未来的营销，到底是说给人听，还是说给机器听？
根据WARC与PHD联合发布的最新研究报告，这个问题很快就会变成一个现实挑战。随着人工智能代理越来越多地代表消费者进行产品调研、比较和购买，品牌将需要重新思考如何影响购买决策——因为下一个需要被说服的“受众”，可能根本就不是人类。
报告指出，营销人员正进入一个新时代：成功不仅取决于能否吸引人，还取决于能否被人工智能系统理解和推荐。这些系统正越来越多地决定消费者看到什么、比较什么，最终买什么。
尽管未来几年消费者仍将继续自主做出大部分购买决策，但人工智能代理预计将在处理重复性、信息密集型和比较导向的任务方面发挥越来越重要的作用。这一转变的规模相当惊人：报告预测，由自主型AI推动的全球消费者支出将从2026年的9440亿美元增长至2030年的3.35万亿美元，增幅超过三倍，占全球消费支出的比例将从1.3%上升至3.8%。
报告指出，电信与公用事业、金融服务以及旅游和交通行业最有可能率先转向人机代理交互模式。
电信和公用事业预计将成为代理促成交易中规模最大的类别，支出将从2026年的576亿美元激增至4103亿美元，增幅超过600%。频繁的计费周期、高度依赖比较的购买流程以及信息密集型的产品特性，使该行业特别适合AI驱动的决策模式。
金融服务领域的AI代理消费额预计将增长235.3%，达到2379亿美元。AI不会取代消费者做最终决策，但会在人们做出决定前，越来越多地帮助缩小房贷、保险和银行服务的选择范围。
旅游和交通行业同样不可小觑，随着AI代理越来越多地负责行程规划、价格比较和预订，该领域的代理促成消费预计将从781亿美元增长至2756亿美元。
此外，媒体与出版、食品、零售和软饮料行业预计也将迎来快速增长，因为消费者越来越依赖AI进行推荐和重复购买。
为了帮助营销人员理解AI将产生最大影响的领域，PHD推出了“四种模式框架”，根据购买决策主要由品牌、消费者还是AI代理驱动，对行业进行分类。这四种模式分别是：品牌到消费者、消费者到消费者、代理到消费者、代理到代理。报告并非主张AI将取代传统营销，而是认为这四种模式将共存，其影响力会因品类、购买场景和客户旅程的不同阶段而有所差异。
对营销人员而言，这种转变与其说是取代创意，不如说是拓展了优化的内涵。情感化叙事、令人难忘的营销活动以及独特的品牌资产在提升消费者认知和偏好方面仍然至关重要，但品牌还需要确保AI系统能够准确理解并推荐其产品与服务。
这意味着要投资于结构化、机器可读的产品信息，在各个数字触点上保持品牌资产的一致性，并传递清晰的价值主张，以便AI代理在比较选项时能够准确解读。报告还指出，客户评价、透明定价、服务质量以及品牌声誉等信任信号，可能会越来越影响AI系统在推荐一个品牌而非另一个品牌时的决策。
随着AI代理在客户旅程中扮演越来越重要的角色，营销人员可能需要优化的不仅是搜索引擎或社交算法，还包括那些日益影响产品发现和购买决策的人工智能系统。在这样的环境中，赢得消费者的关注可能已经不够了——品牌还需要赢得代表消费者的机器的推荐。
