New AI Workflows Transform Brand Visibility Strategies

Agentic 工作流程對人工智慧搜尋和數位行銷策略的變革性影響

隨著人工智慧搜尋技術重新定義消費者發現品牌和產品的方式，數位行銷格局正在發生巨大變化。 Botify 引入代理工作流程標誌著這一演變的關鍵進步，使企業能夠自動執行複雜的搜尋優化任務，同時動態適應即時資料。這些工作流程利用自主 AI 代理來解釋上下文、優化內容並以最少的人為幹預管理跨平台可見性。透過整合大型語言模型 (LLM)、機器學習和自動決策框架，代理工作流程使品牌能夠在傳統搜尋引擎和新興的 AI 驅動平台（如 ChatGPT 和 Perplexity AI）上保持相關性。本報告探討了代理工作流程的技術基礎、策略應用和未來影響，為因應這個變革時代的行銷人員提供了可行的見解。

搜尋的演進：從關鍵字到自主 AI 代理

傳統搜尋主導地位的衰落

自2015年以來，Google的全球市佔率首次跌破90%，標誌著消費者搜尋行為發生了根本性轉變。這種下降與人工智慧平台的興起有關，這些平台優先考慮對話查詢和個人化結果，而不是靜態關鍵字匹配。與依賴預定演算法對內容進行排名的傳統搜尋引擎不同，ChatGPT 等人工智慧驅動的系統會動態分析使用者意圖，從各種來源產生合成答案。 Botify 的調查數據顯示，58% 的 Z 世代和千禧世代購物者積極使用 AI 搜尋工具來發現產品，其中 55% 認為這些系統簡化了線上購物。這種行為轉變需要重新構想搜尋優化策略，因為品牌現在不僅必須迎合人類用戶，還必須迎合策劃和推薦內容的人工智慧代理商。

代理工作流程是對碎片化搜尋生態系統的回應

Agentic 工作流程透過自動化跨平台可見性管理來解決現代搜尋生態系統的複雜性。傳統方法，例如手動關鍵字追蹤和嚴格的機器人流程自動化 (RPA)，難以適應 AI 搜尋的流動需求。相比之下，Botify 的代理程式工作流程部署了以下 AI 代理程式：

使用 LogAnalyzer 監控來自 ChatGPT 和 Perplexity AI 等平台的機器人活動。
透過 PageWorkers 大規模測試優化策略，將部署時間從數月縮短至幾分鐘。
透過 SpeedWorkers 將完全渲染的 JavaScript 內容傳遞給非渲染 AI 機器人，確保技術相容性。

這些功能使品牌能夠在快速發展的平台上保持平等，同時使行銷團隊能夠專注於策略計劃而不是重複性任務。

代理工作流程的技術基礎

核心部件和運作機制

Agentic 工作流程結合了三大技術支柱：

大型語言模型（LLM）： GPT-4 等系統分析非結構化資料以產生類似人類的反應和內容推薦。
機器學習管道： 自適應演算法根據即時參與度指標和機器人互動優化頁面排名。
自動決策樹： 基於規則的框架優先執行索引、內部連結和 A/B 測試等任務，無需人工監督。

例如，當 AI 機器人抓取電子商務網站時，Botify 的工作流程可能會使用 LLM 產生的關鍵字自主豐富產品描述，調整內部連結以強調高轉換率頁面，並透過快速 PageWorkers 測試驗證變更 - 同時卸載機器人流量以降低伺服器成本。

與傳統自動化相比的比較優勢

與靜態 RPA 工具不同，代理工作流程有四個主要差異：

能力傳統RPA代理工作流程適應性固定規則即時情境分析決策複雜性二進位（是/否）多變量最佳化學習能力無持續強化跨平台整合有限的 API 統一 API 編排

這種靈活性使企業能夠自動化複雜流程，如個人化內容在地化和動態價格調整 - 這些任務以前需要人工分析師來完成。

行銷技術的策略應用

增強 AI 搜尋平台的可見性

Botify 的代理工作流程解決了三個關鍵的可見性挑戰：

機器人流量管理： SpeedWorkers 將 AI 機器人流量重新導向到專用基礎設施，將主伺服器負載減少多達 40%，同時確保全面的內容索引。
大規模內容優化： PageWorkers 同時在數千個頁面上部署架構標記更新、標題標籤變體和元描述 A/B 測試，利用 LLM 洞察來符合 AI 搜尋偏好。
統一效能分析： ActionBoard 將超過 1,000 個指標（從抓取效率到轉換歸因）綜合成可操作的見解，使行銷人員能夠將 SEO 工作與收入影響關聯起來。

一家全球零售商的案例研究表明，實施這些工作流程後，有機交易增加了 30%，Google 索引頁面增加了 50%。

個性化和消費者旅程地圖

代理工作流程中的人工智慧代理擅長映射非線性消費者旅程。透過分析聊天機器人、語音搜尋和社交平台之間的交互，他們可以動態調整內容策略。例如：

一個 推薦 AI 代理 可能會優先為透過 YouTube 搜尋到達的用戶提供影片教學。
一個 定價代理 可根據 Perplexity AI 機器人抓取的即時競爭對手資料調整顯示價格。
一個 詐欺偵測代理 監控結帳流程，立即標記可疑模式以最大限度地減少錯誤拒絕。

這種多代理方法將購物車放棄率降低了 22%，同時透過超個人化的追加銷售提高了平均訂單價值。

挑戰和道德考量

技術整合障礙

傳統 CMS 平台通常缺乏無縫代理工作流程整合所需的 API 粒度。品牌必須更新其技術堆疊以支援：

CDN、CRM 系統和 AI 模型之間的即時資料流。
允許獨立擴展工作流程組件的微服務架構。
先進的快取機制，以平衡機器人存取和用戶體驗。

資料隱私和演算法偏見風險

代理工作流程的自主性放大了傳統人工智慧的風險：

過度依賴合成數據： 接受人工智慧生成內容訓練的法學碩士可能會形成回音室，隨著時間的推移降低推薦品質。
決策不透明： Forrester 的一項研究發現，68% 的消費者由於排名標準不明確而不信任 AI 精選的搜尋結果。

Botify 透過 ActionBoard 中的可解釋層來緩解這些問題，可解釋層將內容變化追溯到特定的機器人互動和效能指標。

未來發展軌跡與產業影響

人機混合搜尋團隊的崛起

Gartner 預測，到 2028 年，33% 的企業軟體將採用代理 AI，自主處理 15% 的日常營運決策。行銷部門將演變成混合團隊，其中：

人工智慧代理 處理出價調整、內容 A/B 測試和機器人流量分析等戰術任務。
人類戰略家 專注於品牌敘事發展、道德 AI 治理和跨渠道協同。

搜尋與對話式商務的融合

谷歌的搜尋生成體驗 (SGE) 等新興平台將傳統的 SERP 與對話介面融合在一起。代理工作流程將越來越優先：

語音搜尋優化： 為自然語言查詢建立內容。
視覺搜尋相容性： 產生針對多模式 AI 模型最佳化的 ALT 文字和產品標籤。
預測庫存管理： 將 SEO 策略與供應鏈數據結合以推廣有庫存的商品。

結論：給行銷人員的策略建議

為了有效地利用代理商工作流程，行銷領導者應該：

審計技術準備： 評估 CMS 靈活性、API 生態系統和資料基礎設施以識別整合瓶頸。
實施分階段推出： 先從低風險應用程式（如自動元描述產生）開始，然後再進入動態定價代理。
建立人工智慧治理框架： 制定監控工作流程決策的協議，確保遵守歐盟人工智慧法案等不斷發展的法規。
技能提升團隊： 透過 LLM 提示工程和多智能體系統設計培訓，將 SEO 專家轉變為 AI 工作流程主管。

正如 Botify 執行長 Adrien Menard 所說， “未來屬於那些能夠讓人類和人工智慧代理合作重新定義可發現性的品牌。” 透過採用代理工作流程，企業可以將搜尋從成本中心轉變為利潤引擎，推動人工智慧優先經濟的持續成長。

如有任何疑問或進一步說明，請隨時聯繫 [email protected].

新的人工智慧工作流程改變品牌知名度策略