Cadastra与Similarweb联合研究显示：70%的AI导流访问量集中于行业三大电商平台

生成式人工智能已在巴西彻底改变消费者发现和在线购买产品的方式。这项开创性研究揭示了这一点 “《搜索的未来：生成式人工智能如何重新定义触达消费者之路》”, ，该研究由 Cadastra（, e一家解决增长挑战的全球性企业）, 与 Similarweb（, 全球数字竞争情报平台）联合开发。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使用情况，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, ，其在2025年8月录得 3.1067亿次访问 ——年增长率为 124,58% 。位居第二的 Perplexity, 也呈现出显著增长，涨幅达 131,03%, ，在此期间访问量达到201万。这些数据使巴西稳居 全球人工智能工具流量第三大国, ，仅次于美国和印度。.

对于 Cadastra首席信息官Adilson Batista, 表示，人工智能的进展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变为自适应系统，能够实时决策、学习并创建内容。”

生成式人工智能开启GEO——数字搜索新时代

研究指出 GEO（生成式引擎优化）, 的出现，这是一门新兴学科，它通过优先提升内容被大语言模型引用为源的可见性（而不仅仅是搜索引擎排名）来补充传统SEO。这种转变要求品牌重新制定内容策略，以被人工智能识别和引用。. 

在2023年1月至2025年8月期间， ChatGPT为巴西前十大电商平台带来了超过610万次推荐访问, ，巩固了其作为新的发现和转化渠道的地位。与此同时，谷歌虽然仍具相关性，但访问量略有下降，因为用户开始交替和互补使用这两个平台进行搜索。. 

“利用人工智能提高转化率对于将关注度转化为盈利能力并巩固品牌在数字环境中的存在至关重要”， 。”Cadastra的SEO和CRO经理Tiago Dada.

搜索更长，旅程更短

消费者行为也发生了变化：在人工智能工具中进行的查询 长度是传统SEO搜索的五倍 （平均每次查询23个词），且会话持续时间超过7分钟。此外，ChatGPT开始提供 即时结账功能, ，使用户无需离开平台即可完成交易。. 

在美国，, 41%的消费者已倾向于使用生成式搜索进行在线购物, ，这种模式预计在未来几个月内将在巴西重现。在这种新形势下，传统的绩效指标——如点击率——影响力减弱，让位于 推荐率 和 提及密度, ，这些指标反映了品牌在人工智能回答中被引用的频率。. 

这些平台的用户以年轻人为主： ChatGPT用户中60%年龄在18至34岁之间, ，其中54.9%为男性. 。而 Perplexity Perplexity的用户画像相似，但使用场景更偏技术性，且男性用户集中度更高（56.8%）。平台间的用户重叠度较低：仅有 1.04%的ChatGPT用户同时使用Perplexity, ，这强化了OpenAI在市场中的主导地位。. 

重点行业

Cadastra和Similarweb的分析显示了不同行业如何受到生成式人工智能的影响：

• 美容行业： 用户群体互联且关注ESG实践，寻求线上与线下店铺的平衡。.
• 医药行业： 通过人工智能产生的访问量中有70%集中在三大头部电商平台，主要用于价格比较。.
• 时尚行业： 以转售市场平台和可持续消费为亮点，由Enjoei等平台引领。.
• 旅游行业： 人工智能在日常运输、住宿应用程序和路线规划中得到广泛应用。.

对于 Tiago Dada, 表示，在这种背景下，内容的作用变得更加重要。. “内容不再仅仅是补充。当内容定位精准并能解答消费者疑问时，它便能自然地推动销售，而不必完全依赖付费媒体。” 

研究建议企业采用 “内容供应链”, 的视角，建立持续、集成的创作、审核与衡量流程——据Adilson Batista称，这对于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’，将内容创作、审批和分发视为集成化工厂进行管理，基于明确的概念定义、清晰的规则和持续衡量机制。” 

方法论

本研究采用Similarweb数据库，该平台整合多源数据——包括直接测量、贡献者网络、公开数据及合作伙伴数据——以估算数字流量与用户行为。研究分析时间跨度为 2023年1月至2025年8月, ，覆盖 600个网站 （涉及六大行业各100个站点：AI聊天机器人、电子商务、旅游、时尚、美妆及医药），以及 逾12,000个监测关键词.

数据采集平台包括 桌面端、移动网页端及应用程序端, ，涵盖指标涉及 受众规模、用户参与度、付费与自然搜索、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、处理与融合流程, ，以消除重复项并统一数据源标准。.

在建模阶段，应用了 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和行业数据的一致性，支持 历史对比与趋势识别 ，适用于巴西及全球数字环境分析。.