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當(dāng)“搜索”已被SEO垃圾淹沒，用戶不再問“買什么”，而是把錢包直接交給AI Agent——從比價(jià)、看評論到下單，一站式代勞。 a16z 提醒：購物入口的遷移不只是技術(shù)換軌，更是商業(yè)“征稅權(quán)”的轉(zhuǎn)移；Google 的點(diǎn)擊稅或?qū)⒈?Agent 截胡，聚合平臺與單一品牌間的護(hù)城河也隨之重寫。

在 a16z 最新播客中，合伙人 Alex Rampell 與 Justine Moore 把今天的電商變局歸納為一句話 —— “The Death of Search: How Shopping Will Work In The Age of AI”。

他們表示，公開網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被 SEO 驅(qū)動的垃圾內(nèi)容和聯(lián)盟營銷的歸因邏輯侵蝕，消費(fèi)者難以再依賴搜索獲得真實(shí)的購買信息。而 agent 的興起正在改寫這一格局，購物的起點(diǎn)正從“搜索框”轉(zhuǎn)向“agent 對話”。

這不僅挑戰(zhàn)了 Google 長期以來作為“GDP 稅收者”的角色，也讓電商分發(fā)、品牌生存與聚合平臺的關(guān)系發(fā)生重構(gòu)。Costco 這種以信任與會員價(jià)值為核心的模式，反而在 AI 浪潮中顯現(xiàn)出“免疫力”。

與此同時(shí)，聚合平臺和單一品牌的分化還在加劇，Costco 這樣的模式則因建立在信任與會員價(jià)值之上，被視為少數(shù)能在 AI 浪潮中保持免疫的例外。

網(wǎng)絡(luò)充斥垃圾的今天

談到當(dāng)下的互聯(lián)網(wǎng)，首先被提起的不是便利，而是“污染”。在開放網(wǎng)絡(luò)還處于早期的時(shí)候，人們寫博客、搭建個(gè)人網(wǎng)站，動機(jī)往往是出于興趣和記錄。那時(shí)即便有廣告或推薦鏈接，也只是點(diǎn)綴。

可隨著聯(lián)盟分成和 SEO 機(jī)制的普及，開放網(wǎng)絡(luò)逐漸變成了另一種景象?！按蠖鄶?shù)東西都是垃圾，我們也清楚它們是垃圾，但它們是經(jīng)過 SEO 優(yōu)化過的垃圾?！边@句話像一記重錘，直指今天常見的“十大跑鞋”“最佳吹風(fēng)機(jī)”之類榜單，它們并不是真正意義上的測評文章，而是為了點(diǎn)擊和抽傭而存在的流水線文案。

在這種環(huán)境里，開放網(wǎng)絡(luò)的意義被重塑。內(nèi)容不再以“真實(shí)經(jīng)驗(yàn)”為核心，而是被激勵機(jī)制推著，向著“能不能帶來購買、能不能賺取分成”傾斜。以往那些以“愛好驅(qū)動”的寫作者逐漸被外包寫手取代。

雇人寫一篇看似詳盡的榜單，再用 SEO 手段堆上關(guān)鍵詞，讓它在搜索結(jié)果中靠前出現(xiàn)，文章的價(jià)值就完成了。至于推薦的跑鞋是否真適合長跑，吹風(fēng)機(jī)是否存在安全隱患，已經(jīng)沒人關(guān)心。這種激勵失配，讓網(wǎng)絡(luò)逐漸充斥著為了變現(xiàn)而拼湊的頁面，而不是用戶真正需要的信息。

視頻的出現(xiàn)，多少打破了這種失衡。在 YouTube 或 B 站，人們能看到創(chuàng)作者親自出鏡，拿出十雙鞋對比，或者擺上五款吹風(fēng)機(jī)逐一試用。視頻里往往會直白聲明“本內(nèi)容由某品牌贊助”，而不依賴于暗藏的分成鏈接。

對于用戶來說，這樣的披露讓信任感更強(qiáng)，而非“點(diǎn)開文章，才發(fā)現(xiàn)每一行都埋著跳轉(zhuǎn)”。視頻評測因?yàn)橹谱鞒杀靖撸沧寖?nèi)容更接近真實(shí)：演示不好用的地方、展示失敗的樣子，往往比純文字更有說服力。這類內(nèi)容往往播放量更大，因?yàn)楣缠Q的人多，而觀眾也能感受到某種“未經(jīng)修飾”的信任。

然而，視頻內(nèi)容也存在另一個(gè)問題：不容易進(jìn)入傳統(tǒng)搜索體系。Google 的搜索仍然依賴于文本，而視頻因?yàn)槿狈ο到y(tǒng)性的轉(zhuǎn)錄，往往不會在結(jié)果中被凸顯。一個(gè)制作精良、播放數(shù)百萬的視頻，可能只在平臺內(nèi)部流通，而在公共網(wǎng)絡(luò)的搜索引擎中幾乎“不可見”。

這樣一來，優(yōu)質(zhì)內(nèi)容和用戶的搜索習(xí)慣之間出現(xiàn)了斷層。有人想要找到真實(shí)的跑鞋評測，卻只能先被 SEO 優(yōu)化過的垃圾文章“迎接”，真正有參考價(jià)值的視頻卻沉在另一個(gè)世界。

這讓人想起了 Consumer Reports。這個(gè)創(chuàng)辦于上世紀(jì)的機(jī)構(gòu)，堅(jiān)持拒絕廣告，完全依靠訂閱費(fèi)來維系運(yùn)轉(zhuǎn)。它的原則是，唯有這樣，才能避免商業(yè)動機(jī)對結(jié)論的污染。那里的測評常常尖銳直白，甚至?xí)鞔_指出“這臺攪拌機(jī)有安全隱患，不要買”。這種由獨(dú)立機(jī)構(gòu)支撐的評測，正是互聯(lián)網(wǎng)早期理想主義氛圍里的延續(xù)。相比之下，今天依賴分成鏈接的測評文章很難保持這種底色。

Wirecutter 的出現(xiàn)，一度被認(rèn)為是 Consumer Reports 模式的數(shù)字繼承者。紐約時(shí)報(bào)收購后，它在讀者心中的影響力迅速擴(kuò)大。但問題也隨之而來：幾乎所有推薦的產(chǎn)品，都帶有聯(lián)盟鏈接，這讓人懷疑選擇是否帶有偏見。當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)“為什么每個(gè)推薦都能直接跳轉(zhuǎn)到電商網(wǎng)站”，就會不自覺地產(chǎn)生懷疑：這是客觀推薦，還是另一種銷售？

亞馬遜則在另一端把問題放大。這個(gè)全球最大的電商平臺，長期容許“同質(zhì)產(chǎn)品的分裂銷售”。相同的 OEM 工廠，換個(gè)包裝、貼上新商標(biāo)，就能在平臺上變成一款“新產(chǎn)品”。

甚至連評論體系也能被利用：商家可以把一款擁有數(shù)千條五星好評的“石頭”商品，換成全新的“加熱襪”銷售，好評依然留存，用戶誤以為買的是被廣泛認(rèn)可的好物。平臺不但沒有解決這個(gè)問題，反而在默許中放大了“劣幣驅(qū)逐良幣”。

因?yàn)閷τ趤嗰R遜來說，賣出更多商品才是目標(biāo)，至于這些商品是否同質(zhì)、是否存在刷單和虛假評論，并不在它們的首要考量中。

消費(fèi)者面對的局面是尷尬的：明明身處“信息爆炸”的時(shí)代，卻難以獲得可信的購買參考。想要找真實(shí)的評測，要么去挖掘視頻，要么依賴少數(shù)還在堅(jiān)持的獨(dú)立媒體。大多數(shù)時(shí)候，用戶只能被動接受那一套套“為點(diǎn)擊而生”的榜單。久而久之，搜索和內(nèi)容之間的信任關(guān)系被削弱。人們不再單純相信搜索結(jié)果，而是學(xué)會帶著懷疑去比對不同來源。

在這樣的背景下，AI 工具的興起被賦予了新的期待。有人提出，AI 能“去垃圾化”，替用戶從冗余的垃圾信息中篩選出真正有價(jià)值的內(nèi)容。但問題在于，如果 AI 本身的訓(xùn)練材料大部分來自這些 SEO 優(yōu)化的垃圾，那么它的總結(jié)與歸納也難免會是“垃圾的提煉”。如何解決這一悖論，才是更根本的挑戰(zhàn)。

搜索、歸因與“GDP 稅”的錯位

如果說網(wǎng)絡(luò)垃圾的泛濫是表層，那么在商業(yè)層面，更深的矛盾出現(xiàn)在搜索與歸因機(jī)制上。搜索引擎曾經(jīng)是互聯(lián)網(wǎng)最單純的入口，Google 以“更好的相關(guān)性”贏得了用戶：在 1998 年，面對數(shù)十個(gè)同類產(chǎn)品，它通過 PageRank 的邏輯，把被最多網(wǎng)站引用的結(jié)果推到最前面，這種學(xué)術(shù)化的排序方式讓體驗(yàn)遠(yuǎn)超競爭對手。

那時(shí)的搜索幾乎不涉及商業(yè)變現(xiàn)，更多是提供純粹的信息查詢。但隨著 Bill Gross 在 Overture 里提出付費(fèi)競價(jià)排名，Google 把這套模式復(fù)制并打磨成熟，搜索變現(xiàn)的邏輯就此誕生。

這一模式的本質(zhì)，是在消費(fèi)支出的最前端征收一筆“稅”。每一筆 GDP 中的消費(fèi)部分，只要通過搜索開啟，Google 就能從點(diǎn)擊、展示或轉(zhuǎn)化中抽取一個(gè)比例。消費(fèi)者花的錢最終流入了品牌與商家，但中間的一部分始終要被搜索引擎拿走。

這套體系一度被視為“完美的免費(fèi) + 付費(fèi)混合”：大部分無商業(yè)價(jià)值的查詢免費(fèi)，商業(yè)查詢則通過廣告承載。而廣告和自然結(jié)果的并存，甚至在某種程度上提升了用戶體驗(yàn)——搜索網(wǎng)球拍時(shí)，付費(fèi)結(jié)果反而能補(bǔ)充那些沒有 SEO 能力的廠商，讓選擇更全面。

然而，AI 的出現(xiàn)開始撼動這一平衡。ChatGPT 拿走的是 Google 曾經(jīng)“免費(fèi)”的部分，比如“某一年奧斯卡最佳影片是誰”這種信息類查詢，用戶不再需要搜索，而是直接問 AI?！八麄兪サ牟皇鞘杖?，而是那些不可變現(xiàn)的查詢?！边@句話揭示了財(cái)務(wù)報(bào)表與用戶行為之間的微妙錯位：Google 的收入仍在增長，但用戶的搜索量卻在下滑。換句話說，Google 暫時(shí)守住了可變現(xiàn)的“付費(fèi)”部分，卻逐漸失去了用戶習(xí)慣中的“默認(rèn)入口”地位。

如果說搜索量的變化還只是表象，那么歸因的錯位才是真正困擾行業(yè)的深層問題。歸因邏輯決定了錢最終流向哪里，而當(dāng)前的“最后點(diǎn)擊歸因”幾乎成了一個(gè)普遍的陷阱。消費(fèi)者的購買行為往往有復(fù)雜鏈路：可能先在 Reddit 上看到一條經(jīng)驗(yàn)貼，再被超級碗廣告點(diǎn)燃興趣，隨后在 ChatGPT 上確認(rèn)參數(shù)，最后在品牌官網(wǎng)完成下單?？稍跉w因體系中，最后一次點(diǎn)擊卻拿走了 100% 的“功勞”，這種混淆相關(guān)性與因果性的邏輯，把預(yù)算導(dǎo)向了并不真正驅(qū)動購買的環(huán)節(jié)。

Honey 這樣的插件就是利用了這一漏洞。用戶原本已經(jīng)準(zhǔn)備下單，插件卻在最后一刻提示“輸入優(yōu)惠碼可立減 10%”，并通過重定向插入 cookie，搶走了這次購買的歸因。結(jié)果是，廣告主在財(cái)務(wù)報(bào)表中看到“Honey 渠道增長最快”，甚至以為它是真正拉動銷量的關(guān)鍵，卻沒意識到只是被劫持了價(jià)值。

類似的模式從 RetailMeNot 到后來的無數(shù)插件和返利網(wǎng)站，都在不斷復(fù)制?！斑@其實(shí)是盜取，但營銷團(tuán)隊(duì)卻被數(shù)據(jù)說服，把它當(dāng)作最佳渠道?！边@句話道出了行業(yè)的諷刺：歸因體系的漏洞不僅養(yǎng)肥了中間商，還讓真正創(chuàng)造需求的廣告和內(nèi)容被低估。

AI 的到來只會讓這一問題更復(fù)雜。未來的購買路徑可能變成：用戶先在 TikTok 上看到一條穿搭視頻，在 Reddit 上求證，在 ChatGPT 上咨詢替代方案，最后通過 agent 自動下單。

到底哪一步才是真正的驅(qū)動？如果依然沿用“最后點(diǎn)擊”的邏輯，歸因會變得比現(xiàn)在更失真。商家可能會把所有功勞都算在 agent 平臺上，卻忽略了背后起作用的廣告、社區(qū)討論甚至線下體驗(yàn)。當(dāng)歸因無法正確分配價(jià)值時(shí)，廣告投放的方向就會被誤導(dǎo)，進(jìn)一步加劇“為點(diǎn)擊而生”的內(nèi)容生產(chǎn)。

對于 Google 來說，這也是另一種危機(jī)。它長期依賴的商業(yè)模式建立在“搜索即入口”的假設(shè)之上，一旦入口被 ChatGPT 或其他 AI 工具部分替代，“GDP 稅”的征收點(diǎn)就可能被轉(zhuǎn)移。Google 還能維持收入，但已經(jīng)失去對用戶路徑的完整把控。AI 工具如果掌握了最后一步點(diǎn)擊，就可能取代它成為新的“稅收者”。

這一切揭示的共同邏輯是：當(dāng)歸因失真，商業(yè)生態(tài)必然失真；當(dāng)入口轉(zhuǎn)移，舊的“稅收點(diǎn)”必然動搖。而這兩者結(jié)合在一起，就讓整個(gè)搜索和廣告的格局，變得前所未有的不確定。

購買類型與 Agent 雛形

a16z 認(rèn)為，如果把消費(fèi)行為拉成一條光譜，兩端分別是最不需要思考的沖動購買，以及最慎重的重大決策。

沖動購買的典型場景是超市收銀臺上的可樂，價(jià)格不高，需求即時(shí)，沒有任何研究或比價(jià)的必要；另一端則是買房、婚禮場地或汽車，這類消費(fèi)金額占據(jù)個(gè)人收入的相當(dāng)比例，用戶必然會親身體驗(yàn)、反復(fù)確認(rèn)，甚至尋求專家的意見。

“沖動和重決策的兩端，AI 都很難完全替代?！币欢藳]有研究環(huán)節(jié)，另一端過于復(fù)雜和重要，需要面對面的信任。

真正值得關(guān)注的，是位于中腰部的消費(fèi)：一只結(jié)實(shí)耐用的旅行包、一張合適的沙發(fā)、一臺新的筆記本電腦。這些商品價(jià)格不算高到必須線下確認(rèn)，但又需要在尺寸、口碑、耐用性和價(jià)格之間做權(quán)衡。

過去，用戶可能要在 Reddit 論壇爬樓，看無數(shù)視頻，再在比價(jià)網(wǎng)站上反復(fù)查詢。如今，AI ?agent 的可能性在這里顯現(xiàn)。AI 能替用戶“跑腿”：閱讀帖子、篩選視頻、綜合反饋，然后在用戶定義的條件下做出推薦。如果推薦結(jié)果可以直接與購買入口打通，這一鏈路就能閉環(huán)。

這種 agent 化并不是未來的幻想。Camel 的價(jià)格提醒就是最早的雛形：用戶告訴系統(tǒng)目標(biāo)價(jià)格，它每天監(jiān)控商品，一旦跌破，就推送提醒。用戶拿到信息后幾乎必然會下單，這其實(shí)已經(jīng)是半自動的消費(fèi)。“如果把提醒變成自動執(zhí)行，閉環(huán)就完成了。”

從通知到購買，用戶意愿早已存在，AI 只是把動作代勞。更重要的是，AI 可以同時(shí)接管比價(jià)、返現(xiàn)、優(yōu)惠券乃至信用卡權(quán)益的最優(yōu)選擇，過去需要精打細(xì)算的繁瑣步驟，被一鍵完成。

進(jìn)一步拆解，還能從是否存在標(biāo)準(zhǔn)編碼切入。UPC 或 SKU 的存在，讓商品天然適配比價(jià)邏輯。洗衣液、耳機(jī)、數(shù)碼配件，這些都有明確編碼， agent 只需比對全網(wǎng)，找到價(jià)格和物流的最優(yōu)解。

過去“時(shí)間比金錢更重要”的人，寧愿直接在亞馬遜下一單；“金錢比時(shí)間更重要”的人，則會手動去找返利、找優(yōu)惠券?，F(xiàn)在，AI 把“金錢敏感型”的復(fù)雜操作簡化成“是否愿意省錢”的單選題。選擇省錢，剩下的動作就由 agent 完成。

沒有 UPC 的品類則是另一種情況。比如定制尺寸的吧臺椅，或者需要個(gè)性化匹配的自行車，它們無法用一個(gè)統(tǒng)一編碼來識別。用戶的決策邏輯更多依賴“看起來是否合適”， agent 也只能在推薦維度做輔助，而無法完成自動購買。

這就是為什么 Wayfair 這樣的公司能在家具市場找到空間：它賣的不是 SKU 統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)件，而是難以通過編碼比價(jià)的家居品類。AI 的作用在這里更像“研究助手”，而不是“執(zhí)行官”。

這也解釋了購買鏈路的層級差異：沖動購買靠內(nèi)容種草和情緒刺激，重決策靠線下體驗(yàn)和專家意見，中腰部則留出了最大空間給 AI。無論是定價(jià)提醒，還是 SKU 比價(jià)，AI 在這一層的作用都是降低摩擦，把“知道自己想要什么”的人，直接送到“以最優(yōu)條件買到”的終點(diǎn)。它既不會幫你決定潮流，但能保證你買得更快、更便宜、更安心。

而這背后還有一個(gè)關(guān)鍵因素：時(shí)間敏感度。有人更看重“次日必達(dá)”，有人則愿意等五周換取 30% 折扣。AI ?agent 能基于用戶畫像，動態(tài)平衡時(shí)間與金錢，把選擇自動化。對用戶來說，這就像是一個(gè)被外包的思考過程：只要把偏好交給 agent ，購買就能以最優(yōu)解完成。

聚合者與品牌的分化

回顧過去十年，電商行業(yè)的贏家?guī)缀跚逡簧蔷酆掀脚_。Shopify 提供搭建工具，亞馬遜則是最大的流量入口，它們吸收了所有新興品牌的增長，卻把真正的利潤留在自己手里。

相比之下，那些靠單一爆款起家的 DTC 品牌，如 Casper、Allbirds、Glossier，起初風(fēng)頭無兩，卻很快陷入同質(zhì)化泥潭。大多數(shù)品牌并不掌握生產(chǎn)環(huán)節(jié)，而是從 OEM 工廠直接貼牌，差別只在營銷與買量。

一旦品類被證明有利潤，后來的競爭者會直接跑去源頭工廠，以更低價(jià)格推出幾乎一樣的產(chǎn)品。品牌的壁壘很快消失，淪為“買流量—賣商品”的單循環(huán)。

耐用品尤其容易暴露這種問題。床墊五年甚至十年才需要更換，Casper 需要不斷尋找新客戶，復(fù)購率極低。而最初代工的工廠，早已把同款床墊賣給上千個(gè)其他渠道，價(jià)格更低，選擇更多。

少數(shù)能活下來的品牌，往往把產(chǎn)品與訂閱或服務(wù)綁定。例如，家用攝像頭附帶云端存儲，就算硬件同質(zhì)化嚴(yán)重，依然能通過長期服務(wù)鎖定用戶。可這種模式畢竟是少數(shù)。當(dāng)產(chǎn)品沒有差異、服務(wù)不可持續(xù)時(shí)，聚合平臺就成了唯一贏家。

AI 的出現(xiàn)，并不會輕易改變這種格局。 agent 可以幫用戶做研究、比價(jià)、下單，但它無法“制造潮流”。一雙鞋為什么流行，從來不是算法決定的，而是源于社交場景：Bama Rush 的視頻里，成百上千女孩同時(shí)穿上同一款鞋，潮流由此形成。

AI 能做的，是在用戶決定“我也要買”之后，幫助他找到價(jià)格最優(yōu)、配送最快的購買路徑。換句話說，AI 強(qiáng)化了聚合者的優(yōu)勢，卻沒有賦予單一品牌更多護(hù)城河。

在這樣的背景下，Costco 反而成為一個(gè)“免疫樣本”。它的盈利模式和亞馬遜截然不同：利潤幾乎全部來自會員費(fèi)，商品銷售本身只求覆蓋成本 —— “如果一件商品毛利過高，就會被下架，因?yàn)檫@會傷害會員價(jià)值?！?/p>

這條鐵律保證了 Costco 的商品池里幾乎沒有劣質(zhì)貨。熱狗 1.5 美元幾十年未漲價(jià)，烤雞成本上升時(shí)，Costco 干脆自建養(yǎng)雞場。甚至連自有品牌 Kirkland，也能在品質(zhì)上和知名品牌正面競爭。對于消費(fèi)者來說，Costco 是極少數(shù)能提供長期信任的零售商。

這種信任的價(jià)值在于，它讓 Costco 在任何時(shí)代都能獨(dú)立存在?；ヂ?lián)網(wǎng)讓“地理優(yōu)勢”消失，DTC 品牌迅速被模仿，亞馬遜以“海量與低價(jià)”取勝，但 Costco 通過幾十年的積累，把信任感轉(zhuǎn)化為不可替代的護(hù)城河。用戶甚至不需要比價(jià)，只要商品出現(xiàn)在 Costco 的貨架上，就相信它值得購買。在充斥“垃圾內(nèi)容”和“劣幣驅(qū)逐”的市場里，Costco 維持住了“可信賴”的少數(shù)派地位。

這也說明，AI 雖然會重構(gòu)消費(fèi)路徑，但并非對所有模式一視同仁。聚合平臺可能因?yàn)?agent 介入而失去部分廣告收入，因?yàn)橛脩羧肟诒晦D(zhuǎn)移；單一 SKU 品牌則更難突圍，因?yàn)樗鼈內(nèi)狈﹂L期護(hù)城河。相對的，像 Costco 這樣把盈利綁定在會員價(jià)值上的企業(yè)，反而天然具備“AI 免疫力”。 agent 能替用戶下單，但它無法替代那份跨越幾十年的信任。

更值得注意的是，未來變化同樣會在商家端展開。當(dāng) AI ?agent 成為主要購買角色，網(wǎng)站需要為“機(jī)器買家”優(yōu)化：商品數(shù)據(jù)必須結(jié)構(gòu)化，優(yōu)惠條款需要透明化，支付接口要允許自動結(jié)算，物流承諾要以可驗(yàn)證的形式暴露。換句話說，當(dāng)“買方 agent ”批量出現(xiàn)，整個(gè)商家基礎(chǔ)設(shè)施都要重構(gòu)，以適應(yīng)不再“瀏覽網(wǎng)頁”的消費(fèi)者。

在這個(gè)過程中，或許會出現(xiàn)新的創(chuàng)業(yè)機(jī)會。有人會專門為 agent 優(yōu)化頁面，有人會開發(fā)金融接口和風(fēng)控方案，有人會建立專門的“ agent 友好型”電商平臺。消費(fèi)者側(cè)的變化只是表面，更深的震蕩會在商家側(cè)涌現(xiàn)。