随着消费者越来越多地通过ChatGPT、Claude、Google Gemini等聊天式人工智能工具进行商品搜索、比较与购买，传统的关键词式电商搜索已不足以支撑新的购物场景。

亚马逊印度和Flipkart正率先针对这一变化调整商品信息结构，以提升在生成式人工智能平台中的可见度。

近期消息显示，亚马逊印度在排灯节大促之后启动了名为“ChatGPT导向搜索优化”的试点项目，针对部分商品品类测试如何让商品Listing更容易被对话式AI检索到。

Flipkart则正在与专门从事“生成式引擎优化”（GEO）的公司合作，这类服务旨在帮助平台针对大型语言模型的搜索逻辑优化商品列表结构。

与传统SEO只围绕关键词不同，AI搜索优化覆盖商品元数据、信息布局、常见提问模式以及对话式查询的推断方式，以确保在AI理解自然语言需求时能够更准确地呈现商品。

这种变化源于用户搜索行为的明显转变。消费者提出的问题更接近日常语言，例如“预算5万卢比适合学生的12英寸笔记本有哪些”，聊天式AI对这种提问方式具备更强的处理能力。

对于电商平台而言，只优化关键词已无法保证商品在AI推荐环境中的曝光度。若买家直接向ChatGPT或其他大型语言模型询问商品，相关平台的商品只有在Lsiting适配AI检索的情况下才更有可能被发现。

这一趋势也与电商AI代理的长期发展方向有关。未来AI代理可能不仅推荐产品，还会代替用户搜索、比较甚至付款购买商品。

当前的优化试点正为这种可能性建立基础，同时也带来竞争层面的变化，提早布局的电商平台与品牌有望在AI驱动的搜索时代中获得更大市场份额，而行动缓慢的企业可能在可见度上处于劣势。

在印度市场背景下，这些变化并非孤立现象。例如，印度国家支付公司（NPCI）已经在ChatGPT中集成UPI服务，使用户可在聊天界面中直接完成支付。

亚马逊的相关AI试点仅覆盖有限品类，并将根据效果逐步扩大范围。GEO作为新兴服务正在印度兴起，为品牌提供面向AI发现机制的内容结构调整。

然而，这一趋势也伴随多项不确定性和挑战。比如，目前大型AI语言模型优化的衡量标准尚未统一，传统SEO指标难以直接适用；优化可能提升大平台和大卖家的曝光优势，使中小卖家难以跟上；AI驱动的推荐方式能否获得充分用户信任仍待观察；电商平台为适配对话式AI查询可能需要更多用户行为与提示词数据，也带来隐私与数据使用方面的讨论；AI主导的搜索与购买流程仍处于早期阶段，全面商业化效果尚未验证。

新趋势对市场主体的影响正逐渐显现。对于电商平台而言，需要建立适配大型语言模型的商品内容结构和元数据体系，并与相关技术公司展开更深入合作，使聊天机器人成为消费者购物入口的一部分。

对于品牌与卖家来说，产品搜索策略需进行优化，扩展至“如何选择”“适合……的最佳选择”等对话式需求，商品标题、描述、功能说明与FAQ需具备更清晰的结构，以便大型语言模型准确解析。同时，卖家也将需要关注自身商品在AI推荐环境中的表现。

对于消费者而言，购物体验可能变得更加对话式，用户在聊天界面提出需求即可获得商品建议，并可能在聊天中直接完成交易，但用户也需要关注推荐内容的来源与可能的商业因素。

未来更多电商平台预计将加入面向聊天机器人的内容优化，优化商品列表以适配大型语言模型可能逐渐成为行业标准，类似过去移动端适配或图片优化的常规要求。

聊天界面内支付等功能有望进一步普及，AI驱动流量、AI对话式查询排名等新型指标也可能成为电商平台的重要衡量方式。在监管层面，如何确保AI的推荐过程保持公平和透明，也将成为未来的政策议题。