關鍵數字：根據摩根士丹利（Morgan Stanley）2025 年研究報告，線上購物者在 Google 進行產品研究的比例高達 57%，而直接在亞馬遜（Amazon）起步的僅佔 16%，這項落差正成為這家零售巨頭不得不防的痛點。
📊 搜尋霸權的爭奪戰
數據顯示，當消費者已經明確知道要買什麼特定商品時，亞馬遜確實握有優勢，有 41% 的搜尋從這裡開始，勝過 Google 的 23% 與沃爾瑪（Walmart）的 18%。不過，一旦涉及產品研究與比較，Google 的市佔率便大幅碾壓亞馬遜。
根據路透社所揭露的一份內部文件，這正是亞馬遜秘密推動一項代號為「世界產品圖譜（World Product Graph）」計畫的核心原因。這項計畫的目標，是要將地球上幾乎所有販售中的商品資料全部納入掌握，不論亞馬遜本身有沒有庫存。文件顯示，該計畫的內部目標發表日為 2027年10月1日，由該公司選擇與目錄系統部門副總裁羅伯特·特基拉（Robert Tekiela）領軍推動。
數據解讀 1：防堵 AI 購物代理與競品威脅
這場數據爭奪戰的背後，是 AI 代理（AI agents）的崛起正在改變遊戲規則。Meta 推出的 AI 購物代理 Muse 自 2025年9月在美國與加拿大推出以來，已經累積超過 1000萬 用戶，摩根士丹利甚至評估 Muse「有潛力成為自 ChatGPT 以來最廣泛使用的消費者 AI 應用程式」。
面對這種威脅，亞馬遜在 2025年9月選擇直接在零售網站封鎖 Muse，並對類似做法的 Perplexity 提告。然而，如果外部 AI 代理擁有更完整的產品數據，消費者最終仍會被導向其他網站。透過打造全球最龐大的產品資料庫，亞馬遜能確保 AI 代理在協助消費者購物時，依然必須回到 Amazon.com 尋找答案，進而保護其蓬勃發展的廣告業務。
數據解讀 2：降低內部 AI 搜尋成本與錯誤率
對內而言，亞馬遜自家的 AI 購物搜尋引擎（原名 Rufus，並於 2025年5月起改稱為「購物的亞 Alexa（Alexa for Shopping）」）正面臨效率與準確度的考驗。內部文件坦言，Rufus 每週處理大約 8300萬次 搜尋，但營運成本「高昂」，且部分回答在事實上有誤或不完整。雖然亞馬遜官方聲明強調其全球準確度大約落在 97%，但更豐富的數據庫確實能讓亞馬遜得以採用成本較低、運作更有效率的模型。
為了建立這個龐大資料庫，亞馬遜已經展開行動，不僅透過獨立爬蟲技術收集其他零售商網站資料，更已經與可口可樂（Coca-Cola）、拜耳（Bayer）等品牌簽約持續提供產品數據，甚至曾與寶僑（Procter & Gamble）舉辦執行長級別的高峰會進行試驗。
從產業面來看，當 AI 代理逐漸成為消費者網購的第一道大門，傳統電商平台的流量邏輯正在被徹底重寫。亞馬遜試圖透過「世界產品圖譜」把產品之間的關聯性、最新規格與用戶歷史數據全部打包，本質上是在跟 Google 爭奪網路世界的「知識圖譜」話語權。對一般人來說，未來我們透過 AI 買東西時，可能不再需要手動開十幾個分頁爬論壇，但這也意味著平台對消費者購物行為的掌握將達到前所未有的深度。
趨勢預測
隨著各大科技巨頭紛紛投入 AI 購物代理的賽局，產品數據的豐富度將決定誰能成為消費者最終下單的終點站。亞馬遜這項被稱為 PR/FAQ 的六頁備忘錄計畫，雖然不保證最終能如期全面上線，但也清楚點出零售電商的下一步：誰能掌握最完整的商品關聯數據，誰就能在 AI 時代掌握流量分潤的生殺大權。
數據告訴我們什麼？
從 57% 的網頁搜尋市佔落差，到每週超過 8300萬次 的內部 AI 查詢成本，數據證明了亞馬遜不能只做一個「大型線上倉庫」，必須進化成「萬物數據的解答者」。建議相關零售品牌與供應商，未來在產品資料的數位化與結構化上必須更加積極，才能在各大 AI 代理與電商巨頭的演算法競賽中佔有一席之地。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由marketscreener.com發布。
常見問題 FAQ
什麼是亞馬遜的「世界產品圖譜」計畫？
根據內部文件顯示，「世界產品圖譜（World Product Graph）」是亞馬遜秘密推動的一項計畫，旨在收集全球幾乎所有販售中商品的詳細資料，不論亞馬遜本身是否有庫存，藉此提供更深入的產品數據並應對 AI 購物代理的崛起。
為什麼亞馬遜要急著收集所有商品的數據？
因為目前消費者在進行產品研究時，有高達 57% 的比例會使用 Google，遠高於亞馬遜的 16%。此外，如 Meta 的 Muse 等 AI 購物代理正迅速崛起，亞馬遜必須透過更完整的數據來防堵競品並保護其廣告業務。
這項計畫會影響亞馬遜自家的 AI 搜尋嗎？
會的。亞馬遜內部的 AI 購物搜尋引擎（現稱為 Alexa for Shopping）每週處理約 8300萬次 搜尋，營運成本高昂且偶有錯誤。更豐富的產品數據將有助於亞馬遜採用成本較低且更有效率的模型來回答消費者問題。
※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。
