生成式AI介入购买行为的“代理型商务”正广泛传播。Criteo近日指出，该模式并非“取代购物”，而是被视为“增强购物体验的附加层”。
Criteo认为，AI不会短期内实现完全自主购买，而是逐步演进：由AI承担研究、比价和支付等环节的效率提升工作，最终由人类做出判断。其将“代理式商务”归纳为以下五个要点：
不是“新渠道”，而是“叠加层”
Criteo认为，“代理式商务”更可能作为现有购买行为的补充选项，而非完全取代。正如电商普及后实体店并未消失一样，AI代理将与现有渠道“共存”。
AI易于发挥价值的场景包括“缩短时间”、“整理选项”及“发现最优商品与价格”。应用AI可改善转化率（CVR），并有望推动整个电商市场扩大。
AI助手是“新的搜索层”
随着LLM平台作为“以提示词为起点的探索层”加入，搜索行为趋于分散化，商品可被发现的渠道进一步增加。
Criteo调查显示，40%的美国消费者日常使用代理型购物助手搜索商品；另一方面，96%的消费者同时使用搜索引擎、社交媒体、品牌及零售商网站等其他渠道。
前提是“并用”而非“替代”，因此重要的是在消费者存在的各种渠道（如实体店、社交媒体、LLM平台等）确保商品可被找到。
关键在于“高质量的商业数据”
Criteo强调“高质量商业数据”的重要性。即使AI对话能力再强，若缺乏库存、价格、商品属性等结构化数据，推荐也会受限。例如，链接失效或缺货不仅影响销售额，还可能损害品牌信任度。
OpenAI调查显示，“ChatGPT”在购物搜索中的准确率仅为64%。这表明当前AI系统在稳定支持从查找、浏览到购买的全流程体验方面，于数据互通和信息质量上仍有改进空间。
目前，恰当推荐商品所需的底层基础设施和互操作性仍处于发展阶段。许多大语言模型（LLM）平台尚无法充分访问实时库存、准确定价、详细商品数据以及统一的支付与配送系统。
尽管存在不足，高质量的电商结构化数据仍是利用AI提升购物体验的基础，也是影响推荐质量与可靠性的关键要素。
LLM不会侵蚀零售媒体，而是扩大漏斗
针对“LLM会侵蚀零售媒体网络”的观点，Criteo表示，LLM作为新入口增加了商品发现机会，扩大了购买漏斗。在支付、配送和忠诚度建立等方面，零售商的环境依然重要。
在此背景下，支持个性化商品发现、反映LLM平台上基于上下文交互的对话式接口日益重要。零售商UX标准提高，亟需在网站、应用、门店等各接触点刷新前端。
Sensor Tower数据显示，黑五和网一期间，无Amazon AI助手“Rufus”参与的会话购买增长率仅为20%，而由“Rufus”支持的会话购买量增加了100%。
Accenture调查亦显示，美国消费者购物时更倾向于使用零售商或品牌自有的聊天助手，而非第三方LLM平台。
随着“代理式商务”兴起，在零售媒体领域，零售商拥有的聊天机器人或整合进LLM平台的应用，有可能通过赞助商品推荐来控制排名。
Criteo将“所有权”与“协作”的平衡视为未来关键。在与LLM平台共享结构化商务数据的同时，将代理体验融入自身系统的零售商，能在市场分散化下保持对顾客体验的影响力，并提高商品可见性。
LLM平台的变现以“广告”为核心
作为LLM平台的变现模式，Criteo认为广告是最具扩展性的手段。顺应对话流程的广告可被视为支持决策的信息，而非干扰性噪音。