数字助手正逐步接管电商搜索、比价及结账流程。传统营销工具（如网站流量、归因模型）在AI代理主导品牌曝光时重要性减弱。零售商、支付机构与银行面临客户与供应商间新增的“中间层”。据Incubeta分析，竞争核心已从“可见性”转向“推荐能力”。
Incubeta AI专家Sidra Iqbal指出：“营销人员不仅需擅长吸引用户，更需学会说服AI。”她强调，面对代理式商务（Agentic Commerce）趋势，营销部门必须调整数据策略、评估体系及品牌定位，以适应AI预筛选机制。
中间层崛起
随着数字助手执行交易闭环，消费者仅需表达需求，AI代理成为客户旅程的新中介。为此，Google推出通用商务协议（UCP）和代理支付协议（AP2），OpenAI联合Stripe开发代理结账协议（ACP）等新标准应运而生。
这一变革影响深远：数字营销重心从优化人类访问体验，转向服务决策系统。产品Feed（机器可读目录）、结构化数据、实时库存及机器可读内容，成为决定品牌商业可见性的关键要素。
五大挑战
代理式商务动摇了传统营销根基：
- 流量与归因碎片化：AI助手内完成的购买可能不被零售商分析系统记录，网站流量作为核心KPI的地位动摇。
- 数字货架失控：AI代理取代人工决定选品逻辑，其推荐算法对多数组织仍是黑盒。
- 价格竞争加剧：AI高效比价导致同质化产品易被替代。差异化需依赖品牌偏好、服务、会员计划及独家权益。
- 信任重构：消费者需同时信任品牌与AI代理。金融、医疗等领域中，“了解你的客户”（KYC）原则或转向“了解你的代理”，责任归属与伦理保护尚待明确。
- 客户关系转移：当AI代理主导购买，客户关系控制权向平台、支付方及AI提供商转移，引发新一轮生态位争夺。
《财经日报》（FD）9月29日报道，金融机构正布局AI代理支付与订阅管理场景，客户关系竞争已超越纯营销范畴。
品牌价值重估
品牌价值维度发生质变：人类基于情感与经验建立偏好，AI则依据数据、声誉信号及性能指标进行评估。品牌需兼顾“对人吸引力”与“对机可理解性”。
核心竞争力从“可见性”转为“推荐力”。除品牌体验外，机器可读性、数据质量及权威性成为关键。企业需提供结构化数据、标准化API及一致的品牌描述，确保AI系统能有效处理并纳入推荐考量。
六步应对策略
针对上述挑战，Iqbal提出优化AI时代品牌价值的六大步骤：
- 夯实数据基础（营销/电商/IT/数据团队）：整合产品源、结构化属性、实时价存信息。通过Schema.org标记、PIM系统及API集成，奠定AI环境下的可见性基石。
- 适配新协议（营销/电商/管理层）：提前布局UCP、AP2、ACP等交互协议。先行积累经验者将在基础设施普及前获得学习红利。
- 革新测量体系（营销/分析/BI/管理层）：摒弃单一流量导向，重点监测AI可见性、AI引荐、品牌搜索及AI驱动转化等新兴指标。
- 探索对话式广告（营销/媒介采购）：在AI聊天环境等蓝海领域测试新型广告格式，抢占渠道饱和前的认知高地。
- 修订KPI与报告（管理层/营销/财务）：若交易迁移至AI平台，流量下滑未必代表业务衰退。避免仅凭会话数、PV或CPC误判经营状况。
- 评估AI准备度（管理层/营销/IT/外部机构）：全面盘点数据、内容及工具的AI就绪状态。自查要点包括：主流AI如何描述本品牌？引用何种信源？竞品对比表现如何？缺失哪些机器可读数据？
决胜新中间层
代理式商务并非颠覆现有电商，而是构建供应商与客户间的新中间层。品牌成功取决于其在AI推荐模型中的权重，而非网页排名。
此趋势重塑全行业格局：零售商、银行、支付方及平台均在重新定位。对营销人而言，核心问题升级为“如何让AI代理选择推荐本品牌”。这要求营销、IT、数据、电商及管理层的深度协同。唯有统筹品牌战略、数据治理与技术架构的组织，方能最大化被消费者与AI双重选择的概率。
照片：Christian Lue / Unsplash