北京
在剛結束的年中Prime Day活動中，亞馬遜將整合后的AI購物助手Alexa for Shopping置于優惠發現流程的核心位置，可完成推送優惠、解讀產品、追蹤價格等動作，部分場景支持直接完成購買。對此，Adobe的統計數據顯示，本次活動中，通過AI助手流向零售商的流量轉化率高于其他渠道，而一年前同類流量的轉化率尚低于平均水平。這直接反映了亞馬遜AI購物相關工具的逐漸成熟。
據悉，目前AI驅動的流量占總流量比例仍較小，消費者購物偏謹慎且對優惠敏感度高。但本次變化的核心意義并非AI在購物場景中占據主導，而是其已進入商品發現流程的核心位置，且消費者已接納該模式。
谷歌在近期I/O大會上的相關公告，也顯現出同樣的布局方向。其推出的Universal Cart功能可跨商家整合產品并比對優惠，輔助消費者做出選擇。Conversational Attributes功能要求商家提交更豐富的產品層級信息，新增的商家報告模塊可統計產品在答案引擎中的露出情況。和亞馬遜封閉的助手體系不同，谷歌搭建的是開放的跨場景層，可供其他平臺接入。
兩家平臺采取的策略不同，但布局方向一致。無論AI代理運行在單一零售商的封閉體系內，還是基于開放標準跨平臺運行，核心模式均為產品信息、優惠信息、消費者相關數據先由機器整合判斷，再呈現給人類用戶。
這一變化直接重構了商品被發現的邏輯，AI代理正在成為商品信息的第一閱讀者，而非人類消費者。AI代理會根據可解析的數據判斷產品是否可被理解，是否具備入選推薦列表的資格，是否可被推薦給用戶。若產品數據過于單薄、不一致或無法被機器讀取，產品不會出現搜索排名靠后的情況，而是會在消費者接觸到相關結果前直接被排除出可選范圍，該現象被稱為靜默排除。
來自Adobe的相關分析指出，部分零售商的站點內容最多有46%無法被機器讀取，直接限制了產品在相關場景的露出。該問題不屬于搜索排名問題，屬于準入資格問題，且發生過程無任何提示。
對平臺賣家而言，這一變化重構了此前的運營邏輯。過去二十年，賣家的核心工作是讓產品可在搜索結果中被找到，且符合人類快速瀏覽頁面時的閱讀習慣。當下新增的運營要求是讓產品信息可被代消費者完成研究、篩選、購買動作的AI代理解讀。
適配該變化的運營方法論名為Agentic Commerce Optimisation，核心邏輯是將產品數據視作基礎設施而非營銷附屬內容。能夠更早意識到產品數據優先面向機器讀取、主動針對該邏輯調整產品數據體系的零售商及品牌，將在后續競爭中占據優勢。
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