全球零售業發展趨勢觀察：代理型商務重新定義零售經濟

生成式 AI 正快速融入日常生活，在 ChatGPT 或Gemini上輸入一句如同人與人對話的指令，系統便能即時提供符合需求的回應。無論是生活瑣事或創意發想，幾乎都可以向 AI 詢問。若這樣的應用再更進一步，AI 不只是回答問題，而是能根據我們提出的購物清單、預算與偏好條件，快速整理選項、比較差異並提供建議，甚至直接在 AI 平台上完成商品下單，那麼購物流程便將從以人為主導，逐步轉向由 AI 協助，甚至進一步由 AI 代理。這樣的新型消費模式，便是所謂的「代理型商務（Agentic Commerce）」。

代理型商務的演進：從輔助性探索走向 A2A

隨著消費者探索和購物行為逐漸由 AI 協助和引導，代理型商務將消費者從傳統搜尋與逛網頁購物的方式，帶入由智慧代理選購的一個新時代。商品的搜尋、瀏覽，乃至結帳購買都將由 AI 代理完成，這不僅為客戶節省時間，也讓零售商能更早掌握購買意願，進一步降低體驗摩擦並優化營運成本。目前有多家零售商與生成式 AI 平台廠商合作，例如 Walmart 與 Gemini 合作，可在和 Gemini 的對話中直接購買 Walmart 的商品。

不過，代理型商務並非一蹴可幾，而是隨著 AI 技術成熟與消費者信任逐步建立，呈現階段性演進結果：輔助性探索→輔助性購物→代理型購物→自動化購物→A2A（Agent-to-Agent）

從 SEO 發展至 GEO，再延伸至 ACO，能見度與信任是關鍵

從前述演變階段可以看出，AI 的運用正越來越多元，零售業的競爭關鍵也逐步從「流量」轉向「能見度」。當消費者從自主搜尋轉向 AI 協助搜尋和推薦，商品和服務能否被 AI 納入判斷與建議清單，將直接影響市場表現。

因此，企業需將數位能見度視為一個持續演進的體系：從 SEO（Search engine optimization，搜尋引擎最佳化），進一步發展至 GEO（Generative engine optimization，生成引擎最佳化），再延伸至 ACO（Agentic commerce optimization，代理型商務最佳化），逐步融入 AI 生態。

目前零售與電商業者已對 SEO 相當熟悉，透過搜尋排名優化、廣告投放、演算法與客製化體驗提升曝光。然而，在 AI 主導搜尋與比較的情境下，企業需提供高品質、結構化且可供 AI 解讀的資訊內容，以提升被搜尋和推薦的機會，這正是 GEO 生成引擎最佳化的核心。

再往下一步進入 ACO，競爭將從「可見性」進一步邁向「可執行行動」。在此階段，AI 不只是協助消費者搜尋與比較，而是在取得授權後，得以直接代表消費者完成購買決策與交易流程。要讓 AI 真正參與購買行動，關鍵在於其能安全且正確地讀取產品資訊、確認價格與庫存狀況，並與企業既有的訂單與支付系統順暢對接。因此，企業需要一套受管控且可信任的機制如 Model Context Protocol（MCP）等，作為 AI 與內部系統之間的連結。讓企業得以在不暴露核心系統的前提下共享數據與工具，使外部購物代理能在符合規範的情況下完成交易，實現與 AI 平台進行系統層級整合。

需要注意的是，代理型商務並非單一 AI 工具的應用，而是一個具備分工的營運體系，涵蓋行銷推廣、庫存管理、授權與支付、客服、數據分析與品牌經營等多項功能。因此，企業需依據自身策略，建構多元 AI 協作的營運生態，而非僅導入單一解決方案。

代理型商務趨勢下的機會與挑戰

儘管以目前的發展階段來看，距離消費者將購物決策與交易執行真正授權給 AI，並由 AI 直接與零售平台對接、完成交易流程，仍有一段距離。近期 Amazon 阻止 Perplexity 的瀏覽器進入其平台進行代理購物，也反映出這類新模式在權限控管與商業規則等機制上尚未成熟。不過，隨著社會大眾對 AI 的依賴持續加深，消費者的購物方式和習慣仍會逐漸改變，而這樣的改變也可能為零售業帶來新的收入來源，例如向 AI 代理平台收取訂閱式的資料存取費用，或透過付費讓自家產品獲得 AI 平台的優先推薦。再者，代理型商務並非大型企業的專利，小型業者若能善用現有平台與標準，一樣有機會接觸透過第三方代理而來的新客群。

在挑戰方面，零售業者可能會面臨消費者對自有平台的依賴降低，進而帶來網站流量、廣告收益下降，以及品牌影響力被稀釋等問題。除此之外，業者也需要思考，除了價格與規格外，還有哪些資訊會成為消費者搜尋時的重要關鍵詞，例如認證標章、永續相關資訊等，並進一步確認這些內容是否能被 AI 有效辨識。行銷層面同樣需要調整。由於 AI 不受情感、心理學上的曝光效應或代言人光環影響，品牌溝通策略也必須重新思考，未來將更強調資訊品質與決策支持。

最後，隨著生成式 AI 讓商品推薦更容易跨越地域限制，資訊清晰度、語言可讀性、物流條件，以及在地與跨境相關費用等，都將成為影響轉換的重要因素。整體而言，零售業者需同時追蹤人為搜尋與 AI 推薦兩種場景下的能見度，並應及早布局，強化「如何被 AI 看見」，提早建立在新型態商務環境中的競爭優勢。

_{參考資料: Deloitte, Agentic Commerce: Redefining Retail Economics, 2026}