當Agentic AI正式迎來落地元年，企業應如何因應AEO（AI Engine Optimization，人工智慧引擎最佳化）時代的品牌曝光策略？當消費者透過AI Agent自動下單，會對電商生態造成哪些影響？
本集未來城市邀請Appier策略長張哲緒，分享這家AI行銷科技領頭羊在17個市場累積的決策經驗，協助企業在轉型陣痛期中找出AI的實戰解答。
未來城市Podcast EP.122
▹ 未來主持人：未來城市頻道資深總監 陳芳毓
▹ 未來大來賓：Appier策略長 張哲緒
▹ 訪談精華：
主持人問（以下簡稱問）：為何大家會認為，2026年是Agentic AI的「落地元年」？
張哲緒（以下簡稱張）：雖然2024年被稱為AI元年，但Appier其實早在十年前創立時就將AI導入企業級應用，後續又歷經大數據、資訊科學、機器學習和預測型AI的洗禮。過去兩三年間，LLM的發展漸趨成熟，也有越來越多軟體公司將生成式AI導入產品中。
2026年確實是AI落地元年，不過每間公司落地的時間點不太一樣。就我們的觀察，勇於嘗試的企業，2025年就已經推出不少Agentic AI的成功範例。
到了2026年，市場上已經有足夠的企業完成初步實驗，也從數據中看到了轉型帶來的明確成效。
問：我們過去熟悉的AI Assistant跟Agentic AI有什麼差別？
張：Copilot 是「任務導向」（Task Oriented）的合作模式，而Agentic AI是「目標導向」（Goal Oriented）的模式。
在Copilot時代，人類必須把事情拆解成一塊塊的步驟，請AI協助執行，但目的由人類決定。Agentic AI則擁有自己的「大腦」，人類只要告訴它目的（例如提高特定客戶的轉換率），它會自己跑資料、分析、判讀邏輯，甚至自己實驗Campaign並根據成效反饋。
用餐廳打比方，Copilot 像是「二廚」，你要告訴它怎麼切菜、怎麼擺盤、牛排要幾分熟；而Agentic AI則是「行政主廚」，只要向它說明餐廳概念，它就會負責配菜、備料與擺盤，並在方向確立後自主做決定、執行與優化。
這對於AI模型的成熟度以及使用者的心態，都是非常巨大的改變。
問：Agentic AI可以為數位行銷和廣告領域帶來哪些貢獻？Appier的Agent可以進行什麼樣的任務？
張：Appier提供的行銷解決方案是「全漏斗」（Full Funnel），從廣告帶進新使用者、留存（retain）、互動（engage）、追加銷售（upsell）、（cross-sell）甚至是服務。我們透過Agent來強化三大雲端能力：
- 廣告雲（Advertising Cloud）：Agent 能從歷史資料中學習，自動設計最佳的廣告跑法，並優化 ROI 目標。
- 個人化雲（Personalization Cloud）：負責精準鎖定受眾，判斷在什麼時間點、發送什麼樣的行銷訊息最有效。
- 數據雲（Data Cloud）：我們為Agentic AI建立了一個資料共享的基礎。對大型 B2C 企業而言，消費數據往往分散在電商官網、實體通路或超商取貨系統中，這導致企業難以建立完整的消費者輪廓。而 Agenti 能解決資料分散的問題，串聯並學習跨系統資料的意義、自動轉換資料品質，並提供洞察分析。
問：導入這些Agentic AI後，效率提升與ROI實際成效如何？
張：有了Agentic AI，我們的資料處理速度提升了至少20倍。以往整合這些資料，IT團隊可能至少要花兩週清理。
現在透過Agentic AI，同樣的工作量只要一天就能完成，只要行銷人員充分了解業務資料，甚至不需要等待 IT 團隊協助。
以鞋業零售商DK Shoes為例，每逢換季都是一大考驗，業者必須決定出清品項、折扣成效、推播給哪些客戶才能最大化 ROI，撈取資料和模擬分析的過程非常複雜。
自從DK Shoes使用了我們的AI產品，換季成本降低了70%，廣告點擊率也翻倍成長。
加入Agentic AI優化行銷、換季商品與目標受眾後，選品效率提升14倍、回購週期加速兩倍、每筆訂單的客單價也上升30%。
衡量AI成效的方式有很多種，對Appier而言，最重要的是幫客戶找到「可量測的痛點」，導入AI後才能明確指出技術發揮的作用，並具體呈現獲得了多少收益。
問：消費者直接詢問AI建議，會導致品牌指名度下降嗎？因應AEO趨勢，品牌該如何重新規劃內容架構？
張：消費者行為模式的變化確實很大。以前大家想買鞋，可能習慣Google特定關鍵字和品牌名稱，現在則是直接請AI推薦熱門鞋款，就不一定會指名品牌了。
Google推出的UCP（Universal Commerce Protocol，通用商務通訊協定），甚至能讓消費者直接在對話中下單。
這的確會壓縮消費者在傳統網站上的行為，但高品質的內容仍是AI抓取資訊的依據。LLM的資料來源包含品牌的官方網頁、FAQ與評論，這些都是行銷產業平時經營的內容。
我認為，現階段有三項任務必須實踐：第一，把自己的官網做好；第二，對客戶有非常深度的了解；第三，累積足夠龐大的資料量，包含客戶數量與歷史數據。
從經營角度來看，SEO和其他傳統行銷模式的含金量還是很高。如果從SEO一下子跳到AEO，而沒有把行銷與廣告的骨幹紮穩，也很難量測實際成效。
相較於SEO的演算法，AEO領域還是充滿變數，市面上的AEO服務，大多只是採「暴力破解法」量測品牌提及率並猜測原因。
事實上，整個產業目前都還處於摸索與學習的階段。業界看待AEO其實不必過度恐慌，先打好SEO的經營基礎，對提升AEO成效就已有很大幫助。
AI改變了消費者的購物模式，企業須因應AEO趨勢，重構行銷策略，持續經營高品質的內容並累積資料量，打好基礎。
問：如果消費者跳過電商平台，直接向AI下單、找工廠出貨，電商業者該如何自處？品牌官網會因此失去價值嗎？
張：這個趨勢可以從兩個層次觀察：
- 第一，產業變化還在初期階段，目前大家的恐慌源於「不知道自己不知道什麼」。業者現在只知道消費者從LLM下單，卻不清楚對話過程，這確實會導致一些焦慮感。但隨著技術演進，我認為這些資訊落差是可以被解決並重新整合的。
- 第二，AI互動模式單一，難以取代官網提供的感官體驗。雖然Agent購物的效率高，但消費者能看到的只有文字和圖片。但購物的本質包含「樂趣」，品牌官網打造的豐富視覺資訊、個人化動態互動，這些都是單純的聊天介面難以取代的。
這種變革反而凸顯了「優化官網」的重要性。消費者面對不同情境時，會採取不同的購物模式。
有明確目的、講求速度的採購可能會交給Agent處理；但若是想要逛逛、尋找靈感或是享受挑選的樂趣時，依然會回到官網。
購物的路徑只是變得更多元，不代表電商會被取代，品牌只要將官網經營得夠好，就能吸引大部分的消費者回流。
問：台灣市場較小，若開發本土購物Agent會不會不划算？台灣電商會因此被邊緣化嗎？
張：在地化的Agent其實已經存在了。針對在地市場進行訓練具有高度的商業價值，Appier目前就是朝這個方向發展。
我們針對LLM進行非常專業的訓練與微調，把Agent想像成一流名校畢業的大學生，聰明、有能力，只是缺乏實務經驗，而我們的工作就是讓他們從行銷學士變成行銷博士。
我們的訓練方式是讓模型「聽課」，講師就是公司內部的專家。
我們將多年服務客戶累積的行銷know-how、判斷策略成效的經驗、甚至是特定國家的市場特性教給Agent；這些Agent產出時，就已經具備面向特定市場的能力。
問：如果企業導入AI效果不如預期，通常問題出在哪裡？如果企業想要成功導入Agent，今年應該做好哪些準備？
張：我認為推動AI轉型時，關鍵在於「找對合作夥伴」。
選AI工具時不只要看產品，還要看團隊對當地市場的了解，能否協助企業診斷目前的挑戰，究竟是來自數據基礎不夠成熟，還是因為內部目標設定有誤，並根據以往的經驗提供對應的解決方案。
實際導入AI的挑戰很多，如果觀察十家大型企業，成功的與失敗的案例往往各佔一半，資料品質、預期錯誤或方向不明，都可能是失敗的原因。若想成功導入AI，我建議企業至少要做四件事：
- 設立明確目標：「使用AI」只是過程，不是目標，先釐清要解決的業務問題（例如提升一半的行銷效率），再思考該如何用AI達成。
- 選對工具：企業決策不能偏離事實，因此AI的幻覺（Hallucination）管理非常重要，工具的可擴充性（Scalability）也很關鍵。
- 把資料整理乾淨：這是老調重彈，但非常重要。資料是預測與決策的依據，如果資料不乾淨、不成熟，再聰明的AI也沒辦法解決問題。
- 從小型團隊開始：優先挑選目標明確、成功機率高的小團隊，做出成功案例（Success Example）後，再由這群人化身內部大使（Ambassador），把實戰經驗推廣至全公司。不必從一開始就要求幾十個團隊並行，建議先花三個月縮小執行範疇、確實執行，建立組織信心後，就能大幅降低向其他部門推廣的阻力。
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