一个核心变化

过去电商买衣服，主路径是：

  1. 用户打开 App 或网页。
  2. 用户自己搜索、筛选、对比。
  3. 商家通过投流、关键词和活动位争夺曝光。

AI Agent 出现后，入口开始变化：

  1. 用户先告诉 Agent 需求（预算、尺码、风格、场景）。
  2. Agent 去多平台检索、比价、过滤。
  3. Agent 只把少量“候选结果”返回给用户。

这意味着，商家不再只是“面向人类页面”，而是必须“面向 Agent 决策”。

旧电商逻辑：买流量

传统玩法的核心是曝光竞争：

  • 买广告位和关键词。
  • 做点击率、停留时长、转化漏斗。
  • 依赖平台推荐算法博弈流量。

这套逻辑的前提是：用户大部分时间停留在平台页面里。

新电商逻辑：给 Agent 数据

当 Agent 成为主要入口，商家需要投入的重点会转向“可被机器理解和调用”：

  • 商品属性结构化：材质、版型、厚度、季节、适配人群、退换规则。
  • 库存和价格实时化：避免 Agent 选到失效商品。
  • 尺码与版型标准化：让 Agent 能做跨品牌推荐。
  • 售后与履约能力可读：发货时效、运费、逆向物流、客服 SLA。

一句话：从“页面好看”转向“数据可用”。

对 Agent 友好的商家，会拿走新分发

未来会出现新的竞争力排序：

  1. 信息完整度。
  2. 数据可信度与更新频率。
  3. 接口稳定性（API、Feed、调用成功率）。
  4. 真实履约表现（不是宣称，而是可验证记录）。

在这个体系里，商家的“数字化运营”不再是成本项，而是分发入口。

为什么说“算法套路会失效”

过去很多套路依赖页面行为信号，例如封面图、标题党、活动视觉刺激。

但 Agent 的选择更像“约束求解”：

  • 先过滤硬条件（预算、尺码、时效、地区）。
  • 再按目标函数排序（性价比、退货风险、品牌偏好）。
  • 最后给用户最少且可解释的推荐。

所以，大量针对人类注意力设计的技巧，在 Agent 链路里会显著失效。

商家接下来该做什么

  1. 建立商品知识底座：统一属性字典、尺码标准、材质标签。
  2. 提供稳定的数据出口：结构化 Feed、实时库存、价格变更推送。
  3. 建立“机器可验证”的服务指标：履约、售后、质检、评价可信度。
  4. 重写内容策略：从“吸引点击”转为“支持 Agent 理解与决策”。

结论

电商不会消失，但入口会迁移。

过去是“平台流量分发”主导商家增长，未来会是“Agent 决策分发”主导增长。谁先完成从投流思维到数据供给思维的切换，谁会先拿到下一轮红利。