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品牌不只要「抓住人心」,更要「說服Agent」

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2026-05-28

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AI Agent正重塑品牌行銷與購物決策。僅為情境配圖,Appier提供
AI Agent正重塑品牌行銷與購物決策。僅為情境配圖,Appier提供

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編按:AI Agent正重塑品牌行銷與購物決策!當消費者開始交由AI比價、下單,品牌不只要抓住人心,更得靠數據與效率說服Agent,才能在新商務時代搶占優勢,成為同時打動人類與AI的關鍵品牌。

隨著Google、OpenAI等科技巨頭積極布局AI購物功能,代理商務(Agentic Commerce)正從科幻走進現實。這不僅是購物介面的改變,而是一場牽一髮而動全身的消費模式重構。未來的消費者,可能不再只是「人」,而是極度理性的「AI 代理人(Agent)」。

想像一個再日常不過的場景:補貨衛生紙、比價、下單,未來或許不需要你親自完成,而是由AI Agent代勞。當AI開始擁有採購權限、預算控管與決策能力,品牌溝通的對象也隨之改變——不只要說服人類掏錢,更要用Agent能理解的語言,說服AI做出選擇。

品牌行銷雙策略!有本事說服人與 AI, 才能脫穎而出

當代理商務滲透日常,未來的目標受眾更趨複雜,除了上班族、學生、工程師、職業婦女等傳統族群,還出現一批「受人類指派的Agent」以代購之姿介入消費決策,品牌因此必須發展雙軌策略加以因應:

感性驅動的人類消費者:重視品牌體驗與情感連結,容易被敘事、設計與內容打動,會因為代言人、創意廣告或視覺呈現,而產生購買衝動。

極度理性的AI Agent:不受情緒影響,不關注品牌光環,只依賴結構化數據做判斷,從價格、規格到效率,進行全面且毫不妥協的最優產品比較。

未來贏家不再是最吸睛的品牌,而是能同時說服人類與演算法的品牌。Appier提供

未來贏家不再是最吸睛的品牌,而是能同時說服人類與演算法的品牌。Appier提供

這正是為什麼以Agent為導向的「意圖經濟」將逐步取代以人為導向的「注意力經濟」。在這個新框架下,品牌不再只需要抓住目光,而是必須同時回應「人」與「Agent」兩種決策者;一方面以感性敘事打動人心,另一方面以簡潔、高效率的數據結構,讓Agent 能快速理解與判斷。

A∕B 測試的邏輯也正在改變:廣告不再只是優化給「人」看,而是透過數據回饋,生成並優化成能讓「Agent」埋單的內容。當品牌能同時滿足人類的感性與機器的理性,才真正具備在這場新賽局中勝出的實力。

當消費者用AI購物,行銷人的Agent可靠嗎?

當AI Agent從「對話工具」走向「自主執行」,甚至開始接手比價、下單與決策,單靠行銷人員判斷跟速度,是很難應對日益複雜的消費輪廓與碎片化管道的,企業勢必需要嘗試AI Agent參與決策執行,才能跟上指數型成長的訊息量和行銷節奏。

當AI不再只是輔助,而開始影響或主導決策時,下一個問題是:這些Agent究竟可不可靠?

說實話,現在的AI Agent,有點像考試不會寫,卻把答案卷填得滿滿、還表現地信心十足的學生。這種「不懂裝懂」的代價其實很高,輕則生成錯誤或無效內容,徒增成本;重則做出錯誤決策,傷及品牌聲譽,甚至帶來實質財務風險。

企業部署AI的挑戰!AI不知道自己的能力邊界

AI在決策中的不確定性,是企業難以放心部署的其中一項關鍵原因;因此,我們嘗試探索一個重要卻經常被忽略的問題:AI Agent敢不敢說「它不知道」?

在自然語言轉結構式查詢(Text-to-SQL)任務中,倘若AI能在不確定時主動提問,準確率就能顯著提升。以GPT-4o為例,僅加入「不確定就詢問」的機制,準確度即可提升約20個百分點,等於從中段班躍升至前段班。

關鍵不只是「會不會問」,而是「何時該問」。當多個Agent同時協作時,若缺乏能力邊界的判斷,過度積極的Agents反而可能導致決策衝突,甚至陷入無效循環。因此,我們需要讓AI建立「自覺力」,能評估自身信心水準,判斷何時該回答、何時該求助、何時該暫停回覆。對此,我們總結了四種不同類型的挑戰好協助企業因應。

企業部署AI的挑戰,在於AI並不知道自己的能力邊界。Appier提供

企業部署AI的挑戰,在於AI並不知道自己的能力邊界。Appier提供

首先,AI在學會新技能的同時,可能忘記原本的技能,出現「災難性失憶」。這起因於高困惑度token會干擾模型穩定學習,就像人學新語言學得太吃力,反而連原本熟悉的語言都變得不順了。但透過辨識高困惑度token,優化微調過程,模型遺忘既有能力的風險能被有效降低。 

其次,面對模糊指令時,AI容易在「亂猜」與「過度提問」之間擺盪。若只靠模型主觀判斷,往往很難準確拿捏何時該提問;因此我們透過外部回饋與多模型交叉驗證,讓AI問得更準,也更有必要,進一步讓任務精準度與使用者體驗之間的平衡效益提升超過三成。 

第三,AI缺乏風險感知能力,難以判斷何時該答、拒答或上報。我們透過「技能拆解」,將解題、信心評估與期望值決策分開處理,讓AI能依風險高低選擇更理性的應對策略,將高風險預期虧損降低六至七成。 

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第四,即使答案看似正確,也難以判斷模型是否具備穩定能力。傳統的信心校準多半只看單次回答是否正確,卻無法真正界定模型的能力邊界。為此,我們提出能力校準機制,讓AI在回答前就能預估成功機率,更準確掌握自身能力邊界,推論成本甚至低於1 token。 這些問題都指出,真正的關鍵不在於讓AI「更會回答」,而是讓它「更懂判斷」,從模型微調、精準提問、風險評估到能力校準等方面加以防範,才能教AI Agent做出更可靠的決策。

協助企業因應AI部署的挑戰,讓AI Agent做出更可靠的決策。Appier提供

協助企業因應AI部署的挑戰,讓AI Agent做出更可靠的決策。Appier提供

從 SaaS 邁向 AaaS 的行銷變革

AI的真正價值,是在於透過「聰明的自覺力」放大人類的智慧與產能。當我們能確保AI Agent在運作中既有專業廣度、又有邊界意識,甚至能在無法處理時「知難而退」向人類求助時,品牌才能更放心仰賴AI作為品牌與消費者之間雙向溝通的橋梁。

(作者為Appier 執行長暨共同創辦人游直翰)

專欄意見不代表《遠見》立場

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