人工智慧改變了東南亞人尋找產品的方式，但沒有改變他們的決定方式：現在大約有四分之一的人在購物時轉向生成式人工智慧工具，但家人和朋友的推薦仍然比任何其他影響力更重要，其次是在線評論。人工智慧已成為商業之上的附加層，而不是其底層信任網路的替代品。僅將人工智慧預算用於產生更多創意的行銷人員是在解決錯誤的問題。
重點摘要
- 根據 Impact.com 與 Cube 和 Dentsu 在 7 月進行的第四次年度發現研究，大約四分之一的東南亞消費者在購物時使用生成式人工智慧工具 2026。
- 家人和朋友的推薦仍然最重要，線上評論排名第二，內容創作者緊隨其後； Shopee、Lazada 和 TikTok Shop 等市場是大約十分之七的購物者的起點。
- 不同市場的人工智慧購物差異很大：越南有超過三分之一的消費者，印尼緊追在後，新加坡的比例遠低於越南的一半。
- 讓人工智慧首先理解，然後生產，將發現和決策視為獨立的工作，並將行為假設本地化，而不僅僅是複製。
- 研究優先的工作流程體現在營運數據上：一家新加坡表演機構將推介準備時間從一周縮短到兩天，人員從三人減少到一人。
為什麼沒有人為這差距制定預算？
本季登陸東南亞行銷收件匣的每一個人工智慧創意宣傳都帶有同樣的安靜假設。如果機器現在決定了人們發現產品的方式，那麼機器現在也應該決定工作的製作方式。該地區自己的數據講述了一個不同的、更令人不安的故事，錯過這一數據的營銷人員正在為錯誤的問題投入資金。
Impact.com 與 Cube 和 Dentsu 共同製作的第四次年度發現研究於 7 月下旬報告 2026，發現大約四分之一的東南亞消費者現在在購物時轉向生成人工智慧工具。這個數字是真的，而且還在不斷攀升，而且它屬於每個規劃平台。但當同樣的研究著眼於實際影響購買的因素時，幾乎沒有任何變化。來自家人和朋友的推薦仍然比該地區的任何其他影響力更重要。網路評論排名第二。內容創作者落後於兩者。 Shopee、Lazada 和 TikTok Shop 等市場仍然是大約十分之七的購物者的起點。
研究的作者精確地闡述了這一點：人工智慧已成為商業之上的一個附加層，而不是其下面的信任網絡的替代品。簡單讀一下，結論很簡單。人工智慧改變了人們尋找事物的方式。他們的決定方式幾乎沒有受到影響。
從發現到決策的差距有多大？
將這個空間稱為“發現到決策的差距”，因為這個差距是今年大多數人工智慧行銷預算悄悄花掉的地方。
這是一個很容易被忽略的差距，因為漏斗的兩側在紙面上看起來都很健康。採用率圖表攀升。產量攀升。每項創意資產的成本下降。這些指標都沒有揭示額外的內容是否是在購物者願意接受說服的那一刻到達的，或者是否只是在他們已經向朋友發短信尋求建議後到達的。
這一差距也隱藏在平均值內，該平均值消除了巨大的市場差異。在越南，超過三分之一的消費者現在在人工智慧的協助下購物。印度尼西亞緊隨其後。新加坡的運行速度遠低於這個速度的一半。任何圍繞一個混合數字建立的區域創意策略最終都會在某些市場過於激進，而在另一些市場過於謹慎，而廣告活動的結果永遠無法解釋原因。
每天的差距是什麼樣的？
想像本季整個產業的大多數夜晚上演的場景。競選活動將於三週後進行。一位行銷主管正在尋找一種人工智慧工具，可以讓精實團隊產生更多創意，但又不會讓人覺得沒有人真正做到了。這種搜尋反映了真正的意圖，是一個關於創造力的真正問題。
隨之而來的是大量純粹在數量和速度上競爭的平台：更多的變體、更多的格式、更多的語言、更快的周轉。所以團隊購買量。四個星期後，一則廣告的三十個版本在一個市場上投放，其中四分之三的消費者根本不使用人工智能購物，購買決定仍在家庭群聊中進行，團隊中沒有人能指出這三十個廣告中的哪一個實際上講述了真實的東西。該工具完全兌現了它的承諾。原始搜尋背後的更深層問題，即如何在不空洞的情況下擴大創意輸出，從來都不是該類別選擇回答的問題。
哪三個輪班縮小了差距？
以下內容均不主張減少人工智慧的使用。它主張以不同的順序使用它。
- 人工智慧首先是理解，其次是生產。 2026中的稀少資源並不是創意產出能力。這是一種有根據的、有證據支持的觀點，反映了觀眾真正關心的是什麼，以及在製作單一資產之前感受到的緊張感。
- 將發現和決策視為獨立的工作。 人工智慧驅動的發現和信任驅動的決策需要完全不同的資產。需要可見性和結構化資訊以供機器讀取。另一個需要證明一個人會向另一個人擔保。
- 在地化行為假設，而不僅僅是複製。 當實際人工智慧採用行為在這些相同市場之間相差兩倍時，將單一人工智慧產生的概念轉化為六個市場並不是本地化。
為什麼東南亞首先感受到這一點？
東南亞比大多數地區更快、更明顯地表現出這種差距，其結構原因很簡單：這裡的決策層具有很強的社會性。購買途徑包括家庭對話、群組聊天、嵌入特定社區的創作者以及陌生人撰寫的市場評論，而陌生人在某種程度上仍然感覺自己是本地人且值得信賴。該地區大約一半的聯盟驅動購買可以追溯到信任和驗證，而不是價格或便利性。
與單獨做出購買決定的市場相比，這種市場對空洞的、大規模生產的內容的懲罰速度更快。值得注意的是，目前廣告科技和行銷科技領域最響亮的人工智慧對話幾乎完全是關於生產速度的市場。瀏覽一下產業在過去一個月發布的內容，其中絕大多數內容涉及如何加快速度：工具、工作流程、教育、輸出量。其中很少涉及在創建任何東西之前了解更多資訊。這種不平衡正是現在的機會。
球隊如何在實踐中縮小差距？
這是新加坡效果行銷界正在測試的模式：首先進行受眾研究，繪製品牌可以可信地進入的緊張局勢、角色和時刻，讓創意簡報遵循該證據，而不是遵循渲染速度。
證據體現在營運數據中，而不是宣傳資料。一家新加坡的表演機構報告將球場準備時間從一整週減少到兩天，並將涉及的團隊從三人減少到一人，同時將準備成本從大約四千美元減少到大約一千美元。這種節省並不是來自於產生更多幻燈片。它來自於消除過去位於實際思考前面的手動競爭性研究。
在下次工具更新之前您應該問什麼？
這些都不是在創作過程中反對人工智慧的理由。這是一個關於順序的案例，即首先回答哪個問題。
因此，在續訂下一個工具訂閱之前，值得先思考一個問題。你的人工智慧預算有多少是為了讓你獲得更多的產出，有多少是為了讓你更敏銳地了解那些仍然透過詢問他們真正信任的人來做決定的人？
SOMIN 在渲染前的讀取中處於什麼位置？
這正是 SOMIN 所建構的定序間隙。其分析堆疊不是從輸出開始，而是從理解開始，將 SODA 和 SOMONITOR 套件（包括品牌追蹤器、內容庫、視角研究和 SoInspire）與 GWI 結合在一起，讓團隊在了解單一資產之前，按市場逐一了解東南亞受眾實際緊張的內容。對於試圖縮小發現到決策差距而不是擴大它的品牌來說，這種順序的轉變，首先研究，然後渲染，是在值得信賴的群聊中共享的創意與只會增加噪音的創意之間的區別。
FAQ
有多少東南亞購物者使用人工智慧？
根據 Impact.com 與 Cube 和 Dentsu 進行的發現研究，大約四分之一的東南亞消費者現在在購物時轉向產生人工智慧工具。這一比率差異很大：越南超過三分之一，印尼緊隨其後，新加坡遠低於比率的一半。
在東南亞，什麼因素對購買決策影響最大？
來自家人和朋友的推薦最重要，線上評論排名第二，內容創作者緊隨其後。 Shopee、Lazada 和 TikTok Shop 等市場仍然是大約十分之七的購物者的起點。
從發現到決策的差距有多大？
這是人工智慧如何改變產品發現與它對購買決策的改變程度之間的差距。只購買更多人工智慧產品的預算通常是在消費者已經詢問過他們信任的人之後到達的。
東南亞的行銷人員是否應該減少使用人工智慧？
不。爭論的焦點在於順序：使用人工智慧來了解受眾、他們的緊張情緒以及品牌可以首先可信地進入的時刻，然後根據這些證據進行創意創作。
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