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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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