根據麥肯錫於 2025 年公布的研究，預計到 2030 年，美國由 AI 代理人驅動的代理式商務市場規模將達到 1 兆美元，全球市場更上看 5 兆美元。IBM 今年的研究則指出，目前已有 45% 消費者在購物流程中使用 AI 工具協助決策，代表 AI 已開始介入零售消費的重要環節。
這意味著，當消費者開始把「該買什麼」交給 AI 判斷，零售產業的遊戲規則也正在被改寫。過去，品牌行銷的核心是吸引人的注意力，透過視覺設計、情緒敘事與廣告創意刺激購買衝動；如今，品牌必須開始學習如何吸引 AI 演算法的注意。
策略一：重塑產品數據架構，打造 AI 可理解的事實基礎
在代理式商務環境中，AI 並不會因為品牌形象影片而感動，也不會被情緒化廣告說服。AI 代理人讀取的是資料。它會解析商品規格、材料清單、第三方認證、物流資訊、價格變化、退貨政策與使用者評論，再依據演算法模型進行交叉比對。
所以如果資料缺漏、描述不一致，甚至不同平台上的商品資訊互相矛盾，AI 便可能無法正確辨識商品價值。結果就是品牌在推薦結果中被降權（編按：在推薦結果中排名下滑）。對 AI 而言，缺乏資料等同於缺乏可信度。因此，品牌的第一個生存策略，就是建立能被 AI 深度理解的產品資料架構。
過去，商品資訊管理往往被視為後台行政工作，由 IT、電商營運或商品部門各自管理；現在，企業需要建立「單一事實來源（Single Source of Truth）」，整合產品規格、供應鏈資訊、顧客評論、客服紀錄與行銷內容，確保所有平台上的資料能同步更新且保持一致。因為 AI 不只閱讀廣告，它同時也在閱讀評論區、物流資訊與退貨紀錄。
策略二：從情感行銷轉向理性數據
第二個關鍵策略，則是將品牌價值轉化為可驗證數據。
傳統零售高度依賴情緒行銷。限時優惠、品牌故事、名人代言與社群聲量，都是推動購買的重要手段。但 AI 代理人的決策模式偏向極致理性，它更重視耐用度、評價可信度、效能表現與長期價值。
即使是知名品牌，若產品數據表現不佳，AI 仍可能優先推薦規格更完整、評價更高的競爭商品。反過來說，中小品牌若能提供清楚透明的產品資訊，也有機會在 AI 推薦系統中取得更高曝光。
企業未來需要思考的，不再只是如何「講好故事」，而是如何把產品實力轉化成 AI 能讀懂的語言。例如耐用測試數據、真實用戶反饋、永續認證、物流時效與售後服務評分，都可能成為影響 AI 推薦的重要依據。
策略三：打破一次性轉換思維，佈局「持續合規循環」
第三個生存策略，則是建立「持續合規循環」。傳統電商的核心邏輯，是透過流量導入與銷售漏斗完成一次性轉換，代理式商務是 24/7 不間斷地在掃描與比較，而非單次的點擊購買。
品牌需將傳統的「銷售漏斗」轉型為「持續合規循環」，透過不斷更新的數據庫與動態定價策略，確保品牌始終留在 AI 的「候選清單」中，將被動等待顧客搜尋轉為主動符合 AI 的隨時篩選。
AI 代理商務的時代將至，當「數據完整度」與「品牌能見度」劃上等號，唯有提早佈局、將品牌價值數位化，才能在演算法主導的未來零售生態中，立於不敗之地。
＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Smart Brief》、《Harlem World Magazine》、麥肯錫、IBM，首圖來源：Pixabay
（責任編輯：廖紹伶）
