觀點|SEO沒死,反而更重要?AI代理人購物崛起,握有「品牌力」才能抗衡演算法
觀點|SEO沒死,反而更重要?AI代理人購物崛起,握有「品牌力」才能抗衡演算法
2025.12.10 | 新零售

ChatGPT宣布在北美與Etsy、Shopify等電商平台合作。未來,你可以跟ChatGPT討論:「幫我找適合送朋友的入厝禮,手作風、預算3,000元左右。」ChatGPT會幫你搜尋,提供一些選擇,甚至直接完成購物。

這對零售業來說,意味著什麼?ChatGPT嘗試成為新通路。其實不只ChatGPT,之前Perplexity也有類似嘗試,倘若Google旗下的Gemini也跟進,那一點都令人不意外,因為Google搜尋本來就支援購物了。

從零售業的角度,ChatGPT這種LLM服務平台就是一種新通路,可以帶動人流、創造新銷售。而品牌要如何布局這種「新通路」呢?

AI 瀏覽器開戰!ChatGPT、Google 搶當購物入口

最近ChatGPT推出了自己的瀏覽器Atlas,除了搜尋,也要在瀏覽器的市場和Google競爭。ChatGPT並非第一家推出AI瀏覽器,還有Perplexity推Comet、Arc瀏覽器推Dia。

AI瀏覽器是什麼?它能協助使用者在瀏覽網頁時更輕鬆,或替使用者真正「完成工作」,舉凡旅程、工作計畫、購物。

透過AI瀏覽器,你可以對PChome網頁說買1箱礦泉水,瀏覽器的AI就會「瀏覽」購物平台、搜尋、加入購物車,最後向你確認後結帳。整個過程,你只要說一句話就好。

簡單說, AI瀏覽器=瀏覽器+代理人(Agent) ,你可以自己操作、讓代理人操作或一起協作。代理人很快便無所不在,你的瀏覽器可能就是瀏覽網站的代理人,無須再開啟ChatGPT網站。

所以作為一個零售品牌,要怎麼在ChatGPT上架呢?目前的窗口很小,僅有透過email提交,未來應該會支援更開放的API。然而上架技術並不是現在的重點,想一想,如果所有品牌都這麼做,其真正的問題是:要怎麼讓AI找得到我?

還得是SEO!品牌逐「搜尋」續命

如同網路流量崛起後,各種購物官網遇到的同樣問題「要讓Google找到我」,即SEO。而AI時代有一堆新詞:GEO(生成式引擎優化)、AEO(答案引擎優化)、AIO(Goolge的AI搜尋引擎AI overviews)等。在零售品牌上,就是讓AI找到你、願意選擇你(推薦給消費者),並摘要你的品牌中最有價值的商品資訊,好讓消費者願意實際購買。

而AI瀏覽器又帶來另一種層次的挑戰——讓AI代理瀏覽品牌網站,並輕易完成工作。因此得考慮Agent的使用者體驗。傳統上網站針對「人類」要考慮UI、UX,現在將針對「Agent」去考慮AX。

所以現在可以做什麼呢? 不管是GEO、AEO等,背後最核心的關鍵還是SEO。 你可能會覺得奇怪,搜尋引擎的流量不是已經慢慢下滑了嗎?但搜尋永遠是必要的。畢竟AI或者Agent幫使用者處理資訊的本質也是「搜尋」。所以任何一家LLM平台都必須有搜尋的基本元件,也就是理解使用者問的問題是一件事,快速有效地搜尋又是另一件事。

快速有效地搜尋,才能參照更有價值的資訊,給使用者更精準的答案。搜尋背後資訊的「過濾」,乃至「排序」的方法就非常重要,而SEO就是在處理這些問題。

所以對品牌而言,原本該做的SEO還是要做,要理解消費者意圖、經營品牌內容和創造有價值的資訊,SEO仍是王道。

SEO除了內容的經營,還包含標準的網站結構部分。傳統清晰而結構化的網站結構設計,即是為了服務搜尋引擎派出的爬蟲機器人,讓機器人容易理解網站內容,提高SEO分數。

所以有趣的是,AI作為一個消費者代理人,雖然是機器,它們的很多行為卻如同「人」。消費者只是把自己想做的事情委託給這位代理「人」,讓生活更輕鬆。從這個角度思考,許多傳統基本的東西如SEO布局與累積,還是一樣重要,甚至更重要。

就像Agent依據用戶需求,找到了幾個海邊適用的防曬乳,其中若有不熟悉的品牌,消費者一定會希望再多了解資訊,這終究回到品牌SEO,甚或品牌力本身。

真正的品牌所累積的信賴感,不是AI代理能夠簡單取代。 真正厲害的品牌,不只創造信賴感,還有追隨的粉絲,對於品牌有一種強烈的認同感,這才是無可取代的,無論零售科技怎麼變化,品牌力本身一直是王道。

延伸閱讀:觀點|1分鐘完成商品上架,AI代理將徹底顛覆零售業!「怎麼讓LLM找到我」成為品牌新基礎功

責任編輯:蘇柔瑋

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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