跨境电商2026新赛道：AI代理式商务暴增，这7大机遇如何抢占？

2026年，搜索领域的格局、用户的购买路径以及数字成功的蓝图，正经历着结构性的重塑，而非简单的演变。

新媒网跨境获悉，业界领先的六位搜索引擎优化（SEO）专家对这一深刻变革进行了深入探讨，并围绕其观点总结出了2026年的七项核心预测。这些洞察旨在阐释搜索方式正如何被重新定义。

1. 代理式商务的兴起

人工智能（AI）正从一个简单的答案引擎，演变为能够自主执行任务的“执行助理”。这意味着我们正步入“代理式网络”时代。

在此模式下，AI不仅能告知消费者哪款跑鞋性能更佳，更能实际完成尺码选择、优惠券应用乃至结账支付的全过程。对于SEO从业者而言，传统的“优化点击”已不再是终极目标。未来的关键在于优化内容的机器可读性以及API兼容性。如果AI代理无法实时解析商品库存或价格信息，企业在这一新的交易层中将难以立足。

美国BrightEdge公司首席执行官吉姆·余强调了为代理式商务做准备的重要性。他指出，目前代理式爬虫（即代表用户进行搜索和操作的AI）数量正大幅增长。品牌方需立即着手优化结构化数据、建立清晰的内容层级，并确保信息具备机器可读性。那些能够衡量AI代理行为并理解其发现和推荐方式的企业，预计将在这场变革中占据优势。

余进一步阐述，我们正进入一个市场成熟的新阶段。AI搜索将进一步发展成为一个真正的市场。大型语言模型（LLM）将拓展付费广告及其他付费合作机会。随之而来的是透明度的提高，以及对用户如何在其购买旅程中使用LLM的更深入洞察。AI搜索将从一个即将到来的概念，转变为一个已然存在并产生重大影响的现实。2026年将成为品牌方巩固衡量框架、理解并应对这一影响的关键一年。

美国Writesonic公司创始人兼首席执行官萨马尼奥·加格预测，代理式网络将使用户从发现阶段直接过渡到AI对话内的交易阶段。他提到，每日使用ChatGPT的用户达8.1亿，而谷歌AI概览的月用户量已达15亿。关于AI搜索重要性的讨论已告一段落。2026年的变化在于：AI将停止仅仅推荐商品，转而直接进行购买。用户将无需离开AI对话。目前，OpenAI已开源其代理式商务协议，Shopify商家仅需一行代码即可启用结账功能，亚马逊也早已预见到这一趋势。

美国Wix公司AI搜索和SEO传播负责人克里斯特尔·卡特提醒，仅仅关注被发现已不足以应对未来。AI搜索的未来在于针对AI代理进行优化。过去六个月，出现了代理式支付、代理式购物和代理对代理框架等新协议。这些协议通过在营销漏斗中引入AI决策守门人，显著改变了传统的营销范式。许多搜索专业人士可能仍在专注于传统搜索或AI界面的可见性，但忽视代理式机会是一个错误。SEO和GEO（地理定位优化）固然重要，但代理层将用户从大部分营销漏斗中剥离出来。以往所谓的“混乱中间地带”现由AI管理。若企业未能构建符合要求的系统，则将可能被排除在竞争之外。

核心洞察：若产品、定价和可用性数据未能实时提供机器可读性，AI代理在进行决策时可能会跳过这些企业，转而青睐具备相应能力的竞争对手。

2. 人工智能广告的深度融合与扩张

随着AI平台的日趋成熟，通过广告实现变现的趋势也愈发明显。如今，变现已前移至生成过程本身。无论是ChatGPT购物线程中的赞助产品推荐，还是谷歌AI概览中的付费引用，广告形式正变得更具对话性。

吉姆·余预测，AI回应现在已深入谷歌搜索结果页（SERP）的各个环节，如“人们还会问”、地图、购物等。YouTube便是一个典型例子：它作为AI搜索中被引用最多的来源之一，已是一个强大的变现平台。预计2026年，这些AI体验中将出现更直观的广告整合，这进一步印证了品牌方需要进行一次优化，以在所有场景中取得优势。

萨马尼奥·加格指出，尽管当前AI广告定位仍有局限，但在竞价机制开启之前建立有机主导地位至关重要。他提到，谷歌已在12个国家/地区的AI概览中投放广告，并在AI模式中进行测试。然而，品牌方目前无法定位这些广告位，谷歌拥有选择权。美国Perplexity公司曾推出赞助问题功能，后又暂停。今天的ChatGPT购物体验是“有机且无赞助的”，但其首席财务官表示广告即将到来。这与早期谷歌的发展模式如出一辙。目前获得有机可见性，意味着在竞价开放时将占据主导地位。

核心洞察：付费可见性将从“购买点击”转向“购买收录资格”，未具备相应资质或未建立信任的品牌，可能需要支付更高成本且效果不佳。

3. 优秀的SEO人才将打造工具，而非仅仅执行任务

营销理念与营销工具构建之间的障碍已然消除。2026年，最成功的SEO团队将不再仅仅是内容创作者，更像产品工程师，效率将成为核心竞争力。

萨马尼奥·加格认为，今年标志着可视化工作流时代的结束，取而代之的是通过自然语言工具，让非技术背景的营销人员也能交付生产级代码。他描述了新旧方式的对比：“旧方式：可视化工作流构建器，需要拖拽节点、连接箭头，并花费三周时间学习平台。新方式：如Claude Code之类的工具，用简单的英语描述需求，它会编写脚本、运行并迭代。”他举例称，美国Anthropic公司自身的增长团队日常使用这类工具处理包含数百条广告的CSV文件，识别表现不佳的广告，并生成新的变体，耗时从数小时缩短至数分钟。他们通过智能模型路由，将内容审计时间缩短了75%，成本降低了70%。他总结道，从“我有一个想法”到“它已投入生产”之间的差距已大幅缩小，2026年将是非技术营销人员像工程师一样交付成果的一年。

核心洞察：能够将可重复的数字营销任务自动化处理的团队，其产出和速度将实现复合成长；而依赖手动操作的团队，则可能在成本和见效周期方面落后。

4. 个性化与专业化将持续改变优化策略

到2026年，传统意义上的排名概念或许会彻底过时。如果每一个搜索结果都能够基于用户的完整数字历史进行实时个性化呈现，那么将不再存在所谓的“第一名”，只有意图和相关性。

尽管谷歌和OpenAI占据了新闻头条，但专业化也是下一个前沿领域。随着用户对通用模型中“幻觉”现象的疲惫，他们将越来越多地转向为特定、高风险领域构建的AI平台。因此，AI策略将不能再是单一平台的。品牌方需要针对碎片化的AI模型生态系统进行优化，这些模型可能优先处理不同的数据源。

美国iPullRank公司首席执行官迈克·金预测，通用搜索结果页将走向终结。他表示，2026年，个性化不再仅仅是一个功能，而将成为操作系统。谷歌的“嵌套学习”工作已清晰地指明了这一方向。搜索系统不再仅仅从查询中学习，它们正在跨多个时间维度从用户那里学习。会话行为和即时意图等快速信号，叠加在更慢、更稳定的用户思维、决策、信任和信息回顾模型之上。该系统并非简单地调整结果，而是在根据用户自身进行适应。实际结果是，两个人提出相同的问题，将不再处于相同的信息宇宙中。他们会根据系统如何学习在无摩擦、无故障的情况下服务他们，而获得不同的答案、不同的信息来源和不同层次的解释。这悄然终结了单一排名、单一搜索结果页或单一“最佳页面”的概念。如果内容只对通用用户有效，那么它可能对所有人都无效。

然而，这种转变并不仅限于谷歌。随着用户寻求更可靠、更专业的答案，搜索生态系统正继续在不同平台和垂直领域特定模型之间分化。

核心洞察：绩效表现将依据受众细分而非单一搜索结果页位置而异，这意味着即使整体排名看似稳定，品牌也可能对高价值买家隐形，从而带来潜在的业务风险。

5. 搜索引擎优化（SEO）策略分化：针对人类与针对智能代理

SEO与AI搜索将持续分化。从历史上看，SEO只有一个目标：获取点击。网站的优化是为了让用户发现品牌并访问页面。

然而，在2026年，这个行业正在分化为两个截然不同的战略问题：

1. 传统SEO：专注于那些希望浏览、比较和购买的用户。
2. AI搜索优化：专注于为AI代理提供信息，以便它们在用户无需访问网站的情况下，找到、信任并使用这些信息。

这不仅仅是一次技术更新，它代表着衡量成功方式的根本性转变。

迈克·金解释了为何将两者视为同一个战略问题是错误的。他认为，大多数人认为AI搜索只是SEO的演变。短期内，两者会有一些战术上的重叠，但这并非问题的核心。错误在于将其视为相同的战略问题。SEO旨在通过获取可见性来转化为点击。而AI搜索则旨在提供可提取、可信任和可重用的信息，即使没有发生任何点击。当人们仍在优化排名和流量时，系统已在优化可靠性、可组合性和下游的有用性。他指出，SEO工作依然重要，但其重要性背后的原因已发生根本性改变，而大多数人尚未完全领会这一转变。我们现在生活在一个人们与能够倾听、记忆、适应并以上下文和连续性做出响应的系统建立关系的世界。这不再是简单的搜索问题，而是一种世界观的转变。他提醒，2026年最大的风险并非SEO的消亡，而是那些本应引领这场变革的人选择固步自封，而由“关联工程师”来构建未来。

AI教育家兼顾问布兰妮·穆勒警告称，将传统SEO逻辑应用于AI引用是一种战略上的失误。她认为，2026年行业面临的最大风险并非AI本身，而是试图用适用于概率系统的SEO排名逻辑来生搬硬套。AI引用无法像2010年的关键词那样被“优化”。行业需要将重心转向真正能施加影响的方面：在历史训练数据中出现，并通过基础SEO和大规模品牌提及，赢得实时检索增强生成（RAG）层面的竞争。

核心洞察：2026年，SEO将包含两项职能：一是为人类用户带来点击，二是为可能永不访问网站的AI代理提供清晰、可信的输入。若仅通过排名和会话量来衡量成功，则可能错失真正影响营收的关键环节。

6. 专有数据成为核心护城河

在网络充斥着AI生成内容之际，独特、专有且由人类驱动的内容价值日益凸显。如果AI无需引用即可轻松合成企业内容，那么其底层价值很可能具有可替代性。然而，当品牌拥有数据本身时，归因则变得不可避免。

布兰妮·穆勒强调，构建独特、带有品牌印记的数据集，是确保AI归因的最有效方式之一。她预测，那些开始构建“实体护城河”的品牌，即更具战略性地命名其数据的品牌，将获得优势。当品牌拥有独特的衡量指标，例如“[品牌]指数”或“[品牌]评分”时，它就创造了一个AI模型无法简单合成或忽视的真实信息来源。如果AI无法复制其数据，则被迫引用品牌名称。此外，品牌还可通过收集真实的案例和对话，突出AI尚无法实现的功能，从而占据领先地位。

穆勒进一步指出，2026年内容营销人员若想脱颖而出，将需要巧妙地利用AI分析公共数据集，并从中提炼出富有故事性和价值的独特洞察。她以美国MonkeyLearn公司分析百万条酒店评论，并利用情感分析挖掘细微洞察的案例为例。

核心洞察：同质化内容将成为成本中心，而专有数据和真实经验则将成为可防御的资产，能够赢得引用、信任和内生需求。

7. 人工智能素养成为招聘标准

人工智能的普及与培训至关重要。2026年的变革不仅关乎技术，更关乎人才。AI新奇的时代已经结束，仅仅使用ChatGPT已不再是竞争优势。如今，竞争的焦点在于团队能否超越基本的草稿撰写，将AI作为战略伙伴，并将其与实际产出紧密结合。2026年的行业领导者，将是那些能成功将AI应用与关键绩效指标（KPIs）关联起来的企业。

美国NP Digital公司首席执行官兼联合创始人尼尔·帕特尔指出，招聘领域正在发生更广泛的转变，他引用了美国AMD公司首席执行官苏姿丰的评论，并进一步阐述：“2026年，各公司竞相在AI平台上获得关注，但其中大部分仍承袭传统SEO的策略。营销人员和营销部门将在2026年从何处获得巨大提升？答案在于让团队使用正确的工具，并在AI方面专注于正确的任务。”他观察到，AI在组织内部的采用率飙升，但从这些AI营销工作中获得的投资回报率（ROI）却不尽理想。因此，在2026年，行业将更注重培训，帮助团队理解和利用AI来提升其KPIs。通过这种方式，AI的使用率和成本将与增长更紧密地挂钩。

核心洞察：那些将AI融入可重复流程并与KPIs紧密结合的企业，将获得更高的利润和速度；而其他企业则可能在没有可衡量提升的情况下支付工具费用。

2026年的可见性制胜之道，将不再是盲目追逐排名，而是要成为人类、AI答案和自主代理最可用、最值得信赖的信息输入源。那些现在投资于机器可读数据、专有护城河和具备AI素养团队的品牌，将在2027年蓬勃发展。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/cb-ecom-2026-ai-agents-surge-7-chances-to-win.html