研究表明，人工智能导流的访问量中70%集中于行业三大电商巨头——Cadastra与Similarweb联合发布专项研究

生成式人工智能正在重塑巴西消费者在线发现与购买商品的方式——最新研究揭示了这一趋势 “《搜索的未来：生成式人工智能如何重构消费者触达路径》”,פותח באמצעות Cadastra, וְ这家全球性企业专注于破解增长难题, 与 Similarweb, 全球数字竞争情报平台联合开展研究。该研究分析了2023年1月至2025年8月期间人工智能平台在巴西的应用情况，重点关注其对电子商务和数字营销的影响。.

研究显示 ChatGPT占据巴西生成式人工智能市场99%的份额, ，2025年8月录得 3.1067亿次访问 ——年度同比增长 124,58% 。位列第二的 Perplexity, 同样呈现显著增长态势 131,03%, ，同期访问量达201万次。这些数据巩固了巴西作为 全球人工智能工具流量第三大国的地位, ，仅次于美国和印度。.

לכדי Cadastra首席信息官Adilson Batista, 指出，人工智能的跃进标志着品牌与受众连接方式的结构性变革. “。”人工智能有潜力将用户旅程转化为自适应系统，能够实时决策、学习并创造内容。”

生成式人工智能开启数字搜索新纪元——GEO时代

研究指出 生成式引擎优化（GEO）, 这一新兴领域的出现。该学科在传统SEO基础上，着重提升内容在语言模型（LLMs）中的引用能见度，而不仅是搜索引擎排名。这一变革要求品牌重构内容策略，以获取人工智能的识别与引用。. 

2023年1月至2025年8月期间 ChatGPT为巴西十大电商平台带来超610万次推荐访问, ，巩固了其作为新兴发现与转化渠道的地位。谷歌虽保持影响力，但访问量呈现小幅收缩，用户开始交替使用两大平台进行互补性搜索。. 

“运用人工智能提升转化率对于将关注度转化为盈利能力和巩固品牌数字存在至关重要”， Cadastra的SEO与CRO经理Tiago Dada.

强调。搜索查询更长，用户旅程更短

消费者行为亦发生变革：人工智能工具中的查询长度 达到传统SEO搜索的五倍 （平均每次查询23词），单次会话时长超7分钟。此外，ChatGPT已开始提供 即时结算功能（“Instant Checkout”）, ，使用户无需离开平台即可完成交易。. 

在美国, 41%的消费者更倾向使用生成式搜索进行在线购物, ，该模式未来数月有望在巴西普及。在此新形势下，点击率（CTR）等传统绩效指标效力减弱，取而代之的是 推荐率（referrals） 与 提及密度, ——这些指标反映品牌在AI回答中的被引用频次。. 

平台用户以年轻群体为主： ChatGPT用户中60%年龄介于18至34岁, ，男性占比54.9%. 。而 Perplexity Perplexity用户画像与之相似，但使用场景更偏技术导向，男性用户占比更高（56.8%）。平台间用户重叠度较低： 仅1.04%的ChatGPT用户同时使用Perplexity, ，这进一步印证了OpenAI的市场主导地位。. 

重点行业洞察

Cadastra与Similarweb的分析揭示了不同领域受生成式人工智能的影响程度：

• 美妆行业： 用户群体联网活跃且关注ESG实践，追求线下与数字商店的平衡体验。.
• 医药行业： 人工智能导流访问量的70%集中于三大行业电商平台，价格比较是核心诉求。.
• 时尚行业： 以Enjoei为代表的二手交易平台与可持续消费模式表现突出。.
• 旅游行业： 人工智能已深度融入交通出行、住宿预订及路线规划应用的日常使用场景。.

לכדי Tiago Dada, 指出，在此背景下，内容的作用变得愈发重要。. “内容已不再仅仅是补充。当内容定位精准、旨在解答消费者疑问时，它能自然推动销售，而不仅仅依赖付费媒体。” 

研究建议企业采用 “内容供应链”, 视角，建立持续集成的创作、审核与衡量流程——据Adilson Batista称，这对希望在全球人工智能环境中竞争的企业至关重要。. “若要在全球市场取得成功，需构建‘内容供应链’，以明确的概念定义、清晰的规则和持续衡量为基础，将内容创作、审批和分发视为集成化工厂进行管理。” 

Metodologia

研究采用Similarweb数据库，该平台整合多源数据——包括直接测量、贡献者网络、公开数据及合作方数据——以估算流量及数字行为。研究分析时段为 2023年1月至2025年8月, ，覆盖 600个网站 （每个行业100个：AI聊天机器人、电子商务、旅游、时尚、美妆及医药）与 逾12,000个监测关键词.

数据采集平台涵盖 桌面端、移动网页端及应用程序, ，涉及指标包括 受众规模、参与度、付费搜索与自然搜索、社交流量、展示广告及引荐流量. 。数据收集完成后，经过 清洗、匹配、处理与合并流程, ，以消除重复项并统一数据源标准。.

在建模阶段，采用 机器学习方法与预测校准技术 以调整流量与市场份额估算值。该建模方法确保不同时期与行业间的数据一致性，支持 历史趋势对比与走向识别 ，覆盖巴西及全球数字环境。.