AI 導流零售網站年增 693%！購物決策從 1 週壓縮到 1 小時，品牌及電商必知的代理式商務
2025 年底的美國購物季，出現了一個關鍵轉折。根據 Adobe Analytics 追蹤逾一兆次美國零售網站造訪，黑色星期五線上消費達 118 億美元之間（約新台幣 3,710 億元），網路星期一更以 142.5 億美元（約新台幣 4,480 億元）刷新單日網購紀錄；但更值得注意的是流量結構的改變。
透過 AI 工具導向零售網站的流量，較去年同期暴增 693.4%，黑五當日更高達 805%。亞馬遜 AI 購物助手 Rufus 也在黑五當日約佔 40% 的購物工作階段，介入後的結帳轉換率是未使用 Rufus 的 3.5 倍，Salesforce 更估算 AI 與 AI Agent（AI 代理）於網路星期一將驅動全球銷售額逾 670 億美元（約新台幣 2 兆 1,065 億元），約佔全球總銷售近兩成。
由此可見，AI 已不再只是對話介面，而是開始直接介入消費決策、甚至代替你買單。這個現象有個名字：Agentic Commerce（代理式商務）。
以下 Q 為《數位時代》創新長黃亮崢（James）提問，A 為東南亞最大比價搜尋引擎 BigGo 創辦人兼執行長焉德葳（Kevin）回答，他將從電商與 AI Agent 第一線的實戰觀察出發，深入解析這場結構性變革對品牌、電商與廣告業的衝擊。
Q1：美國電商的 AI 衝擊這麼快，台灣的步調一樣嗎？
A： 台灣電商在 AI Agent 部署與相關資源的投入，相對美國其實比較緩慢。這和美國大廠（如亞馬遜）在 AI 的投資規模有很大的關係，他們需要在這方面做出實際成效，自然投入更多。台灣在 AI 支援度和使用者成熟度上，目前都還在持續加強，所以這一塊並沒有出現像美國那麼顯著的成長。
Q2：代理式商務跟去年我們談的 MCP 購物助手，有什麼根本差別？
A： 去年和今年的轉換真的非常大。MCP（模型上下文協定）是 Anthropic 在 2024 年 11 月發布的協定，一直到 2025 年 4 月才開始爆紅。那個時候，AI 工具的使用漸漸變多，MCP 提供了一個讓 AI 可以呼叫外部工具（如搜尋、比價、資料庫）的開放協定標準。BigGo 也在那個時候上線了 AI 助理，可以幫使用者比價、處理各種需要重複性動作的任務。但說真的，很多時候使用者還是要自己花時間做功課，因為購買行為從來就不是單一的。
舉個例子：你今天要買一台筆電，同時要考慮要不要搭配滑鼠和周邊裝置；如果你要組一台搭載 RTX 5090 顯示卡的主機，還要思考 20 萬的預算內什麼配置最合適；中元節公司要辦普渡，哪些商品是應該張羅的⋯⋯傳統 AI 做為購物助手時，在 2025 年上半年還沒有能力整合這些跨領域需求。
今年的轉變是：AI 的能力大幅提升之後，我們不只是給它工具，而是直接把各個網站的 API（應用程式介面）開放給它，讓 AI 自己去打通這些 API、完成所有動作。BigGo 的購物助理現在已經可以幫你管理訂閱商品、追蹤現金回饋、建立採買清單，比如「幫我建一份 2026 年的採買清單」，它可以把所有商品全部選好，放進你的清單。如果再結合像亞馬遜 Agent 直接下單的機制，中間就不需要再打開購物網站了，所有流程在 Agent 對話裡就完成了。
Q3：AI Agent 真的能打通比價、規格研究、信用卡優惠，一路到下單的完整流程嗎？
A： 在 BigGo 的第一線觀察，如果你在台灣用 OpenAI 詢問某款 Sony 耳機的最低購買價格，OpenAI 下一步會直接告訴你：「根據 BigGo 的比較結果，這款耳機在某電商的活動方案目前最優惠。」它怎麼做到的？就是在你問的當下，透過 Agent 連結 BigGo 的 API 取得即時比價結果。我們現在有非常大比例的流量，其實來自 AI Agent，不論是 OpenAI 還是 Anthropic，帶著 AI user agent（AI 用戶代理）標識來訪問 BigGo 的比例已經相當高。
購物決策的時間也被大幅壓縮。過去消費者買一台冷氣，要先查評價、再去網站比價、回去問親友、再上網比一次，上述流程需要將近一週。現在，查評價直接叫 AI 幫你查，比價也叫 AI 幫你比，很多人已經這樣在做了。透過 Agentic AI 的幫助，過去需要一週才能做出的決策，現在可能一個小時內就完成了。
更關鍵的是，Agentic AI 具備跨領域整合能力。冷氣的 BTU（英國熱量單位）噸數和坪數換算、分離式冷氣的掛點尺寸、信用卡的週間優惠方案⋯⋯這些分散在不同專業領域的知識，過去沒有任何一個人可以全部精通。現在有了，就是 Agentic AI。
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Q4：Stripe 的 ACP、Google 的 AP2、Visa、Mastercard 各推各的 Agent 支付協定，這場「協定戰爭」對電商真的重要嗎？
James：2025 年 4 月到 2026 年，各大支付與科技巨頭密集推出了各自的 AI Agent 支付協定：Stripe 與 OpenAI 合作推出 ACP（Agentic Commerce Protocol）；Google 推出 AP2（Agent Payment Protocol）；Visa 與 Cloudflare 合作推出 Trusted Agent Protocol；Mastercard 則有自己的 Agent Pay。短短一年，支付協定標準就冒出這麼多，各家都想主導 Agent 交易的遊戲規則。這場協定戰爭對電商真的重要嗎？
A： 這些協定其實都在解決同一件事，只是各家從自己的立場出發，希望主導這個標準。但對 Agentic AI 來說，它可以同時支援所有協定。你只要告訴它這個協定是做什麼的，或者你的平台支援哪個協定，它就能用。AI 並不在乎上層協定是什麼，對使用者而言這段也沒有直接感知，因為它藏在整個購物流程底下，不是使用者實際操作的部分。
最終決定性的因素是：電商平台採用了哪個協定，購買行為就自然走那個協定的結帳流程。更重要的是，現在 AI 在使用這些協定時，甚至連 MCP 的支援都不需要。只需要載入一個 skill 檔案（一種告訴 AI 如何操作特定任務的設定文件），它就知道怎麼跟這些協定溝通、完成付款。所以如果你期望用協議鎖住 AI Agent 的行為來佔據優勢，這個策略效果其實相當有限。想靠協定本身掌控話語權，在今天這個年代越來越困難了。
Q5：AI Agent 大量取代人類流量，品牌和電商現在應該怎麼讓 AI「找得到你」？
A： BigGo 現在已經有大量流量來自 AI 的 user agent，而不是人類瀏覽器。這就點出了一個核心問題：你的網站是在服務人類，還是在服務 Agent？
如果是服務 Agent，你就不需要 HTML 排版，不需要那些視覺設計的框架。現在比較關注這件事的網站服務，都開始推出類似「llms.txt」的架構。這是一種專門提供給大語言模型探索網站的新型 sitemap（網站地圖），讓網站輸出的不再是傳統 HTML，而是 Markdown 格式的檔案，讓 AI 更容易讀取你的產品內容和規格。BigGo 對外輸出的搜尋結果，現在就已經是 Markdown 格式，而不是 HTML 框架了。
對 AI 越友善的網站，AI 就越有可能把你的內容當作最重要的參考意見，推薦給使用者。這是現在網站設計一定要考量的方向。
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Q6：從 SEO 到 AEO、GEO，甚至現在有人談 AOO，品牌真的需要一路追這些演進嗎？
James：許多企業已開始在產品頁加入 JSON-LD 等結構化標記、監控 product feed（產品目錄）健康度、自建 MCP Server 讓 Agent 即時取得庫存與價格，也有人在 Reddit、Dcard、PTT 等論壇經營真實使用者評論，因為 AI 系統會高度引用這類內容。從 SEO（讓搜尋引擎找到你）→ AEO（讓 ChatGPT、AI Overview 回答中出現你）→ GEO（優化 AI 合成答案裡的曝光）→ 最新的 AOO（讓 Agent 選中並成功完成交易），這個演進節奏很快，現在就要開始在乎嗎？
A：如果從這個邏輯展開，我覺得有幾件事要先搞清楚。目前有些地區，我知道已經有人想用黑帽（使用違規手段操縱系統的行為）的手段去汙染提示詞、汙染 AI 的訓練資料，讓 AI 在回答的過程中不斷推廣特定產品。這在短期也許有流量，但長期來看，這條路的未來性其實很低。
原因很簡單。Agent 會幫消費者過濾掉他不想接觸的東西，廣告能接觸到消費者的途徑本來就越來越少。如果你的策略是「我沒辦法透過廣告接觸使用者，那我去直接感染大語言模型，讓模型幫我推薦」，這在技術上當然有人做，也有真實帶來流量，但它終究是一個會被克服的干擾因素。
就像你假裝成一般使用者到 PTT 到處留言，讓 AI 讀了那些留言再把它當作真實答案推薦給使用者，最後 AI 就不參考 PTT 了，或者找到排除這些干擾資料的方法。就像 email 在防堵垃圾郵件的過程，你可以用各種方式偽裝內容、繞過過濾，但最終都會被認出來。
所以回到行銷模式的 AEO、SEO、GEO 這些演進，到最終還是得回到從「讓使用者的 AI 來找你」的角度出發，而非「把東西塞到使用者面前」。
BigGo 比個夠（樂方股份有限公司）
- 執行長： 焉德葳（Kevin）
- 成立年： 2016 年
- 總部： 台灣高雄
- 定位： 東南亞最大比價搜尋引擎
- 核心產品／服務： 跨平台商品比價、圖片搜尋（BIRSE）、AI 購物助手、現金回饋追蹤、BigGo Finance 財經資訊平台
- 市場布局： 台灣、泰國、日本及多個東南亞市場
收聽完整 Podcast｜數位關鍵字 EP241｜從比價到買手！AI Agent 正在改寫你的購物決策流程
（本文初稿為 AI 編撰）
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