在2026年8月9日至31日的23天里，我们在超过10万个搜索结果页（SERP）和谷歌AI模式（Google AI Mode）生成的回复中追踪了超过200万条产品列表。同一天同一时刻，我们用相同的购物查询分别运行了谷歌AI模式和传统搜索。当完全相同的产品同时出现在两种结果中时，AI模式中的价格平均高出21.6%。

2026年8月9日至31日，共23天里，我们追踪了超过10万个传统搜索结果页（SERP）和AI Mode响应中的200多万个商品列表。我们在同一天同一时刻，用相同的购物查询分别搜索Google AI Mode和传统搜索。当完全相同的商品同时出现在两边时，AI Mode的价格平均高出21.6%。

这项研究的核心问题是：同一商品在两边价格如何对比？两边推荐的商品整体构成有何不同？

核心发现一览： * 对在AI Mode和传统搜索中都排到名次的相同商品，AI Mode的价格高出21.6%。 * 看两边所有的商品（不只是匹配的），AI Mode商品的价格中位数比传统搜索高出49%。 * 传统搜索中排名的商品，同一天同一搜索下只有1.28%也会出现在AI Mode中。 * 匹配商品中，38.1%存在价格差异；一旦出现差异，AI Mode更贵的情况占68.4%（约三分之二）。 * 49.6%的匹配商品，两边的主要卖家不同。

发现1：相同商品在AI Mode中更贵

这是研究中最直接的对比：同一商品、同一搜索，唯一变量是使用的搜索类型。我们将两边的商品匹配后对比每边的最高展示价格，匹配商品对中AI Mode的价格高出21.6%。

同一商品、同一查询、同一天，AI Mode的价格比传统搜索高出21.6%。

这项有趣的研究揭示了Google购物图谱的更多信息，以及经典搜索和AI Mode在免费列表展示上的不一致。虽然更高价格可能显示在AI Mode的网格结果中（让顶层对比没那么精准），但我们通常看到的是，最终获得点击的是报价最低的零售商。

从消费者角度看，这项研究很有用，能帮助大家理解AI Mode推荐的商品可能没有我们预想的那么看重“价格”。

以下是数据集中的真实示例，每一对都来自同一搜索：左边是传统搜索，右边是AI Mode。同一商品、同一查询，右边价格始终更高。

AI搜索本应消除在五个不同标签页间比价的麻烦，但如果它默认只展示更贵的商品，其实并没有帮我们省事。我们只是把打开多个窗口的显性操作，换成了支付更高价格的隐性代价——甚至根本没看到旁边标签页里更便宜的选项。

当算法三分之二的时间都偏向更贵的商品，甚至直接换掉卖家时，商品发现的逻辑就变了。开放的市场比价被替换成一条通往高价商品的精选路径。如果这些平台是为用户打造的，就值得追问：到底谁才是真正的受益者？

发现2：AI Mode倾向于展示更高价的商品

匹配商品是最干净的对比，但只是全貌的一部分。为了看到更大的规律，我们也对比了两边所有带价格的列表，包括只出现在其中一边的商品。

从更宽泛的维度看，AI Mode中的典型商品价格远高于传统搜索：AI Mode的价格中位数是149美元，传统搜索是100美元，高出约49%。

价格分布：传统搜索（左，灰色）vs AI Mode（右，青色）。每个虚线标记该侧的价格中位数。AI Mode侧看起来更小，原因很简单：AI Mode展示的商品本来就少得多，在我们追踪的所有列表中只占12.3%，平均每次搜索展示3.9个商品，而传统搜索是27.8个。

传统搜索中，某商品以更低的二手价来自不同卖家；AI Mode中同一商品则是更高的全新品价格。传统搜索排名第一的商品价格略低、卖家不同；AI Mode排名第一的商品价格略高。

发现3：AI Mode和传统搜索的商品重叠度极低

即使两边响应同一搜索，同一天也很少展示相同商品。数据中，传统搜索排名的商品只有1.28%同时出现在AI Mode中。我们7月的研究也发现了类似规律：AI Mode排名的商品只有传统搜索总排名商品的约5%。

当两边响应同一查询时，平均展示商品数：传统搜索27.8个，AI Mode3.9个，重叠商品仅0.94个。

重叠数量是个有趣的发现：两边响应同一查询时，很少落到相同商品上，而AI Mode选中的商品也和Google通常奖励最便宜列表的逻辑背道而驰。

AI Mode价格高出21.6%，这和我们在商品列表中看到的Google排名逻辑形成鲜明对比——通常最便宜的商品会获得最多关注和最好的视觉展示，更不用说Google还专门推出了面向价格敏感用户的功能。

这些价格展示逻辑在AI Mode的示例中几乎被忽略了。AI Mode不仅展示的商品更少，价格还更高。这对不想只靠价格竞争的商家来说是个小优势。

另外从截图中能观察到：AI Mode似乎更倾向直接链接到品牌官网，而非第三方市场。如果确实是商家官网优先于第三方市场（针对适用商品），这点影响很大。这也是为什么用产品亮点、产品详情等数据丰富商品 feed，能帮助AI更好地推荐你的商品。

发现4：价格不一致时，三分之二情况AI Mode更贵

当同一商品出现在两边时，38.1%的情况下价格实际不一致。一旦出现差异，约三分之二（68.4%）的情况是AI Mode更贵。

当AI Mode更贵时，价格差异中位数是22.2%，平均值是88.5%，但平均值受极端异常值影响很大（比如传统搜索是二手品，AI Mode匹配的是全新品）。

传统搜索中某商品有大幅优惠价，远低于AI Mode；AI Mode价格高出约12.5%。

当价格确实不一致时，AI Mode往往是更贵的一方，且差距往往不小。

对消费者来说，在生活成本压力和经济不稳定的背景下，这个发现很扎心。它也挑战了“AI能提供更优、更以客户为中心的购物体验”的普遍共识——毕竟AI本应比传统搜索降低认知负担，但实际却存在价格差。

不同市场中，30%到75%的消费者将价格列为购买决策的首要因素，所以即使你在两边都有展示，这种价格差也可能直接影响收入。

对品牌来说，这凸显了需要更清楚AI向用户展示的内容。“核查”AI购物推荐结果的重要性大幅提升。需要思考SEO和GEO（生成式引擎优化）的契合度，更关注追踪购物 feed 的可见性，让所有数据源的定价保持一致。

发现5：AI Mode更便宜时，价差更小

在剩余AI Mode更便宜的案例中，价格差异中位数是7.8%，平均值是11.9%，比AI Mode更贵时的价差小。

传统搜索价格略高，带360度产品图；AI Mode价格略低，卖家和图片不同。传统搜索价格约高1%；AI Mode通过不同卖家略便宜。

发现6：近一半情况卖家不同

当同一商品在AI Mode和传统搜索中都排名时，49.6%的情况下主要卖家不同。价格和卖家变化往往同时出现。

价格不同是一回事，同一商品卖家不同是另一回事，我们的数据显示这种情况几乎占一半。

近半数匹配商品更换卖家，这点比价格差更值得零售商警惕。这说明AI Mode不只是对相同报价重新排名，而是按自己的标准挑选了不同的报价。商品 feed 数据和库存是 obvious 的因素，但AI推荐通常还会参考第三方引用、评价、媒体报道以及商家 feed 之外的其他来源。

更多商品示例

不是所有匹配商品都有价格差。以下额外示例展示了同价列表、标题改写，以及相同报价但排名不同的情况。

传统搜索：同价同卖家，产品标题不同；AI Mode：同价同卖家，产品标题不同。传统搜索排名第8，同卖家同价；AI Mode排名第1，同卖家同价。

这些示例说明匹配商品不总是有价格差。实际上约68%的情况下价格一致，即使主要卖家不同。

为何这很重要

购物者往往默认AI Mode是站在自己这边的，像传统搜索多年来做的那样，筛选出最佳选项。主展示价格不是唯一可选价格：点击AI Mode或传统搜索中的任意商品，侧边栏会打开知识面板，列出其他卖家及其价格。但这需要主动点击，大多数人不会这么做。用户首先看到的价格就是大多数人会依据行动的价格，而在AI Mode中，这个数字往往更高。

这只是Google仍在积极迭代的一个功能的快照，所以除了这项研究的数据，我也建议关注持续追踪数据。Google有明显动力让消费者更快从提问到完成购买，AI Mode里展示4个商品就比展示20个效果更好。

从格式上已经能看出来：产品推荐旁边配了更多文字和说明内容，过去需要打开五个标签页做的调研，现在直接在答案里完成。预计购买周期会因此缩短。扎实的商品数据和覆盖客户旅程现在成了绝对必需。

随着Google把更多购物路径移到AI Mode，且往往直接沿用相同查询，让购物者意识不到搜索类型变了，这个盲区就很重要。品牌需要知道Google在那里推荐什么、定价如何，而不只是关注熟悉的商品轮播里排到什么位置。

值得留意Google如何直接将购物者导向AI Mode，因为大多数情况下这种切换不需要用户主动选择：相同查询直接沿用，购物者看来一切如常。入口包括：标准搜索框直接显示醒目的AI Mode入口，沿用相同查询；Chrome桌面浏览器的地址栏直接有AI Mode按钮；搜索结果页带有AI Mode标签页，点击直接进入AI Mode且查询不变。

过去一年Google不断把AI Mode和 standard 搜索体验拉得更近，且明确表示会继续推进。随着这个过程推进，购物者首先看到的价格就更重要，因为大多数人不会继续往下找。主展示列表像个锚点：两边点击进去后知识面板仍会列出其他卖家，有时更便宜，但点开这个面板需要额外操作，大多数购物者不会做。

数据表明，最低价在AI Mode中的影响因素更小。如果模型不是以最低价为可见性门槛，竞争格局就会改变。那些打不了价格战的商家现在可能有更好的机会：更优质的 feed、更丰富的商品数据、更多好评、和购物相关讨论的一致性，都能让AI更有信心推荐他们。

研究方法

23天里，我们在美国和英国追踪了2026年8月9日至31日的相同购物查询，覆盖超过10万个SERP和AI Mode响应中的200多万个商品列表，同一天在两边运行相同查询。SERP侧仅分析popular_products轮播列表，AI Mode侧使用所有追踪到的商品卡片。两边商品使用Google稳定的产品标识符（若存在）匹配，且为同一查询、同一日历日。

发现1、4、5的标题价格仅对比匹配商品：同一商品、同一查询、同一日历日。对每一对，取每边的最高展示报价（排名最低的列表），计算AI Mode价格相对传统搜索价格的高低幅度：(AI Mode价格 − SERP价格) / SERP价格。发现2使用更宽泛的对比，包含每边所有带价格的列表，不只是匹配商品，报告两边价格中位数的差异。美国价格用美元，英国价格用英镑，不做货币换算。

其余匹配商品统计（价格不一致频率、哪边更贵、卖家不匹配）使用与标题价格相同的主报价对。重叠率计算每日匹配率（匹配商品数除以当日所有带产品标识符的传统搜索列表数），再取日均值。本研究使用全新数据集，是2026年7月研究的自然延续——7月研究发现AI Mode在相同查询下的商品列表比传统搜索少约95%。

关于本研究

本研究由Productrise制作，该平台专门追踪Google中的自然商品可见性。所有数据直接来自研究窗口期内的追踪数据库。欢迎复用、引用或转载图表和发现，只需注明Productrise并链接回本页。如有问题或数据需求，可发邮件至hello@productrise.app。

讨论整体偏质疑谷歌AI模式比传统搜索价格更高的问题，少数人认为结果差异有合理逻辑，也有调侃该功能的声音。

认为AI模式与传统购物搜索定位不同导致价格差异

• 有用户指出两种搜索模式定位不同，传统购物搜索按价格排序聚合零售商报价，而AI模式基于普通搜索结果优先展示产品信息类内容如厂商官网，价格多为官方建议零售价，因此自然会比前者的低价结果显得更贵，认可度：较多人
• 有用户推测AI模式可能已将运费计入总价，因此表面价格高于传统搜索中未含运费的低价结果，认可度：较多人 > AI模式可能是按包含运费的全价优化结果的（@Oras）

认为现有比价功能本身存在大量问题，AI模式无优势

• 不少用户提到谷歌此前的产品搜索、各类比价聚合器就普遍存在结果过期、商品不相关、低价套路多的问题，商家刻意用低价吸引用户却在结账时加价或设置无效优惠，所谓比价功能本来就难以帮用户找到真实最优价格，AI模式也没有解决这个问题，认可度：高赞 > 想在网上找到非假冒商品的低价至今仍是未解决的难题，整个讨论的前提就很荒谬（@bethekidyouwant）
• 有用户反馈AI模式会出现产品结果严重过期的问题，甚至部分细分搜索已经完全只展示AI模式结果，实用性不足，认可度：较多人

认为AI模式可能是不同团队开发导致结果差异

• 有用户猜测AI模式和传统搜索可能由不同团队分别开发，因此出现了结果不一致的情况，认可度：少数人

调侃AI模式命名和功能价值

• 有用户玩梗称AI模式的名称和人工智能公司创始人姓氏相关，还有用户调侃如果AI模式能减少用户购物反而是个有用功能，认可度：少数人

有价值的补充

• 传统购物搜索的低价结果常存在隐藏套路：索引时展示低价吸引谷歌抓取，用户实际结账时却加收运费、设置无效优惠券，在隐形眼镜等品类中这类操作几乎成为全行业惯例，最终用户实际支付价格并未降低，反而浪费筛选时间。
• 有用户建议应当将购物搜索和通用信息搜索完全拆分，分别询问用户“是查询信息还是购物”，避免通用搜索结果被大量商家报价淹没。