关键时刻。
这两个案例有一个共同点：人工智能正在成为产品信息与消费者意向之间的界面层，无论是在门店还是在线上。对于品牌而言，这引出了一个大多数人尚未提出的问题：当你的团队没有人在场时，门店的人工智能层在向消费者传递关于你产品的什么信息？
你的产品数据现在是营销资产，而非后台问题
这是我们基于与客户合作中所观察到的情况而持有的明确立场，也是我在与数据科学客户的对话中花费最多时间探讨的议题。
大多数品牌将产品数据视为物流和运营层面的问题——由品类或电商团队管理，以确保正确的SKU信息到达正确的零售商门户。这是错误的视角。在人工智能驱动的发现环境中，产品数据现在是首要的前端营销资产。
一个产品能否出现在LLM搜索结果中，与产品本身几乎没有关系，关键在于产品数据是否以LLM能够解读、引用和优先选择的方式进行了结构化处理。根据Mirakl平台研究，这需要从基于规格的数据转向基于意图的数据——丰富的属性、图像提取、反映消费者思考产品方式（而非仅呈现其技术参数）的意图性内容。大语言模型检索的不是规格表，而是意义。
今天帮助品牌结构化产品数据的工作，正在构建一道护城河，随着人工智能搜索从12%增长至22%乃至更高，这道护城河将持续产生复利效应。那些推迟行动的品牌并非原地踏步——而是在以人工智能采用的速度落后。当22%的数字成为过去式，人工智能占据35%或40%的产品发现交互时，结构化与非结构化产品数据之间的差距将成为可量化的收入差距。
我们同样认为，长期轨迹比当前数据所呈现的更具结构性颠覆力。消费者行为中正在浮现的动态，是两个截然不同角色之间的分化："消费者"（体验产品并与之产生情感联结的人）和"购物者"（基于理性、数据驱动标准评估选项的代理）。随着人工智能代理越来越多地承担购物者角色——在人类参与之前便完成选项比较、规格评估和产品筛选——品牌偏好的竞争战场一分为二。你需要先赢得人工智能，才能赢得人类。
2026年底前应采取的四项行动
在下一次零售商谈判之前，先审计你的产品数据的LLM可读性——结构化属性、丰富描述和图像元数据现在与规格表同等重要。如果你的数据未针对基于意图的检索进行结构化处理，它将不会出现在人工智能驱动的发现中。
将平台市场分销评估视为可发现性决策，而非仅仅是收入渠道。来自Mirakl平台研究的55%/39%数据并非巧合——这是结构性规律。宽泛的品类赢得人工智能可见性。零售布局有限的品牌需要在其渠道战略中明确考量这一因素。
询问门店人工智能层正在向消费者传递关于你产品的什么信息。如果你分销网络中的零售商正在产品页面或门店内部署人工智能代理，你品牌在这些对话中的呈现，此刻正由你的产品数据质量所决定——而没有品牌大使在场。
将12%到22%之间的差距视为行动窗口，而非宽限期。今天构建人工智能可读产品数据基础设施的品牌，在人工智能搜索达到预计份额时，将持有复利增长的可发现性优势。现在所需的投入，只是未来追赶成本的一小部分。
人工智能驱动的发现是2026年重塑EMEA零售的五大力量之一。如需了解完整市场图景，请参阅《2026年EMEA零售趋势：重塑消费电子行业的五大力量》。