> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://growthhackers.tw/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # AI 推薦了「最佳選擇」，只有 24% 的人照點：品牌忠誠度在 AI 購物時代還算數嗎？ - URL: https://growthhackers.tw/blog/ai-recommendation-brand-loyalty/ - Published: 2026-10-30T13:00:00.000Z - Updated: 2026-10-30T13:00:00.000Z - Description: AI 列出多個商品時，65% 的人先點自己認識的品牌，只有 24% 照 AI 的最佳匹配點。品牌的戰場在消費者還沒開始逛的引導階段，而那份信任感，同時決定人會不會點你、AI 會不會推薦你。 - Author: Lewis wang - Tags: 品牌忠誠度, AI 購物助理, 品牌經營, GEO, 趨勢解碼 先看三個數字。 當 AI 購物工具一次丟出好幾個商品，**65% 的人第一下點的，是自己本來就認識、本來就信任的品牌**。只有 **24%** 點了 AI 標成「最佳匹配」（best match）的那一個。單純看價格點最便宜的，**11%**。 這組數字來自 Bazaarvoice 與零售媒體分析師 Kiri Masters 在 2026 年 9 月發布的調查〈[What is a brand worth when AI does the shopping?](https://www.bazaarvoice.com/resources/brand-worth-when-ai-does-the-shopping/?ref=growthhackers.tw)〉，樣本是 3,600 多名消費者，橫跨美妝、3C、服飾、居家、食品飲料、母嬰、DIY、寵物八個品類。 AI 很認真幫你比完規格、挑出最適合你的那一個。 多數人看了一眼，還是點了自己熟的牌子。 所以品牌忠誠度在 AI 時代還算數嗎？算。但如果你因此得出「那 AI 不用管了」的結論，這篇就是寫給你的。 ![AI 列出多個商品時，消費者第一下點哪個：65% 點認識的品牌、24% 點 AI 最佳匹配、11% 點最便宜（Bazaarvoice，2026）](https://growthhackers.tw/content/images/2026/10/inline-click-share-v1.png) AI 列出多個商品時，消費者第一下點哪個：65% 點認識的品牌、24% 點 AI 最佳匹配、11% 點最便宜（Bazaarvoice，2026） ## 品牌忠誠度是什麼？消費者嘴上說的跟手上點的不一樣 品牌忠誠度（brand loyalty），簡單講就是消費者在有其他選擇的情況下，仍然反覆選擇同一個品牌的傾向。它通常由滿意度、信任與習慣累積而來。 這裡要分清楚兩件事：品牌忠誠度講的是長期、重複的購買；下面這份調查量的是「AI 給出選項時，第一下點哪個」。後者是前者在 AI 介面裡露出的一個徵兆，兩者不完全相等。 有趣的是，消費者自己怎麼解釋這件事。 同一份 Bazaarvoice 調查問大家「為什麼一直買同一個牌子」，[45% 說因為產品表現比較好](https://www.bazaarvoice.com/blog/why-brand-equity-ai-shopping/?ref=growthhackers.tw)，只有 8% 承認是習慣、或是「用了很多年的老牌子」。 聽起來大家都很理性對吧？ 可是面對 AI 給出的選項時，先點熟品牌的人（65%），是點 AI「最佳匹配」的人（24%）的兩倍多。嘴上說看效能的人遠比承認看習慣的人多，手上的第一下卻多半點給了熟悉的名字。 Kiri Masters 在節目裡講得很直白：她相信受訪者是真心這樣認為，產品表現當然重要，不好用的東西不會有第二次購買。**但效能通常不是你當初選它的原因。** 你知道為什麼嗎？ 因為每一次購買都真的照效能去優化，代表你要在每個品類裡找資料、讀資料、比較資料。一趟 30 分鐘的採買會變成一整天的工程，而且前提是那些客觀資料真的存在。人做不到，所以人走捷徑：習慣、認得的牌子、擺在眼睛高度的那一排。 這裡要補一句樣本限制。Bazaarvoice 這份調查的受訪者來自它自己的評論社群 Influenster，這群人本來就比一般人更愛看評價、寫評價。數字可以當方向參考，不要當成台灣市場的精確比例。 但另一組數字更能說明品牌的價值有多硬：[57% 的人表示](https://www.bazaarvoice.com/press/joint-bazaarvoice-kiri-masters-research-press-release/?ref=growthhackers.tw)，AI 推薦的平價替代品（dupe）至少要比原本愛用的品牌**便宜 50%**，他們才會考慮換。為了 10% 的折扣就願意換的，只有 4%。還有 15% 的人說什麼價格都不換。 如果你問我，這才是品牌忠誠度的真面目： **它是一道換牌門檻。多數人要看到很大的價差，才願意重新判斷一次。** 這也呼應我之前寫過的[品牌溢價如何靠顧客感受建立](https://growthhackers.tw/blog/brand-desire-aesthetic-intelligence/)：顧客感受得到的東西，才是撐起那道門檻的材料。 ## 84% 的購買，在開始逛之前就決定了 那捷徑是什麼時候建立的？ WPP Media 跟牛津大學賽德商學院（Saïd Business School）在 2025 年 10 月發表一份白皮書〈[How Humans Decide](https://www.wppmedia.com/news/how-humans-decide?ref=growthhackers.tw)〉，背後是 WPP Media 累積的 120 萬筆購買旅程資料。它把購買拆成兩個階段： ★ **引導階段（priming stage）**：你沒有在買東西，只是過日子。滑手機看到、朋友提到、店裡擺著、用過一次覺得不錯。這些接觸點一點一點，讓你對某些品牌產生偏好。 ★ **活躍階段（active stage）**：需求或慾望出現了，你開始主動找。可能幾秒鐘就結束（買衛生紙），也可能拖好幾個月（買車）。 結論很殘酷：**平均 84% 的購買，最後選的都是消費者在引導階段就已經偏好的品牌。** 從高單價低頻的汽車到每天用的牙膏，[Marketing Week 的報導](https://www.marketingweek.com/most-purchases-consumers-primed/?ref=growthhackers.tw)指出這個比例在任何品類都沒有低於 70%。WPP 自己的說法是，真正留給下層漏斗去爭取的，只剩大約 16%。 打個比方。 品牌像一家餐廳的熟客名單。客人走進美食街那一刻才發傳單，你搶的是那 16% 還沒決定的人；真正的生意，是在他肚子還不餓的時候，就已經記得你家的味道。 以前品牌主花大錢在「最後一哩」：站內關鍵字廣告、結帳頁加購、限時折扣倒數。 現在 AI 進場，很多人的第一反應是把同一套邏輯搬過去：去搶 AI 推薦位、去研究怎麼讓 ChatGPT 第一個講到我。 方向沒錯，但順序錯了。 **AI 推薦發生在活躍階段，而依 WPP 的估計，平均只有約 16% 的銷售還留給下層漏斗去影響。** ![引導階段與活躍階段：平均 84% 的購買，選的是消費者在開始逛之前就已偏好的品牌（WPP Media × 牛津大學賽德商學院）](https://growthhackers.tw/content/images/2026/10/inline-priming-active-v1.png) 引導階段與活躍階段：平均 84% 的購買，選的是消費者在開始逛之前就已偏好的品牌（WPP Media × 牛津大學賽德商學院） ## 但你不能因此說 AI 不重要 講到這裡，很容易推出一個錯誤結論：「既然 65% 還是點熟品牌，AI 推薦影響有限，我照舊做品牌就好。」 這樣想會出事，原因有兩個。 **第一，活躍階段正在搬家。** Google 在 2025 年 10 月 8 日於台灣推出繁體中文版「AI 模式」，[官方部落格寫得很清楚](https://blog.google/intl/zh-tw/products/explore-get-answers/ai-mode-zhtw/?ref=growthhackers.tw)：早期測試者的查詢長度，已經幾乎是傳統搜尋的 3 倍。 想像一下，你的客人以前在 momo 或蝦皮的搜尋框打「保濕乳液」，跳出來一整頁，你的商品卡、你買的關鍵字廣告、你的評價星等都在那一頁上比拚。 現在他打開 AI 模式，打的是：「我是混合肌，冬天兩頰會脫皮但 T 字很油，預算 800 以內，有沒有不黏膩的乳液？」 AI 回給他三個選項，附上理由。 那一頁你花錢經營的搜尋結果，他整頁跳過了。 這也是同一集節目後半段在談的：購物的活躍階段正在移到零售商頁面之外。零售商那一端怎麼應對，可以看[零售媒體如何應對 AI 購物代理](https://growthhackers.tw/blog/retail-media-ai-shopping-agent-strategy/)，這邊專心講品牌主。 **第二，信任 AI 的人還是少數，但用 AI 的人已經是多數。** Kantar 在 2026 年 10 月發布的 [Media Reactions 2026](https://www.kantar.com/inspiration/advertising-media/media-reactions-2026?ref=growthhackers.tw)，調查 33 個市場、超過 2.3 萬名消費者：73% 在生活或工作中用 AI 助理，33% 已經用它研究品牌和產品，但只有 24% 信任 AI 給的品牌推薦。被問到「未來會不會信任 AI 助理直接替你購物」，[只有 17% 說會](https://www.revistaeyn.com/empresasymanagement/marcas-apuestan-por-asistentes-de-ia-pero-aun-deben-ganarse-la-confianza-del-consumidor-KD32209388?ref=growthhackers.tw)。 把這幾個數字放在一起看，畫面就清楚了： 很多人用 AI 找東西。 信任 AI 推薦的人少得多。 中間那段落差，是誰在補？是消費者心裡本來就有的那個品牌名。 ## 品牌怎麼讓 AI 推薦、讓人點你？同一份信任感被兩個裁判使用 ![同一份品牌信任，兩個裁判：評價、官網事實與口碑，決定人會不會點你，也決定 AI 查證時找不找得到替你背書的材料](https://growthhackers.tw/content/images/2026/10/inline-two-judges-v1.png) 同一份品牌信任，兩個裁判：評價、官網事實與口碑，決定人會不會點你，也決定 AI 查證時找不找得到替你背書的材料 這是整篇我最想講的一句話： **AI 時代的品牌信任感，同時決定兩件事：AI 會不會推薦你，以及人會不會點你。** 先看人這邊。 Bazaarvoice 的調查發現，拿到 AI 推薦之後，94% 的人還會自己再查，三分之一花超過一小時驗證。面對 AI 推薦的陌生品牌，76% 要先看到附照片或影片的評價、75% 要看文字評價才敢買。Kiri Masters 在 [The Drum 的專欄](https://www.thedrum.com/opinion/ads-in-ai-can-t-vouch-for-your-brand-yet-here-s-what-can?ref=growthhackers.tw)裡引述她共同撰寫的 Bazaarvoice 調查：要接受一個 AI 推薦的陌生品牌，68% 會跑去品牌官網、65% 去社群、58% 去零售商網站查證。 AI 只負責開門。信任是在門後面、在那些「人產生的內容」裡建立的。 再看 AI 這邊。 之前我拆過一份研究：[AI 在推薦你之前，會先用 site: 回你官網查證](https://growthhackers.tw/blog/ai-site-query-brand-verification/)，30.2% 的子查詢把範圍鎖在品牌自己的網域，只有 0.8% 提到競品。它沒在幫你跟別人比稿，它在核對你講過的話對不對得上。 所以你會發現，人跟 AI 走的路線幾乎一樣： 被推薦 ➱ 回官網查 ➱ 看評價 ➱ 看別人怎麼說 ➱ 決定信不信。 你在引導階段累積的那些東西，評價、口碑、官網上講清楚的事實、別人自發提到你的內容，對人來說是偏好，對 AI 來說是證據。 **同一份資產，兩頭收錢。** 反過來，如果你只在活躍階段砸錢，買到了 AI 的曝光，消費者點進來查，查不到評價、官網講不清楚、社群上沒人提過你，這筆曝光很難轉成信任。 ## 台灣品牌主現在該做的五件事 重點是什麼？把預算和力氣，往「推薦發生之前」挪。 ► **1\. 把評價變成 AI 和人都讀得到的文字** 先檢查你的官網評價區：如果它是外掛元件、用 JavaScript 動態載入，或者乾脆是一張張截圖，人看得到，很多 AI 爬蟲卻讀不到。最直接的做法是把精選評價、使用者問答，用純文字放在商品頁原始碼裡，並且附上評價者的使用情境（膚質、身型、使用多久）。 ► **2\. 官網要講清楚「別人會拿來查你」的事實** 成分、規格、產地、認證、保固、退換貨規則。台灣電商很習慣把這些做成一張很漂亮的商品長圖，對人友善，對讀不懂圖的 AI 等於沒寫。你的品牌故事可以美，但事實要能被逐字比對。 ► **3\. 在引導階段的接觸點，優先投資「不是你自己說的」** WPP 的研究提到，自有、分享、贏得媒體（owned, shared, earned）把偏好轉成購買的力道，接近付費媒體單獨作用的 3 倍。放到台灣的語境：Dcard、PTT、Threads 上的真實討論，部落客與 KOC 的長期使用心得，LINE 官方帳號裡的會員互動。這些是消費者沒在買東西的時候會碰到的地方，也是 AI 整理答案時可能引用的地方。 ► **4\. 用價差護城河重新看你的促銷** 如果 57% 的人要便宜一半才願意換，那天天打九折未必是在保護你的忠誠客，這筆折扣預算值得重新檢視，拿一部分去做引導階段的接觸點。高度依賴規格比較的品類（3C、保健品）要另外評估，這類商品[本來就比較容易被 AI 吃下來](https://growthhackers.tw/blog/agentic-commerce-category-divide/)。 ► **5\. 每個月用 AI 問一次自己的品牌** 打開 ChatGPT、Gemini 或 Google AI 模式，用你客人會講的那種長句子問：「XX 品牌的乳液適合敏感肌嗎？」「XX 跟 YY 哪個比較好？」看 AI 怎麼描述你、引用了誰、講錯了什麼。講錯的地方，就是你官網和評價該補的地方。 ## 品牌的戰場沒有搬家，只是多了一個查帳的人 回到這集節目的開場：媽媽永遠買同一個牌子，你跟她說店家自有品牌比較便宜，她不為所動。 Kiri Masters 的判斷是：就算讓 AI 代理替她購物，她大概還是會買那個牌子。 這件事對品牌主是好消息，也是壞消息。 好消息是，你過去在引導階段累積的信任，在 AI 時代沒有歸零，它甚至變得更值錢，因為它同時影響人和 AI。 壞消息是，AI 會回去查帳。你過去靠廣告聲量撐起來的那份熟悉感，如果背後沒有評價、沒有事實、沒有別人替你說話，AI 回頭查證時，就少了替你背書的材料，被放進推薦名單的機會也跟著變小。下一代消費者的「熟悉品牌」名單，會越來越多是 AI 先介紹給他的。 零售商那一端也在面對同樣的變化，[AI 代理購物會逼零售商重做數據基礎建設](https://growthhackers.tw/blog/ai-agentic-shopping-retailers-data-infrastructure/)。但品牌主手上的牌比較單純： **把信任做在推薦之前，再讓 AI 查得到它。** 這週就可以開始：挑三個主力商品，檢查規格和評價是不是純文字、讀得到；再用三個客人真的會問的長句子，去問 AI 它怎麼描述你。 ## 常見問題 **Q1：AI 推薦商品時，消費者真的會照著買嗎？** 多數不會照單全收。Bazaarvoice 2026 年 9 月發布的調查顯示，AI 列出多個選項時，65% 的受訪者第一下點自己認識的品牌，只有 24% 點 AI 標記的最佳匹配，11% 點最便宜的。拿到推薦後，94% 還會自己再查一輪。 **Q2：品牌忠誠度在 AI 購物時代還有用嗎？** 有用，而且多了一層價值。WPP Media 與牛津大學賽德商學院的研究指出，平均 84% 的購買選的是消費者事先就偏好的品牌。AI 推薦之前也會回品牌官網查證，品牌累積的評價、口碑與官網事實，同時影響人會不會點你、AI 會不會推薦你。 **Q3：消費者信任 AI 直接幫忙購物嗎？** 目前是少數。Kantar Media Reactions 2026 調查 33 個市場、2.3 萬名消費者，73% 使用 AI 助理、33% 用它研究品牌與產品，但只有 24% 信任 AI 的品牌推薦，17% 表示未來會信任 AI 助理替自己購物。 --- **協作聲明與免責** 這篇文章由王董與 AI 一起整理製作完成。文中引用的第三方資料、研究或工具都會標註來源名稱；若原始出處有公開連結，會以 `[來源名稱](URL)` 形式附上，方便你進一步查找。若文中內容與原始出處有任何出入，請以原文為準。 內容僅供參考與學習交流，不構成任何專業、商業或投資建議，請依自身情況判斷並自行承擔行動風險。文中提及的工具功能、數據與平台政策可能隨時間異動，請以各官方最新公告為準。