点击时代的终结？悄无声息的接管：当人工智能代理劫持客户旅程——为什么人工智能代理很快将控制80%的客户
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发布日期：2026年4月1日 / 更新日期：2026年4月1日 – 作者：Konrad Wolfenstein
点击时代的终结？悄无声息的接管：当人工智能代理劫持客户旅程——为什么人工智能代理很快将控制80%的客户——图片来源：Xpert.Digital
机器购物：人工智能代理如何彻底改变B2B营销
尽管人工智能革命席卷全球：为什么营销中的人为因素现在比以往任何时候都更有价值
营销界正面临前所未有的结构性变革：据预测，到2028年，客户旅程的绝大部分将不再由客户自行完成，而是由自主人工智能代理引导。颇具争议却又基于数据的“80/20法则”指出，机器将处理80%的研究、评估和预选流程，而人类仅需承担最后20%的情感决策和建立真诚关系。那些仍然仅仅依赖点击率、传统网站流量和传统搜索引擎优化（SEO）的企业，正在为一个正在我们眼前消失的世界进行优化。本文将探讨生成式引擎优化（GEO）为何成为新标准，人工智能代理购买决策背后的逻辑，以及为何在这个新时代，人类因素绝不会过时，而是正在经历一场根本性的变革。了解为何以代理为先的营销模式不再是未来趋势，而是正在决定企业的战略生存。.
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现在究竟是谁来做决定——是人还是机器？
大多数营销团队仍在为一个正在消失的世界进行优化。他们调整点击路径、优化着陆页、分析邮件打开率——并以此不断衡量过去的业绩。但他们忽略了一点：根据 Gartner 的预测，到 2028 年，90% 的 B2B 采购将由人工智能代理促成，这将推动超过 15 万亿美元的企业支出。麦肯锡也预测，到 2030 年，仅在消费领域，由人工智能代理促成的全球收入就将达到 3 万亿至 5 万亿美元。这不再是未来情景，而是一场持续的结构性变革——忽视这一变革的营销机构将面临失去战略地位的风险。.
论文的核心：新客户旅程的 80/20 原则
“客户旅程中80%的环节将不再由客户主导，而是由其客服人员掌控”这一说法听起来颇为激进，但并非如此。这只是对技术权力转移的一种冷静描述，而这种转移已经在数据中得到了清晰的体现。Gartner的量化数据显示，到2028年，在80%的面向客户的业务流程中使用多智能体人工智能的企业，其业绩将系统性地超越竞争对手。与此同时，该公司预测，届时人工智能客服人员的数量将是人类销售人员的十倍。.
具体来说，这意味着什么？人工智能驱动的采购代理代表公司做出采购决策时，不会阅读广告信息，不会点击横幅广告，也不会受到情绪化营销活动的影响。它会分析产品属性、比较价格、查看评论、核实交货单据，并自主完成交易——所有这些操作在最终决策时都无需人工干预。80/20 法则并非随意估算，而是自动化趋势的最终体现：80% 的研究、评估和预选流程由机器完成；而剩余的 20%——最终的情感决策、合同签署和关系管理——仍然由人类负责。.
以人为本的漏斗的终点
要理解这种转变的程度，就必须回顾一下经典的客户旅程是如何构思的。从根本上来说，它是一个以人为本的过程。客户会进行研究、比较、犹豫、信任，最终做出决定。几十年来，营销团队一直在学习如何精准地与这些客户沟通：通过情感、故事和在每一个接触点建立信任的内容。现代B2B客户旅程平均包含27到59个接触点，直到最终完成购买。与此同时，研究表明，73%的B2B决策者在首次联系供应商销售部门之前，就已经完成了70%的购买决策。.
如今，这种格局正在发生根本性的变化。触点并没有消失，而是被委派出去。人类会派遣代理先行一步。这些代理独立完成认知、考虑，有时甚至决策阶段。他们精简信息，排除备选方案，最终向人类客户呈现预先设定的推荐方案，或直接执行交易。只有当机器做出决策后，人类才会真正介入整个流程。.
仔细想想，这对营销团队来说后果是毁灭性的：那些专注于人类注意力和情感的营销活动，在决策前的阶段根本无法触及任何人——因为在这个阶段没有人会关注他们。.
为什么传统的营销指标已无法反映当前形势
点击率、打开率、网站流量、网站停留时间——这些指标都基于一个共同的假设：它们必须由人主动创造。然而，这个假设正在瓦解。如今，大约 65% 的搜索查询最终都没有用户点击进入任何网站。Gartner 预测，到 2026 年底，传统搜索量将下降 25%，因为生成式人工智能助手和对话平台正日益取代谷歌，成为用户的主要入口。因此，营销团队衡量的流量不仅在下降，而且也不再能衡量它应该衡量的东西了。.
实际的决策活动正在转移到不可见的层面：人工智能查询、代理之间的API调用以及机器协商的参数，这些操作根本不会打开浏览器或访问任何落地页。任何仍然只关注点击量、打开率和网站流量的人，都是在用过时的工具衡量过去。2025年7月，来自人工智能服务到零售网站的流量同比增长了4700%——但这仅仅是代理引导用户访问网站的情况。更多时候，代理根本不会引导用户访问任何网站，因为它会自行采取行动。.
新兴指标是“对话份额”或“回答份额”：品牌、产品或优惠被人工智能系统引用、推荐或用作首选信息来源的频率如何？对于大多数营销团队而言，这一指标目前仍处于探索阶段，但它将在未来三到五年内成为决定性的竞争指标。.
市场动荡的规模：凸显紧迫性的数据。
这场变革的经济影响既令人印象深刻，也足以让那些仍在犹豫不决的人警醒。据估计，2024年全球企业级智能体人工智能市场规模为25.8亿美元，预计到2030年将增长至245亿美元，复合年增长率（CAGR）高达46.2%。其他研究机构也得出了类似的惊人数据：Grand View Research估计2025年智能体人工智能市场规模为36.7亿美元，Mordor Intelligence估计为72.8亿美元，而对2030年的预测则在245亿美元至482亿美元之间。预计到2030年，生产力提升和新的价值创造模式带来的经济效益将额外贡献2.6万亿美元至4.4万亿美元的GDP增长。.
这些数据并非抽象概念，而是描绘了正在发生转变的具体资本流动。波士顿咨询公司（BCG）的一项调查显示，43%的受访首席营销官（CMO）每年已在人工智能解决方案的规模化应用上投入1000万至1500万美元。超过80%的CMO表示，他们对人工智能的潜力越来越有信心，也越来越感兴趣——但只有不到三分之一的人在内容创作之外进行了试点应用。这种认知与行动之间的差距，是未来两年真正的风险所在。任何直到2027年才开始将营销运营模式转型为基于代理模式的企业，都将错失良机。.
BCG是波士顿咨询集团（Boston Consulting Group）的缩写，这是一家美国战略咨询公司，由布鲁斯·D·亨德森于1963年在波士顿创立。它与麦肯锡和贝恩公司并称为全球管理咨询领域的“三大巨头”，被认为是全球最具影响力的企业战略智库之一。.
人工智能代理究竟是如何做出购买决策的
要有效实施以代理为先的营销策略，理解人工智能代理选择过程背后的逻辑至关重要。哥伦比亚大学和耶鲁大学的一项研究分析了包括 GPT-4、Claude Sonnet 3.5 和 Gemini 1.5 Flash 在内的各种人工智能模型在受控电商环境下的购买行为，并提供了富有启发性的见解。人工智能代理会系统地分析产品属性，例如价格、评分和评论。它们还会对平台特征（例如页面位置和推荐标签）做出反应。“赞助”标签往往被视为负面标签，而“最佳选择”或结构化产品数据等推荐则会产生积极影响。.
其影响深远：传统的广告形式依赖于人类对视觉刺激、叙事情感或品牌关系的接受度，但当目标受众是算法时，这些形式就完全失效了。人工智能代理对华丽的广告免疫。它对结构化数据、机器可读的产品属性、可信的评分体系和清晰的API接口做出反应。这从根本上改变了营销策略：从创意品牌推广转向技术数据准备、语义结构化和算法可信度。.
此外，透明度和控制力也是一个重要因素：德勤一项针对1500名德国消费者的代表性调查显示，约半数受访者在购物时已使用过人工智能支持的功能。与此同时，大多数消费者仍然希望在自主决策方面，尤其是在敏感领域，能够得到人工监督——透明度和可追溯性是他们最主要的期望。这造成了一种良性张力：智能代理的权力日益增强，但信任他们的消费者也保留了升级处理的权利。对于品牌而言，这意味着他们必须兼顾这两个层面——既要关注做出预选决策的智能代理，也要关注最终信任系统的消费者。.
生成式引擎优化：代理时代的新搜索引擎优化
随着人工智能代理越来越多地充当品牌和买家之间的中介，一个战略性问题随之而来：如何才能被这些代理找到并优先考虑？答案在于一个新兴学科领域——生成式引擎优化（GEO）。传统的搜索引擎优化（SEO）关注的是如何出现在特定关键词的搜索结果前列，而GEO则关注：如何才能成为人工智能系统足够信任的信息来源，从而被系统引用、推荐或在交易中优先选择？
区别在于根本层面。传统的SEO排名针对的是人类的注意力：用户点击、滚动、阅读、评分和转化。而GEO（地理位置优化）则针对的是机器的信任度：人工智能分析、排序、信任并推荐网站——这一切都无需人工干预。技术上的精准性、清晰的数据结构、明确的主题权威性、一致的事实以及强大的语义标记是这种新型可见性的基石。那些没有进行GEO优化的网站，无论其传统的SEO表现多么出色，在日益增长的由人工智能主导的决策过程中都将形同虚设。.
与此密切相关的是“机器可读品牌信号”的概念：品牌必须以人工智能代理可以直接处理的格式进行沟通——例如结构化产品数据、开放API、机器可读价格表和书面交付条款。不以这种格式提供数据的零售商和供应商将无法与自主采购代理兼容，从而在人工搜索之前就被淘汰出局。.
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新的双重战略：可发现性和吸引力
在最近的一份分析报告中，波士顿咨询公司（BCG）指出，在代理营销时代，决定成败的两大战略要素是：可发现性和吸引力。可发现性指的是被促成发现过程的代理商找到的能力——即地理位置范式。吸引力指的是被代理商服务的消费者所渴望的能力——即经典的品牌和信任承诺。.
这种双管齐下的策略至关重要，因为它纠正了代理营销纯粹是技术性的错觉。那些只针对机器优化的品牌会失去最终驱动品牌忠诚度的人际联系。而那些只针对人类优化的品牌则会被负责80%初始筛选的代理商所忽略。成功的品牌必须同时兼顾这两个层面：既要能被算法识别，又要能吸引人——两者缺一不可。.
波士顿咨询公司（BCG）量化了这种双管齐下方法的投资回报率：将智能代理人工智能深度整合到营销运营中的公司，其投资回报率、速度和业务量均能提升三倍，从而实现5%至10%的营收增长和15%至20%的成本节约。这是一个自我融资的转型：更快的周期带来更高的利润，这些利润可以再投资于人工智能的进一步发展。.
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B2B采购作为结构变革的先锋
在B2B领域，这种变革比消费领域更为显著，因为B2B领域的交易量和决策流程的复杂性都远超消费领域。Gartner预测，到2028年，超过15万亿美元的B2B支出将通过人工智能代理交易进行——这是一种自主的机器对机器采购流程，其中比较、谈判、文档审核和交易执行均无需人工干预。目前，已有94%的采购团队每周使用生成式人工智能工具——因此，全面实现智能代理化已不再是“是否会发生”的问题，而是“何时会发生”的问题。.
这对B2B销售组织而言，实际影响深远。企业的B2B采购代理很快就能独立完成供应商筛选、价格比较、合规文件审核、库存监控等工作，并在库存低于特定阈值时自动下单——所有这些操作都无需人工干预。依赖人际互动和人际关系的销售代表，只有在代理上报异常情况或需要做出超过预设阈值的决策时，才会被联系。例如，Adobe的“体验平台代理编排器”（Experience Platform Agent Orchestrator）已经实现了从采购组识别、流程编排到线索资格审查的整个流程自动化。Salesforce Einstein Agents、HubSpot Breeze Intelligence以及类似的平台也实现了相同的逻辑。.
据 Alvarez & Marsal 的调查显示，81% 的营销技术高管表示，他们的组织正在测试或部署自主人工智能代理。这不再是未来的设想，而是领先企业目前的现状。.
在这种模式下，Xpert.Digital 如何为其合作伙伴创造附加值
在此背景下，像Xpert.Digital这样的专业B2B平台提供商如何为其合作伙伴创造附加值，并非一个抽象的战略问题，而是一个直接影响竞争力的核心运营问题。由此衍生出的方法遵循着清晰的逻辑。.
首先：数据架构是基础。在人工智能代理基于产品属性、定价结构和评分数据做出采购决策的世界里，自身数据的质量和机器可读性成为一项核心竞争力。能够以结构化、API 可访问格式提供服务、专业知识和条款的合作伙伴，才能与智能商务流程兼容。反之，那些无法做到这一点的合作伙伴，对于自主采购代理而言，则如同隐形一般。Xpert.Digital 的增值之处在于，它提供数字化基础设施，使合作伙伴的信息以机器可读格式呈现——不仅对人类用户而言如此，对代表企业进行调研和采购的人工智能代理而言也是如此。.
其次：信任信号是一种战略资源。人工智能代理通过算法来衡量信任度：通过评估、跨数据源信息的一致性以及主题权威性。Xpert.Digital 的平台架构使合作伙伴能够系统地构建这些信号——通过内容策略、结构化的专业知识文档以及可供人类决策者和人工智能评估算法访问的可验证绩效记录。.
第三：以人为本的差异化因素。客户旅程中仍有20%的环节由人主导——包括情感决策、战略合作、复杂谈判和高风险合同——这部分不容忽视。在这一领域，人的能力、同理心和战略判断力最为重要。对于Xpert.Digital而言，这意味着平台不仅要具备智能代理功能，更要在关键时刻以人为本。这种双重性正是合作伙伴价值主张的核心战略所在。.
治理问题：谁来控制做出决策的代理人？
随着人工智能代理自主性的增强，治理挑战也随之而来——而且绝非易事。当代理代表企业和消费者行事时，问责制、透明度和人工干预机制等问题必须明确界定。最近一项德国调查显示，约73%的受访者认为人工智能代理已被应用于广告领域——但大多数人仍然希望在敏感领域，当自主决策时，需要人工监督。透明度和问责制被认为是人工智能应用的关键要素。.
这种预期对企业提出了结构性要求：智能体的决策必须可审计；必须明确人工审核的升级路径；治理框架必须将数据保护、偏见检查和合规性融入智能体架构。Gartner 明确警告称，人工智能智能体生态系统将呈现区域性碎片化，治理要求将更加严格，低估这种结构复杂性的企业将面临重大的监管和声誉风险。.
与此同时，避免采取过于死板的做法至关重要。Criteo 最近的一项研究警告说，不应将人工智能在购物领域视为无所不能的界面——它最初将作为一种额外的触点发挥作用，并逐渐获得更多控制权。对于营销人员而言，这意味着必须在越来越多的环境中对发现、信任和可见性进行战略性管理——这并非在人工营销和基于代理的营销之间做出非此即彼的选择，而是对这两个层面进行有意识的同步管理。.
为什么人的因素不会消失，而是会发生变化。
在所有这些向基于代理的自动化转变的结构性变化中，很容易产生一种错误的印象：人类正在被排挤出客户旅程。这是一种危险的过度解读。事实更为复杂，也更具战略意义。虽然代理接管了旅程中效率密集型的信息处理环节，但在需要信任、同理心、创造性问题解决能力和道德判断的时刻，人类能力的重要性反而凸显出来。.
波士顿咨询公司 (BCG) 的调查结果显示，三分之二的领先营销主管预计人工智能将对消费者行为产生重大影响。他们指出，品牌必须在三个领域增强韧性：发现（目前由客服人员主导）、服务（目前人机交互模式兴起）和客户关系（目前仍由人主导）。那些能够战略性地掌握这三大要素——既能与算法兼容，又不失人情味——的公司，将成为下一个时代的赢家。.
神经心理学的研究结果尤其发人深省：研究表明，人工智能生成的广告内容会激活较弱的记忆结构，更容易被用户视为侵入性或乏味。像宝丽来、喜力啤酒和保时捷这样的品牌已经开始公开强调“人为制造”的理念——从而精准地吸引客户旅程中那20%的关键环节，在这个环节中，人与人之间情感交流的品质至关重要。这并非浪漫化的倒退，而是一种明智的定位策略，在当今世界，人为因素的价值恰恰在于其稀缺性。.
营销组织的战略行动领域
考虑到这些经济和技术发展，对于想要为未来做好准备的营销组织来说，具体的战略行动领域已经显现出来。.
首要关注点是数据战略。产品数据、服务描述、定价结构和公司简介必须以机器可读的结构化格式提供，以便人工智能代理能够直接处理。这并非IT任务，而是核心营销能力。那些不在这方面投入的企业，根本无法适应日益增长的由代理驱动的决策流程。.
第二个行动领域是指标变革。传统的KPI——点击量、打开率、流量——必须辅以基于代理的指标：回答份额、AI引用率、代理兼容性评分。仅仅依赖历史指标的公司会持续做出错误的决策，因为他们的数据无法反映新的决策现实。.
第三个行动领域是技能发展。据 Gartner 预测，到 2027 年，75% 的招聘流程都将积极考察人工智能技能。营销团队必须开始培养人工智能素养，这不应是可有可无的附加技能，而应是核心竞争力。提示技巧、基于人工智能代理的工作流程设计以及对人工智能支出的批判性判断，是营销人员的新兴核心技能。.
第四个行动领域是治理架构。任何在营销中使用智能代理的人都必须定义清晰的决策结构：智能代理可以自主做出哪些决策？在什么情况下需要将决策权交由人工处理？如何记录智能代理的决策并确保其透明度？这一框架不仅具有监管意义，还能向客户和合作伙伴传递信任信号。.
最后，第五个行动领域是看似矛盾却又至关重要的强化人为因素。正因为代理商承担了80%的工作，剩余的20%的人际互动更需要以更高的质量、更强的同理心和更深刻的策略来填充。这些时刻正是品牌关系真正建立的时刻——也是任何代理商都无法取代的。.
抉择的时刻
80/20法则并非反乌托邦预言，而是对当前现实的冷静描述。人工智能代理正在接管信息处理、比较和预选工作——原因很简单，它们比人类做得更好、更快、更经济。这并非对营销的威胁，而是重塑营销的契机。问题不在于这种变革是否会到来——它已经到来。问题在于，哪些营销机构将引领变革，哪些机构将被时代抛弃。.
那些仍然坚持以人为本的开发模式的人，是在为过去而建。而那些以智能体为先导——同时又不忽略人性因素——的人，则是在为未来而建。战略优势并非非此即彼的选择，而是对这两个层面的精妙掌控：既要全面兼容算法，又要深入挖掘人性。这才是自主智能体时代营销卓越的新标杆。.
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