當AI開始打電話問現貨,品牌行銷正在悄悄變規則!你該做好哪3件事?
當AI開始打電話問現貨,品牌行銷正在悄悄變規則!你該做好哪3件事?

有一天,你的店員接到一通電話:「您好,我是 Google 的 AI 系統,代表一位消費者詢問:請問你們現在有黑色 27 吋電競螢幕的現貨嗎?價格大約在多少範圍?」店員愣了幾秒,不確定這是詐騙還是真實的客戶詢問。

這是 Google 於 2025 年 11 月在美國市場正式推出的「代理式通話(Agentic Calling,又稱 Let Google Call)」功能,前身為同年較早推出的「Ask for me」代撥電話實驗。代理式通話是已經在美國市場發生的真實場景。

我認為,這是繼搜尋引擎廣告、社群媒體行銷之後,品牌行銷史上又一次結構性的轉變。差別在於,這一次不是品牌主動出擊,而是 AI 主動來找你。它代替消費者完成了過去最費工的一哩路。

AI 幫消費者打電話,問完直接給結論

代理式通話的運作邏輯,遠比「語音助理幫你查資訊」來得深遠。它的核心是:當美國用戶在 Google 搜尋「附近有沒有特定商品」,系統會出現「讓 Google 致電(Let Google call)」的選項。消費者設定好需求條件,包括尺寸、顏色、預算,接下來的事就全部交給 AI。

Google 背後用的是 Gemini 大型語言模型,結合早期 Duplex 語音技術,讓 AI 像真人一樣打電話給附近幾家實體門市,詢問庫存、確認價格、了解促銷資訊。通話結束後,AI 彙整所有店家的回應,以結構化摘要的形式傳給消費者。整個過程,消費者一通電話都不用打。

與此同時,Google 也同步推出了另一個功能「Buy for me(代理結帳)」,AI 直接幫你在線上商城完成下單購買。一邊是 AI 替消費者打電話問實體門市,一邊是 AI 直接在線上幫消費者按下結帳,Google 正在同時從兩條路徑切入消費者的購買決策。

Google Shopping Graph 涵蓋超過 500 億個商品清單,每小時更新 20 億次數據。然而這龐大的資料庫,恰恰對實體店面「當下的真實庫存」束手無策。代理式通話正是要填補這個數位盲點。

你的庫存,正在變成 Google 的數據

許多人第一眼看到代理式通話,會把它解讀成消費者的便利服務,再也不用自己打電話詢問庫存。這當然是真的,但如果只看到這一層,品牌主就錯過了更深層的戰略意義。

這是 Google 用 AI 主動把線下數據「拉進」數位世界的一次系統性行動。當實體店員在電話中告訴 AI「藍色沒有了,黑色有現貨,現在滿千打八折」,這段對話被 Gemini 擷取、轉化成結構化數據。短期服務了當下那位消費者,長期卻有極大可能回饋進 Google 的在地搜尋演算法,直接影響這家店未來在 Google Maps 和搜尋結果中的曝光排序。

換句話說,你的門市對 AI 這通電話回答得夠不夠清楚、資訊夠不夠完整,未來可能就是你能不能出現在消費者視野裡的關鍵變數。

更值得警覺的是決策模式的改變。過去消費者自己比較、自己決定;現在 AI 幫他比了價、問了庫存、篩了條件,才把「推薦清單」交回他手上。品牌在顧客旅程中的出場時機更早也更被動。你必須在 AI 打電話之前,就準備好被它選中。

實體門市現在該做的三件事

面對代理式通話,我認為實體品牌有三件事必須馬上開始做,而不是「等功能推到台灣再說」。

第一,把 Google 商家檔案當成第一線門面來經營。 Google Business Profile(GBP)的完整度,直接決定 AI 是否優先「選中」你的門市去打那通電話。營業時間、商品分類、在地搜尋關鍵字,每一個欄位的空缺,對 AI 來說都是一個「略過你」的理由。

第二,訓練第一線人員應對 AI 通話的節奏。 AI 不喜歡閒聊,它需要的是明確的「有貨、沒貨、價格、促銷條件」。店員過去習慣的人際互動在這裡會成為干擾。一個「嗯……我去幫你看一下,不好意思稍等一下」的回應,可能就讓 AI 的語意理解打折,進而給出不精確的摘要。清楚、快速、結構化,是應對 AI 通話的新標準。

第三,把漏接 AI 電話視同漏接一位高意願買家。 代理式通話對應的消費者,是已經確認需求、正在比較選項的人,是消費漏斗末端含金量最高的族群。我的建議是:不要把這類電話混進一般騷擾電話篩選邏輯,而是建立一套辨識與回應機制,確保 AI 帶來的業績機會不會就這樣溜走。

每一次技術浪潮,品牌的選擇都只有兩種:被動應付,或者主動卡位。代理式通話的意義在於,數位轉型的戰場已經從「你有沒有網站、有沒有社群」,推進到「你的庫存資訊能不能即時、清晰地餵給 AI 代理人」。

這個要求聽起來很具體,甚至有點瑣碎。不就是把商家檔案填好、訓練一下接電話嗎?但背後其實是一個根本性的思維轉換:你的品牌,不再只是對人說話,而是開始對機器說話。

機器是個挑剔的聽眾,說不清楚,它就跳過你。準備好了嗎?

本文授權自高端訓【品牌AI攻略】

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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