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當“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、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 的點擊稅或?qū)⒈?Agent 截胡，聚合平臺與單一品牌間的護城河也隨之重寫。

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，消費者難以再依賴搜索獲得真實的購買信息。而 agent 的興起正在改寫這一格局，購物的起點正從“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，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)還處于早期的時候，人們寫博客、搭建個人網(wǎng)站，動機往往是出于興趣和記錄。那時即便有廣告或推薦鏈接，也只是點綴。

可隨著聯(lián)盟分成和 SEO 機制的普及，開放網(wǎng)絡(luò)逐漸變成了另一種景象。“大多數(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”“最佳吹風機”之類榜單，它們并不是真正意義上的測評文章，而是為了點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“真實經(jīng)驗”為核心，而是被激勵機制推著，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)，文章的價值就完成了。至于推薦的跑鞋是否真適合長跑，吹風機是否存在安全隱患，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，或者擺上五款吹風機逐一試用。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，而非“點開文章，才發(fā)現(xiàn)每一行都埋著跳轉(zhuǎn)”。視頻評測因為制作成本更高，也讓內(nèi)容更接近真實：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，因為共鳴的人多，而觀眾也能感受到某種“未經(jīng)修飾”的信任。

然而，視頻內(nèi)容也存在另一個問題：不容易進入傳統(tǒng)搜索體系。Google 的搜索仍然依賴于文本，而視頻因為缺乏系統(tǒng)性的轉(zhuǎn)錄，往往不會在結(jié)果中被凸顯。一個制作精良、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)容和用戶的搜索習慣之間出現(xiàn)了斷層。有人想要找到真實的跑鞋評測，卻只能先被 SEO 優(yōu)化過的垃圾文章“迎接”，真正有參考價值的視頻卻沉在另一個世界。

這讓人想起了 Consumer Reports。這個創(chuàng)辦于上世紀的機構(gòu)，堅持拒絕廣告，完全依靠訂閱費來維系運轉(zhuǎn)。它的原則是，唯有這樣，才能避免商業(yè)動機對結(jié)論的污染。那里的測評常常尖銳直白，甚至會明確指出“這臺攪拌機有安全隱患，不要買”。這種由獨立機構(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)，一度被認為是 Consumer Reports 模式的數(shù)字繼承者。紐約時報收購后，它在讀者心中的影響力迅速擴大。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。當用戶發(fā)現(xiàn)“為什么每個推薦都能直接跳轉(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，換個包裝、貼上新商標，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可的好物。平臺不但沒有解決這個問題，反而在默許中放大了“劣幣驅(qū)逐良幣”。

因為對于亞馬遜來說，賣出更多商品才是目標，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。

消費者面對的局面是尷尬的：明明身處“信息爆炸”的時代，卻難以獲得可信的購買參考。想要找真實的評測，要么去挖掘視頻，要么依賴少數(shù)還在堅持的獨立媒體。大多數(shù)時候，用戶只能被動接受那一套套“為點擊而生”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值的內(nèi)容。但問題在于，如果 AI 本身的訓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，這種學術(shù)化的排序方式讓體驗遠超競爭對手。

那時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 里提出付費競價排名，Google 把這套模式復制并打磨成熟，搜索變現(xiàn)的邏輯就此誕生。

這一模式的本質(zhì)，是在消費支出的最前端征收一筆“稅”。每一筆 GDP 中的消費部分，只要通過搜索開啟，Google 就能從點擊、展示或轉(zhuǎn)化中抽取一個比例。消費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 + 付費混合”：大部分無商業(yè)價值的查詢免費，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——搜索網(wǎng)球拍時，付費結(jié)果反而能補充那些沒有 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”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@句話揭示了財務(wù)報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 暫時守住了可變現(xiàn)的“付費”部分，卻逐漸失去了用戶習慣中的“默認入口”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，而當前的“最后點擊歸因”幾乎成了一個普遍的陷阱。消費者的購買行為往往有復雜鏈路：可能先在 Reddit 上看到一條經(jīng)驗貼，再被超級碗廣告點燃興趣，隨后在 ChatGPT 上確認參數(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，把預算導向了并不真正驅(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，廣告主在財務(wù)報表中看到“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，都在不斷復制。“這其實是盜取，但營銷團隊卻被數(shù)據(jù)說服，把它當作最佳渠道?！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。當歸因無法正確分配價值時，廣告投放的方向就會被誤導，進一步加劇“為點擊而生”的內(nèi)容生產(chǎn)。

對于 Google 來說，這也是另一種危機。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：當歸因失真，商業(yè)生態(tài)必然失真；當入口轉(zhuǎn)移，舊的“稅收點”必然動搖。而這兩者結(jié)合在一起，就讓整個搜索和廣告的格局，變得前所未有的不確定。

購買類型與 Agent 雛形

a16z 認為，如果把消費行為拉成一條光譜，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，價格不高，需求即時，沒有任何研究或比價的必要；另一端則是買房、婚禮場地或汽車，這類消費金額占據(jù)個人收入的相當比例，用戶必然會親身體驗、反復確認，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：一只結(jié)實耐用的旅行包、一張合適的沙發(fā)、一臺新的筆記本電腦。這些商品價格不算高到必須線下確認，但又需要在尺寸、口碑、耐用性和價格之間做權(quán)衡。

過去，用戶可能要在 Reddit 論壇爬樓，看無數(shù)視頻，再在比價網(wǎng)站上反復查詢。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 的價格提醒就是最早的雛形：用戶告訴系統(tǒng)目標價格，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，這其實已經(jīng)是半自動的消費。“如果把提醒變成自動執(zhí)行，閉環(huán)就完成了?！?/p>

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 可以同時接管比價、返現(xiàn)、優(yōu)惠券乃至信用卡權(quán)益的最優(yōu)選擇，過去需要精打細算的繁瑣步驟，被一鍵完成。

進一步拆解，還能從是否存在標準編碼切入。UPC 或 SKU 的存在，讓商品天然適配比價邏輯。洗衣液、耳機、數(shù)碼配件，這些都有明確編碼， agent 只需比對全網(wǎng)，找到價格和物流的最優(yōu)解。

過去“時間比金錢更重要”的人，寧愿直接在亞馬遜下一單；“金錢比時間更重要”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，或者需要個性化匹配的自行車，它們無法用一個統(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)一的標準件，而是難以通過編碼比價的家居品類。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，重決策靠線下體驗和專家意見，中腰部則留出了最大空間給 AI。無論是定價提醒，還是 SKU 比價，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。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。

而這背后還有一個關(guān)鍵因素：時間敏感度。有人更看重“次日必達”，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)平衡時間與金錢，把選擇自動化。對用戶來說，這就像是一個被外包的思考過程：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，復購率極低。而最初代工的工廠，早已把同款床墊賣給上千個其他渠道，價格更低，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)。當產(chǎn)品沒有差異、服務(wù)不可持續(xù)時，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、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，幫助他找到價格最優(yōu)、配送最快的購買路徑。換句話說，AI 強化了聚合者的優(yōu)勢，卻沒有賦予單一品牌更多護城河。

在這樣的背景下，Costco 反而成為一個“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，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，因為這會傷害會員價值?！?/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，烤雞成本上升時，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。

這種信任的價值在于，它讓 Costco 在任何時代都能獨立存在。互聯(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”取勝，但 Costco 通過幾十年的積累，把信任感轉(zhuǎn)化為不可替代的護城河。用戶甚至不需要比價，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)消費路徑，但并非對所有模式一視同仁。聚合平臺可能因為 agent 介入而失去部分廣告收入，因為用戶入口被轉(zhuǎn)移；單一 SKU 品牌則更難突圍，因為它們?nèi)狈﹂L期護城河。相對的，像 Costco 這樣把盈利綁定在會員價值上的企業(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 AI ?agent 成為主要購買角色，網(wǎng)站需要為“機器買家”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，物流承諾要以可驗證的形式暴露。換句話說，當“買方 agent ”批量出現(xiàn)，整個商家基礎(chǔ)設(shè)施都要重構(gòu)，以適應(yīng)不再“瀏覽網(wǎng)頁”的消費者。

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