为什么联盟模式是代理商务和人工智能购物盈利的最佳方式

随着人工智能逐渐融入购物领域，无论是通过代理商务还是人工智能辅助产品搜索，一个问题依然存在：人工智能代理将如何盈利？答案或许并非广告或付费墙，而是一种主要由联盟佣金驱动的多元化盈利模式。

人工智能购物正在成为主流

我们见证了人工智能购物在短短几年内从边缘案例走向主流。来自 凯捷 说明了这种巨大的转变：58％的消费者已经用GenAI工具取代了传统搜索来获得产品推荐——与25年的2023％相比有了巨大的增长。

同时，近 70% 的消费者希望将 GenAI 融入他们的购物体验。 Salesforce 研究表明，39% 的消费者（以及超过一半的 Z 世代）使用人工智能来发现产品。

那么，下一步是什么？我们正处于代理商务时代的初期，人工智能代理将承担起决策和购买的角色，例如产品研究、价格比较、寻找优惠，甚至代替人类用户完成最终购买。行业现在需要的是可行的商业模式，以支撑下一个商业时代。

为透明货币化而打造

在联盟营销模式中，推荐网站（发布商）会获得已完成销售额的一定比例（佣金）作为奖励。在订阅、广告和赞助结果等众多选项中，当人工智能能够深度影响购买决策，并且代理商能够执行实际交易时，联盟营销模式便脱颖而出。在联盟营销模式中，推荐网站（发布商）会获得已完成销售额的一定比例（佣金）作为奖励。

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 最近在讨论联盟模式在 AI 推荐商务中的应用时表示 说过，“如果你通过深度研究购买你发现的东西，我们会收取 2% 左右的联盟费。” Altman 的提及起到了软证明的作用：通过实际销售（而不是广告）的联盟佣金来赚钱是一种可行的选择，并且可以成为 AI 购物代理的标准。

他的评论还暗示，联盟费用将成为 OpenAI、Anthropic 等 AI 平台订阅收入的自然补充，联盟计划正在迅速 成为 推荐的货币化最佳实践。

一致的激励措施

联盟营销变现能够协调激励机制，因为支付给发布商（此处指AI工具或代理）的费用是基于已完成的销售额，这与付费搜索、展示广告或赞助内容等广告模式不同，在这些广告模式中，广告主是按展示次数或点击次数付费的。由于佣金与实际销售额直接挂钩，广告主是根据效果和可衡量的价值付费的。

但考虑到用户体验，单靠联盟模式并不能自动保证产品推荐的公正性。随着联盟盈利模式被引入人工智能系统，维护用户信任和一致性将变得至关重要。实现这一点的方法之一是分享人工智能平台从其推荐购买中获得的价值；例如，让付费用户获得部分联盟佣金作为返现，以抵消每月订阅费用，从而为订阅用户提供更多价值。

这种透明度有助于确保人工智能代理继续以用户的最佳利益行事，并且不会将自己的收入机会置于最终用户价值之上。

研究表明这很重要： 62% 的消费者更倾向于从透明披露联盟佣金模式的平台购买产品。当用户理解激励模式并能直接从中受益时，就能赢得信任。

联盟盈利模式真正让所有参与者受益：

• 人工智能平台所有者 根据推荐销售解锁基于增长的收入——使用其平台进行代理购物的客户越多，他们获得的佣金收入就越多
• 消费者 享受人工智能辅助或代理购物的便利，无需担心广告或赞助列表，甚至可能分享联盟佣金收入
• 品牌和商家 享受基于绩效的营销预算回报，其中他们设定佣金率并仅对已完成的销售付款。

内置跟踪和归因基础设施

现有的联盟追踪系统旨在追踪和归因特定商家的第三方推荐销售，当用户点击联盟链接并下单时。但是，有了人工智能购物代理进行购买，商家网站上就无需人工交易，这也意味着无需传统的“点击”操作来启动典型的联盟追踪流程，直至完成购买并将结果归因于推荐网站。

但是，即使指定了一位客服代表负责购物旅程，即使没有人工点击，客服代表仍然可以根据产品在互联网上的“位置”跟踪链接。客服代表对产品的选择可能来自产品数据推送，但产品仍然存储在某个地方，客服代表可以选择该产品并按照该路径完成购买。

联盟营销也已经为这种情况做好了准备。虽然如今联盟追踪仍然严重依赖浏览器 Cookie 和 JavaScript 来追踪点击量并归因推荐人销售额，但包括 CJ, 乐天汽车保险理赔及 AWIN 通过 API 和服务器端调用支持机器对机器的追踪。它们可以识别推荐来源、传递联盟会员 ID 并验证已完成的销售，所有这些都无需人工点击链接。

这种安全的机器对机器方法可确保联属网络可靠、透明地向代理商提供信贷。

其他属性使联盟会员能够更好地适应即将到来的代理商务时代

除了定价模式和跟踪基础设施之外，联盟会员还提供其他功能，使其特别适合人工智能驱动的商业：

产品供给和 API 已为机器做好准备。 CJ、Awin 和 Rakuten 为零售商提供 CSV、XML、JSON 等格式的产品数据 feed。这些 feed 包含丰富的元数据，例如价格、库存、描述、产品类别，甚至优惠券代码，是 LLM 和代购评估产品选项并为用户提供明智推荐或购买决策所需的结构化输入。

值得注意的是，随着代理商务的成熟，企业正在开发 模型上下文协议 (MCP) 服务器，让 AI 代理能够以编程方式访问产品目录、属性和定价。开发人员无需创建全新的数据源，而是可以利用现有的数据源为代理提供产品数据。

全球可扩展。 许多零售商的业务遍布多个国家/地区，因此大多数联盟网络会处理跨境支付、货币兑换以及桌面、移动和应用环境下的全渠道追踪。它们还支持大规模运营：数万商家和数百万 SKU，且无需定制集成。

符合法规要求的架构。 大多数主要的联盟平台都优先考虑用户数据隐私：CJ Affiliate 已通过服务器端同意工具和明确的用户数据管理实践实现了 GDPR 准备，而 Rakuten 任务 出版商保持遵守 CCPA。

人工智能代理的盈利之路

随着代理商务的成熟，商家、网络和代理构建者必须构建机器信任、无缝追踪和透明的联盟关系。联盟营销生态系统已经提供了盈利模式、追踪基础设施和必要的架构（结构化产品数据、规模和法规遵从性），使其非常适合下一代代理商务。如果更多人工智能平台采用联盟营销模式，Sam Altman 提到的 2% 联盟佣金可能就不仅仅是一句空话了。它可能是未来人工智能代理盈利的先见之明的路线图。