417期・Cover Story 消費篇

代理式購物上線 改寫零售競爭規則

AI購物成主流 新零售時代來臨

撰文／陳玉鳳　圖片提供／Shutterstock

消費者的購物決策模式正發生轉變。過去，多數人透過搜尋引擎、品牌官網或電商平台自行比對資訊；如今，愈來愈多消費者傾向以簡單描述使用情境，交由AI依據預算、偏好與生活習慣篩選合適選項，再由系統引導完成後續購買流程。這類由AI代理協助的購物模式（Agentic Shopping），逐漸成為零售場景中的新型態，也為產業帶來新的服務與競爭方向。 

AI代理的導入，使原本需多次搜尋與比較的過程更加流暢。電商平台Shopify調查顯示，在冬季購物季期間，超過6成開發中國家消費者曾向AI尋求購物建議，其中18至24歲族群的使用比例更接近8成，反映年輕世代對AI輔助決策的接受度持續提升。 

顧問公司麥肯錫指出，「尋求購物建議」已成為美國消費者使用生成式AI的第二大情境，僅次於一般資料搜尋。隨著AI功能從提供資訊，延伸至協助完成整體購買流程，麥肯錫預估，到2030年，全球將有約3至5兆美元的消費支出，與AI代理的應用相關。 

根據數位行銷與電商數據分析機構Adobe Analytics統計，2025年黑色星期五期間，由AI導流的網站流量年增達805％，AI驅動的全球銷售額約為142億美元，且其轉換率較一般訪客高出38％。這些結果顯示，AI推薦影響消費決策已成為零售業值得關注的關鍵重要變化。 

科技業者布局 搶進AI購物入口

隨著AI輔助購物逐漸成形，科技業者加快布局，將競爭焦點放在「購物入口」與「使用流程」的整合上。從搜尋、資訊整理到後續操作，誰能掌握使用者最先接觸商品的介面，成為關鍵。 

隨著生成式AI介面成為新流量關鍵，在「購物入口」布局上，OpenAI與Google分別從既有服務出發，延伸購物相關功能。OpenAI在ChatGPT中導入可協助搜尋、整理商品資訊並加入購物車的代理功能，並規劃整合式結帳機制，讓使用者在同一對話介面內完成購物流程，減少平台間的切換。Google則強化搜尋場景中的決策支援，推出可查詢庫存、追蹤價格，並在符合優惠條件時自動下單的智慧化功能，搭配商品比較表格，協助消費者在搜尋階段完成選擇。 

這類嘗試也進一步延伸至瀏覽環境。OpenAI近期推出自有瀏覽工具Atlas，將對話式操作帶入瀏覽流程；同時，主打AI搜尋與即時問答的新創公司Perplexity 推出的Comet，以及瀏覽器開發商Arc所開發的Dia，亦嘗試把搜尋、資訊整理與後續行動整合於單一使用流程中。整體而言，AI從單一功能工具，轉型為貫穿整體使用體驗的操作介面。 

然而，當AI實際參與購物流程，真正的挑戰也隨之浮現—交易如何跨平台順利完成。為回應AI代理跨系統執行購物流程的需求，Google於今年1月宣布推出UCP（Universal Commerce Protocol）通用商務協定，定位為AI代理人商務的跨平台開放標準。該協定由Shopify、Etsy、Wayfair、Target與Walmart等大型零售與電商平台共同參與，目標在於建立AI、零售商後端系統與支付服務間的共通語言。 

UCP的核心設計，是透過標準化介面，讓AI能直接取得商品資訊、啟動結帳並追蹤訂單進度，避免為不同商家各自建立獨立串接流程。Google指出，該協定可跨產業使用，並與既有代理人與支付協定相容，有助零售商與科技業者在既有系統架構上，擴大AI代理的應用範圍。 

在實際應用上，UCP有助於簡化購物流程。過去，消費者即使透過AI查詢商品，仍需跳轉至不同網站完成登入與填寫資料；如今，在UCP架構下，AI可透過統一規範直接連接各家零售商系統，縮短操作步驟。依規劃，未來Google搜尋的AI模式與Gemini應用程式將支援UCP下單，消費者可使用Google Pay或PayPal完成付款。Google強調，零售商仍是交易與服務的主體，負責履約、物流與售後服務，而AI的角色在於協助串接各環節，降低交易流程中斷的情況。 

此外，UCP著眼於代理人間的協作機制。不同來源的AI可在同一購物流程中分工合作，例如一個負責資訊蒐集與比較，另一個執行下單與付款，有助於提升流程連續性。Google認為，這是代理人商務能夠擴展規模的重要基礎。 

目前，UCP已獲得多家零售與支付業者支持，合作名單涵蓋Adyen、American Express、Best Buy、Flipkart、Macy's、Mastercard、Stripe、The Home Depot、Visa與 Zalando等，橫跨支付、零售與電商領域。 

業界亦常將UCP與OpenAI近期提出的ACP（Agentic Commerce Protocol）並列討論。兩者目標皆在支援AI代理參與交易，但切入角度不同：ACP著重單一對話介面的下單與付款；UCP則涵蓋從搜尋、交易到售後的整體購物歷程，並以跨平台、跨代理的共通標準為設計重點。Google認為，透過較完整的跨平台交易與系統串接規範，代理人商務的應用情境將更具延展性。 

電商平台的抉擇 防範外部AI與深化自有布局

科技業者積極投入，使AI在購物場景中的應用快速擴展，也讓大型電商平台面臨新的策略抉擇。一方面，平台須維持對使用者與交易流程的掌握；另一方面，AI已逐漸成為消費者的重要入口，如何在防範外部介入與擁抱新技術間取得平衡，成為零售業者關注的課題。 

以亞馬遜（Amazon）為例，其近1/10營收來自廣告業務，平台流量與停留時間對整體商業模式至關重要。基於這樣的考量，亞馬遜對第三方AI取得商品資訊的方式，採取較為審慎的管理態度，同時也持續強化自有AI應用。亞馬遜執行長賈西指出，第三方AI工具在個人化、價格即時性與到貨資訊掌握上仍有挑戰，平台因此選擇優先深化內部解決方案。 

事實上，亞馬遜是零售業中較早導入生成式AI的企業之一，長期將AI應用於搜尋、推薦與結帳體驗。2024年，亞馬遜正式推出AI購物助理Rufus，透過對話方式協助消費者搜尋商品、比較規格與價格，並回應常見問題。系統也會結合消費者過往的購買與瀏覽紀錄，提供個人化建議，使對話不僅停留在搜尋階段，而延伸至實際決策。 

Rufus背後採用的是亞馬遜自行打造的大型語言模型，由內部團隊訓練，資料來源涵蓋商品目錄、顧客評論、社群問答與部分開放網路內容，以支撐即時且情境化的回應能力。 

相較於部分零售業者在導入AI助理時僅限縮支援品項，Rufus上線初期即支援全站數億種商品，展現亞馬遜在資料整合與系統規模上的優勢，也拉開競爭門檻。 

亞馬遜於2025年推出代理式AI購物功能Buy For Me，讓消費者在授權後，可由AI代為前往外部品牌網站完成購物流程。透過加密方式處理個人與付款資訊，消費者無須離開亞馬遜平台，即可完成站外交易，使亞馬遜維持使用體驗一致性的同時，持續扮演跨平台購物入口的角色。 

沃爾瑪（Walmart）相較採取更開放的合作策略。沃爾瑪與Google合作，讓消費者能在Gemini中完成沃爾瑪及會員制通路的購物流程，從搜尋、挑選到下單皆在同一介面完成，藉此強化與Google生態系的整合，擴大外部AI入口效益。 

除了與大型科技平台合作，外部AI入口也為沃爾瑪帶來實質流量。日本瑞穗銀行（Mizuho Bank）分析師估算，沃爾瑪網站約有4％的造訪者來自其他網站，其中相當比例由對話式AI介面導入，顯示消費者透過自然語言搜尋商品的行為正在增加。因應不同客群，沃爾瑪也同步推出自家購物助手，強化與顧客直接互動。 

在營運表現上，沃爾瑪於今年2月初正式跨越市值1兆美元門檻，成為首家達到此規模的零售企業。根據《路透社》報導，近年沃爾瑪快速擴大線上商品規模至逾5億件，推出1小時到貨服務，並以結合免運與專屬優惠的Walmart+會員制對應 Amazon Prime，同時持續擴大廣告業務，提升整體獲利能力，鞏固平台型競爭優勢。 

沃爾瑪在營運端及早投入AI，被視為市值成長的重要支撐。公司近年大幅投資供應鏈自動化，改善生鮮品質與配送效率，並透過更精準的庫存預測與搜尋體驗鞏固競爭力。隨著愈來愈多美國家庭轉向線上購買日用品與生鮮雜貨，沃爾瑪在雜貨市場的主導地位持續擴大，目前每4美元的雜貨支出中，即有1美元流向沃爾瑪。 

品牌爭取AI注意 SEO轉向AIO

隨著AI代理開始參與購物決策，消費者的選購行為出現新變化。根據國際投資銀行摩根士丹利研究，到2030年，美國近半數的線上購物將由AI助理協助完成。AI會依據消費者的過往紀錄、瀏覽行為與偏好提出建議，使選購流程更為快速，也讓購物決策逐漸集中於少數經過篩選的選項。 

在這樣的情境下，品牌與消費者間的互動方式也隨之調整。商業新聞媒體 Business Insider分析指出，當AI成為主要的決策輔助者，消費者對品牌的理解，將不再只來自品牌敘事與情感訴求，更多是建立在規格、價格、評價與個人化推薦等資訊上。品牌如何在AI的判斷邏輯中被清楚辨識，成為新課題。 

購物決策邏輯的轉變，也帶動行銷與曝光策略的調整。當AI代理成為重要入口，品牌能否被AI理解與推薦，將直接影響交易機會。傳統搜尋引擎優化（SEO），正演進為生成式引擎優化（GEO）與AI內容優化（AIO）。例如，品牌在商品頁面標示的專業名稱，往往與消費者實際向AI描述需求的語言存在落差，若無法讓AI正確對應這些差異，產品便可能被排除在推薦清單之外。 

另一方面，AI對內容來源偏好，也使品牌重新檢視資訊布局。美國時尚與精品集團 Tapestry集團分析發現，在熱門AI聊天機器人引用的連結中，品牌官網與新聞稿的占比有限，新聞媒體、專業評論與產業內容則更容易被納入參考。這使品牌開始加強FAQ、規格表、比較資料、保固條件與第三方測試結果等結構化內容整理，以利AI模型解析。《路透社》指出，部分品牌網站的內容設計，已從「以消費者閱讀為主」，轉為同時考量「AI理解與引用」。 

值得注意的是，AI加速線上購物流程的同時，也重新定位實體通路。當前置比較與資訊搜尋多由AI完成，實體門市的角色轉向體驗與關係建立。電商平台Shopify調查顯示，75％的受訪者仍重視購物時的互動，並希望透過試穿、試用與現場服務建立對品牌的感受。對部分消費者而言，逛街依然是具有情感與儀式感的活動，使實體店成為維繫品牌辨識度的重要場域。 

整體來看，新一代AI購物模式中，AI將負責理解需求、整理選項並協助完成後續操作，而品牌與零售業者的挑戰，則在於如何提高在AI模型中的可辨識度，同時維持與消費者間的情感連結。當購物決策的起點，逐漸由消費者自行搜尋，轉為由AI先行篩選與推薦，品牌競爭的核心也隨之延伸到「如何被AI看見與理解」的新層次。■ 

Keyword｜生成式引擎優化（GEO）

因應生成式 AI 與對話式搜尋興起，調整內容結構與語意設計的優化策略，目的是提高品牌、產品或資訊被AI理解、引用與推薦的機率，而非單純追求搜尋排名。相較於傳統SEO著重關鍵字與頁面排序，GEO更強調內容的結構清晰度與語意完整性，使AI能在自然語言需求下正確辨識並納入推薦。

Keyword｜AI內容優化（AIO）

以生成式AI的理解與運作邏輯為出發點，調整品牌與產品內容的呈現方式，使資訊更容易被AI模型讀取、解析與運用。其重點不在於排名或曝光，而在於確保內容在AI推薦、摘要與回答過程中能被正確引用。AIO強調內容的結構化、語意一致性與資料完整度，例如清楚的產品屬性、使用情境與更新資訊，讓AI在處理消費者需求時，能準確擷取並轉化為推薦結果。