本文來自微信公眾號： 時光筆記簿 ，作者：Hanni

前段時間我讀到凱文·凱利的新作《2049》，書里點出了一個值得關(guān)注的未來大趨勢：全新的B2B形態(tài)。

最開始我以為，AI浪潮下傳統(tǒng)企業(yè)對企業(yè)的生意模式會再度崛起，沒想到他說的其實是Bot-to-Bot，也就是機器人程序與機器人程序之間直接對接溝通的新模式。

舉個很容易理解的例子：如果一家企業(yè)想要把自家產(chǎn)品推廣給新客戶，未來只需要派出自己的AI代理，先和對方企業(yè)的AI采購員對接談判就可以了。

它們可能會用人類聽不懂的機器“暗語”對比產(chǎn)品功能、商議定價、敲定合作條款……等到所有前期溝通都出了結(jié)果，企業(yè)的工作人員再出面，和客戶方的決策層做最終確認即可。

其實仔細想想，這個場景一點都不虛幻——現(xiàn)在我們早就已經(jīng)習慣讓ChatGPT這類AI工具幫忙查找信息、整理資料了。

用不了多久，每個人都會擁有屬于自己的多個AI代理，“有事先找我的代理談”會變成大家的日?？陬^禪，想要直接對接真人，說不定還要開通VIP權(quán)限才能實現(xiàn)。

現(xiàn)在來看，把AI Agent翻譯成AI代理確實非常貼切。

MIT技術(shù)評論早就刊發(fā)過相關(guān)觀點，文章標題直接點出：“你最重要的客戶，可能會是AI?！?/p>

從市場進入策略（GTM）的角度來看，現(xiàn)在AI早已不只是幫用戶推薦產(chǎn)品的工具了，AI代理正在一步步變成真正的采購方、買家。

OpenAI已經(jīng)可以充當買手，幫用戶在Shopify平臺上完成選購下單。

Ramp推出的Tokenized支付卡，只要提前設置好預算上限和審批規(guī)則，AI代理就能直接自主刷卡完成支付。

不管是通用大模型本身，還是各類垂直的AI代理，都在逐漸變成甲方的采購決策影響者，甚至直接成了買單的采購者。

這樣看來，產(chǎn)品原本的Go-to-Market（市場進入策略），第一步就要先變成Go-to-AI了。

一、AI做采購決策的邏輯是什么？

雖然現(xiàn)在AI一直在模仿人類的推理方式，但二者的決策邏輯完全不一樣，舉幾個簡單的例子：

人類采購更愿意先看產(chǎn)品演示，最好有現(xiàn)成的落地案例參考；但AI只認實打?qū)嵉臄?shù)據(jù)。

人類面對太多選項容易患上選擇困難癥；但AI不怕選項多，它會先窮舉所有選項，再按權(quán)重逐一篩選。

人類會被定價策略影響，覺得19.99就是比20元更便宜；但AI會直接計算：19.99只比20少了0.5%，如果某款產(chǎn)品功能差了10%，定價只差這點，顯然性價比更低……

人類喜歡聽品牌故事，追求情緒價值；但AI只看功能、比參數(shù)、核對價格。

整理成對比就是這樣：

簡單來說，人類采購的決策變數(shù)很多，有時候憑感覺，有時候看數(shù)據(jù)，偶爾還會受人脈關(guān)系影響；但AI只會認標準化的硬數(shù)據(jù)。

這種決策方式的好處是客觀，壞處就是不夠靈活，也不會被感性因素打動，更沒有審美偏好。

營銷人最擅長的品牌故事、精美設計、動態(tài)演示這些內(nèi)容，在AI買家面前基本沒用，相當于對AI彈琴。

反而是看起來枯燥的API文檔完整度、定價頁面的JSON結(jié)構(gòu)化程度、安全認證的機器可解析格式，才是AI判斷產(chǎn)品優(yōu)劣的核心標準。

不過也不是所有采購決策都會讓AI深度參與。

像企業(yè)SaaS采購、科技產(chǎn)品選型、商務差旅預訂、原材料或者算力采購這類信息密度高、對比成本高的決策，AI參與的程度會更深。

但像是選購口紅、購買設計師家具、挑選節(jié)日禮品手辦這類看重個性化、情感價值的消費決策，AI并不擅長，還是會以人類的判斷為主。

二、傳統(tǒng)GTM正在被重構(gòu)

搞懂了AI的決策邏輯，產(chǎn)品介紹、定價方式、營銷推廣、銷售渠道這些環(huán)節(jié)，都要跟著做出調(diào)整：

1.產(chǎn)品介紹：既要方便人類閱讀，也要支持AI讀取

過去我們寫產(chǎn)品文檔，核心目的是給人類看；但現(xiàn)在AI代理要先完成信息讀取，才能做篩選。

如果你的產(chǎn)品功能、集成能力、API限制這些核心信息，還散落在PDF、PPT里，或者只存在于銷售人員的腦子里，那麻煩就大了——AI根本沒辦法獲取這些有效信息，一開始就會把你淘汰。

GTM小建議：把所有產(chǎn)品信息梳理清楚，做成AI可以讀懂的標準化規(guī)格表。不要只關(guān)注官網(wǎng)內(nèi)容，散落在互聯(lián)網(wǎng)各個渠道的信息，都要及時更新，并且做結(jié)構(gòu)化處理。

可以自己測試：把你的產(chǎn)品鏈接直接投喂給DeepSeek，問它：“作為采購助理，你會推薦這家公司的產(chǎn)品嗎？請給出理由?！比绻鸄I的回答含糊不清，就說明你的內(nèi)容“機器可讀性”還要優(yōu)化。

2.定價：要讓AI代理能查到價格

很多企業(yè)的官網(wǎng)都不公開定價，只留下一句“聯(lián)系我們獲取報價”。

放在傳統(tǒng)銷售模式里，這太正常了——定價本身比較敏感，需要根據(jù)不同客戶情況單獨溝通。

但AI不會填寫咨詢表單，也不會等著銷售開發(fā)回電，它只會根據(jù)公開信息完成初步篩選。

當用戶讓AI推薦“性價比最高的選項”時，如果AI找不到你的報價信息，你大概率第一輪就會被淘汰。

GTM小建議：就算沒辦法公開具體定價，至少也要在官網(wǎng)給出模塊化的定價結(jié)構(gòu)、價格計算邏輯，讓AI代理能算出大概的成本。

如果價格完全不透明，在AI代理的第一輪篩選里就根本沒辦法入圍。

3.內(nèi)容營銷：從SEO/GEO進化到AEO

就在兩年前，我們還主要依賴搜索引擎查找信息；之后慢慢轉(zhuǎn)向在AI大模型尋求推薦；現(xiàn)在我們已經(jīng)開始讓AI助理自己去搜索整理，給出最終答案了。這個過程就是AEO，也就是答案引擎優(yōu)化。

AI會在ChatGPT、DeepSeek這類平臺檢索信息，最終整理出一個結(jié)論給用戶，想要被AI選中推薦，產(chǎn)品內(nèi)容需要滿足幾個要求：

事實清晰、結(jié)構(gòu)化表達、可對比的標準化數(shù)據(jù)、第三方機構(gòu)驗證背書等等。

GTM小建議：提前想清楚，你希望AI助理搜到你的時候，能獲取到什么信息。然后照著這個方向優(yōu)化：核心事實清晰準確；內(nèi)容做結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)，把功能矩陣、價格表、集成清單這些內(nèi)容直接整理出來；加上第三方背書，把權(quán)威媒體報道、官方安全認證這些內(nèi)容都放上。

可以馬上行動測試：定期在ChatGPT或者DeepSeek里搜索“最好的[你的產(chǎn)品品類]工具是什么”，記錄你的品牌出現(xiàn)的頻率、排名，以及不同大模型對你的評價是否一致。

4.銷售和渠道：聚焦推動客戶最終決策

AI把信息搜集、產(chǎn)品對比、參數(shù)分析這些工作都做完了，那人類銷售還要做什么？

答案很簡單：和客戶決策者建立信任關(guān)系。

AI能算出A產(chǎn)品比B產(chǎn)品貴20%，但它沒辦法告訴客戶“選A更適配你當下遇到的具體問題”；AI能列出所有功能參數(shù)，但它沒辦法跟客戶承諾“出了問題我來負責解決”。

GTM小建議：市場部門和銷售部門要配合得更緊密。一方面要定期收集AI工具里的品牌表現(xiàn)數(shù)據(jù)，優(yōu)化內(nèi)容；另一方面要和客戶決策者建立長期信任關(guān)系。

三、GTM需要做到“人機共賞”

很多做GTM的從業(yè)者看到這里可能會發(fā)愁：

以前只需要做一套適配人類的內(nèi)容，現(xiàn)在要做兩套了嗎？

答案確實是肯定的。

而且這兩套內(nèi)容的創(chuàng)作邏輯完全不一樣：

給AI看的那套內(nèi)容，需要產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)架構(gòu)師一起配合完成，要滿足AI的讀取要求，就必須做結(jié)構(gòu)化、參數(shù)化處理。

給人類看的內(nèi)容，還是要依靠品牌、公關(guān)、營銷專家的能力，好的審美、能打動人心的內(nèi)容不管到什么時候都很重要。

工作量確實變大了，但AI發(fā)展的速度太快，只有主動適應變化，才有可能在新的競爭里活下來。

能同時“被AI選中”又“被人類喜歡”的品牌，才會是全新Business to Agent時代的贏家。

GTM從業(yè)者既要懂Schema標記、API文檔這些機器能讀取的內(nèi)容，又要懂品牌敘事、場景搭建、審美表達這類感性內(nèi)容，同時調(diào)動左腦的理性和右腦的感性，才能做到“人機共賞”。

最后：

“你的下一個客戶可能是AI”，這個預言聽起來有點危言聳聽，但隨著AI代理不斷普及，我們的工作方式和決策邏輯確實已經(jīng)在慢慢改變了。

當AI代理完成了所有信息搜集和理性計算，客戶最終需要的，還是一個能為結(jié)果負責、值得信賴的合作伙伴。

既要讓AI這個特殊客戶讀懂你，又要讓人類決策者喜歡你，你準備好了嗎？