ChatGPT 内部到底发生多少购物行为？

美国人每月在 ChatGPT 上发起约 5.66 亿次购物相关对话。要是把 Gemini、Copilot 等全算进来，真实数字只会更高。

这个数字是我大费周章推算出来的，因为没有任何机构公开过现成数据。我原本只是想弄明白一个看似简单的问题：究竟有多少美国人会用 AI 聊天机器人来搜商品、买东西？

但现有公开数据之间的差距，竟能达到十倍之多。

各方估算比例从 2% 一路飙升到 20% 以上。

具体差异如下：

2025 年 9 月，OpenAI 自家研究员与高校经济学者联合发表的论文指出，只有 2.1% 的消息涉及可购买的具体商品。
谷歌 2026 年 8 月发布的 ATLAS 报告分析了与 Gemini 的 1500 万次对话，得出 5.2% 的对话与购物相关。
调研样本库 Measure Protocol 的数据显示，21.6% 的会话展现出了一定商业兴趣；不过其中只有 7.1% 表现出临近下单的明确意向。
专门销售 AI 曝光度分析软件的 Profound 则表示，商业相关对话占比达 19.2%。
2026 年 6 月的戛纳国际创意节上，OpenAI 全球广告销售负责人透露：“ChatGPT 中大约 20% 的查询带有直接的商业意图。”

上述五个数据里有四个都针对 ChatGPT，时间也大致相同，结果却相差了十倍。

巨大差距背后，核心在于两个关键定义的差异。

第一个分歧在于：什么才算“购物”。

“一千美元以内买什么笔记本好”显然是购物。但“帮我规划一次海滩旅行”算不算？“水龙头漏水怎么修”算不算？海滩旅行最终会导向酒店预订，水龙头漏水最终得跑一趟五金店。OpenAI 的研究人员只把问笔记本这类算进去，所以只有 2.1%；只要沾上购买决策就算的话，比例就奔着 20% 去了。

这两种统计口径都没有错，只是回答的问题不同。

第二个分歧在于：统计的基本单位是什么。一条“消息”是你单次输入的文本，而一次“对话”则是整轮来回问答，通常包含大约五条消息。Profound 统计的是对话，OpenAI 的研究员统计的是消息。要是把这两者混为一谈，数据就能随随便便相差五倍——端看哪种口径更能佐证你自己的论点。

还要看数据到底出自谁之手。

这些数字里，有两个出自科研团队。OpenAI 的论文和谷歌的 ATLAS 报告都公开了样本量、研究方法以及给分类器设定的具体指令，数据和逻辑经得起复核。

其他数据大多来自商业公司，对他们来说，数字越大自然越有利。这倒不意味着他们弄虚作假，但你至少得看一眼他们的统计方法——而大多数情况下，这些方法根本没有公开。

尤其是那个 20% 的数字，最需要谨慎对待。这话出自 OpenAI 广告销售负责人在广告节上的发言，背后既没有论文支撑，也没有样本说明、时间范围或明确的界定标准。而它恰好又是能搬出来的最高数字。

最让我头疼的是：自 2025 年 7 月以来，OpenAI 就再没公布过 ChatGPT 处理的消息总量。这个数据距今已有 14 个月——在日新月异的 AI 行业，14 个月简直相当于 20 年。而且他们从未单独公布过美国市场的数据。换句话说，要推算这一切最关键的基数，其实根本不存在。

我推算出的最佳估计值，以及推算逻辑：

首先，以 OpenAI 最后一次公开的数据为基准：全球每天 25 亿条 ChatGPT 消息。其中约 19% 的流量来自美国。将这些消息按对话轮次折算，再乘上商业相关对话的占比。

最终得出：光是美国用户，单在 ChatGPT 上每月发起的商业相关对话就达到约 5.66 亿次。

我又换了第二种方法来核算。Profound 会定期公布其统计的全球商业对话总量。按美国在其中的份额折算，结果是 448 million。所以我采用的区间是 448 million 到 566 million。

别忘了，这还仅仅是一家聊天机器人。Gemini、Copilot、Claude 和 Perplexity 根本没算在内。Comscore 数据显示，ChatGPT 在美国 AI 助手用户中约占 69%，如果把所有竞品都算上，这个体量起码还得再增加三分之一甚至更多。

不过，我的部分假设（目前）还无法证实：

首先，我假设单次对话大约包含 5 条消息。这个比例是根据 OpenAI 的研究论文推导出来的，论文里并未明说；实际数字要是 4 条或 6 条，我的估算就会出现上下 25% 的偏差。其次是 Profound 给出的 19.2%。Profound 从未公布过判定‘商业对话’的具体规则，而这家公司的业务恰恰是向那些希望出现在 AI 回答中的品牌销售软件，因此我等于是在信任一套自己无法核验的分类标准。我之所以采用他们的数据，是因为另一种独立估算途径得出的数字与它非常接近。但这充其量是让人安心的佐证，算不上确凿的证据。

这种情况之后应该会有所改善。Similarweb 和 NIQ 表示，他们将在今年年底前开始监测 ChatGPT 和 Gemini 内部的购物行为。OpenAI 明天也可以直接公布当前的消息总量，这样一半的问题就水落石出了。在确切数据出炉前，业内所有人都在估算，而最坦诚的做法就是公开计算过程，供大家共同推敲探讨。

与电商网站相比，这个数字意味着什么

以下是 Similarweb 统计的美国网站月访问量，其中 ChatGPT 的估算值取其中位数放进去做对比：

• amazon.com 2,300 million • ebay.com 512 million • ChatGPT 购物对话 448 到 566 million • walmart.com 492 million • temu.com 357 million • etsy.com 250 million • target.com 226 million

ChatGPT 的规模已经与 eBay、Walmart 相当，大约相当于 Amazon 的四分之一。这是一个实打实的量级，但也未必符合某些人的心理预期。

大家难免会问：这些流量到底能不能转化成实际销售？ChatGPT 现在确实已经支持付款了。即时结账功能已上线，本周网上甚至出现了 Best Buy 的结账界面。但 OpenAI 从未公布过交易量；上线时曾承诺支持上百万家商家，可到了 2 月份，实际接入的 Shopify 商家只有 30 家左右。就目前而言，它更像是一个在角落里摆了台收银机的商品发现渠道。

所以，这并不是 ChatGPT 在颠覆零售业，而是它正成长为一个大型商业阵地，体量大致相当于第二梯队电商。

我的推论可能在哪些地方出错

一次对话并不等同于一次网站访问。打开 walmart.com 的人往往已经打定主意要买东西；而在 ChatGPT 里询问跑鞋的人，距离下单可能还很遥远。两者在统计单位上的对比是公平的，但在购买意图上却不可同日而语。

此外，AI 实际导向零售网站的引流流量依然微乎其微。Similarweb 的数据显示，2025 年 6 月，Amazon 仅有约 0.16% 的访问量来自 AI 引流。Adobe 的报告也指出，截至 2026 年 5 月的一年里，AI 导向美国零售网站的流量增加了一倍多，但他们从未公布过这在总流量中究竟占多少份额。基数秘而不宣，增速自然怎么说都好看。

不过从另一个角度来看：这仅仅是 ChatGPT 一家的数据，其他所有 AI 助手的体量，都将是这个数字之上的增量。

周一该做些什么

别再纠结消费者到底会不会在 AI 内部购物了。如今在 AI 里买东西的人已经足够多，值得你现在就投入精力去布局。

你该开始自问：当用户发起这类查询时，你的产品能否出现在结果里？你的产品数据、用户评价和规格参数，必须能被机器顺畅读取并提炼成短短两句话。然而，如今绝大多数商品详情页，依然是写给那些开着浏览器、有闲心慢慢翻屏浏览的顾客看的。

任何向你引用这些数据的人，都应当说清楚自己指的是哪一个数字，以及它究竟从何而来。

你一直在用的是哪个数字？