生成式 AI 快速改變消費者的搜尋與購物習慣，戶外品牌 Columbia Sportswear 也開始重新思考電商的核心邏輯。
告別傳統關鍵字！2026 每 5 人就有 1 人問 AI 買東西
Columbia 電商副總裁 Mimi Ruiz 指出，品牌內部在 2026 年的預測顯示，未來每五位消費者中，就有一位會直接透過 AI 助理取得品牌與商品推薦，而非使用傳統關鍵字搜尋。
對 Columbia 而言，這項轉變不只是搜尋介面的改變，更牽動整個商品資料架構與品牌資訊的重組。當消費者開始向 AI 詢問「適合潮濕岩地健行的鞋款」或「適合雨天通勤又保暖的外套」時，品牌若無法讓 AI 理解產品特性與使用情境，就可能失去曝光機會。因此，Columbia 近年積極將產品資料、技術規格與功能描述進行結構化，希望讓品牌商品能在自然語言搜尋環境中，被 AI 正確辨識與推薦。
日本 Columbia 靠 AI 終結電商分類孤島
這個策略，在日本市場率先看到具體成果。Columbia Sportswear Japan 近年導入AI ，針對電商購物流程進行調整，希望解決戶外商品長期存在的「選購困難」問題。
Columbia 在日本市場的產品線橫跨登山、健行、旅行與日常穿搭，同一件商品往往同時適用多種場景。例如一件防水外套，可能兼具城市通勤、防風保暖與戶外活動需求。然而，傳統電商平台大多仍以「外套」、「鞋類」、「背包」等品類分類為主，消費者很難直接依照自身情境找到合適商品。
傳統的分類方式，也讓大量商品資訊被切割在不同頁面之中。消費者即使知道自己的需求，仍必須在不同品類之間反覆切換，容易出現資訊疲勞與選擇障礙。尤其戶外品牌經常使用大量專業術語，例如防水透濕、熱能反射或特殊保暖科技，對一般消費者而言理解門檻較高，缺乏門市人員即時解說的情況下，更容易降低購買信心。
因此，Columbia Japan 導入 AI 標籤機制後，開始重新拆解商品資訊。AI 會分析商品內容，自動建立「功能特徵」、「使用情境」與「需求價值」等不同維度的標籤，再將原本晦澀的專業術語轉譯成更貼近日常語言的描述。例如過去需要理解技術規格才能判斷的機能設計，如今會被轉換成「雨天適用」、「輕量」、「寒冷環境」、「長時間戶外」、「通勤」等直覺式情境標籤。消費者不需要理解技術原理，也能快速掌握商品適用場景。
如此，也讓商品探索方式產生巨大變化。當使用者點擊「防水」標籤時，系統不再只顯示單一類型商品，而會同步推薦具備相同情境價值的外套、鞋款與包件。若點選「輕量」，則可能同時看到可收納外套、旅行背包與適合長時間步行的鞋款。AI 開始扮演類似實體店員的角色，依據使用需求進行跨品類導購與搭配推薦。
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轉換率暴增 380%，AI 標籤讓客單價悄悄提升
數據也反映出這套 AI 標籤機制的成效。Columbia 表示，透過標籤導覽進站的消費者，平均瀏覽頁面提升至 320%；電商轉換率則提升 380%。消費者在站內停留時間增加，也讓品牌有更多機會進行延伸推薦與商品曝光。
更重要的是，AI 標籤機制也改變了消費者的購買模式。原本只打算購買單一商品的使用者，在瀏覽過程中更容易接觸其他相關品類。例如搜尋外套的消費者，可能同步看到適合搭配的鞋款或配件，進一步提高整體購買組合與客單價。
過去網站主要功能偏向承接既有需求，如今逐漸成為主動引導消費者探索的場域。當 AI 能理解消費者的真實需求，並即時串連不同商品與情境時，品牌便有機會放大既有流量價值，進一步提升營收效率。
＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《ClickZ》、awoo AI，首圖來源：Columbia
（責任編輯：廖紹伶）
