零售業的風暴來了,Google與Amazon的未來之爭
零售業的風暴來了,Google與Amazon的未來之爭
2014.11.10 | 科技

本文將探討Google和Amazon兩家看似發展方向不同的公司將會如何改變零售業的未來,作者為Gideon Rosenblatt,原文發表於Medium。

電影《魔鬼終結者》結尾有一句經典台詞:「暴風雨即將來臨。」(There's a storm coming in.)。在零售業,也有一場風暴即將來臨。Google和Amazon,一個搜尋引擎,一個電商平台,看似發展方向完全不同,卻與商品銷售有著千絲萬縷的聯繫。是什麼力量將兩家公司捲入到未來零售業的爭奪戰?電子商務的未來又將何去何從?

Google依靠廣告盈利,它的很多廣告其實距離完成商品和服務銷售只有一步之遙,而Amazon所擅長的正是商品銷售。當人們開始在Google以外的地方搜尋商品訊息時,實際上已經直接威脅到了Google的利益。

在最近的一次調查中,分析機構SDL詢問人們購買節日禮物最常去的3個地方。「線上搜尋」占到了45%,與去年的49%相比有所下降。與此同時,Amazon這個購物管道更加流行,比例從31% 躍升到37%。

產品列表廣告的點擊率通常比一般文字廣告高出21%,因此,當Amazon的商品搜尋比例更高時,將會給Google帶來嚴重的威脅。

Amazon的崛起

15年前,Amazon發布了線上商品銷售業務,並逐漸將自己的電商基礎設施開放給第三方賣家,從線上零售商轉變成電子商務平台。截至2013年末,Amazon平台上賣家總數達到了200萬,這些賣家的商品與自營的產品一同出現在搜尋結果中。實際上,現在Amazon有40%的商品是來自第三方賣家的。

Amazon平台上第三方賣家的商品占到了40%,Amazon向這些商家收取的費用占到其總收入的20%。

請注意,第三方賣家商品的銷售大多來自Amazon網站內商品搜尋,而不是Google搜尋。

Google搜尋的導購作用

Amazon是一家巨頭,但是也面臨著麻煩的公關問題: 人們喜歡網購的便利,但也有很多人擔心Amazon模式會嚴重損害線下實體店鋪。Google可以抓住Amazon的這一弱點好好利用。

Google與Amazon的不同之處在於,它自己並不是零售商,不直接參與交易(Google Play 是個例外,在虛擬產品方面與Amazon等其它公司競爭,直接面向終端消費者銷售產品),而是通過廣告將消費者引導到其它商家獲利。

人們不把Amazon看作搜尋引擎,但是如果你要找想買的東西,你通常不會僅僅在Amazon上找。

他們顯然更關注交易方面,但是從本質上來說,他們也在回應用戶的問題和搜尋,與我們所做一樣。

——Google董事會主席Eric Schimidt

過去幾年,為了應對Amazon,Google在商品搜尋結果方面做出了很多改變。以前,Google的導購功能體驗很差。商品廣告與用戶的搜尋結果經常是不相關的。而現在,如果你搜尋「微波爐」之類的詞,你會在頁面右側看到相關的商品訊息:

如果你點擊「通過Google購買微波爐」(“Shop for microwave oven on Google”)這個鏈接,就可以篩選附近能夠買到微波爐的商家。

點擊其中一個鏈接,能夠獲得商品的詳細訊息,並顯示附近經銷商的價格以及其它商家的鏈接。

Google並沒有止步於此,其推出的Google Express服務就為進一步的商品配送做好了準備。

Google目前僅在個別地區開放了Google Express,包括波士頓、芝加哥、曼哈頓、華盛頓特區,洛杉磯西部和舊金山灣區等(在加州北部的其它地區推出隔夜送達服務)。

雖然現在有一些灣區的小商家參與進來,但是谷歌顯然要將目標瞄準更大的經銷商,接入更多的產品,完善商品和庫存訊息錄入到搜尋結果中的訊息系統。

大範圍推廣這個項目需要更多人力和財力的投入。而依賴第三方商家則需要像Amazon一樣在倉儲方面大量投資,進而又會導致一些其它問題。

發展中所出現的問題

消費者想要簡單、安全的購物方式。當你依賴第三方賣家時,情況通常會比較複雜。

我曾在微軟做過一個線上汽車購買的平台,叫做CarPoint。高峰時期,每月服務的消費者有700 萬之多,他們很喜歡這項服務,但是我們在營運中也面臨著兩大難題。

第一個難題是我們要統一從汽車製造商和凱利藍皮書等第三方內容提供商所獲得的汽車規格參數。這麼做是為了讓消費者能夠很容易地比較本田雅閣和豐田卡羅拉兩款車型。這真的是一項相當繁複的工作。Google要處理的不僅是汽車的商品目錄,還有其它更加龐雜的產品分類。在這方面,Amazon已經領先了一大截。

然而,在處理訊息方面,Google可以說是無人能敵的。Google正在嘗試將知識圖譜和人工智慧結合起來,開發一種全新的識別模式。我認為,這種識別模式也能夠應用於購物時的商品匹配。所以,訊息處理並不是Amazon的強項。

營運CarPoint 過程中遇到的第二個問題更加棘手。我們需要依靠當地汽車經銷商完成實際的銷售。當經銷商表現不錯時,消費者很開心;但是如果經銷商不能讓消費者滿意的話,我們就要跟著挨罵。通常我們都會站在消費者一邊來處理雙方矛盾。但實際上我們介入是否有效完全取決於我們手中有多少談判籌碼,即我們給這個商家帶來了多少業務。

這是一個非常重要的問題,但是今天,可以說沒有任何一家公司擁有像Googlr一樣為特定市場導流的能力。所以,Google可以盡力保證消費者從第三方賣家那裡獲得良好的服務。Google的「可信商家」」項目正是在做這方面工作。

收購Uber做商品配送?

我們上面討論了Google和Amazon在戰略層面的不同,一個是訊息處理平台,而另一個是交易處理平台。但是不管是通過哪種方式,最終都需要將商品送到消費者手中。

去年12月,Amazon執行長Jeff Bezos在《60分鐘》節目中表示,Amazon正在計劃無人機配送服務。很快,DHL和Giigle也宣布正在開發類似的項目,甚至NASA都在開發無人機項目,而且還有可能在Amazon和Google之前實現利用無人機將物品送到家門口。

除了無人機,還有什麼其它方式解決在線銷售的配送問題嗎?能不能靠軟體定位,實現去中心化,利用Uber 這種眾包的方式配送Google Express 的訂單?

Google已經通過Google Venture已經向Uber投資了2.5億美元。Google地圖今年春天也整合了Uber服務,Uber還有可能會成為Google自動駕駛汽車試營運項目合作方。實際上,Uber已經在測試通過群眾外包的司機做配送。將來,Uber可能會成為Google Express的一種自然延伸,說不定會被Google收購,成為Google與Amazon零售業方面競爭中極具價值的資產。

投向本地化的大量資金

線上購物已經出現20 年了,人們上網的方式已經不再侷限於桌面端,實體銷售和虛擬銷售的結合比以往任何時候都要緊密。

智慧型手機的爆發增長為行動搜尋注入了強勁的動力。預計到2015 年,行動搜尋的總量將會超過桌面端。在美國,Google佔據了桌面端搜尋67% 的市占率,而在行動端市占率是83%,但Google並沒有安於現狀,他們現在正在摸索如何利用行動端的搜尋流量更好地實現自己的零售戰略,如何更好地向本地的商場導流。

Google的願景是「組織全世界的訊息,使人人皆可訪問並從中受益。」,他們在購物方面更加關注背後的訊息也是順理成章。商家向Google支付廣告費,使得消費者通過Google能夠更容易地找到心儀的商品,而且消費者購物時也很清楚自己究竟是從誰那裡買的東西。

Amazon的行動策略卻恰好相反,其推出的Fire Phone帶有Firefly識別技術,當你在實體店看到一件商品時,只需輕鬆一掃就能找到Amazon上對應的商品。此外,Amazon還推出了另一款家用硬體產品「Amazon Dash」」,通過語音或條碼掃描就可以找到相關商品。Firefly和Dash是Amazon平台的延伸,將Amazon的業務拓展到了線下店鋪銷售。

這些工具清晰地展現出了Amazon作為一個電商平台的戰略定位。Amazon向第三方賣家開放自己的交易平台。當你在Amazon上買第三方賣家的商品時,你甚至都注意不到這是第三方賣家的商品,你認為自己就是從Amazon上購買的商品。

未來零售業的戰爭

我們將會見證Amazon和Google之間異常激烈的競爭。兩者誰會最終勝出仍是個未知數,但是從長期來看,當市場足夠大時,兩種模式很可能會共同存在。

Google和Amazon的這些戰略會讓消費者購物更加方便,我認為這是一把雙刃劍。很多實體店將被淘汰,那些淳樸的街角藥店將不復存在。想要在這股科技浪潮中倖存下來,就必須用技術武裝零售業,即使是夫妻店也不例外。這並不是最理想的模式,但是總比一家巨頭壟斷一切要好。

本文出自36氪/YvesYAN,原文出自medium.com

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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