New AI Workflows Transform Brand Visibility Strategies

Agentic 工作流程对人工智能搜索和数字营销策略的变革性影响

随着人工智能搜索技术重新定义消费者发现品牌和产品的方式，数字营销格局正在发生重大转变。Botify 引入代理工作流标志着这一演变的关键进步，使企业能够自动执行复杂的搜索优化任务，同时动态适应实时数据。这些工作流利用自主人工智能代理，以最少的人工干预解释上下文、优化内容和管理跨平台可见性。通过整合大型语言模型 (LLM)、机器学习和自动决策框架，代理工作流使品牌能够在传统搜索引擎和新兴的人工智能驱动平台（如 ChatGPT 和 Perplexity AI）中保持相关性。本报告探讨了代理工作流的技术基础、战略应用和未来影响，为驾驭这个变革时代的营销人员提供可行的见解。

搜索的演变：从关键词到自主 AI 代理

传统搜索主导地位的衰落

自 2015 年以来，谷歌的全球市场份额首次跌破 90%，这表明消费者搜索行为发生了根本性转变。这种下降与人工智能平台的兴起有关，这些平台优先考虑对话式查询和个性化结果，而不是静态关键字匹配。与依赖预定算法对内容进行排名的传统搜索引擎不同，ChatGPT 等人工智能驱动的系统会动态分析用户意图，从各种来源生成合成答案。Botify 的调查数据显示，58% 的 Z 世代和千禧一代购物者积极使用人工智能搜索工具来发现产品，55% 认为这些系统简化了在线购物。这种行为转变需要重新构想搜索优化策略，因为品牌现在不仅要迎合人类用户，还要迎合策划和推荐内容的人工智能代理。

代理工作流是对碎片化搜索生态系统的响应

代理工作流程通过自动化跨平台可见性管理来解决现代搜索生态系统的复杂性。传统方法（例如手动关键字跟踪和严格的机器人流程自动化 (RPA)）难以适应 AI 搜索的流动性需求。相比之下，Botify 的代理工作流程部署了 AI 代理，它们可以：

使用 LogAnalyzer 监控来自 ChatGPT 和 Perplexity AI 等平台的机器人活动。
通过 PageWorkers 大规模测试优化策略，将部署时间从数月缩短至几分钟。
通过 SpeedWorkers 将完全渲染的 JavaScript 内容传递给非渲染 AI 机器人，确保技术兼容性。

这些功能使品牌能够在快速发展的平台上保持平等，同时使营销团队能够专注于战略计划而不是重复性任务。

代理工作流的技术基础

核心部件和运行机制

Agentic 工作流程结合了三大技术支柱：

大型语言模型（LLM）： GPT-4 等系统分析非结构化数据以生成类似人类的反应和内容推荐。
机器学习管道： 自适应算法根据实时参与度指标和机器人交互优化页面排名。
自动决策树： 基于规则的框架优先执行索引、内部链接和 A/B 测试等任务，无需人工监督。

例如，当 AI 机器人抓取电子商务网站时，Botify 的工作流程可能会使用 LLM 生成的关键字自主丰富产品描述，调整内部链接以强调高转化率页面，并通过快速 PageWorkers 测试验证更改 - 同时卸载机器人流量以降低服务器成本。

与传统自动化相比的优势

与静态 RPA 工具不同，代理工作流具有四个主要区别：

能力传统RPA代理工作流程适应性固定规则实时上下文分析决策复杂性二进制（是/否）多变量优化学习能力无持续强化跨平台集成有限的 API 统一 API 编排

这种灵活性使企业能够自动化复杂流程，例如个性化内容本地化和动态价格调整 - 这些任务以前需要人工分析师来完成。

营销技术的战略应用

增强 AI 搜索平台的可见性

Botify 的代理工作流程解决了三个关键的可见性挑战：

机器人流量管理： SpeedWorkers 将 AI 机器人流量重定向到专用基础设施，将主服务器负载减少多达 40%，同时确保全面的内容索引。
大规模内容优化： PageWorkers 同时在数千个页面上部署架构标记更新、标题标签变体和元描述 A/B 测试，利用 LLM 洞察来符合 AI 搜索偏好。
统一性能分析： ActionBoard 将超过 1,000 个指标（从抓取效率到转化归因）综合成可操作的见解，使营销人员能够将 SEO 工作与收入影响关联起来。

涉及一家全球零售商的案例研究表明，实施这些工作流程后，有机交易增加了 30%，Google 索引页面增加了 50%。

个性化和消费者旅程地图

代理工作流中的 AI 代理擅长绘制非线性消费者旅程。通过分析聊天机器人、语音搜索和社交平台之间的交互，他们可以动态调整内容策略。例如：

一个 推荐 AI 代理 可能会优先为通过 YouTube 搜索到达的用户提供视频教程。
一个 定价代理 可以根据 Perplexity AI 机器人抓取的实时竞争对手数据调整显示价格。
一个 欺诈检测代理 监控结账流程，立即标记可疑模式以最大限度地减少错误拒绝。

这种多代理方法将购物车放弃率降低了 22%，同时通过超个性化的追加销售提高了平均订单价值。

挑战和道德考量

技术整合障碍

传统的 CMS 平台通常缺乏无缝代理工作流集成所需的 API 粒度。品牌必须更新其技术堆栈以支持：

CDN、CRM 系统和 AI 模型之间的实时数据流。
允许独立扩展工作流组件的微服务架构。
先进的缓存机制，以平衡机器人访问和用户体验。

数据隐私和算法偏见风险

代理工作流程的自主性放大了传统人工智能的风险：

过度依赖合成数据： 接受人工智能生成内容训练的法学硕士可能会形成回音室，随着时间的推移降低推荐质量。
决策不透明： Forrester 的一项研究发现，68% 的消费者由于排名标准不明确而不信任 AI 精选的搜索结果。

Botify 通过 ActionBoard 中的可解释层来缓解这些问题，可解释层将内容变化追溯到特定的机器人交互和性能指标。

未来发展轨迹和行业影响

人机混合搜索团队的崛起

Gartner 预测，到 2028 年，33% 的企业软件将采用代理 AI，自主处理 15% 的日常运营决策。营销部门将发展成为混合团队，其中：

人工智能代理 处理出价调整、内容 A/B 测试和机器人流量分析等战术任务。
人类战略家 专注于品牌叙事发展、道德 AI 治理和跨渠道协同。

搜索与对话式商务的融合

谷歌的搜索生成体验 (SGE) 等新兴平台将传统 SERP 与对话界面融合在一起。代理工作流程将越来越优先考虑以下事项：

语音搜索优化： 为自然语言查询构建内容。
视觉搜索兼容性： 生成针对多模式 AI 模型优化的 ALT 文本和产品标签。
预测库存管理： 将 SEO 策略与供应链数据相结合以推广有库存的商品。

结论：给营销人员的战略建议

为了有效地利用代理工作流程，营销领导者应该：

审计技术准备情况： 评估 CMS 灵活性、API 生态系统和数据基础设施以识别集成瓶颈。
实施分阶段推出： 先从低风险应用程序（如自动元描述生成）开始，然后再进入动态定价代理。
建立人工智能治理框架： 制定监控工作流程决策的协议，确保遵守欧盟人工智能法案等不断发展的法规。
技能提升团队： 通过 LLM 提示工程和多智能体系统设计培训，将 SEO 专家转变为 AI 工作流程主管。

正如 Botify 首席执行官 Adrien Menard 所说， “未来属于那些能够让人类和人工智能代理合作重新定义可发现性的品牌。” 通过采用代理工作流程，企业可以将搜索从成本中心转变为利润引擎，推动人工智能优先经济的持续增长。

如有任何疑问或需要进一步了解，请随时联系 [email protected].

新的人工智能工作流程改变品牌知名度策略