人工智能似乎提高了电子商务成功的门槛。
这个行业长期以来一直是一个大卫与歌利亚的故事。理论上，任何拥有产品和互联网连接的人都可以与零售巨头竞争。
AI 无疑强化了这种弱势者的故事。这些工具确实易于获取。生成式 AI 大幅降低了制作产品描述、文章、图片和视频等内容成本。AI 似乎使小企业更具竞争力。
生成式 AI 让内容创作变得快速且简单。例如，Nano Banana Pro 生成了这张图片。
AI 鸿沟
但如果 AI 正在制造鸿沟呢？
AI 是普遍可用的，但每个企业都有能力使用它吗？
一方面，有企业和数字原生零售及直接面向消费者的巨头利用 AI 进行供应链预测、动态定价和其他关键任务。凭借资金和工程人才，这些商家正在创建一个强化效率的循环。一些企业与 OpenAI、Perplexity 和 Google 建立了直接关系，用于 AI 购物集成和数据访问。
另一方面，想象一位企业家在她的车库里开设一家电商店铺。她缺乏大规模部署 AI 的基础设施和专业技能。
这种差距已经显现在 AI 如何塑造发现、相关性和购物行为方面。
零点击
AI 驱动的“零点击”搜索可能是中小型电商企业面临的最紧迫威胁。
直到最近，搜索结果还将用户引导至网站。长尾发现——例如“适合宽脚的徒步靴”——往往是中小型企业（SMB）的救命稻草。
一篇写得好的购买指南或博客文章可以排名靠前，吸引读者，建立信任并产生销售。
人工智能打破了这一模式。Google 的 AI 概览和新兴的生成式 AI 平台直接在结果页面上回答产品问题。摘要推荐、功能列表和比较无需点击即可查看。
隐形
更糟糕的是，在推荐产品时，AI 模型依赖“可信”来源，其指标包括域名年龄、流量历史、结构化数据、评论以及全网的品牌提及。
大型零售商多年来已熟练掌握这些输入要素。他们拥有专门负责 Schema.org 标记、目录清理和馈送优化的团队。结果是相对更干净、更丰富的信号，AI 系统将其视为权威来源。
中小企业可能制作了出色的内容，甚至拥有更优质的产品，但却保持隐形。如果竞争较轻，该企业曾经可以在狭窄的利基查询中排在第一页。AI 答案消除了这种机会。如果它没有“看到”新网站，模型就不会推荐它。
这种隐形是结构性的，而非惩罚性的。AI 搜索奖励那些数据足迹已经饱和网络的老牌企业。换句话说，大型零售企业在自然搜索中长期享有的优势在大型语言模型中被放大了。
代理式购物
随着人工智能代理参与购买过程，第二个转变正在出现。代理式商务指的是代表用户搜索、比较、评估甚至购买产品的系统。
主要 AI 公司正在试点这些能力和合作伙伴关系。
大型零售商和市场已建立直接集成。一些企业商家向 OpenAI 提供经过验证的产品数据以用于购物推荐。另一些则与 Perplexity 合作，通过结构化产品馈送丰富 AI 答案。
Amazon 和 Walmart 各自拥有内部 AI 代理，用于评估目录内容并在其自有渠道中展示产品。
此类集成为大型零售商在代理式商务中赋予了特权地位。它们的数据干净、完整且不断更新。它们的目录包含数百万个 SKU。它们的履约网络提供实时库存信息。
中小企业
然而，传统的自然搜索并不总是将中小型电子商务企业排在前列。市场平台、社交媒体、联盟营销，甚至直邮广告长期以来对许多卖家来说更为高效。通过 Google、Bing、Amazon、Walmart、Meta 以及即将到来的大型语言模型本身，小预算的广告投放仍然触手可及，但这些渠道无一能带来可观的利润。
请留意 Shopify、Etsy、Stripe 和 PayPal 等中小企业巨头继续与生成式 AI 平台开展合作。目前，诸如 ReFiBuy 和其他提供商已经提供生成式引擎优化服务——GEO——认识到为小型企业服务的机会。
互联网曾被视为对独立商店的威胁，但这种情况并未发生。大卫曾经战胜过歌利亚。