你有沒有想過，當你的客戶不再是人類，而是 AI agent 時，品牌營銷會變成什么樣？想象一下這個場景：一個消費者對著 ChatGPT 說"幫我買雙適合跑馬拉松的男士跑鞋"，然后 AI agent 開始在互聯(lián)網(wǎng)上搜索信息、對比產品、做出推薦，甚至直接完成購買。在這整個過程中，消費者可能根本沒有訪問過你的網(wǎng)站，沒有看過你精心設計的落地頁，也沒有點擊過你投放的廣告。那些你花了無數(shù)時間優(yōu)化的 SEO 策略、精心設計的用戶界面、精準投放的關鍵詞廣告，可能都失去了作用。這不是科幻小說里的情節(jié)，而是正在發(fā)生的現(xiàn)實。

最近，一家名為 Limy 的創(chuàng)業(yè)公司剛剛完成了 1000 萬美元的融資，由 Flybridge 領投，a16z speedrun 參與，還有 Axiom、Clarim、Communitas、JRV 和 AnD 等機構跟投。這本身不算特別大的新聞，但當我深入了解他們在做什么時，我意識到他們正在解決一個即將影響所有品牌的關鍵問題：在 AI agent 主導的互聯(lián)網(wǎng)時代，品牌如何被發(fā)現(xiàn)、被推薦、被選擇？他們把這個新時代稱為"Agentic Web"，而我認為這個概念值得每一個品牌營銷人員認真思考。因為在我看來，我們正站在營銷史上又一次重大范式轉變的起點，這次轉變的影響可能不亞于從傳統(tǒng)媒體到數(shù)字營銷的跨越。

什么是 Agentic Web，為什么它會改變一切

過去二十年，整個數(shù)字營銷行業(yè)都是圍繞一個核心假設建立的：人類會主動瀏覽網(wǎng)頁、點擊鏈接、比較產品、做出購買決策。所有的營銷工具和策略都是為了影響這個過程：SEO 讓你的網(wǎng)站在搜索結果中排名更高，廣告讓你的產品出現(xiàn)在用戶眼前，用戶體驗設計讓訪客更容易找到他們想要的東西并完成購買。這套體系運行得很好，催生了一個萬億美元級別的數(shù)字廣告市場。

但 AI agent 的出現(xiàn)正在徹底打破這個假設。AI agent 不會像人類那樣瀏覽網(wǎng)頁。它們不需要看到你精美的產品圖片或者動人的品牌故事。它們通過結構化的方式獲取信息，綜合多個來源的數(shù)據(jù)，做出決策，然后觸發(fā)行動。很多時候，這整個過程根本不需要一個可見的用戶界面。用戶只是提出一個需求，AI agent 就直接給出答案或完成任務。在這個過程中，傳統(tǒng)的營銷漏斗完全失效了。

我觀察到，這種轉變已經開始發(fā)生。OpenAI 最近宣布將在 ChatGPT 中測試廣告功能。Google 去年已經在其搜索結果頁面的 AI Overviews 中引入了廣告，并在其 AI Mode 中展示廣告，用戶可以在那里提出后續(xù)問題。這些動作都在釋放一個清晰的信號：AI agent 正在成為新的流量入口和購買決策者。品牌必須學會如何在這個新環(huán)境中被看見、被理解、被推薦。

Limy 的 CEO Aviv Shamny 在接受采訪時說了一句讓我印象深刻的話："多年來，數(shù)字增長一直圍繞人類行為進行優(yōu)化：頁面瀏覽量、點擊量和轉化漏斗。但 AI agent 不像人類那樣瀏覽。它們獲取結構化信息，綜合多個來源，做出決策，并觸發(fā)行動——通常根本不需要可見的用戶界面。"這句話精準地描述了我們正在經歷的轉變。而這種轉變打破了現(xiàn)有的營銷和分析工具棧。

我認為，Agentic Web 不只是一個新的營銷渠道，而是一個全新的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。在這個生態(tài)系統(tǒng)中，品牌和消費者之間的界面從網(wǎng)頁、應用變成了 AI agent。消費者不再需要學習如何使用各種網(wǎng)站和應用，他們只需要表達自己的需求，AI agent 就會幫他們找到最佳解決方案。這聽起來對消費者來說是個好消息，但對品牌來說則是一個巨大的挑戰(zhàn)：你如何確保 AI agent 會推薦你的產品而不是競爭對手的？你如何衡量 AI agent 帶來的流量和轉化？你如何優(yōu)化你的內容和產品信息，讓 AI agent 更容易理解和推薦？

Limy 的核心洞察：從用戶數(shù)據(jù)到 Agent 數(shù)據(jù)

我覺得 Limy 最厲害的地方，不在于他們的技術有多復雜，而在于他們對這個問題的理解角度完全不同。大多數(shù)試圖幫助品牌應對 AI 時代的公司都在關注用戶輸入到大語言模型中的內容，也就是用戶數(shù)據(jù)。他們分析用戶輸入了什么提示詞，試圖從中找出規(guī)律。但 Shamny 認為這種方法抓錯了重點。

他說："這個領域的其他參與者關注的是用戶輸入到大語言模型中的內容，即用戶數(shù)據(jù)，但在 Agentic Web 中，agent 的行為要重要得多。從用戶數(shù)據(jù)到 agent 數(shù)據(jù)的轉變正在進行中——而這正是我們關注的焦點，這給了我們明顯的優(yōu)勢。"這段話道出了 Limy 的核心差異化優(yōu)勢。在我看來，這個洞察非常深刻，因為它抓住了 Agentic Web 的本質：在這個新世界里，重要的不是人類說了什么，而是 AI agent 做了什么。

舉個具體例子來說明這種差異。假設一個用戶問 ChatGPT："給我推薦一雙適合跑馬拉松的男士跑鞋。"傳統(tǒng)的分析方法會記錄這個提示詞，然后試圖優(yōu)化品牌內容讓它更匹配這類提示詞。但這種方法忽略了一個關鍵問題：AI agent 實際上做了什么？它訪問了哪些網(wǎng)站？它獲取了哪些信息？它最終推薦了哪個品牌？為什么？這些 agent 行為數(shù)據(jù)才是真正重要的，因為它們直接決定了最終的商業(yè)結果。

Limy 的技術定位非常巧妙。他們把平臺放在了品牌網(wǎng)站域名和整個互聯(lián)網(wǎng)的交匯點上，也就是數(shù)據(jù)和流量匯聚的地方。通過插入品牌的內容分發(fā)網(wǎng)絡（比如 Cloudflare），Limy 可以識別和解碼每一個 agent 和機器人與網(wǎng)站的互動。他們能檢測到什么信息被獲取了，什么行動被執(zhí)行或沒被執(zhí)行。這創(chuàng)造了一個直接的、可衡量的鏈接，連接提示詞、agent 行為和商業(yè)影響。

更厲害的是，Limy 基于這些 agent 互動產生了他們自己的專有數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)為品牌提供了具體的洞察，幫助它們在大語言模型的回答中獲得可見性。而且，通過直接在基礎設施網(wǎng)絡層運作，Limy 開發(fā)出了一個歸因模型，能夠追蹤和評估通過 AI 的整個客戶旅程，將提示詞與收入關聯(lián)起來。據(jù)他們所說，Limy 是第一個將 AI agent 與真實用戶結果連接起來的平臺，揭示了為什么、如何以及從 AI 流量中產生了什么價值。

這套系統(tǒng)實際上如何運作

當我深入了解 Limy 的技術實現(xiàn)時，我發(fā)現(xiàn)他們的方法既簡單又巧妙。他們插入到品牌的內容分發(fā)網(wǎng)絡中，比如 Cloudflare，這樣就可以檢測到 AI agent 何時訪問品牌的網(wǎng)站。然后他們分析 agent 獲取了哪些內容，以及用戶輸入到聊天機器人（比如 ChatGPT 或 Gemini）中觸發(fā)這次訪問的提示詞是什么。

掌握了這些信息后，Limy 就能為品牌生成洞察：哪些類型的提示詞讓他們的產品出現(xiàn)在 AI 的回答中？agent 對網(wǎng)站的訪問是否導致了購買？品牌可以應用這些洞察來幫助提升他們在大語言模型中的可見性。Limy 通過基于公司規(guī)模和所需功能的分級訂閱模式來賺錢。

Shamny 在采訪中提到，將來自 agent 的網(wǎng)站訪問與真實的商業(yè)指標聯(lián)系起來是一個"復雜的向量搜索過程"。這種技術能力讓 Limy 在 AI 聊天機器人開始引入廣告時占據(jù)了有利位置。他說："我們正處在這樣一個交叉點：agent 在尋找什么，為什么它們會展示廣告，這些廣告如何被 agent 解讀，以及這些廣告是否會最終導致銷售。"

我覺得最有價值的一點是，Limy 能夠將提示詞與轉化直接關聯(lián)。Shamny 舉了一個例子：Limy 可以告訴像耐克這樣的品牌，"適合跑馬拉松的男士最佳跑鞋"這個提示詞在一個季度內產生了 1000 萬美元的銷售額，這是品牌應該加倍投入廣告的提示詞或話題類型。這種精準的歸因能力在傳統(tǒng)的數(shù)字營銷中都很難實現(xiàn)，更不用說在 AI agent 驅動的環(huán)境中了。

更重要的是，Shamny 指出，競爭對手的分析工具通常追蹤的是人類的點擊和頁面瀏覽。但 agent "是通過管道進來的"，他說，"它們的行為完全不同。"這是一個關鍵的區(qū)別。人類訪問一個網(wǎng)站時，會留下明顯的痕跡：頁面瀏覽、點擊、停留時間等。但 AI agent 的行為是隱形的，它們通過 API 請求、結構化數(shù)據(jù)獲取等方式與網(wǎng)站互動，這些互動在傳統(tǒng)的分析工具中是看不到的。

已經產生的實際商業(yè)價值

讓我印象最深的是，Limy 已經在和 Fortune 100 公司合作，而且一些客戶已經將他們 10% 的收入歸因于這個平臺。這個數(shù)字非常驚人。想象一下，一個年收入 10 億美元的公司，如果 10% 的收入來自 AI agent 驅動的流量，那就是 1 億美元。這說明 AI agent 帶來的流量已經不是一個可有可無的補充渠道，而是一個重要的收入來源。

這也證明了 Limy 的價值主張是成立的。品牌確實需要理解和優(yōu)化他們在 AI agent 眼中的表現(xiàn)。而且，這種需求不是未來才會出現(xiàn)的，而是現(xiàn)在就已經存在了。那些早期采用 Limy 的公司已經在從中獲益，他們能夠看到哪些提示詞驅動了 AI agent 訪問他們的網(wǎng)站，哪些訪問最終轉化成了銷售，以及如何優(yōu)化他們的內容和產品信息來提高在 AI 回答中的可見性。

Limy 的平臺覆蓋了多個行業(yè)：電商、零售、媒體、旅游、金融和 B2B SaaS。營銷人員可以通過 Limy 的自助式儀表板開始使用，而企業(yè)和代理商可以獲得定制部署，包括更深入的集成和更強大的功能和性能。這種靈活的商業(yè)模式讓不同規(guī)模和需求的品牌都能使用他們的平臺。

從投資者的反應也能看出市場對這個方向的認可。Flybridge 的普通合伙人兼聯(lián)合創(chuàng)始人、哈佛商學院高級講師 Jeff Bussgang 說："我們正處在網(wǎng)絡上信息組織方式發(fā)生地震式轉變的開端，品牌必須適應 AI 驅動的未來。Limy 正在引領這條道路，將 AI 的黑箱變成品牌可發(fā)現(xiàn)性、參與度和直接收入的渠道。Agentic commerce 是未來，Limy 正在引領品牌走向那里。"

a16z speedrun 的投資合伙人 Troy Kirwin 也表達了類似的看法："我們對 Limy 獨特的 AI 可發(fā)現(xiàn)性方法印象深刻，它利用基于 agent 行為而非用戶活動的專有數(shù)據(jù)。我們很高興能支持 Limy，他們處于我們新興的 Agentic Web 時代 AI 優(yōu)化和廣告的最前沿。我們對創(chuàng)始團隊的技術實力和領導力充滿信心。"這些來自頂級投資機構的評價說明，Limy 解決的不是一個小眾問題，而是一個可能影響整個互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式的大趨勢。

創(chuàng)始團隊的背景和優(yōu)勢

Limy 的創(chuàng)始團隊讓我覺得這家公司有很大的成功潛力。CEO Aviv Shamny、COO Ido Zabarsky 和 CTO Ori Reichman 被描述為世界領先的數(shù)據(jù)專家，他們對大語言模型的運作方式有深入的理解和技術知識。更有意思的是，Shamny 和 Zabarsky 都是 a16z speedrun 的 scout。

這個背景非常重要。要構建 Limy 這樣的平臺，你需要對大語言模型的內部運作機制有深刻理解。你需要知道當一個用戶向 ChatGPT 提問時，背后究竟發(fā)生了什么：模型如何解析問題，如何決定需要獲取哪些外部信息，如何評估和綜合這些信息，如何生成最終答案。只有真正理解這些機制，才能設計出有效的方法來影響 AI agent 的行為和決策。

而且，作為 a16z speedrun 的 scout，Shamny 和 Zabarsky 顯然在 AI 領域有很強的網(wǎng)絡和洞察力。這不僅幫助他們獲得了融資，也讓他們能夠接觸到行業(yè)最前沿的信息和資源。a16z 作為硅谷最頂級的風投機構之一，在 AI 領域投資了大量公司，Limy 的創(chuàng)始人能夠近距離觀察整個 AI 生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，這對于把握行業(yè)趨勢和技術方向非常有幫助。

從公司的執(zhí)行速度也能看出團隊的實力。Limy 在 2024 年成立于紐約，到 2026 年 1 月就已經完成了 1000 萬美元的融資，并且已經有 Fortune 100 客戶在使用他們的平臺，部分客戶甚至將 10% 的收入歸因于平臺。這種快速的進展說明團隊不僅有技術能力，也有很強的市場執(zhí)行力和客戶獲取能力。

Shamny 在宣布融資時提到，他們計劃將新資金投入到銷售、營銷和增長團隊中，因為公司正在全球擴張。他預計到今年年底，團隊將從目前的約 25 人增長到約 120 人。這種快速擴張計劃也反映了他們對市場機會的信心。

這對品牌營銷意味著什么

我認為 Limy 的出現(xiàn)和快速發(fā)展，對所有品牌營銷人員來說都是一個重要信號：Agentic Web 不是一個遙遠的未來概念，而是一個正在發(fā)生的現(xiàn)實。如果 Fortune 100 公司已經將 10% 的收入歸因于 AI agent 流量，那么對于大多數(shù)品牌來說，這個比例只會越來越高。

這意味著品牌需要開始重新思考他們的整個營銷策略。傳統(tǒng)的 SEO 優(yōu)化是為了讓網(wǎng)頁在 Google 搜索結果中排名更高，但在 Agentic Web 中，你需要優(yōu)化的是如何讓 AI agent 更容易理解你的產品信息，更愿意推薦你的品牌。這可能需要完全不同的方法：更結構化的數(shù)據(jù)、更清晰的產品描述、更可信的來源引用等。

廣告投放的邏輯也會改變。傳統(tǒng)的關鍵詞廣告是基于用戶搜索的關鍵詞來展示廣告，但在 AI agent 的世界里，你需要理解的是哪些提示詞會觸發(fā) agent 訪問你的網(wǎng)站，哪些類型的問題會讓 agent 推薦你的產品。而且，如 Shamny 所說，你需要知道這些廣告如何被 agent 解讀，以及是否會導致最終的銷售。

內容營銷的重點也會轉移。過去，我們創(chuàng)作內容是為了吸引人類讀者，讓他們在網(wǎng)站上停留更長時間，最終完成購買。但對于 AI agent 來說，重要的不是內容是否吸引人，而是內容是否準確、結構化、易于提取。AI agent 不會被漂亮的圖片或動人的故事所打動，它們只關心信息的質量和相關性。

這也對品牌的產品信息管理提出了更高要求。你需要確保你的產品信息是準確的、完整的、最新的，而且以 AI agent 容易理解和處理的方式組織。如果你的競爭對手的產品信息更清晰、更結構化，AI agent 就更可能推薦他們而不是你。

我還認為，品牌需要建立新的衡量指標體系。傳統(tǒng)的營銷指標如頁面瀏覽量、跳出率、停留時間等，在 Agentic Web 中可能完全失去意義。你需要關注的是：有多少 AI agent 訪問了你的網(wǎng)站？它們獲取了哪些信息？哪些提示詞觸發(fā)了這些訪問？這些訪問帶來了多少轉化？而 Limy 這樣的平臺正是為了幫助品牌建立這套新的衡量和優(yōu)化體系。

我對 Agentic Web 未來的思考

展望未來，我相信 Agentic Web 將從根本上重塑整個互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。這不僅僅是一個新的營銷渠道或技術趨勢，而是一次深刻的范式轉變，其影響可能比移動互聯(lián)網(wǎng)的興起還要深遠。

在短期內，我預計我們會看到更多像 Limy 這樣專注于幫助品牌應對 Agentic Web 的創(chuàng)業(yè)公司出現(xiàn)。這個領域還處于非常早期的階段，有大量問題需要解決：如何優(yōu)化內容讓 AI agent 更容易理解？如何在 AI 生成的答案中獲得更好的位置？如何衡量和歸因 AI agent 帶來的商業(yè)價值？如何在 AI 驅動的推薦系統(tǒng)中建立品牌差異化？每一個問題都可能催生新的創(chuàng)業(yè)機會。

在中期，我認為主流的 AI 平臺會開始建立正式的廣告系統(tǒng)。OpenAI 已經在測試 ChatGPT 中的廣告，Google 也在 AI Overviews 中展示廣告。隨著這些系統(tǒng)的成熟，品牌將需要學習如何在這些新的廣告平臺上有效投放。這可能會催生一個全新的廣告產業(yè)，就像當年 Google AdWords 和 Facebook Ads 的出現(xiàn)一樣。

但我也看到一些潛在的挑戰(zhàn)。AI agent 的推薦是否公平和透明？品牌是否需要支付費用才能被 AI agent 推薦？小品牌如何在資源有限的情況下與大品牌競爭？消費者如何知道 AI agent 的推薦是基于客觀評估還是受到了商業(yè)利益的影響？這些問題都需要整個行業(yè)共同思考和解決。

從長遠來看，我相信 Agentic Web 會讓整個購物和服務體驗變得更加個性化和高效。消費者不再需要花時間比較不同的產品和服務，AI agent 會基于他們的需求和偏好，直接給出最合適的推薦。但這也意味著品牌和消費者之間的直接接觸會減少。品牌將失去通過網(wǎng)站、應用和內容直接影響消費者的機會，而必須通過影響 AI agent 來間接影響消費者。

這對品牌建設提出了新的挑戰(zhàn)。當消費者不再直接訪問你的網(wǎng)站，不再看到你的品牌故事和價值主張時，你如何建立品牌認知和忠誠度？你如何讓消費者記住你的品牌而不是 AI agent 推薦的任何一個替代品？我認為這些問題還沒有清晰的答案，需要營銷行業(yè)在實踐中不斷探索。

結尾

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