如何才能进 ChatGPT 推荐列表？如何利用 ChatGPT 与 Google Shopping 的关联提升销量

在AI重塑消费决策路径的当下，ChatGPT的产品推荐功能已成为不少用户购物前的重要参考。但鲜少有人知晓，这些看似“智能生成”的推荐背后，实则藏着与Google Shopping深度绑定的运作逻辑。近期Semrush团队通过实验验证，ChatGPT在生成产品轮播推荐时，会通过编码查询调用Google Shopping数据，这一发现为电商品牌的流量布局提供了全新方向。

实验拆解：ChatGPT如何“偷偷”调用Google Shopping数据？

为摸清ChatGPT购物推荐的底层机制，研究团队以“最佳预算安卓拍照手机”为典型需求，设计了四步实验流程，成功追踪到其隐藏的搜索行为：

第一步：模拟真实用户需求触发推荐

研究人员以普通用户身份登录ChatGPT，输入明确需求指令——“best budget Android phones with great cameras”（最佳预算安卓拍照手机）。这一步的核心是还原真实使用场景，确保ChatGPT启动完整的推荐生成流程，而非简单调用预设数据库。

第二步：捕捉基础“扩散查询”

通过Chrome开发者工具的“Network”面板，筛选ChatGPT对话对应的URL，搜索“search_model_queries”关键词后，研究人员发现ChatGPT会先发起两组基础查询：一组是“2025年最佳预算安卓拍照手机”，另一组是“什么是预算安卓手机及2024-2025年优质机型”。这类查询的作用是构建推荐的“语境基础”，为后续产品筛选提供背景信息，比如明确“预算”的价格区间、“优质拍照”的核心参数等。

第三步：解码隐藏的购物专属查询

与基础查询不同，ChatGPT调用Google Shopping的查询被额外加密。研究人员在开发者工具中定位到“id_to_token_map”字段，提取出以“ey”开头的Base64编码字符串，通过在线解码工具还原后，得到关键购物查询——“cheap+android+smartphones+good+camera+2025”（2025年便宜安卓拍照智能手机）。这类查询通常仅1-2个，但直接指向Google Shopping的产品库，是决定推荐结果的核心。

第四步：对比结果验证关联

将解码后的购物查询输入Google Shopping（确保地区设置与ChatGPT一致），研究人员发现两者结果高度重合：以“预算安卓拍照手机”为例，Google Shopping中排名前列的三星Galaxy A15 5G（49.88美元，沃尔玛在售）、谷歌Pixel 9a（499美元，谷歌商店在售），与ChatGPT推荐轮播的前两项完全一致，包括价格、零售商信息均无差异。

实验结论：Google Shopping是ChatGPT推荐的“隐形引擎”

经过100次重复实验（每次提示词运行5次，以抵消大模型的随机性），研究团队得出了具有说服力的结论：ChatGPT的产品推荐与Google Shopping结果存在强关联，且关联性随排名递减呈现规律变化：

ChatGPT轮播第1位产品，75.51%来自Google Shopping前3名；

轮播第2位产品，59.18%能在Google Shopping前3名中找到；

轮播第3位产品，43.88%与Google Shopping前3名重合。

这一数据打破了“ChatGPT通过多源搜索整合推荐”的固有认知——实际上，ChatGPT的推荐生成分为两个独立层：

语境层

：通过基础扩散查询收集“买家指南”类信息，用于撰写推荐文案的背景介绍（如“预算手机如今也具备AMOLED屏幕和5G功能”）；

产品层

：通过加密查询调用Google Shopping数据，直接筛选产品填入推荐轮播，且优先选择Google Shopping中排名靠前的商品。

背后原因：为何ChatGPT离不开Google Shopping？

尽管ChatGPT已尝试拓展电商合作（如近期整合Etsy平台），但短期内仍无法替代Google Shopping，核心原因在于后者构建了三大“不可替代优势”：

27年积累的信息生态

：Google自1998年成立以来，已整合全球数百万零售商的产品数据，覆盖价格、库存、评价等全维度信息，这种规模的数据库非短期可复制；

实时动态数据能力

：电商领域的价格波动（如黑五促销、限时折扣）、库存变化极为频繁，Google Shopping能实时更新这些信息，确保ChatGPT推荐的价格、库存状态准确，避免用户看到“已售罄”或“价格失效”的产品；

用户信任基础

：Google Shopping的产品排序综合了销量、评价、卖家信誉等多维度因素，经过市场长期验证，ChatGPT直接引用其结果，可降低推荐风险，提升用户信任度。

对电商品牌的启示：优化Google Shopping成新必修课

对于电商品牌而言，这一发现意味着“布局ChatGPT推荐”的路径被大幅简化——无需直接对接ChatGPT平台，只需优化Google Shopping表现，即可间接获得ChatGPT的推荐曝光。具体可从三方面入手：

优先完善Google Shopping feed

：确保产品标题、关键词、价格、库存等信息准确且完整，例如在标题中明确“2025款”“预算”“高清拍照”等核心属性，提高与ChatGPT购物查询的匹配度；

紧盯Google Shopping排名

：通过优化出价、提升产品评价、改善卖家服务等方式，争取进入Google Shopping前3名——实验数据显示，这一区间的产品获得ChatGPT推荐的概率最高；

提前布局“即时购物”趋势

：ChatGPT正推进“聊天内交易”功能（用户无需跳转官网，直接在对话中完成购买），而Google也在推动“通用商务协议（UCP）”以简化跨平台交易流程。品牌需提前优化产品的“即时购买”适配性，比如确保支付接口、物流信息能对接未来的AI购物生态。

未来展望：AI购物推荐的“多元化竞争”将至

虽然当前ChatGPT依赖Google Shopping，但这一格局并非一成不变。随着AI平台与电商平台的合作深化，未来可能出现两种趋势：

垂直平台整合

：ChatGPT可能与更多垂直电商合作（如美妆领域对接丝芙兰、家电领域对接百思买），针对不同品类调用专属数据库；

自建推荐体系

：当AI平台积累足够多的用户购物数据后，可能逐步摆脱对Google Shopping的依赖，构建独立的推荐算法。

但就目前而言，“优化Google Shopping=抢占ChatGPT推荐流量”仍是电商品牌的最优解。对于预算有限、资源集中的中小品牌，聚焦Google Shopping优化，远比尝试未成熟的AI合作渠道更具性价比。