一项覆盖2025年9月至2026年8月的Semrush研究显示，谷歌AI摘要在商业软件相关关键词中的出现率从45.75%升至88%，评论类搜索覆盖近90%，“最佳产品”类搜索达96.12%。原文指出，AI生成的摘要正改变供应链技术买家寻找供应商的第一阶段，供应商定位由此成为数据质量与技术精确度问题。
据 logisticsviewpoints.com 报道，一项针对 2025 年 9 月至 2026 年 8 月期间商业软件搜索行为的研究显示，谷歌 AI 摘要（AI Overviews）在相关关键词中的出现率从 45.75% 升至 88%。评论类搜索的覆盖率接近 90%，而“某用途最佳产品”类搜索的覆盖率达到 96.12%；按估算搜索量加权后，样本内覆盖率约为 97%。
该研究由 Semrush 开展，仅测量谷歌是否展示 AI 摘要，并未考察其他 AI 助手是否推荐特定供应商，也未专门针对物流技术领域，亦未测量点击或转化数据。但原文指出，即便如此，这一结果仍释放出明确信号：AI 生成的摘要正成为商业软件发现过程中的重要组成部分。
对于运输管理系统（TMS）、仓库管理系统（WMS）、供应链计划软件、可视化平台、自动化、机器人及相关技术的供应商而言，这一变化的含义值得关注。原文强调，AI 摘要改变的是销售流程的第一阶段——买家不再逐一浏览网站、自行拼凑市场全景，而是从一个已由 AI 整理好的市场图景开始。
首轮候选名单可能在买家出现之前就已生成
原文以一个分销企业高管评估仓库管理软件的场景为例：其第一个问题可能是“面向自动化配送中心、机器人集成或复杂全渠道履约的最佳 WMS 平台有哪些”。谷歌 AI 摘要可能在搜索结果中概括相关选项，而 AI 助手也能自行生成供应商对比。两者都会影响买家去调查哪些名字，但 Semrush 的研究只测量了谷歌 AI 摘要。
被纳入初始对比的供应商有机会被考虑，被排除在外的供应商则面临更艰难的进入路径。原文指出，小型供应商未必处于劣势——当专业厂商的能力与买家需求高度匹配时，它可能在没有大型软件公司营销预算的情况下出现在结果中，但这一机会取决于信息是否准确、是否可被获取。
原文特别强调，物流技术市场并非可互换的软件产品集合。专注复杂国际运输的 TMS 与面向国内货运采购的 TMS 运行环境不同；WMS 在支持机器人、劳动力优化、高吞吐量履约和多租户运营方面的能力差异很大；计划、可视化和编排平台可能共享相似的营销语言，却服务于截然不同的运营决策。如果 AI 系统无法识别这些差异，供应商的技术区分度就可能在泛化的市场描述中消失。
供应商定位已成数据质量问题
原文认为，围绕 AI 可见度的讨论多集中在搜索排名、关键词策略和网站优化上，这些考量固然重要，但并未完全解决企业技术供应商面临的问题。更深层的问题在于：描述你公司的信息是否准确、足够详细、跨来源一致，并且能否用于对照真实运营需求评估你的技术。
原文举例称，一家供应商把平台描述为“智能的端到端物流解决方案”，这对系统实际功能的说明相当有限。它是否优化运输决策、执行仓库工作流、协调自主设备、管理异常，还是把计划决策与物理执行连接起来？它与哪些系统集成？在哪些方面表现尤为出色，又有哪些运营约束需要考虑？这些才是企业买家需要理解的区分点，也是 AI 系统必须能够检索和解读的区分点。
从这个意义上说，AI 可见度正在成为一个技术精确度和市场定位问题，而不只是生产更多营销内容。原文建议，供应商应先审视潜在客户提出的问题，将 AI 系统生成的答案与自身 intended positioning 对比，找出可用信息不完整或存在误导之处。其目标不是操纵算法，而是让公司的价值主张可被理解并有证据支撑。
ARC 与 Logistics Viewpoints 的角色
原文介绍，ARC Advisory Group 的独立市场情报可帮助供应商理解自身能力在复杂竞争格局中的位置。该机构考察供应链技术市场、供应商能力、采用模式以及不断变化的买家需求，帮助供应商用更精确的市场定位替代宽泛的宣称。
其 MarketMap 研究覆盖运输管理、仓库管理、供应链计划、自主异常管理和决策智能等类别，在结构化市场框架内考察供应商能力与战略方向。原文明确，MarketMap 的定位基于独立研究，而非付费购买的位置。ARC 的更广泛咨询工作还可帮助供应商识别竞争机会、通过客户之声研究检验买家认知，并评估市场进入、产品方向和增长选项。
原文同时说明，ARC 不决定谷歌或其他 AI 平台如何描述某家供应商。严谨的市场情报能做的是帮助供应商形成更具 defensible 且一致的解释，说明其技术适合何处、为何重要。
Logistics Viewpoints 则提供市场教育、高管观点以及与评估物流技术和运营策略的专业人士互动的补充渠道。其报道集中于运输、仓储、自动化、履约、可视化、物流软件以及连接这些功能的技术。原文指出，供应商可以贡献的不只是产品公告——例如关于仓库自动化的实质性讨论，应考察设施要求、WMS 集成、劳动力约束、吞吐量经济性、部署复杂度和可衡量结果。
该媒体提供赞助网络研讨会、播客、高管讨论和供应商聚焦项目。原文强调，独立编辑报道与商业赞助保持区分：广告关系不决定编辑结论或 ARC 研究评估，商业项目应被明确标识。这一区分之所以重要，是因为可信度是行业信息价值的核心，尤其当买家和 AI 系统试图从促销宣称中辨别有意义的技术证据时。
原文最后提醒，详细的文章、技术讨论、访谈和演示能让技术市场信息触达买家和潜在的 AI 系统，但发布并不保证被引用或纳入 AI 生成的答案。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
