AI搜索7500亿！20%流量巨变，宪法层破局

2025年，全球商业环境正在经历由人工智能技术驱动的深刻变革，尤其在营销领域，AI代理（AI agents）的应用已成为不可逆转的趋势。它们像无处不在的“数字助手”，正在重塑品牌与消费者之间的互动模式。数据显示，近七成（70%）的营销团队已部署内容生产型AI代理，客服聊天机器人更是屡见不鲜，这表明企业正积极利用AI提升内部效率和服务水平。权威机构预测，到2028年，全球消费者约7500亿美元的支出将通过AI驱动的搜索渠道完成，届时20%至50%的传统流量或将面临巨大挑战。

这些变化揭示了当前AI代理在营销领域的实际部署情况：内部AI代理正通过自动化和数据分析加速生产流程，在提高准确性的同时减轻了工作负担；面向客户的AI代理则有效处理了大量的咨询与互动。更值得关注的是，由消费者掌控的外部AI代理，如ChatGPT和Perplexity（一家美国公司旗下的AI搜索引擎），正悄然演变为买家发现和评估品牌的“影子操作系统”。对于中国跨境卖家而言，理解并驾驭这些变化，是赢得国际市场竞争的关键。

然而，透过这些现象，一个更深层次的趋势逐渐明朗。当前行业在工具和流程层面正迅速成熟。这种深度的成熟，为下一个重要领域——“宪法层”（constitutional layer）奠定了基础。所谓“宪法层”，即构建一套架构，确保随着AI代理在整个技术栈中的普及，所有AI决策都能被审计、可重复，并与品牌身份保持一致。可以说，未来市场竞争的胜负，将很大程度上取决于能否在这片新领域取得突破。

营销领域的AI现状如何？

将当前的AI代理应用归纳为三个清晰的范畴：

营销人员的代理： 这是指那些在幕后加速工作的内部工具（如内容生产、受众细分、竞品分析、广告优化）。
客户的代理： 这是指企业部署和控制，但直接与买家互动的系统（如聊天机器人、购物顾问、AI销售代表、邮件营销自动化）。
客户掌控的代理： 这是指客户为了驾驭其购买旅程而控制的AI助手，它们独立于任何单一品牌，负责处理查询、比较选项以及预测匹配度。

相关数据显示，当前企业在营销中部署的AI代理以“代理营销人员”为主，这恰好符合早期市场成熟曲线的预期。

这些部署模式揭示了一个早期阶段的成熟曲线。组织已将AI代理视为提升效率的工具，但大规模管理这些代理所需的底层治理架构尚未完全建立。当通过AI成熟度的五个层级来看待时，这一差距变得更加清晰。

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营销领域AI成熟度的五个层级是什么？

为了更好地理解市场现状及未来走向，我们可以将营销领域的AI成熟度划分为五个不同的层级：

策略层（工具和代理）
这一层关注的是我们正在使用哪些工具？部署了哪些AI代理？它关乎能力和采纳：
- 内容代理。
- 广告投放优化。
- 数据清理。
- 聊天机器人。
- 博客自动化。
  大多数组织处于这一层级，根据即时功能从各种供应商中选择工具。对于跨境电商而言，这意味着选择能够快速提升文案生成效率、优化广告投放效果的AI工具，以应对多语言和多平台的需求。
流程层（数据和工作流）
这一层关注基础设施：从“首公里”到“末公里”的数据流、数据统一、基于数据仓库的技术栈以及营销运营角色从工具管理员向用例引导者的转变。
成功整合客户数据、用户数据、受众数据和来自多个数据源的分析平台是这一层的标志。顶尖团队已达到这一层级，管理庞大的数据流并通过智能自动化减少工作量。例如，跨境卖家将海外消费者在不同渠道的行为数据整合分析，驱动更精准的营销自动化。
战略层（用户旅程和价值工程）
这是营销运营3.0的世界——价值工程、帕累托法则（即20%的技术和内容服务80%的可重复收入）以及实验室与工厂并行的运营模式。
先进的团队正在向这一层级迈进，通过战略性细分、大规模个性化、工作流编排和预测工具，帮助他们理解哪些客户旅程能够驱动忠诚度和长期价值。这对于跨境品牌尤为重要，能够帮助它们识别不同市场、不同文化背景下最有效的用户触达路径。
宪法层（品牌身份和治理规则）
这是正在兴起的层级。它关乎将品牌红线、权限边界和决策护栏以机器可读的形式编码，以便每一个下游AI代理——无论是内部、面向客户还是外部代理——都能自动继承它们。
如果没有这一层，每引入一个新工具都需要手动进行治理协商。有了它，治理就成为基础设施，算法在既定边界内运行，从而减轻偏见，并确保来自多样化数据源的输入都能根据一致的品牌标准进行评估。对于需要面向全球不同文化和法律环境的跨境企业，这一层至关重要。
主权层（品牌和护城河）
这是最终目标。当治理过的智能本身成为护城河时——信任不断积累，定价能力增强，法规弹性转化为竞争优势，机构记忆编码进系统中，从而能够在人员更替和技术变迁中幸存下来。
在这一层级，组织拥有在各项运营中管理AI的深厚专业知识，其宪法式架构成为竞争对手和供应商难以复制的战略资产。这使跨境品牌能够在复杂的全球市场中建立强大的品牌壁垒和持续的竞争优势。

相关观察为我们勾勒出AI成熟度第一至第三层的清晰图景。这也使得第四层面临的挑战变得清晰可见。它是通向第五层（主权优势）的必要桥梁，将AI代理的潜力转化为一种不断积累的竞争护城河。

深入阅读：没有数据和治理成熟度，大多数AI代理将失败

7500亿美元的外部AI代理颠覆意味着什么？

权威机构的发现进一步印证了其紧迫性：外部AI代理正成为品牌与买家之间强大的中介。
客户AI代理与7500亿美元的AI搜索变革

数据显示，差距显而易见：仅有63.1%的企业发布了针对AI优化的内容（如结构化问答、Schema标记），而提供机器可读产品数据流或MCP服务器（供外部代理查询实时准确市场数据）的比例更是低至17.5%。这便是第四层级的机遇所在：无论你是否为此进行架构设计，外部AI代理都将成为你品牌的“影子操作系统”。它们会抓取你的网站，重新混合你的内容，并回答买家的查询——这可能导致使用过时数据、竞品语言甚至完全虚构的信息。一个定义品牌如何在机器可读形式中呈现的宪法层，能将这种风险转化为优势——你可以主动塑造你的品牌身份，而非让外部AI代理默认书写它。对于中国跨境卖家而言，这意味着需主动构建标准化、机器可读的产品信息，以确保在全球AI搜索中品牌形象的准确性。

“实验室”和“工厂”模式中AI内容为何持续增长？

营销技术栈的两种运营模式：

实验室模式： 用于试验新的用户旅程、测试问题-市场匹配度以及探索个性化策略。
工厂模式： 用于通过可预测的经济效益和营销自动化，规模化复制已验证、可重复的用户旅程。

创新的团队会并行运行这两种模式。挑战在于：如果没有共享的宪法层，实验室和工厂各自会发明自己的治理规则。实验室追求“快速行动，测试一切”，而工厂则强调“不要破坏现有成果”。这种冲突表现为重复返工、品牌不一致以及一位行业观察者将其形象地称为“AI糟粕”——内容和决策的增殖速度快于团队治理它们的速度。这就是“调解成本”（reconciliation tax）：这是未受治理的AI所产生的隐性成本，它表现为无法解释的预算超支、合规风险和品牌漂移。随着AI代理的增加，这种成本呈指数级增长，因为每增加一个新工具，都需要与每一个现有工具进行手动协调。

正如我们此前在讨论中提到的，要避免陷入“试点地狱”并实现可扩展的成功，关键在于超越零散的实验，走向有治理、端到端的工作流。第四层级是连接的关键。它是一个架构层，允许实验室安全地进行实验（因为品牌红线是自动执行的），并使工厂能够自信地进行规模化扩展（因为治理模式是可复用的，而非每次都重新构建）。

什么是“宪法层”，如何构建它？

2025年相关行业会议的讨论清晰地表明，业内普遍认识到治理的重要性以及将人类置于决策循环中的必要性。自然而然的下一步是建立一个系统化的架构，该架构能够：

一次性编码品牌身份和决策护栏，以便所有AI代理自动继承。
为任何AI辅助决策生成即时、可辩护的凭证——可导出供监管机构、客户或董事会审查，并确保完全透明。
在添加更多AI驱动工具时防止冲突，而无需每次都重新协商治理规则。

这便是第四层级的桥梁，而且它并非遥不可及。我们称之为“品牌体验AI操作系统（BXAI-OS）”的架构建立在三个基础支柱之上：

宪法式强制执行
特定的品牌红线和决策护栏会在AI行动之前而非之后被强制执行。当AI代理提出的行动越界时——比如提供削弱利润的折扣，使用竞品语言，或者做出公司无法兑现的承诺——系统会暂停，并附带文档化的理由升级问题，等待人工解决。只有在审查后，决策才能继续。
此功能确保了准确性，减轻了AI输入中的偏见，并保护了客户数据完整性。它能有效预防可能损害品牌的隐性AI风险。对于跨境企业而言，这意味着确保在不同市场输出的营销内容和策略始终符合品牌核心价值观和当地法规。
“玻璃盒”证据视图
每一个决策都会生成一个防篡改的凭证：溯源、应用的护栏、置信水平和升级路径。这些并非埋藏在系统中的抽象日志——它们是可以即时导出、在几分钟内交给监管机构、客户或首席财务官的可交付产物。
没有凭证的速度只是未记录的混乱。伴随凭证的速度才是受控的速度和运营透明度。这一证据链使利益相关者能够准确理解AI生成的预测是如何得出的，以及哪些数据源为每个决策提供了信息。这对于在复杂全球市场中运营的跨境卖家，应对不同地区的合规审查尤为重要。
影子账本与调解成本
大多数组织未能衡量未受治理的AI所带来的隐性成本：重复返工的周期、合规恐慌以及表现为神秘预算超支的品牌冲突。量化这个影子账本能将治理从一种风险缓解开销转变为一种速度投资——因为它消除了已经侵蚀利润表的浪费。
这三个支柱共同构建了宪法式基础设施，使你能够自信地规模化第一至第三层级的AI应用。

第四层治理如何提升第一至第三层级的效率？

重新审视：治理并非官僚主义，而是实现效率的架构。

对于实验室模式： 大胆实验，因为宪法层会在红线违规行为复合之前将其捕获。你可以更快地测试，因为护栏是自动化的，而非需要协商。个性化实验、邮件营销活动和广告投放测试都能在内置的安全护栏下运行。无惧品牌漂移，测试不同方案。
对于工厂模式： 无需重新协商治理或重建决策逻辑，即可规模化可重复的用户旅程。每个新的工作流都继承了前一个的宪法式模式，从而将部署时间从数月缩短到数周。营销自动化变得更可靠，与CRM系统和分析平台的整合也更清晰。当治理成为可复用的基础设施而非定制化协商时，工作量自然会减少。
对于营销运营3.0： 行业观察者认为，营销运营正从“工具管理员”演变为“价值工程师”，他们关注帕累托平衡——即20%的技术服务80%的可重复收入。第四层级为价值工程师提供了真正需要的指标和杠杆：量化的调解成本、可复用的治理模板和即时审计能力，将合规性从瓶颈转化为勾选框。这需要技术和品牌战略的双重专业知识，但回报是巨大的。

这与相关观察中提到的效率/效果图表相互印证：第四层架构能让你可靠地从“少投入多产出”（资源驱动的实验）转向“多投入多产出”（规模化复合利润）。宪法式基础设施将AI代理的激增从混乱转化为复合优势。

2026年，国内相关从业人员应如何应对AI治理？

从你的核心收入业务中选择一个高价值的工作流——那些驱动你大部分业务的可重复用户旅程。然后：

绘制调解成本图谱： 当前品牌冲突或合规风险主要出现在哪些地方？领导层花费了多少时间来调和相互矛盾的AI输出？将这些成本量化。
定义3-7条品牌红线： 无论AI提出什么，哪些决策绝不能被违反？例如：“绝不承诺不在批准路线图上的功能。”“绝不提供侵蚀利润低于20%的折扣。”“在高端品牌语境中，绝不使用竞品语言或俚语。”对于跨境电商，这可能包括不同市场的产品定价策略、品牌宣传语调、以及对当地文化禁忌的规避。
实施简易凭证机制： 对于关键的AI辅助决策，生成一个基本记录，包括以下详细信息：应用的规则、使用的用户或客户数据、触发行动的置信水平以及谁批准了任何覆盖。使其可导出，以便你在几分钟内而非几周内向监管机构、董事会或客户解释。

然后，将这个模式复制到接下来的2-4个业务案例中，这与相关观察中提出的帕累托/产品化建议相呼应。这并非取代其指导，而是通过提供一个可扩展的、可复用的宪法式模式来完善它。

从2026年到2027年的治理智能

相关观察为行业描绘了基线：AI代理已部署，数据分析已统一，运营团队正从工具管理员演变为价值工程师。这些数据清晰地表明，2027年至2028年，能否构建第四层级的宪法式架构来支撑这一发展势头，将成为决定胜负的关键。随着AI搜索的日益激烈，法规的日趋严格（美国科罗拉多州和加利福尼亚州等地区已开始行动），以及客户对品牌能够用清晰语言和完全透明度解释其AI决策的期望不断提高，这一点变得至关重要。那些将治理视为基础设施进行架构设计的公司，将比仍在通过手动审批工作流管理治理并每季度支付调解成本的竞争对手，行动更快、规模化成本更低、自我防御能力更强。它们不仅通过更好的预测工具建立忠诚度，更通过客户能够理解和信赖的、可审计的AI来赢得信任。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-search-750b-traffic-shift-constitution-win.html