零点击购物：人工智能决定购物车里的商品

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发布日期：2026年6月9日 / 更新日期：2026年6月9日 – 作者： Konrad Wolfenstein

零点击购物：人工智能决定购物车里的商品——图片来源：Xpert.Digital

电子商务领域的特洛伊木马：谷歌在人工智能时代的秘密计划

人工智能取代品牌忠诚度：为什么顾客在购物时突然要信任机器？

在线零售业正面临着一场前所未有的巨变：搜索、比较和购买不再由人类主导，人工智能代理正日益接管整个客户旅程。所谓“零点击购物”曾承诺为消费者带来极致的便利，如今却成为零售商和品牌生存的严峻挑战。当算法最终做出购买决定时，传统的营销方式、情感化的品牌忠诚度和经典的搜索引擎优化（SEO）正迅速失去效力。取而代之的是“代理引擎优化”（AEO）——一种让品牌内容易于理解，尤其是更容易被机器推荐的艺术。本文将探讨为何对人工智能的盲目信任正在取代传统的品牌忠诚度，谷歌等科技巨头如何在幕后巩固其影响力，以及企业必须采取哪些战略措施才能避免在机器购物时代被淘汰。.

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算法买家：市场力量的结构性转变

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在线零售在其发展历程中经历了数次翻天覆地的变革：搜索引擎的兴起、移动设备的突破性发展以及电商平台的崛起。每一次变革都改变了消费者注意力的控制权，进而影响了数字竞争规则的制定。然而，当前的变革在本质上超越了以往所有变革：决策链的末端不再是人类买家，而是算法。电子商务领域最重要的买家或许很快就会不再是人类。.

这一论点并非空穴来风，而是有可靠的市场数据支撑。埃森哲消费者脉搏研究显示，超过四分之三的消费者表示，在购物决策方面，他们更信任个人人工智能助手，甚至超过信任亲密的朋友。74%的消费者愿意将价格比较、谈判或处理投诉等日常任务委托给人工智能助手，32%的消费者甚至愿意将最终购买决定委托给人工智能——前提是实际的支付流程仍然由人工完成。9%的消费者已经对完全自主的购物流程持开放态度，在这种流程中，助手可以独立处理从产品选择到送货上门的所有环节。.

这里发生的并非是对熟悉的购物体验的逐步优化，而是商业架构的范式转变。购买决策不再始于人类的搜索查询，而是始于机器驱动的探索过程，这一过程远早于消费者首次有意识的接触。因此，争夺曝光度的战场正从谷歌搜索结果和电商平台列表转移到上游的自主人工智能推荐系统。.

购买决策的新剖析

要理解这种转变带来的经济后果，首先必须了解客户旅程的根本性变化。在传统的零售模式中，消费者会经历一个多阶段的过程：意识到需求、主动搜索、信息收集、比较、考虑，最终做出购买决定。在每个阶段，品牌都可以通过精准的沟通、情感诉求或付费推广等方式进行干预。.

在智能体驱动的人工智能时代，这一过程被简化为一次简单的查询。用户告诉人工智能他们需要一台吸尘器——不仅会收到推荐，甚至可能直接下单。亚马逊已于2024年在美国、欧洲、加拿大和印度推出了其人工智能购物助手Rufus，并在实践中应用了这一模式。Shopify报告称，自2025年1月以来，人工智能驱动的流量增长了七倍，人工智能驱动的购买量增长了十一倍。人工智能驱动的流量带来的每次访问收入比人工搜索高出37%。.

这些数据表明，零点击购物——即用户无需任何手动点击即可完成整个购买体验——不再是理论上的概念，而是已经占据了可观的市场份额。Visa预测，2025年将是消费者主要自行购物和支付的最后一年——从2026年开始，人工智能驱动的购物将成为主流。Juniper Research估计，代理驱动的电子商务市场规模将从今年的80亿美元增长到2031年的3.5万亿美元，增长超过430倍。.

信任作为新的贸易货币

当前研究中最令人惊讶的发现并非人工智能代理的技术能力，而是消费者在情感上愿意赋予它们决策权。超过三分之一的活跃生成式人工智能用户已经将他们与人工智能的关系描述为友谊。近一半的消费者表示，他们至少有过一次基于人工智能推荐的购物经历。在所谓的重度用户——即日常生活中频繁使用人工智能的人群——中，使用人工智能进行特定购买决策的比例高达56%。.

凯彻姆公关公司委托进行的一项代表性研究表明，消费者在购买决策中对人工智能生成的答案的信任度已经超过了网红或传统广告。18%的受访者表示，他们在做出购买决策时完全或在某种程度上信任人工智能系统提供的答案——相比之下，只有11%的受访者信任网红，13%的受访者相信传统广告。尤其引人注目的是：46%的德国用户已经将生成式人工智能应用于购买决策。.

这种信任并非非理性反应，而是遵循着一套易于理解的逻辑：人工智能代理被认为是中立的、数据驱动的，并且不受商业利益的驱使——至少在这一假设不被代理本身明显的广告资金所破坏的情况下是如此。埃森哲的研究发现，与品牌建立情感联系的顾客推荐该品牌的可能性是其他顾客的2.3倍，支付溢价的可能性是其他顾客的1.7倍。能够通过人工智能界面传递这种情感联系的品牌拥有结构性优势。.

传统品牌价值的侵蚀

当前研究中最引人注目的结构性发现之一是对品牌忠诚度的重新定义。企业数十年来通过情感广告、会员计划和品牌体验所建立起来的品牌忠诚度，在算法驱动的购买架构中根本性地丧失了价值。超过三分之一自认为对品牌忠诚的消费者，会允许人工智能代理为了更优惠的价格、更符合自身需求的产品规格或更便捷的供货而放弃这种忠诚度。.

宏观经济结构趋势也反映了这一点。传统的客户忠诚度计划正迅速失去效力，并非因为消费者有意失去忠诚度，而是因为他们的购买决策越来越具有波动性，更倾向于情境性机会主义，并受到算法实时生成的建议的引导。在经济分析文献中所谓的“零忠诚度经济”中，心理因素和技术颠覆性因素相互融合。.

对企业而言，这带来的实际影响令人警醒：强大的品牌知名度仍然必要，但已不再是充分条件。当人工智能代理预选产品系列时，它并非基于情感诉求或广告记忆度来做决定，而是基于机器可读的参数：产品数据的完整性和准确性、价格信息的及时性、库存状态、结构化的评估数据以及技术兼容性信息。那些未能认真维护这些字段的企业将被排除在预选之外——甚至在人工干预决策过程之前就被淘汰。.

产品数据质量作为一项新的竞争因素

这种架构的改变催生了一个新的战略领域：机器可读性之争。人工智能代理不再基于品牌叙事或创意质量进行推荐，而是基于结构化数据的质量。根据 Publicis Sapient 的一项分析，只有 31% 的公司认为其内容在人工智能的推荐结果中排名第一——零售商、电商平台和点评网站占据了主导地位，因为它们的数据结构更完善。.

精心准备的产品数据可将人工智能代理的引用率提高 40% 至 60%。反之，这意味着任何不按照生成式搜索优化原则维护产品信息的人，都可能直接被代理排除在关键的预选名单之外。传统的谷歌搜索引擎优化已不再适用，因为人工智能代理分析的是语义关系，而非关键词密度。它们需要完整的产品信息，包括应用场景、问题解决结构、来源证明以及符合 Schema.org 标准的机器可读模式。.

此外，谷歌正通过通用商务协议 (UCP) 为基于代理的交易定义新的技术标准。尽早与该基础设施兼容的商家——包括谷歌所称的 Shopify、亚马逊、Stripe、Salesforce 和 Meta——将在这一日益重要的渠道中获得竞争优势。据 Strategy& 和普华永道预测，到 2030 年，人工智能代理在欧洲电子商务中的占比可能高达 15%；仅德国一地，其市场规模就将达到 170 亿欧元。.

新兴学科：智能体引擎优化

为了提高自身在人工智能代理眼中的可见度和推荐度，一种新的营销学科应运而生：代理引擎优化（AEO）。2026年4月，谷歌云人工智能工程总监艾迪·奥斯曼尼（Addy Osmani）发布了一个广受讨论的框架，将AEO定义为构建内容和系统，使其不仅能够被人工智能代理读取，还能被其解读并采取行动的实践。这与传统的搜索引擎优化（SEO）有着本质区别：SEO旨在提升在人类搜索结果中的排名，而AEO则致力于成为机器决策过程中可靠的信息来源。.

AEO 的技术要求包括机器可读的数据格式、用于 AI 上下文窗口的精简令牌结构、透明的定价和可用性数据、用于代理间通信的 API 接口，以及告知 AI 代理提供商可以执行哪些任务的能力信号。Osmani 指出，页面应在前 500 个令牌内呈现最重要的信息，因为代理对冗长的介绍性语句缺乏耐心。冗长且结构混乱的页面容易被代理放弃或仅被部分处理。.

因此，AEO并非现有数字营销策略的补充，而是一门独立的学科，必须与SEO同步发展。对于采购流程高度自动化的B2B零售商而言，AEO很可能比消费品行业更快地成为主导指标。而对于超过70%已将大型语言模型融入采购流程的买家来说，AEO的发展已不再是遥不可及的未来预测。.

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谷歌如何成为西方的超级应用——智能商业领域的悄然崛起

谷歌在智能体时代的战略权力集中

然而，这揭示了一种结构性风险，其影响远不止于零售商的日常运营。在智能代理时代，谷歌不仅仅是一个工具——它正在将其自身生态系统转型为整个电子商务价值链的主导基础设施。凭借通用商务协议、通用购物车（整合了谷歌、YouTube 和 Gmail 购物信息的购物车）、集成人工智能代理 Gemini，以及将广告深度嵌入对话式人工智能界面，谷歌正在构建一种前所未有的垂直控制。.

谷歌副总裁兼广告与商务总经理维迪亚·斯里尼瓦桑在其年度战略报告中坦率地阐述了谷歌如何重塑搜索、YouTube以及整个购物基础设施，以适应代理时代——不仅作为人类搜索查询的界面，更成为人工智能驱动交易的运营平台。谷歌的目标在结构上与微信在中国已经实现的类似：打造一款超级应用，将所有相关的数字化生活整合到一个统一的平台逻辑中，同时保持对数据流、推荐算法和交易基础设施的控制。.

这一发展的经济和政治意义在于权力的集中。如果单一主体控制了代理商业的基础设施——包括代理处理购买的协议、生成推荐的算法以及使这些系统盈利的广告收入——那么任何希望在这个系统中保持可见性的商家都会面临结构性依赖。麦肯锡指出，代理商业具备互联网和移动革命那样的颠覆性潜力，但其普及速度却远超后者。这种权力集中的速度使得监管机构几乎没有时间采取应对措施。.

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机器中介条件下的品牌架构

尽管结构性变革不断，但完全忽视品牌识别和情感沟通的重要性，在分析上是不完整的。埃森哲指出，品牌故事依然影响着消费者的偏好，但最终决定人工智能代理选择哪些品牌的，是品牌表现。这种双重性迫使企业在两个截然不同的领域追求卓越。.

第一个领域是传统的品牌领域：情感共鸣、一致的价值观以及与消费者的直接联系。在人工智能日益成为品牌与消费者之间桥梁的时代，直接接触的频率越来越低，因此每一次直接互动都具有重要的战略意义。Adobe 的研究表明，如果品牌提供人工智能客服，43% 的消费者会选择使用。因此，拥有自有客服的品牌能够建立一条不受第三方平台过滤的直接渠道。.

第二个方面是机器性能：数据准确性、技术互操作性、实时可用性以及对价格变化的响应速度。对于缺乏资源开发自有AI代理或无法利用大型电商平台规模经济的中型零售商而言，这带来了真正的竞争压力。只有37%的公司每月会检查AI助手如何展示他们的产品。这意味着绝大多数零售商并不清楚自己的产品是否出现在AI推荐中，以及推荐效果如何。.

数据主权是关乎生存的战略问题

如果不考虑这种变革对整体竞争格局构成的系统性风险，经济分析将是不完整的。人工智能代理在做出购买决策时，会参考来自各种来源的数据：评论门户网站、零售商平台、第三方供应商以及专有训练数据集。消费者通常无法辨别人工智能的推荐是否真正反映了他们的兴趣，还是受到了付费推广、独家数据访问权限或算法选择机制的影响。.

Juniper Research明确指出，信任问题是智能商务普及的最大结构性障碍。只要消费者不了解人工智能代理用于生成推荐的标准，潜在的不信任感就始终存在。对于那些优先考虑透明度和道德责任的品牌而言，这种信任真空可能转化为差异化机遇：那些能够证明其数据被准确、完整且未经篡改地纳入代理决策过程的品牌，将建立起一种新的信誉。.

对于规模较小的零售商和中型企业而言，情况则更为复杂。优化人工智能代理需要技术基础设施措施——包括Schema.org标记、API接口、清晰的数据库结构以及定期的数据维护——这些都需要大量投资。那些偷工减料或拖延的企业不仅会失去市场关注度，还会从根本上落后于资源雄厚的竞争对手。Strategy&和普华永道警告称，智能代理人工智能在零售业的普及速度大约是传统电子商务的四倍。战略定位的机遇窗口正在以比以往任何一波数字化浪潮都更快的速度关闭。.

平台经济的特洛伊木马

当所有分析证据汇聚在一起时，一个结构性叙事便浮现出来，其意义远超零售商的运营层面。我们不仅见证了电子商务演进的下一阶段，更目睹了数字商务权力架构的根本性重构。人工智能代理正成为供需之间的新守门人——而控制这些代理的平台也因此获得了远超以往平台权力的经济影响力。.

通过这一战略，谷歌正从结构上向西方超级应用架构靠拢，类似于微信在中国实施的架构。不同之处在于，谷歌并非通过积极开发新应用来巩固其地位，而是逐步将交易功能整合到其已垄断的服务中——例如搜索、Gmail、YouTube 和地图。这使得这一过程在政治上更难把握，在监管层面也比传统的市场整合更具挑战性。针对谷歌的反垄断诉讼已经证实，该公司在搜索引擎市场存在非法垄断行为。这种市场力量向交易基础设施的代理式延伸，很可能在未来十年内影响监管格局。.

对于零售商、品牌商和政治决策者而言，互联网的代理式商业化并非自动化问题，而是数字空间经济权力分配的问题。谁制定了代理生成推荐的协议，谁控制了消费者咨询到购买完成之间的数据流，谁定义了零售商在这些系统中可见或不可见的标准——谁就掌控了数字时代的商业基础设施。.

数字商务参与者的具体行动领域

这项分析揭示了零售商、品牌和战略决策者的一些运营重点，这些重点远远超出了个别技术措施。.

首要目标是系统性地提升产品数据质量。完整、精确、面向应用且机器可读的产品信息不再仅仅是IT维护任务，而是至关重要的战略竞争因素。应用场景、问题解决结构、不含缩写的技术规范、认证证明以及兼容的Schema.org结构必须作为产品数据维护的必填字段。.

与此同时，企业必须开始发展自动化搜索引擎优化 (AEO) 技能。正如十年前企业必须开始构建 SEO 专业技能一样，现在正是利用人工智能 (AI) 助手提升可见性的基础。这包括实施 llms.txt 文件、构建简洁的 API 架构和优化令牌化内容结构等技术措施，也包括定期测试 AI 助手如何展示公司产品和服务等战略措施。.

第三，企业必须思考如何在日益算法化的环境中维系与消费者的直接关系。对于大型品牌而言，设立专属的品牌人工智能客服是一个切实可行的选择，它能建立起不受第三方平台控制的直接消费者交互界面。而对于小型零售商来说，这意味着至少要投资于提升评论质量、收集客户满意度数据以及建立透明的沟通渠道——因为这些都是人工智能代理用来生成推荐信息的信号。.

最后，企业和协会应积极关注这一发展的政治层面。在基于代理的商业领域制定标准——例如谁有权访问哪些协议、人工智能生成的推荐系统应承担哪些透明度义务，以及代理推荐中的广告影响必须如何披露——对于开放数字市场的经济未来至关重要。商家和品牌应从战略角度出发，确保这些规则并非完全由平台运营商自行制定。.

算法买家并非未来才会出现的人物，他已经存在于市场之中。问题不在于他是否会到来，而在于谁来制定他做出决策的规则。.