當客戶的採購決策逐漸由 AI 代理（AI Agent）執行時，行銷與銷售策略必須從「人對人」轉向「AI 對 AI」的思維。根據 Google 台灣前董事總經理簡立峰的觀察，未來 90% 的 B2B 採購將涉及 AI 代理，若企業無法被 AI 搜尋、評估並納入推薦名單，將面臨直接從供應鏈消失的風險。[3] 行銷人員應採取以下策略調整：
一、 確保品牌成為「AI 可讀」的資料來源
品牌必須從傳統的 SEO 轉向「生成式引擎優化」，確保產品資訊能被大型語言模型理解與推薦。這意味著產品目錄需具備結構化資料，且不能僅提供價格與規格，還需加入能反映消費行為與語意情境的資訊，讓 AI 能判斷在何種情境下該推薦你的產品。[4]
二、 成為「Agent-ready」的供應商
為了進入 AI 的採購清單，品牌必須具備即時回應的能力。這包括提供即時的庫存與價格數據，並確保系統能與第三方平台串接，讓 AI 代理能直接完成交易流程。若企業的規格更新過慢，將失去被 AI 納入採購選項的資格。[4]
三、 強化專業內容以建立 AI 信任感
對於 B2B 產業或知識密集型產品，AI 搜尋時代反而帶來機會。Harris 先生指出，這類產業的採購流程複雜，需要詳盡的案例、規格與實作細節。品牌應透過提供教育性內容與專業背景說明，建立在消費者與 AI 心中的專業形象，因為最終決策者（人類）仍會進入網站驗證專業度。[5]
四、 透過「品牌代理人」提供差異化體驗
當消費者將決策權交給 AI 時，品牌應在官網建置「品牌代理人」（brand agents），提供第三方平台無法複製的個人化體驗。例如，美國零售商 Lowe's 推出的 AI 代理能提供居家修繕指引，並直接引導至門市對應商品位置，藉此將流量帶回自家平台。[4]
在執行層面上，行銷人員應將重複性高的任務（如抓取競品數據、草擬排程）交由 AI 工作流（Workflow）處理，將省下的時間轉向處理複雜的人際關係與策略研判。正如《經理人》整理的觀點，B2B 商業行為中涉及的複雜規格釐清與人性化商機研判，仍需仰賴具備產業專業知識的「人」來扮演關鍵角色。[1][2]
