Google AI Mode 扩散到 Gemini + Circle to Search

三个新入口分别是什么

4月7日那天 Google 一口气把 AI Mode 的购物体验推到了两个新地方：Gemini App 里的购物面板，还有 Circle to Search 的圈选结果。加上原来的 Search AI Mode，现在卖家的 feed 要同时供给三个完全不一样的入口。

Gemini App 里的购物面板更偏对话式。用户说”我要给我妈找个生日礼物，预算 80 美元”，Gemini 直接调 Shopping Graph 拉商品卡，旁边带价格、可用性、商家评分。这个场景里，feed 的 product_highlight 和 description 权重很高，光有标题不够，得有故事。

Circle to Search 是另一种逻辑。用户在 Instagram 或者 TikTok 截图里圈一个包，Google 视觉识别后从 Shopping Graph 里反向匹配商品。这里吃的是图片 metadata 和 additional_image_link 的多角度图。一个商品只放主图，基本没戏。

经典 Search AI Mode 还是文字主导，但 AI Overviews 现在已经出现在 14% 的购物 query 上。用户搜 “best running shoes for flat feet”，结果第一屏就是 AI 总结，附带商品卡，卡的来源就是你的 feed。

500 亿 SKU 之后 feed 的竞争维度变了

Shopping Graph 现在收录了超过 500 亿 SKU。这个数字什么概念？两年前是 300 多亿，去年破 450 亿，今年直接冲到 500 亿。SKU 越多，光是品类、价格、品牌这些基础字段已经不够区分了。

模型现在更看重结构化属性的完整度。比如卖运动鞋的，age_group、gender、size_system、size_type、material、pattern 这一堆字段如果填全了，AI 才能精准匹配 “flat feet” 这种长尾意图。只填 title 和 price 的 feed，在 500 亿 SKU 池子里基本是隐形的。

3月31日刚跑完的 March 2026 Core Update 也印证了这个趋势。21天 rollout，结束之后 Search Central 发的报告显示原创内容平均拿到 +22% 的可见度提升。对 feed 来说，“原创”对应的就是商品描述里有没有真实使用场景、规格细节、材质来源，而不是从供应商表格里抄过来的那种模板化文案。

另一个变化是 AI Max，之前还在 limited beta 阶段的那个工具，现在已经扩展到 Standard Shopping campaigns 了。AI Max 会自动调用 feed 里所有字段去生成动态创意，feed 写得糙，AI Max 的产出也糙。

feed 审计清单

下面这张表是 5月这一波改动之后我建议跑一遍的 feed 审计项，按优先级排。

优先级	字段/区域	检查点	影响入口
P0	`title`	是否含核心属性（品牌 + 品类 + 关键规格）前 70 字符内	三个全部
P0	`description`	是否真实场景化，不少于 500 字符	Gemini + Search
P0	`image_link` + `additional_image_link`	至少 3 张不同角度，800x800 起步	Circle to Search
P1	`product_highlight`	5 条以内的卖点要点	Gemini
P1	`gtin` / `mpn` / `brand`	完整且与权威数据库一致	三个全部
P1	`availability` + `price`	实时同步，差异 < 1 小时	Search AI Mode
P2	`material` / `pattern` / `color`	视觉属性填全	Circle to Search
P2	`size_system` / `size_type`	区域化标注	Gemini 对话场景
P3	`product_detail` (key/value)	至少 5 组结构化键值对	AI Max 创意生成

P0 和 P1 都没过的话，别急着扩广告预算，先把 feed 修了再说。

哪些属性现在直接影响 AI 推荐

跑了一圈商家数据发现，下面这几个字段在 AI Mode 时代权重明显升高了。

product_highlight，这个字段以前很多人不填，现在 Gemini App 的购物卡片会直接把它当作 bullet points 展示。建议 3 到 5 条，每条不超过 75 字符，每条聚焦一个独立卖点，别堆形容词。

description 里的语义密度。AI 现在能区分”高级面料”和”50% 美利奴羊毛 + 50% 再生聚酯”这种描述的差别。后者会被解析进 Shopping Graph 的属性图，前者基本被忽略。description 要写得像规格书，不像广告词。

additional_image_link 的角度多样性。Circle to Search 的反向匹配靠的是多角度图。一个商品至少要有正面、侧面、细节、使用场景四张图。只有一张主图的 listing 在 Circle to Search 里几乎不可能命中。

shipping 和 return_policy。AI Mode 里有专门的 “trust signals” 区域。退货政策含糊不清的商品，AI 不会优先推荐，哪怕价格更低。这个变化是新的。

Sponsored Stores 和 Direct Offers 这两个新广告位也开始测了。Sponsored Stores 把整个店铺作为一个实体推给用户，对品牌型商家友好。Direct Offers 把单 SKU 的促销塞进 AI Mode 的对话流，前提是 feed 里 sale_price 和 sale_price_effective_date 都得填规范。

衡量指标怎么调

老的衡量框架是 impression → click → conversion 三段式。AI Mode 时代这套不够用了，因为很多用户在 AI 总结里就把信息消费完了，根本不点进来。

建议加两个新指标。一是 Merchant Center 后台新出的 “AI surface impression”，专门统计在 AI Mode、Gemini、Circle to Search 里露出的次数。二是 query 维度的 “informational vs transactional” 拆分，前者点击率低但品牌曝光高，后者才是真转化。

归因模型也要换。Last-click 已经完全不准了，用户可能先在 Gemini 里问，再在 Circle to Search 里圈，最后才打开 Search 直接搜品牌名下单。Google Analytics 4 的 data-driven attribution 配合 Merchant Center 的 cross-surface report 才能看到完整路径。

最后一点，预算分配。AI Max 既然已经覆盖 Standard Shopping，那 Performance Max 和 Standard Shopping 之间的预算划分逻辑就变了。建议先把 70% 预算留给 Performance Max + AI Max 组合，30% 给精细化的 Standard Shopping 兜底，跑两周看 cross-surface report 再调。

Read this article in English: Google AI Mode Lands in Gemini and Circle to Search, Shopping Graph Crosses 50B SKUs: Re-Rank Your Feed