代理式电商与电商领域人工智能

本视角涵盖内容 购物者如何变成算法，品牌又该如何应对。本书五章阐述了从AI流量到AI交易的转变，围绕控制权展开的竞争，以及零售商可以采取的应对策略。 转变 发现 01 从交通岗到控制岗，以及被授权采购之路 人工智能超越搜索，并在超越的同时转化效果更佳。 人工智能已为零售业输送最佳客流。 引言 客户正变成算法 ChatGPT零售访问转化率与2025年非AI来源平均值的对比 三十年来，电子商务意味着人们浏览商店并点击购买。但如今，这一模式同时在两个方面发生着改变：人工智能已经为零售商带来了转化率最高的流量，而其背后的代理机构正从推荐购买转向促成购买。 任何流量来源中转化率最高，比非AI流量高出54%。AI对零售业而言并非未来故事，它已是商店收到的最有价值的流量，且增长迅速。 所以呢 ChatGPT访问量中的一部分 问题已不再是是否要为代理式购物做准备，而是当购物决策由“代理”而非“顾客”做出时，如何才能持续被选中。 什么是代理式电商 在线购物，由AI代理完成：它替购物者寻找、比较和完成购买，这一切都在AI界面中完成，而非在商店里。 传统电子商务 代理式商业 购物者搜索、打开标签页、比较商品、阅读评论，然后点击结算。品牌在每一步都争夺注意力：在商品页面上、在搜索结果中，以及在广告中。 顾客提出一次购买意向。代理在顾客设定的范围内进行搜索、比较、决策和支付。品牌竞争成为代理选择的对象。 购物者完成工作 代理人做这项工作。 所以呢 转变并非新增的结算按钮，而是一个新的决策者。品牌的工作重心已从说服页面上的个人，转变为被一个读取数据的代理所选择，而非营销。 从交通转向到控制转向 ECDB将变革分为两个阶段。第一阶段已经到来；第二阶段将重塑该行业。 第一阶段 · 当前 第二阶段 · 近期 交通转移 控制键 Shift AI代理全程负责，同时充当决策者与交易界面。传统零售接触点失去直接关联性。购买过程及客户关系实现去中介化。 购物者正从生成式AI平台涌来：ChatGPT、Gemini、Perplexity、DeepSeek。AI影响着决策并指导发现，但购买行为仍在零售商自己的网站上完成。AI是一个发现层，而非商家。 所以呢 真实市场数据，您的AI助手内置。 与Claude、ChatGPT、Cursor、Gemini以及任何兼容MCP的AI合作。 将ECDB与您的AI连接，并使用您的ECDB账号登录。就这样。 提出任何问题，即可从ECDB获取实时数据，可靠且即时。 探索更多 从辅助发现到委托采购 在今天的助手与明天的自主代理之间，存在着四个逐步提升的AI控制阶段。市场正处在曲线的初始阶段。 2协助购买 人工智能组装购物车并准备就绪。结账；顾客确认。 该代理管理重新订购。端到端的决策。 所以呢 每个阶段都将控制权从顾客和零售商移向代理人。只规划第一阶段，就是为正在终结的世界做规划。获胜者将在竞争对手之前准备好进入第三和第四阶段。 2028年，人工智能交通将超越搜索。 搜索点击正在消失 预期大语言模型（LLM）带来的访客流量份额，以及无点击结束的搜索份额 发现层正转向人工智能。根据当前趋势，到2028年，来自大型语言模型的流量将超过传统有机搜索，而经典的搜索点击已经正在消失。 64% 预计到2029年，访客流量将主要通过LLM（大型语言模型），包括Google AI，来获取，这将在2028年超越传统自然搜索。 所以呢 开放式点击——SEO和付费搜索致力于赢得的东西——正被AI内部的一个答案所取代。一个其兴衰系于搜索点击的品牌，正暴露在一个正在其下方萎缩的渠道中。 它比任何其他方式都转换得更好。 零售商能得到的最佳客流 按来源划分的零售访问转化率，2025年 (%) 人工智能购物流量已比非人工智能流量转化率高54%。它带着明确意图而来，并由代理进行了预先筛选。 这就是为什么零售商不能忽视它：它如今稀缺，但它却是他们最好的客流量来源。 所以呢 来自ChatGPT的推荐访问者比任何其他来源的访问者更有可能转化为购买，其转化率高于直接访问、付费访问和自然访问。 三系统争夺控制权 随着AI购物的加速，三种模式竞争着主导发现、决策和交易，而每种模式都将零售商置于非常不同的角色中。 基础设施 - 第一 市场 - 第一 界面 - 第一 OpenAI / 聊天机器人 谷歌及其合作伙伴 亚马逊 通过已建立的生态系统和开放、合作的标准与协议，将购物嵌入人工智能。 一个垂直整合、封闭的商业模式，排斥第三方代理，广告作为附加服务。 在LLM内部实现端到端购物，其中AI作为中立赋能层，广告与一阶和三阶供应方案并存。 零售商角色 依赖参与者 零售商角色 生态合作伙伴 零售商角色已简化为供应商 所以呢 在每个模式中，零售商都会放弃一些东西：控制权、所有权或独立性。而这三种模式都依赖的是关于产品、价格和库存的数据。控制这一层的人，就决定了代理商会选择哪个品牌。 费用中断 压低成交率 人工智能平台不仅在体验上竞争，还在价格上竞争。ChatGPT已宣布的推荐费率远低于成熟市场，从而压低了为其提供资金的抽成率。 市场抽成率：推荐加支付处理，占GMV的百分比 (%) 所以呢 如果AI平台能将转化率最高的流量导向商家，并且通过它们进行销售时收费更低，那么市场平台的定价权将面临真正的压力。对于品牌商来说，这意味着如果它们愿意通过代理商进行销售，就能以更低的成本获得市场需求。 基准零售商与市场：真正重要的是什么 在转变变得明显之前，看看哪些玩家在 gainingand losing ground 用结构化、可比的市场和零售商数据验证假设 步入谈判，需了解市场、竞争对手及合作伙伴。 探索更多 土地掠夺已经开始。 平台、支付网络和零售商正在签署合作伙伴关系，以便将电子商务直接接入人工智能。 所以呢 零售商的权衡 代理式商业既非纯粹的威胁，也非纯粹的机会。对零售商而言，它有利有弊，而利弊的权衡取决于谁拥有客户。 上行 成本 对人工智能和代理平台的依赖日益加深 通过人工智能增强提升电子商务的吸引力 失去直接客户关系和第一方数据 在与代理互动时，顾客的忠诚度会丧失，而非对品牌。 更高的价格透明度和利润率压力 所以呢 这种模式在市场上很常见：覆盖面更广，但拥有权更少。代理式商业将品牌合格的客户需求交出去，但换来了客户关系。应对之道在于：在不放弃客户关系的前提下，抓住客户需求。 四种战略应对 ECDB提出了零售商参与人工智能和代理驱动市场的四种方式。大多数品牌将它们结合使用，但每种方式都基于对价值所在之处的不同赌注。 采用混合策略 拥抱平台规模 建立品牌引领的防御体系 成为代理 - 友好 利用大型平台获取规模、流量和转化；接受客户关系的有限所有权。 优化产品数据、价格和库存，供AI代理使用；启用API并实现优惠活动和结账流程的标准化访问。 通过品牌、专有服务和体验等方式，在价格之外实现差异化；加强直接关系和忠诚度。 捕捉由人工智能驱动的流量，同时选择性地保护直接触点；平衡平台覆盖范围与品牌和数据所有权。 在代理人使选择商品化之前赢得胜利 只需提出你的需求。其余交由AI助手处理。 ECDB人工智能比通用人工智能工具更懂市场。 不产生幻觉，不凭猜测，只有合格且一致的回应 关于零售商、市场或类别，有任何疑问请提出，即可获得由ECDB支持的答案 探索更多 一个代理的好坏，取决于其数据。 每一条这些回复都建立在一点之上：该代理读取的数据质量。无论品牌是通过代理销售还是建立自己的销售渠道，它都需要一个经过验证的数据基础。 无论你是通过代理商销售还是自行建立，经过验证的市场和零售商数据才是让他们值得信赖的关键。 对未经核实的数据进行推理的AI会编造数字。将智能体基于建模和来源数据进行定位，可消除猜测成分。 了解自身价格，在代理商所消耗的数据中，与竞争对手分享并对比其供应情况，然后弥补差距。 所以呢 赢得能动型商业（agentic commerce）的胜利者，将不会是嗓门最大的营销者；他们将是数据中表现最佳者。这就是ECDB的作用：它是一个品牌或其代理能够进行推理的已验证市场层。 16 来源：ECDB 代理 - 就绪品牌 从这个视角出发，五件需要带走的物品 即将进入两个阶段 04 三个系统，一个输入 代理世界的数据层 ECDB是一个拥有数万零售商和市场建模数据的电子商务市场情报平台。在一个代理世界里，它是品牌或其AI可以推理的已验证层。 2 · 附加组件 1 · 核心情报 3 · 访问与集成 分析与比较 分类浏览器 AI连接器 任何类别均可定制，从宏观到微观细分领域。 数据代理读取的数据中，能看到自己与竞争对手。 代理世界层 将ECDB市场数据直接验证后输入您自己的AI和代理。 排名与简介 按市场划分的已验证GMV、份额及品类数据 亚马逊分析 追踪任何品牌的亚马逊业务。 确保每个答案都基于真实数据，而非臆造数字。 竞争 通过一个连接服务整个核心层和扩展层。 在比分榜上找到你的真对手。 核心之上叠加专业深度。 AI助手API与导出 专为代理行业打造 · AI连接器 AI连接器将每个核心层和扩展层直接输送至您自己的AI和代理，使它们基于已验证的市场数据进行分析推理，而非猜测。 探索更多 18 来源：ECDB 数字从何而来 方法论 数据是如何构建的 核心的交易信号，经过交叉验证并建模为可比情报 ECDB将多个独立来源整合，以真实交易数据为核心，形成一个一致且可比较的视图，该视图由分析师进行建模和交叉验证。 02 真实交易核心 多个独立来源 基于真实的交易信号，这是实际购买行为的最有力证据。 多个独立输入组合，因此没有单一盲点影响结果。 正是这一点使得这些数据在所有市场、零售商和品类中都具有说服力。 03 04 所以呢 分析师建模 一致且可比较 分析师运用专有模型和人工智能将原始输入转化为结构化情报。 每个数据都是建模估算值，旨在具有方向性和可辩护性。 经过交叉验证，数据在各个市场和类别中均保持一致且可清晰比较。 请阅读完整的方法论 ecdb.com/our-data.覆盖范围、数据来源以及每项数据的建模方式， 探索更多 19 来源：ECDB 电子商务市场情报。因为猜测并非策略。 本报告每项洞见的基石 © ECDB。本报告受版权保护，仅供收件人使用。未经ECDB书面许可，不得复制、重新分发或公开分享。