當(dāng)你的用戶從人變成AI Agent：這家拿到a16z 1000萬(wàn)美元的公司，找到了AI Agent時(shí)代的流量密碼

你有沒有想過(guò)，當(dāng)你的客戶不再是人類，而是 AI agent 時(shí)，品牌營(yíng)銷會(huì)變成什么樣？想象一下這個(gè)場(chǎng)景：一個(gè)消費(fèi)者對(duì)著 ChatGPT 說(shuō)"幫我買雙適合跑馬拉松的男士跑鞋"，然后 AI agent 開始在互聯(lián)網(wǎng)上搜索信息、對(duì)比產(chǎn)品、做出推薦，甚至直接完成購(gòu)買。在這整個(gè)過(guò)程中，消費(fèi)者可能根本沒有訪問(wèn)過(guò)你的網(wǎng)站，沒有看過(guò)你精心設(shè)計(jì)的落地頁(yè)，也沒有點(diǎn)擊過(guò)你投放的廣告。那些你花了無(wú)數(shù)時(shí)間優(yōu)化的 SEO 策略、精心設(shè)計(jì)的用戶界面、精準(zhǔn)投放的關(guān)鍵詞廣告，可能都失去了作用。這不是科幻小說(shuō)里的情節(jié)，而是正在發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。

最近，一家名為 Limy 的創(chuàng)業(yè)公司剛剛完成了 1000 萬(wàn)美元的融資，由 Flybridge 領(lǐng)投，a16z speedrun 參與，還有 Axiom、Clarim、Communitas、JRV 和 AnD 等機(jī)構(gòu)跟投。這本身不算特別大的新聞，但當(dāng)我深入了解他們?cè)谧鍪裁磿r(shí)，我意識(shí)到他們正在解決一個(gè)即將影響所有品牌的關(guān)鍵問(wèn)題：在 AI agent 主導(dǎo)的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，品牌如何被發(fā)現(xiàn)、被推薦、被選擇？他們把這個(gè)新時(shí)代稱為"Agentic Web"，而我認(rèn)為這個(gè)概念值得每一個(gè)品牌營(yíng)銷人員認(rèn)真思考。因?yàn)樵谖铱磥?lái)，我們正站在營(yíng)銷史上又一次重大范式轉(zhuǎn)變的起點(diǎn)，這次轉(zhuǎn)變的影響可能不亞于從傳統(tǒng)媒體到數(shù)字營(yíng)銷的跨越。

什么是 Agentic Web，為什么它會(huì)改變一切

過(guò)去二十年，整個(gè)數(shù)字營(yíng)銷行業(yè)都是圍繞一個(gè)核心假設(shè)建立的：人類會(huì)主動(dòng)瀏覽網(wǎng)頁(yè)、點(diǎn)擊鏈接、比較產(chǎn)品、做出購(gòu)買決策。所有的營(yíng)銷工具和策略都是為了影響這個(gè)過(guò)程：SEO 讓你的網(wǎng)站在搜索結(jié)果中排名更高，廣告讓你的產(chǎn)品出現(xiàn)在用戶眼前，用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)讓訪客更容易找到他們想要的東西并完成購(gòu)買。這套體系運(yùn)行得很好，催生了一個(gè)萬(wàn)億美元級(jí)別的數(shù)字廣告市場(chǎng)。

但 AI agent 的出現(xiàn)正在徹底打破這個(gè)假設(shè)。AI agent 不會(huì)像人類那樣瀏覽網(wǎng)頁(yè)。它們不需要看到你精美的產(chǎn)品圖片或者動(dòng)人的品牌故事。它們通過(guò)結(jié)構(gòu)化的方式獲取信息，綜合多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，做出決策，然后觸發(fā)行動(dòng)。很多時(shí)候，這整個(gè)過(guò)程根本不需要一個(gè)可見的用戶界面。用戶只是提出一個(gè)需求，AI agent 就直接給出答案或完成任務(wù)。在這個(gè)過(guò)程中，傳統(tǒng)的營(yíng)銷漏斗完全失效了。

我觀察到，這種轉(zhuǎn)變已經(jīng)開始發(fā)生。OpenAI 最近宣布將在 ChatGPT 中測(cè)試廣告功能。Google 去年已經(jīng)在其搜索結(jié)果頁(yè)面的 AI Overviews 中引入了廣告，并在其 AI Mode 中展示廣告，用戶可以在那里提出后續(xù)問(wèn)題。這些動(dòng)作都在釋放一個(gè)清晰的信號(hào)：AI agent 正在成為新的流量入口和購(gòu)買決策者。品牌必須學(xué)會(huì)如何在這個(gè)新環(huán)境中被看見、被理解、被推薦。

Limy 的 CEO Aviv Shamny 在接受采訪時(shí)說(shuō)了一句讓我印象深刻的話："多年來(lái)，數(shù)字增長(zhǎng)一直圍繞人類行為進(jìn)行優(yōu)化：頁(yè)面瀏覽量、點(diǎn)擊量和轉(zhuǎn)化漏斗。但 AI agent 不像人類那樣瀏覽。它們獲取結(jié)構(gòu)化信息，綜合多個(gè)來(lái)源，做出決策，并觸發(fā)行動(dòng)——通常根本不需要可見的用戶界面。"這句話精準(zhǔn)地描述了我們正在經(jīng)歷的轉(zhuǎn)變。而這種轉(zhuǎn)變打破了現(xiàn)有的營(yíng)銷和分析工具棧。

我認(rèn)為，Agentic Web 不只是一個(gè)新的營(yíng)銷渠道，而是一個(gè)全新的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。在這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中，品牌和消費(fèi)者之間的界面從網(wǎng)頁(yè)、應(yīng)用變成了 AI agent。消費(fèi)者不再需要學(xué)習(xí)如何使用各種網(wǎng)站和應(yīng)用，他們只需要表達(dá)自己的需求，AI agent 就會(huì)幫他們找到最佳解決方案。這聽起來(lái)對(duì)消費(fèi)者來(lái)說(shuō)是個(gè)好消息，但對(duì)品牌來(lái)說(shuō)則是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)：你如何確保 AI agent 會(huì)推薦你的產(chǎn)品而不是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的？你如何衡量 AI agent 帶來(lái)的流量和轉(zhuǎn)化？你如何優(yōu)化你的內(nèi)容和產(chǎn)品信息，讓 AI agent 更容易理解和推薦？

Limy 的核心洞察：從用戶數(shù)據(jù)到 Agent 數(shù)據(jù)

我覺得 Limy 最厲害的地方，不在于他們的技術(shù)有多復(fù)雜，而在于他們對(duì)這個(gè)問(wèn)題的理解角度完全不同。大多數(shù)試圖幫助品牌應(yīng)對(duì) AI 時(shí)代的公司都在關(guān)注用戶輸入到大語(yǔ)言模型中的內(nèi)容，也就是用戶數(shù)據(jù)。他們分析用戶輸入了什么提示詞，試圖從中找出規(guī)律。但 Shamny 認(rèn)為這種方法抓錯(cuò)了重點(diǎn)。

他說(shuō)："這個(gè)領(lǐng)域的其他參與者關(guān)注的是用戶輸入到大語(yǔ)言模型中的內(nèi)容，即用戶數(shù)據(jù)，但在 Agentic Web 中，agent 的行為要重要得多。從用戶數(shù)據(jù)到 agent 數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變正在進(jìn)行中——而這正是我們關(guān)注的焦點(diǎn)，這給了我們明顯的優(yōu)勢(shì)。"這段話道出了 Limy 的核心差異化優(yōu)勢(shì)。在我看來(lái)，這個(gè)洞察非常深刻，因?yàn)樗プ×?Agentic Web 的本質(zhì)：在這個(gè)新世界里，重要的不是人類說(shuō)了什么，而是 AI agent 做了什么。

舉個(gè)具體例子來(lái)說(shuō)明這種差異。假設(shè)一個(gè)用戶問(wèn) ChatGPT："給我推薦一雙適合跑馬拉松的男士跑鞋。"傳統(tǒng)的分析方法會(huì)記錄這個(gè)提示詞，然后試圖優(yōu)化品牌內(nèi)容讓它更匹配這類提示詞。但這種方法忽略了一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：AI agent 實(shí)際上做了什么？它訪問(wèn)了哪些網(wǎng)站？它獲取了哪些信息？它最終推薦了哪個(gè)品牌？為什么？這些 agent 行為數(shù)據(jù)才是真正重要的，因?yàn)樗鼈冎苯記Q定了最終的商業(yè)結(jié)果。

Limy 的技術(shù)定位非常巧妙。他們把平臺(tái)放在了品牌網(wǎng)站域名和整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的交匯點(diǎn)上，也就是數(shù)據(jù)和流量匯聚的地方。通過(guò)插入品牌的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（比如 Cloudflare），Limy 可以識(shí)別和解碼每一個(gè) agent 和機(jī)器人與網(wǎng)站的互動(dòng)。他們能檢測(cè)到什么信息被獲取了，什么行動(dòng)被執(zhí)行或沒被執(zhí)行。這創(chuàng)造了一個(gè)直接的、可衡量的鏈接，連接提示詞、agent 行為和商業(yè)影響。

更厲害的是，Limy 基于這些 agent 互動(dòng)產(chǎn)生了他們自己的專有數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)為品牌提供了具體的洞察，幫助它們?cè)诖笳Z(yǔ)言模型的回答中獲得可見性。而且，通過(guò)直接在基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)層運(yùn)作，Limy 開發(fā)出了一個(gè)歸因模型，能夠追蹤和評(píng)估通過(guò) AI 的整個(gè)客戶旅程，將提示詞與收入關(guān)聯(lián)起來(lái)。據(jù)他們所說(shuō)，Limy 是第一個(gè)將 AI agent 與真實(shí)用戶結(jié)果連接起來(lái)的平臺(tái)，揭示了為什么、如何以及從 AI 流量中產(chǎn)生了什么價(jià)值。

這套系統(tǒng)實(shí)際上如何運(yùn)作

當(dāng)我深入了解 Limy 的技術(shù)實(shí)現(xiàn)時(shí)，我發(fā)現(xiàn)他們的方法既簡(jiǎn)單又巧妙。他們插入到品牌的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)中，比如 Cloudflare，這樣就可以檢測(cè)到 AI agent 何時(shí)訪問(wèn)品牌的網(wǎng)站。然后他們分析 agent 獲取了哪些內(nèi)容，以及用戶輸入到聊天機(jī)器人（比如 ChatGPT 或 Gemini）中觸發(fā)這次訪問(wèn)的提示詞是什么。

掌握了這些信息后，Limy 就能為品牌生成洞察：哪些類型的提示詞讓他們的產(chǎn)品出現(xiàn)在 AI 的回答中？agent 對(duì)網(wǎng)站的訪問(wèn)是否導(dǎo)致了購(gòu)買？品牌可以應(yīng)用這些洞察來(lái)幫助提升他們?cè)诖笳Z(yǔ)言模型中的可見性。Limy 通過(guò)基于公司規(guī)模和所需功能的分級(jí)訂閱模式來(lái)賺錢。

Shamny 在采訪中提到，將來(lái)自 agent 的網(wǎng)站訪問(wèn)與真實(shí)的商業(yè)指標(biāo)聯(lián)系起來(lái)是一個(gè)"復(fù)雜的向量搜索過(guò)程"。這種技術(shù)能力讓 Limy 在 AI 聊天機(jī)器人開始引入廣告時(shí)占據(jù)了有利位置。他說(shuō)："我們正處在這樣一個(gè)交叉點(diǎn)：agent 在尋找什么，為什么它們會(huì)展示廣告，這些廣告如何被 agent 解讀，以及這些廣告是否會(huì)最終導(dǎo)致銷售。"

我覺得最有價(jià)值的一點(diǎn)是，Limy 能夠?qū)⑻崾驹~與轉(zhuǎn)化直接關(guān)聯(lián)。Shamny 舉了一個(gè)例子：Limy 可以告訴像耐克這樣的品牌，"適合跑馬拉松的男士最佳跑鞋"這個(gè)提示詞在一個(gè)季度內(nèi)產(chǎn)生了 1000 萬(wàn)美元的銷售額，這是品牌應(yīng)該加倍投入廣告的提示詞或話題類型。這種精準(zhǔn)的歸因能力在傳統(tǒng)的數(shù)字營(yíng)銷中都很難實(shí)現(xiàn)，更不用說(shuō)在 AI agent 驅(qū)動(dòng)的環(huán)境中了。

更重要的是，Shamny 指出，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的分析工具通常追蹤的是人類的點(diǎn)擊和頁(yè)面瀏覽。但 agent "是通過(guò)管道進(jìn)來(lái)的"，他說(shuō)，"它們的行為完全不同。"這是一個(gè)關(guān)鍵的區(qū)別。人類訪問(wèn)一個(gè)網(wǎng)站時(shí)，會(huì)留下明顯的痕跡：頁(yè)面瀏覽、點(diǎn)擊、停留時(shí)間等。但 AI agent 的行為是隱形的，它們通過(guò) API 請(qǐng)求、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)獲取等方式與網(wǎng)站互動(dòng)，這些互動(dòng)在傳統(tǒng)的分析工具中是看不到的。

已經(jīng)產(chǎn)生的實(shí)際商業(yè)價(jià)值

讓我印象最深的是，Limy 已經(jīng)在和 Fortune 100 公司合作，而且一些客戶已經(jīng)將他們 10% 的收入歸因于這個(gè)平臺(tái)。這個(gè)數(shù)字非常驚人。想象一下，一個(gè)年收入 10 億美元的公司，如果 10% 的收入來(lái)自 AI agent 驅(qū)動(dòng)的流量，那就是 1 億美元。這說(shuō)明 AI agent 帶來(lái)的流量已經(jīng)不是一個(gè)可有可無(wú)的補(bǔ)充渠道，而是一個(gè)重要的收入來(lái)源。

這也證明了 Limy 的價(jià)值主張是成立的。品牌確實(shí)需要理解和優(yōu)化他們?cè)?AI agent 眼中的表現(xiàn)。而且，這種需求不是未來(lái)才會(huì)出現(xiàn)的，而是現(xiàn)在就已經(jīng)存在了。那些早期采用 Limy 的公司已經(jīng)在從中獲益，他們能夠看到哪些提示詞驅(qū)動(dòng)了 AI agent 訪問(wèn)他們的網(wǎng)站，哪些訪問(wèn)最終轉(zhuǎn)化成了銷售，以及如何優(yōu)化他們的內(nèi)容和產(chǎn)品信息來(lái)提高在 AI 回答中的可見性。

Limy 的平臺(tái)覆蓋了多個(gè)行業(yè)：電商、零售、媒體、旅游、金融和 B2B SaaS。營(yíng)銷人員可以通過(guò) Limy 的自助式儀表板開始使用，而企業(yè)和代理商可以獲得定制部署，包括更深入的集成和更強(qiáng)大的功能和性能。這種靈活的商業(yè)模式讓不同規(guī)模和需求的品牌都能使用他們的平臺(tái)。

從投資者的反應(yīng)也能看出市場(chǎng)對(duì)這個(gè)方向的認(rèn)可。Flybridge 的普通合伙人兼聯(lián)合創(chuàng)始人、哈佛商學(xué)院高級(jí)講師 Jeff Bussgang 說(shuō)："我們正處在網(wǎng)絡(luò)上信息組織方式發(fā)生地震式轉(zhuǎn)變的開端，品牌必須適應(yīng) AI 驅(qū)動(dòng)的未來(lái)。Limy 正在引領(lǐng)這條道路，將 AI 的黑箱變成品牌可發(fā)現(xiàn)性、參與度和直接收入的渠道。Agentic commerce 是未來(lái)，Limy 正在引領(lǐng)品牌走向那里。"

a16z speedrun 的投資合伙人 Troy Kirwin 也表達(dá)了類似的看法："我們對(duì) Limy 獨(dú)特的 AI 可發(fā)現(xiàn)性方法印象深刻，它利用基于 agent 行為而非用戶活動(dòng)的專有數(shù)據(jù)。我們很高興能支持 Limy，他們處于我們新興的 Agentic Web 時(shí)代 AI 優(yōu)化和廣告的最前沿。我們對(duì)創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的技術(shù)實(shí)力和領(lǐng)導(dǎo)力充滿信心。"這些來(lái)自頂級(jí)投資機(jī)構(gòu)的評(píng)價(jià)說(shuō)明，Limy 解決的不是一個(gè)小眾問(wèn)題，而是一個(gè)可能影響整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式的大趨勢(shì)。

創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的背景和優(yōu)勢(shì)

Limy 的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)讓我覺得這家公司有很大的成功潛力。CEO Aviv Shamny、COO Ido Zabarsky 和 CTO Ori Reichman 被描述為世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)專家，他們對(duì)大語(yǔ)言模型的運(yùn)作方式有深入的理解和技術(shù)知識(shí)。更有意思的是，Shamny 和 Zabarsky 都是 a16z speedrun 的 scout。

這個(gè)背景非常重要。要構(gòu)建 Limy 這樣的平臺(tái)，你需要對(duì)大語(yǔ)言模型的內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制有深刻理解。你需要知道當(dāng)一個(gè)用戶向 ChatGPT 提問(wèn)時(shí)，背后究竟發(fā)生了什么：模型如何解析問(wèn)題，如何決定需要獲取哪些外部信息，如何評(píng)估和綜合這些信息，如何生成最終答案。只有真正理解這些機(jī)制，才能設(shè)計(jì)出有效的方法來(lái)影響 AI agent 的行為和決策。

而且，作為 a16z speedrun 的 scout，Shamny 和 Zabarsky 顯然在 AI 領(lǐng)域有很強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)和洞察力。這不僅幫助他們獲得了融資，也讓他們能夠接觸到行業(yè)最前沿的信息和資源。a16z 作為硅谷最頂級(jí)的風(fēng)投機(jī)構(gòu)之一，在 AI 領(lǐng)域投資了大量公司，Limy 的創(chuàng)始人能夠近距離觀察整個(gè) AI 生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，這對(duì)于把握行業(yè)趨勢(shì)和技術(shù)方向非常有幫助。

從公司的執(zhí)行速度也能看出團(tuán)隊(duì)的實(shí)力。Limy 在 2024 年成立于紐約，到 2026 年 1 月就已經(jīng)完成了 1000 萬(wàn)美元的融資，并且已經(jīng)有 Fortune 100 客戶在使用他們的平臺(tái)，部分客戶甚至將 10% 的收入歸因于平臺(tái)。這種快速的進(jìn)展說(shuō)明團(tuán)隊(duì)不僅有技術(shù)能力，也有很強(qiáng)的市場(chǎng)執(zhí)行力和客戶獲取能力。

Shamny 在宣布融資時(shí)提到，他們計(jì)劃將新資金投入到銷售、營(yíng)銷和增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)中，因?yàn)楣菊谌驍U(kuò)張。他預(yù)計(jì)到今年年底，團(tuán)隊(duì)將從目前的約 25 人增長(zhǎng)到約 120 人。這種快速擴(kuò)張計(jì)劃也反映了他們對(duì)市場(chǎng)機(jī)會(huì)的信心。

這對(duì)品牌營(yíng)銷意味著什么

我認(rèn)為 Limy 的出現(xiàn)和快速發(fā)展，對(duì)所有品牌營(yíng)銷人員來(lái)說(shuō)都是一個(gè)重要信號(hào)：Agentic Web 不是一個(gè)遙遠(yuǎn)的未來(lái)概念，而是一個(gè)正在發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。如果 Fortune 100 公司已經(jīng)將 10% 的收入歸因于 AI agent 流量，那么對(duì)于大多數(shù)品牌來(lái)說(shuō)，這個(gè)比例只會(huì)越來(lái)越高。

這意味著品牌需要開始重新思考他們的整個(gè)營(yíng)銷策略。傳統(tǒng)的 SEO 優(yōu)化是為了讓網(wǎng)頁(yè)在 Google 搜索結(jié)果中排名更高，但在 Agentic Web 中，你需要優(yōu)化的是如何讓 AI agent 更容易理解你的產(chǎn)品信息，更愿意推薦你的品牌。這可能需要完全不同的方法：更結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)、更清晰的產(chǎn)品描述、更可信的來(lái)源引用等。

廣告投放的邏輯也會(huì)改變。傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞廣告是基于用戶搜索的關(guān)鍵詞來(lái)展示廣告，但在 AI agent 的世界里，你需要理解的是哪些提示詞會(huì)觸發(fā) agent 訪問(wèn)你的網(wǎng)站，哪些類型的問(wèn)題會(huì)讓 agent 推薦你的產(chǎn)品。而且，如 Shamny 所說(shuō)，你需要知道這些廣告如何被 agent 解讀，以及是否會(huì)導(dǎo)致最終的銷售。

內(nèi)容營(yíng)銷的重點(diǎn)也會(huì)轉(zhuǎn)移。過(guò)去，我們創(chuàng)作內(nèi)容是為了吸引人類讀者，讓他們?cè)诰W(wǎng)站上停留更長(zhǎng)時(shí)間，最終完成購(gòu)買。但對(duì)于 AI agent 來(lái)說(shuō)，重要的不是內(nèi)容是否吸引人，而是內(nèi)容是否準(zhǔn)確、結(jié)構(gòu)化、易于提取。AI agent 不會(huì)被漂亮的圖片或動(dòng)人的故事所打動(dòng)，它們只關(guān)心信息的質(zhì)量和相關(guān)性。

這也對(duì)品牌的產(chǎn)品信息管理提出了更高要求。你需要確保你的產(chǎn)品信息是準(zhǔn)確的、完整的、最新的，而且以 AI agent 容易理解和處理的方式組織。如果你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品信息更清晰、更結(jié)構(gòu)化，AI agent 就更可能推薦他們而不是你。

我還認(rèn)為，品牌需要建立新的衡量指標(biāo)體系。傳統(tǒng)的營(yíng)銷指標(biāo)如頁(yè)面瀏覽量、跳出率、停留時(shí)間等，在 Agentic Web 中可能完全失去意義。你需要關(guān)注的是：有多少 AI agent 訪問(wèn)了你的網(wǎng)站？它們獲取了哪些信息？哪些提示詞觸發(fā)了這些訪問(wèn)？這些訪問(wèn)帶來(lái)了多少轉(zhuǎn)化？而 Limy 這樣的平臺(tái)正是為了幫助品牌建立這套新的衡量和優(yōu)化體系。

我對(duì) Agentic Web 未來(lái)的思考

展望未來(lái)，我相信 Agentic Web 將從根本上重塑整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。這不僅僅是一個(gè)新的營(yíng)銷渠道或技術(shù)趨勢(shì)，而是一次深刻的范式轉(zhuǎn)變，其影響可能比移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起還要深遠(yuǎn)。

在短期內(nèi)，我預(yù)計(jì)我們會(huì)看到更多像 Limy 這樣專注于幫助品牌應(yīng)對(duì) Agentic Web 的創(chuàng)業(yè)公司出現(xiàn)。這個(gè)領(lǐng)域還處于非常早期的階段，有大量問(wèn)題需要解決：如何優(yōu)化內(nèi)容讓 AI agent 更容易理解？如何在 AI 生成的答案中獲得更好的位置？如何衡量和歸因 AI agent 帶來(lái)的商業(yè)價(jià)值？如何在 AI 驅(qū)動(dòng)的推薦系統(tǒng)中建立品牌差異化？每一個(gè)問(wèn)題都可能催生新的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。

在中期，我認(rèn)為主流的 AI 平臺(tái)會(huì)開始建立正式的廣告系統(tǒng)。OpenAI 已經(jīng)在測(cè)試 ChatGPT 中的廣告，Google 也在 AI Overviews 中展示廣告。隨著這些系統(tǒng)的成熟，品牌將需要學(xué)習(xí)如何在這些新的廣告平臺(tái)上有效投放。這可能會(huì)催生一個(gè)全新的廣告產(chǎn)業(yè)，就像當(dāng)年 Google AdWords 和 Facebook Ads 的出現(xiàn)一樣。

但我也看到一些潛在的挑戰(zhàn)。AI agent 的推薦是否公平和透明？品牌是否需要支付費(fèi)用才能被 AI agent 推薦？小品牌如何在資源有限的情況下與大品牌競(jìng)爭(zhēng)？消費(fèi)者如何知道 AI agent 的推薦是基于客觀評(píng)估還是受到了商業(yè)利益的影響？這些問(wèn)題都需要整個(gè)行業(yè)共同思考和解決。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，我相信 Agentic Web 會(huì)讓整個(gè)購(gòu)物和服務(wù)體驗(yàn)變得更加個(gè)性化和高效。消費(fèi)者不再需要花時(shí)間比較不同的產(chǎn)品和服務(wù)，AI agent 會(huì)基于他們的需求和偏好，直接給出最合適的推薦。但這也意味著品牌和消費(fèi)者之間的直接接觸會(huì)減少。品牌將失去通過(guò)網(wǎng)站、應(yīng)用和內(nèi)容直接影響消費(fèi)者的機(jī)會(huì)，而必須通過(guò)影響 AI agent 來(lái)間接影響消費(fèi)者。

這對(duì)品牌建設(shè)提出了新的挑戰(zhàn)。當(dāng)消費(fèi)者不再直接訪問(wèn)你的網(wǎng)站，不再看到你的品牌故事和價(jià)值主張時(shí)，你如何建立品牌認(rèn)知和忠誠(chéng)度？你如何讓消費(fèi)者記住你的品牌而不是 AI agent 推薦的任何一個(gè)替代品？我認(rèn)為這些問(wèn)題還沒有清晰的答案，需要營(yíng)銷行業(yè)在實(shí)踐中不斷探索。

結(jié)尾

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