AI(人工智能)入口角色发生变迁。随着大模型能力持续升级、生态边界不断打通，AI从问答工具演化为融入日常生活的服务入口。

有观点称，当流量汇聚之处同时成为交易起点，AI对话的商业价值便不再停留于想象，而是以费率的形式被明码标价。

“过去是‘人找货’，后来是‘货找人’，本质上还停留在标签化匹配的层面。但在这两年，一个根本性的变化已经发生，AI和算法成为最强的流量入口。”知行咨询创始人李文亮说，当算法取代搜索和标签成为核心匹配机制，企业应在算法驱动的市场环境中重构营销体系的科学路径。

流量入口之变

门户网站时代，流量在于首页推荐位；搜索引擎时代，流量在于关键词排名；移动互联网时代，流量转移到算法推荐系统之中。

“算法世界的底层逻辑是向量化特征匹配，而非传统的标签分类。”李文亮解释说，在算法眼中，每一个商品、每一条内容都是一组向量数字，算法通过计算向量之间的距离来完成无限维度的精准匹配。

如今，越来越多的人直接向AI提问。用户不再需要打开多个网页筛选信息，而是倾向于相信AI总结后的答案。

业内人士分析，AI算法驱动的流量分发已催生出GEO(生成式引擎优化)这一新赛道。与传统SEO(搜索引擎优化)追求网页排名不同，GEO的目标是让品牌和商家的信息被AI模型选中并写入“回答”。

科学洞察编码

数字经济时代，电商平台成为商品交易的核心枢纽。流量作为线上商业活动的关键资源，其多寡直接决定了商家的曝光度与潜在交易机会；而算法则如同平台的“幕后指挥家”，掌控着流量的分配逻辑与商品信息的呈现方式。

“在算法世界中，消费者几乎没有信息差。过去造概念、造卖点的营销方式已经失效。”李文亮解释说，算法读不懂空泛的品牌口号，品牌传播的每一个概念都需要配套完整的证据链。

专家认为，面对算法电商带来的系统性变化，首先需要科学洞察，即明确品牌的向量化特征。其次需要科学编码，这要求品牌夯实产品价值底座，为每一个差异化价值点叠加完整的证据链。

这意味着，品牌需要先让AI和算法读懂自己，再由算法完成与用户需求的匹配。品牌营销的起点不再是直接触达消费者，而是先解决“算法认知”问题。

如何保证公平

随着数字技术的不断演进和电商模式的持续创新，如何保证电商平台在流量与算法驱动下的公平性受到广泛关注。专家强调，应及时调整和完善相关策略，以维护电商市场的公平与繁荣。

例如，完善政策法规，筑牢公平底线；加强平台自律，践行公平责任；探索技术革新，赋能公平生态。特别是电商平台应积极优化算法设计，引入更多元化的指标体系，降低对单一指标(如销量、品牌知名度)的过度依赖，确保流量分配更加公平合理。

李文亮提醒，To B(面向企业的业务模式)企业在营销上普遍重视不足，一些错误动作在算法世界中形成了“顽固污渍”，短时间内难以清除，应从营销组织结构、认知体系到日常动作实现全面升级。

此外，如何让用户继续保持对AI的信任，成为行业必须共同面对的长线命题。

有评论认为，对平台而言，应在涉及交易的AI推荐场景中以显著方式告知用户商业利益关联，建立可查询的渠道费率披露机制。对监管而言，则需跟上技术演进的节奏，将AI对话式推荐纳入算法推荐管理和互联网广告监管框架，并探索引入第三方算法审计。（张素）