AI 追踪 | 为您的品牌做好面向智能代理 AI 的准备

为您的品牌做好面向智能代理 AI 的准备

来源： HARVARD BUSINESS REVIEW

发表日期： 2026-02-25

中文标题：为您的品牌做好面向智能代理 AI 的准备

英文标题： Preparing Your Brand for Agentic AI

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总结概述

这篇文章讨论的是品牌管理正在面对的一次根本转向：未来品牌不再只面向人类消费者传播，也必须面向代表消费者行动的 AI 代理被识别、被理解、被推荐。作者以保乐力加、Instacart、Sephora、AG1、Vuori 等公司的实践说明，许多消费者已经开始用大语言模型研究产品、比较价格，接下来更进一步的趋势，则是代理型 AI 直接替用户完成搜索、选择和下单。

文章认为，大多数品牌还没有为这个新阶段做好准备。过去二十年，品牌围绕搜索引擎优化关键词和网页排名；现在，它们必须开始优化“share of model”，也就是自己在 AI 回答中出现的频率和方式。更复杂的是，未来市场不只存在品牌直接面对人的关系，还会同时存在品牌代理、人类消费者自己的代理，以及双方都由代理中介的完全 AI 互动。因此，品牌策略要重新回答三个问题：要不要建自己的代理、怎样让用户愿意使用你的代理、以及当用户更信任自己的代理时，怎样确保对方仍然会选中你的品牌。

文章基本事实

•文章以保乐力加数字与设计负责人 Gokcen Karaca 的经历开头，讨论 LLM 对品牌呈现的影响。

•文中提到，三分之二的 Z 世代和超过一半的千禧一代已经开始用大语言模型研究产品。

•Kearney 在 2025 年 7 月对 750 名美国消费者的调查显示，60% 的购物者预计未来 12 个月会用 agentic AI 购物。

•OpenAI 正在与 Stripe、PayPal、Walmart、Shopify 等合作，为在 ChatGPT 内完成交易打基础。

•文章提出三类 AI 代理互动：品牌代理、消费者代理，以及双方都由 AI 中介的完全代理互动。

•文中还讨论了 AG1、Vuori、Sephora、Instacart 等品牌在这一方向上的具体做法。

核心观点/意见/看法

✓品牌未来要同时管理“人类如何看待自己”和“AI 代理如何表述、筛选和推荐自己”。

✓并不是所有场景都适合让 AI 代理取代人，品牌首先要判断消费者是否真的希望与代理互动。

✓就算品牌建立了自己的代理，消费者也未必愿意用，因为独立消费者代理在信任和跨品牌数据上具有天然优势。

✓真正有竞争力的品牌，需要在专有产品知识、个性化能力、人工升级通道和负责任 AI 设计上建立差异化。

✓长期来看，品牌不仅要建自己的代理，还要学会接入更广泛的 AI 生态，并持续优化自己在各类模型中的呈现方式。

文章具体内容整理

1) 品牌为什么必须从“搜索优化”转向“模型优化”

•保乐力加团队发现，主流模型对其品牌的描述常常不完整甚至不正确，比如把 Ballantine’s 误判为高端威士忌。

•为了修正这一点，他们开始持续追问各类模型、记录回答、修改官网与广告文案，主动训练模型更一致地复述品牌信息。

•文章把这种能力概括为“share of model”，即品牌在 AI 结果中的可见度和有利呈现。

2) 未来会出现哪三类代理互动

•第一类是品牌代理直接与人类客户互动，它们不仅答疑，还能帮助探索产品、推进决策和完成服务。

•第二类是消费者代理代表个人跨品牌行动，例如帮用户比较、填写表单、完成购买。

•第三类则是完全 AI 中介，即品牌端和消费者端都由代理系统连接，人只在背后设定意图或做监督。

•文章认为，这三种关系会长期共存，而非单一模式取代全部。

3) 品牌首先要判断“该不该上代理”

•作者强调，消费者并非在所有场景都愿意把互动交给 AI，尤其在高风险、强情感、强调人味或强调亲身体验的场景中更是如此。

•例如豪车、奢侈品、礼物、医疗等场景，很多消费者仍然重视自主控制、人工指导或关系性的体验。

•因此，品牌不能因为代理技术可用，就默认所有客户都会欢迎它。

4) 为什么消费者不一定会选品牌代理

•品牌代理的一大问题是天然存在利益冲突，消费者可能更相信由自己控制的独立代理。

•此外，消费者代理拥有跨品牌、跨情境的完整个人数据，能更好地理解用户偏好与行为。

•要缩小这种差距，品牌代理必须靠更深的专有产品知识、更准确的实时数据、更强的人工升级能力和更负责任的 AI 设计来建立优势。

•Sephora、AG1、Vuori 的案例都说明，品牌代理在“深度知识 + 个性化 + 人工介入”组合上仍然有明显价值。

5) 当消费者用的是自己的代理时，品牌该怎么办

•文章指��，品牌不能只建自己的代理，还要确保独立消费者代理也愿意选中自己。

•Instacart 的做法是同时在自家 App 内和外部 AI 平台上建立接入点，让自己无论从哪里开始对话都能承接需求。

•品牌还需要持续监测模型如何描述自己、哪些提示词更容易触发推荐、哪些结构化信息更利于代理读取。

•最终，品牌要面对的是一套新的双重任务：一边服务人，一边服务机器；一边经营关系，一边经营被算法理解和调用的方式。

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