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author: thibault
title: 虛擬試穿現況報告：2026 年第二季
metaShorterTitle: 2026 Q2 虛擬試穿現況報告
description: >-
  電商加入虛擬試穿後的真實成效：來自 577 家 Shopify 品牌、逾 15.6 萬次 AI
  實測數據。全方位解析加購率、消費者行為、生成速度與熱門試穿品類。
publishedAt: '2026-07-17'
updatedAt: '2026-07-17'
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canonicalPath: /zh-TW/reports/state-of-virtual-try-on-2026-q2
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<NewEditionCta
  eyebrow="歷史報告封存"
  href="/zh-TW/reports/state-of-virtual-try-on"
  title="您目前正在閱讀 2026 年第二季報告"
  cta="閱讀最新一期報告"
>
  本期內容保留作為參考對照。最新一期報告將進一步剖析顧客試穿後的購買決策與下單速度。
</NewEditionCta>

電商品牌導入虛擬試穿後，究竟能帶來什麼改變？本報告不談預估推測，直接以真實數據說話：統整 **577 家安裝 Genlook 試穿外掛的 Shopify 商店**，於 2026 年 4 月 16 日至 6 月 30 日期間產生的 **超過 15.6 萬次完整試穿紀錄**。

所有內容均為平台端實測的第一手數據，我們也在[研究方法](#methodology)中完整揭露統計細節。每項指標皆附有固定錨點，歡迎隨時引用。

## 重點摘要

<StatGrid>
  <Stat
    id="atc-lift"
    value="3.1x"
    label="有進行試穿的造訪階段，加購率高出 3.1 倍"
    note="試穿造訪加購率為 29.2%，未試穿造訪僅 9.4%。"
  />
  <Stat id="mobile-share" value="90%"
    label="的試穿來自手機裝置"
    note="桌機佔 8.8%，平板佔 1.2%。"
  />
  <Stat
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    value="9.2s"
    label="試穿生成時間中位數"
    note="95% 的試穿在 14.4 秒內完成。"
  />
  <Stat
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    value="37.7%"
    label="的使用者會多次試穿"
    note="每位使用者平均試穿 1.8 次。"
  />
  <Stat
    id="upload-rate"
    value="39.7%"
    label="開啟試穿介面的訪客會上傳照片"
    note="其中 94% 會接續完成試穿生成。"
  />
  <Stat
    id="email-capture"
    value="22.5%"
    label="的試穿使用者留下了 Email"
    note="在看到留信提示的使用者中，有 54% 選擇填寫。"
  />
</StatGrid>

## 樣本規模

- **577 家 Shopify 商店**：本季內至少完成過一次試穿，涵蓋流行服飾、眼鏡、泳裝、鞋履、假髮與寵物服飾，受眾遍及全球。
- 季內累積 **超過 156,000 次完整試穿**。
- 涵蓋將近 **59,000 款不同商品** 的試穿紀錄。

## 試穿行為高度集中於手機

**高達 90% 的試穿都在行動裝置上進行。** 桌機僅佔 8.8%，平板則為 1.2%。

這對品牌的啟示非常明確：評估任何虛擬試穿功能時，請務必拿著手機、在一般網速環境下親自測試，因為這才是消費者真正的使用情境。一套在電腦上展示流暢、在手機上卻卡頓的外掛，等於直接放棄了九成的真實顧客。

## 一張照片，試穿多套穿搭

虛擬試穿並非曇花一現的新奇玩意。有使用試穿的消費者，**平均每人生成 1.8 套穿搭**，其中 **37.7% 會試穿超過一件商品**。在單次造訪中，就有 29% 的試穿使用者進行了兩次以上的生成。

第一張照片往往是唯一的門檻：**約 61% 的試穿操作，都直接沿用先前上傳的照片**。只要跨過首次上傳的步驟，後續每看一款商品都只要點擊一下就能預覽，這正是讓消費者願意深入挑選與比較穿搭的關鍵。

## 從開啟介面到加入購物車

在超過 275,000 次點開試穿功能的造訪中，轉換漏斗表現如下：

| 步驟 | 佔比 |
| :--- | :--- |
| 開啟試穿介面 | 100% |
| 新增或上傳照片 | 39.7% |
| 生成試穿效果 | 照片上傳者中的 94.4% |

趨勢相當顯著：**照片上傳就是最關鍵的門檻**。只要顧客提供了照片，幾乎所有人都會接續生成效果。因此，凡是能降低首次上傳負擔的做法，像是清晰的操作提示、顯眼的隱私保障、以及一鍵沿用舊照片等，都能在後續漏斗中帶來極具價值的回報。

這段漏斗之所以統計到生成為止，是因為多數顧客看完試穿效果後，習慣回到商品頁本體點擊「加入購物車」，而非在懸浮介面內操作。若要客觀評估對購物車的真正影響，應從整場造訪的維度來觀察。

## 參與試穿的造訪，加購率激增 3.1 倍

在至少使用過一次試穿的造訪中，有 **29.2%** 的訪客將商品加入購物車；而在完全沒有試穿的造訪中，加購率僅有 **9.4%**。這項數據來自本季超過 1,600 萬次商店造訪的分析比對。

願意花時間上傳照片試穿的顧客，本身就具備極高的購物意向；因此這項亮眼成效，既代表功能本身發揮了助攻效果，也說明這群高意向顧客確實偏好使用試穿。無論從哪個角度解讀，結論都是一致的：虛擬試穿能精準找出高購買意願的潛在買家，並在大流量下提供實質轉化價值。

## 順水推舟：將訪客化為名單資產

試穿流程為品牌創造了索取顧客聯絡資訊的絕佳時機：顧客在等待渲染圖時，往往樂意留下 Email 來保存成果。在第二季中，啟用 Genlook 電郵收集功能的商店，成功從 **22.5% 的試穿顧客** 手中取得 Email；而在看見留信提示的使用者中，有高達 **54%** 選擇送出資料。

## 穿搭好看，顧客自然樂意分享

許多顧客對試穿效果愛不釋手：**4.8% 的試穿使用者會點擊分享**，而這群人平均每人會點擊分享超過 2 次（平均 2.3 次）。在點擊分享的顧客中，有 **61% 真正完成分享操作**，無論是透過手機的原生分享面板傳送好友，或是直接複製連結。

這就是最具說服力的口碑行銷：由熟人親自著裝示範，直接透過私密管道推薦。本季共有 236 家商店出現這類分享行為，顯示這已是普遍的購物習慣，而非少數爆紅店家的特例。

## 速度夠快，才能無縫融入購買流程

- 生成時間中位數：**9.2 秒**。
- 95% 的試穿在 **14.4 秒** 內完成。
- 生成成功率高達 **98.6%**。

處理速度決定了試穿功能究竟能促進下單，還是淪為頁面障礙。只需約 9 秒時，顧客會願意留在商品頁稍作等待；一旦拉長到半分鐘以上，訪客早已轉身離開。

## 消費者都在試穿哪些品類？

| 品類 | 試穿量佔比 |
| :--- | :--------- |
| 服飾 | 87.4% |
| 眼鏡 | 3.7% |
| 泳裝 | 3.5% |
| 鞋履 | 1.9% |
| 帽子 | 1.4% |
| 其他（飾品、配件、假髮、寵物服飾） | 約 2% |

試穿需求高度集中在主力爆款：多數普通商品在季內僅被試穿一次，但本季最熱門的單一商品，單件就累積了 **1,591 次試穿**。這種熱度分佈正吻合多數電商目錄中的利潤核心與退貨風險所在，也是虛擬試穿最能發揮投資報酬率的地方。

## 試穿高峰期分佈

虛擬試穿的使用高峰主要集中在晚間與週末。最繁忙的時段落在 **UTC 15:00 至 20:00**（約台灣時間晚間 23:00 至次日凌晨 04:00），**週日是全週使用量最高的日子**（佔本季試穿量的 16.3%），週三則相對平緩（13.0%）。整體而言，試穿行為在整週均維持一定熱度，並在居家放鬆時間呈現明顯增長。

上述時間以 UTC 為基準統整全球店家，各地的本地時區特徵會比平均值更為鮮明。這項趨勢傳遞了一個實務訊號：試穿流量高峰往往落在客服離線的非上班時段，這代表試穿流程必須保持極高的直覺度與自主完成率。

## 2026 Q2 數據總覽

| 觀測項目 | 2026 Q2 |
| :------- | :------ |
| 活躍商店數 | 577 家 |
| 完整試穿次數 | 156,000+ 次 |
| 曾被試穿的獨立商品數 | 約 59,000 款 |
| 生成時間中位數 | 9.2 秒 |
| 行動端試穿佔比 | 90% |
| 試穿超過一件商品的顧客比例 | 37.7% |
| 試穿造訪加購率 | 29.2% |
| 未試穿造訪加購率 | 9.4% |
| 留下 Email 的試穿顧客比例 | 22.5% |
| 分享試穿成果的顧客比例 | 4.8% |
| 服飾類試穿佔比 | 87.4% |

## 研究方法

- **統計區間：** 2026 年 4 月 16 日至 6 月 30 日，此為首個完整季度的觀測數據。我們預計每季定期更新發布。
- **分析樣本：** 安裝 Genlook 試穿外掛、且於本區間內至少產出一次完整試穿的 577 家 Shopify 商店。導入虛擬試穿的店家多偏向流行時尚品類，因此這些數據主要反映積極採用新技術的品牌輪廓，而非全體電商通則。
- **資料來源：** 試穿量、生成耗時、成功率及品類分佈均採伺服器端完整記錄；漏斗、工作階段與裝置數據則來自店面外掛端的第一手分析追蹤。
- **加購率對比：** 此數據為同期（4 月 16 日至 6 月 30 日）工作階段層級的相關性統計，非隨機對照組實驗。願意參與試穿的顧客本身具備更強的購買動機，因此 3.1 倍應視為試穿客群的真實轉化水準，而非保證安裝外掛即可無條件達成的增幅。
- **時段與星期統計：** 全數採 UTC 標準時間，未針對訪客所在時區校正。
- **社群分享：** 根據外掛內的分享點擊與實際完成動作（調用原生分享面版或複製連結）計次，本季未包含收件者後續觀看頁面的追蹤。
- **照片沿用率：** 根據外掛互動行為判定（選擇既有照片對比新上傳照片）。
- **Email 收集：** 屬於商店自選功能。啟用該功能的商店佔據本季試穿總量的約 99%，故報告採全體試穿訪客作基準計算；若僅限於啟用該功能的店家，收集成功率則自 22.5% 微升至 22.7%。
- 所有數據皆為匿名彙總分析，絕不涉及任何顧客個人識別資料，亦不公開個別商家數據。

## 引用說明

<CiteBlock>
  Genlook, State of Virtual Try-On: Q2 2026. First-party data from 577 Shopify stores, April 16 to June 30, 2026.
  https://genlook.app/reports/state-of-virtual-try-on-2026-q2
</CiteBlock>

上方每個數據卡片均設有固定錨點（例如 `#atc-lift`、`#median-speed`），便於直接連結引用。若引用加購率對比數據，請務必保留前後語境：試穿者本身即為高意向顧客，3.1 倍代表其階段轉化表現，而非保證提升的承諾指標。

## 延伸閱讀與資源

初次接觸這項技術？歡迎先閱讀[什麼是虛擬試穿](/zh-TW/blog/shen-me-shi-xu-ni-shi-chuan-ding-yi-lei-xing-yu-ying-yong-chang-jing-jie-xi)以及背後的運作機制。正在尋找合適工具？我們整理了各品類的 [Shopify 試穿應用深度評比](/zh-TW/blog/2026-shopify-bibei-6-kuan-xuni-shichuandai-app)，同時坦誠揭露自家產品的優劣勢。若想親自驗證這些成效在自家商店的表現，[Genlook 提供免費安裝試用](/get-started)。

<Faq>
  <FaqItem question="虛擬試穿能為加購率帶來多少提升？">
    根據 Genlook 在 2026 年第二季涵蓋 577 家 Shopify 商店的統計，有進行試穿的造訪加購率為 29.2%，未試穿造訪僅為 9.4%，差距達 3.1 倍。由於主動試穿的消費者意向本來就高，這項數據反映的是試穿客群的實際轉化表現，而非單純安裝外掛就能直接保證的提升幅度。
  </FaqItem>
  <FaqItem question="虛擬試穿可以用來收集顧客 Email 與潛在名單嗎？">
    可以，而且轉換效果出奇優秀：在 2026 年第二季，啟用 Genlook 留信功能的店家成功從 22.5% 的試穿使用者處獲得 Email；而在看見輸入提示的使用者中，高達 54% 願意主動填寫。在等待查看專屬穿搭效果時開口詢問，是最自然也最不具侵略性的時機。
  </FaqItem>
  <FaqItem question="消費者最常試穿哪些商品品類？">
    服裝類以 87.4% 的試穿量穩居第一，其次為眼鏡（3.7%）、泳裝（3.5%）、鞋履（1.9%）與帽子（1.4%）。而在同一品牌目錄中，試穿流量高度集中於主力熱銷商品：季內最受歡迎的單一商品便累積了 1,591 次試穿。
  </FaqItem>
  <FaqItem question="消費者通常在什麼時候使用虛擬試穿？">
    主要集中在晚間與週末。使用高峰落在 UTC 15:00 至 20:00，而週日是整週試穿量最大的一天，佔整季的 16.3%。整體使用量在全週保持平穩，並在休閒時段有規律地上升。
  </FaqItem>
  <FaqItem question="AI 虛擬試穿在實際運作時生成速度多快？">
    在 2026 年第二季超過 15.6 萬次的實測中，生成時間中位數為 9.2 秒，95% 的試穿在 14.4 秒內搞定，整體生成成功率達到 98.6%。
  </FaqItem>
  <FaqItem question="消費者大多使用手機還是電腦進行虛擬試穿？">
    絕大多數都在手機上使用：90% 的試穿在手機端完成，桌機為 8.8%，平板為 1.2%。在評估任何試穿工具時，務必以行動端的體驗為優先考量。
  </FaqItem>
  <FaqItem question="這份報告的數據來源為何？">
    全數來自 Genlook 虛擬試穿平台：包含伺服器端的生成記錄（次數、耗時、成功率、品類分佈）以及店家前台的外掛第一手分析追蹤（漏斗、造訪階段、裝置型號），觀測期間為 2026 年 4 月 16 日至 6 月 30 日，涵蓋 577 家 Shopify 活躍商店。由於 Genlook 是該外掛的開發商，此為全透明揭露研究限制的第一手實測數據。
  </FaqItem>
</Faq>