如何让您的电商产品对 AI 代理可见？使用这套受到 L’Oréal、Unilever、Mars 与 Beiersdorf 信赖的新系统

Source: VentureBeat

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新兴格局

• 摩根士丹利 研究预测 10‑20 % 的美国整体商业支出到 2030 年可能变为 代理型，相当于 1900 亿美元‑3850 亿美元。
• 这一转变标志着从以人为中心的浏览向代表消费者行动的 自主购物者 迁移。

介绍 Agentic Merchant Protocol（AMP）

Azoma，一家成立四年的代理式 AI 电子商务初创公司，推出了 AMP，一个为高流量零售商——包括食品杂货品牌、电子制造商、时尚品牌——提供 “品牌友好”锚点 的框架，在日益被自主购物者主导的生态系统中。

核心理念

与其在每个市场（Walmart、Amazon、Google Shopping 等）上手动输入产品详情（SKU、材质等），品牌可以：

1. 将所有产品信息上传至 Azoma 平台。
2. 将数据 推送到所有需要的地方，包括为 AI 代理 优化的页面，以便搜索、检索并推荐符合特定用户查询的产品。

使用技术结束 “黑箱” 时代

现代 AI 集成通常依赖于诸如 OpenAI 的 ACP 或 Google 的 UCP 等孤立系统。这些协议虽然能够处理发现和支付握手，但 对品牌完整性的监督极少。

• AI 代理经常从 未经验证的网络角落（Reddit、过时的联盟站点等）合成数据，形成一个 “黑箱”，导致品牌原本的传达信息丢失。

AMP 充当高级的 “记录系统”，桥接不同平台，使公司能够将产品情报——包括 法律防护栏 和 品牌手册——集中到 单一、机器原生的格式 中。

“AMP 打破了传统电子商务的基础，” Azoma 首席执行官 Max Sinclair 在向 VentureBeat 共享的新闻稿中表示（3 月 12 日，伦敦，官方公告前）。
“数十年来，亚马逊和沃尔玛等市场平台通过控制产品详情页、排名和分销来充当守门人。品牌只能优化一套有限的端点：产品详情页、广告、搜索结果。在一个代理驱动的世界里，这些固定页面已不复存在。”

目标行业

Azoma的平台针对高销量零售商和实体商品制造商进行设计，主要聚焦于：

• 消费包装品（CPG）
• 快速消费品（FMCG）

在接受VentureBeat采访时，Sinclair澄清AMP目前不支持：

• NFT
• SaaS产品
• 金融行业（银行、保险）

主权在多代理世界

一批消费品巨头——L’Oréal、Unilever、Mars、Beiersdorf 和 Reckitt——已经采用了 AMP。对这些组织而言，在 AI 场景中保持一致的身份是迫在眉睫的任务。

“事实上，像 L’Oréal、Unilever、Mars 与 Beiersdorf 这样的企业如此迅速地采用 AMP，充分说明了它们感受到的紧迫感，” Sinclair 说道。“这些公司花了数十年时间建立品牌资产——它们绝不会把产品呈现方式的控制权交给 AI 黑箱。”

AMP 套件：技术领袖的关键杠杆

智能作为竞争护城河

超越数据分发，Azoma 提供 端到端工作流，帮助在 AI 为先的经济中确保市场份额。

• RegGuard™ 合规引擎 – 自动审计所有生成的内容，确保符合严格的品牌指南和监管规则（例如 FDA/DSHEA）。
• 高级引用追踪 – 精确显示 AI 代理在给出建议时引用的来源（Reddit、Quora、Wikipedia、YouTube 等）。

初期绩效提升

• Ruroc：来自 ChatGPT 的站点流量提升 14 倍，成为目标地区推荐的第一滑雪头盔品牌。
• Amazon Rufus 提及：参与品牌的提及量提升 5 倍。
• 优化内容：在分流测试中 转化提升最高达 32 %。

Azoma 还解决技术性的 “GEO 阻断器”——模式错误、可抓取性缺口、仅 JavaScript 内容等，这些往往被传统抓取工具忽略。

结束语

Agentic Merchant Protocol 将品牌定位为能够重新掌控其产品向自主购物者呈现的方式，将本可能成为黑箱威胁的情况转化为在新兴的 AI 驱动商业格局中的战略优势。

让品牌从被动观察转向主动 AI‑对话优化

对于像 Perfect Ted 这样的快速增长公司，这种可视化带来了 +532 % 同比收入增长。

将市场平台 DNA 与 AI 研究融合

Azoma 的领导团队体现了大规模零售与先进计算的交叉点。

• Sinclair 在亚马逊工作了六年，他：

  • 主导了新加坡站点的客户浏览体验。
  • 管理了 Amazon Grocery 在欧盟的扩张。

  “在传统的电子商务世界……你只需要写一个产品列表，发布它，就完事了，”Sinclair 观察道。
  “在这个新世界里，产品详情页是生成式的……我们的客户失去了所有控制权。”

• 协议的技术骨干由 CTO Timur Luguev 负责，他是富布赖特学者和 ERCIM 研究员，拥有十余年的多模态深度学习经验。

  “我们想通过基本上间接的方式，让代理从开放的在线足迹中获取信息，”Luguev 解释道。
  “这就是重点：基本上先定义这种标准，把关于产品和品牌的信息集中在一个地方，然后在开放的渠道上进行分发，最后量化并衡量其影响。”

许可与市场影响

Azoma 正将其协议定位为 中立的替代方案，以区别于主要科技提供商的封闭式做法。当搜索引擎侧重于消费者的用户体验时，AMP（Agentic Marketplace Protocol）则专注于商家对可预测性和准确性的需求。

此转变实际上用 Agentic Commerce Optimization (ACO) 取代了传统的 Search Engine Optimization (SEO)。Sinclair 认为，这一转变是由消费者信任的变化驱动的：

“你会更信任在你的数据上运行的 ChatGPT 而不是 仅仅把‘我该用什么床垫’这类问题输入 Google，然后点击付费排名最高的链接，”他说。

定价结构

Azoma 的商业策略弥合了传统企业软件采购与 AI 时代以绩效为驱动的指标之间的鸿沟。

• 当前模式：

  • 标准企业授权。
  • 年度合同金额在六位数到七位数之间。
  • 与大型组织现有的预算框架保持一致，为跨国部门规划提供可预测性。

• 长期愿景：

  • 转向 基于结果的定价模型。
  • 通过直接嵌入品牌的数据和收入流，Azoma 能够衡量代理生态系统中每一次协同干预的具体财务影响。

“我们的愿景是未来……在他们（代理）创造价值时抽取一部分收益，”Sinclair 解释道。

这将把协议从 SaaS 费用 转变为 基于绩效的资产，类似于现代广告平台，将成本直接与增量收入增长挂钩。

基于成果的代理式电子商务

超越单纯的数据分发，Azoma 正在朝着一种收入直接与成功的代理交互挂钩的模型迈进。

• 当前现实： 企业客户通常通过传统的六位数至七位数年度合同进行合作。
• 未来目标： 基于成果的定价模式，Azoma 从代理产生的价值中分成。

“我们的愿景是未来……在他们（代理）创造价值时抽取一部分收益，” Sinclair 说。

Luguev 补充说，通过访问品牌的数据流，Azoma 可以提供严格的 ROI 预测：

“我们可以获取我们的行动数据，然后衡量哪些行动实际上产生了最大的影响……让他们能够基于此理解预测哪些活动、哪些行动以及在哪里进行分发。”

随着市场准备在 Agentic Commerce Optimization 活动上于 3月12日 正式发布该协议，传递给 C‑层的明确信息是：“固定的产品页面已经死去”。

“当 L’Oréal、Unilever 和 Mars 同向而行时，整个市场都会关注，” Sinclair 总结道。