> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://growthhackers.tw/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # 20 則廣告變 2 則：AI 購物助理砍掉站內廣告版位後，零售媒體的帳要重算 - URL: https://growthhackers.tw/blog/ai-shopping-assistant-ad-inventory-economics/ - Published: 2026-08-06T13:00:00.000Z - Updated: 2026-08-10T16:53:50.000Z - Description: 同一個查詢，桌機搜尋結果頁能塞 20 則廣告，AI 購物助理只剩 2 則。供給縮一個數量級、需求沒縮，接下來會發生什麼事？順便破除「AI 完美比價＝割喉戰」的迷思。 - Author: Lewis wang - Tags: 零售媒體, 站內廣告, AI 購物助理, 電商經營, 趨勢解碼 同一個「烘焙麵粉」的搜尋。 在 Amazon 桌機版的搜尋結果頁，平台大概可以塞進 20 則廣告。換到 AI 購物助理的對話介面，只剩 2 則。 這是 Retail Media Breakfast Club 的 Kiri Masters 在 [How AI Will Reshape Retail Media](https://www.youtube.com/watch?v=9OR76R6lo2c&ref=growthhackers.tw) 這集裡丟出來的一組數字。內容剪自他上 WSL Strategic Retail 執行長 Wendy Liebmann 的 podcast《Future Shop》。 我看完第一個反應不是「AI 好厲害」。 是：這是一道供給側的算術題。 ## 一、先把數字攤開 ![桌機、App、對話介面的廣告版位密度對照](https://growthhackers.tw/content/images/2026/08/inline-surface-density-v1.png) Kiri Masters 自己做了一份 Amazon 版位密度的分析。先講清楚，**這是他的估算，不是 Amazon 官方數據**，但方向很值得看： ★ **桌機搜尋結果頁**：加上無限捲動，大概能顯示 40 到 50 個商品，其中**約一半是贊助商品廣告（sponsored product ads）**。 ★ **手機 App**：畫面小，縮到 20 到 30 個商品，一樣約一半是廣告。 ★ **對話式介面**：只會顯示大約 6 個商品，而且**平均只有 2 個是贊助**。 為什麼對話介面只給 6 個？因為那是它的產品邏輯。你問 AI 助理「我要買一台適合小家庭的洗衣機」，它端出 40 台給你選，你會直接關掉。對話介面存在的理由就是幫你收斂，收斂到剩下 6 個以內，你才會覺得它有用。 補一個查證。Kiri 口中的「Rufus」是 Amazon 的 AI 購物助理，他邊講邊自己更正說現在改名了。這件事是真的，正式名稱是 **Alexa for Shopping**：2026 年 5 月 13 日，Amazon 把獨立的 Rufus 聊天視窗收掉，併進 Alexa+，然後直接搬進主搜尋列（[CNBC](https://www.cnbc.com/2026/05/13/amazon-ditches-rufus-ai-chatbot-in-favor-of-alexa-shopping-agent.html?ref=growthhackers.tw)、[TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/05/13/amazon-launches-an-ai-shopping-assistant-for-the-search-bar-powered-by-alexa/?ref=growthhackers.tw)、[About Amazon](https://www.aboutamazon.com/news/retail/alexa-for-shopping-ai-assistant?ref=growthhackers.tw)）。 搬進搜尋列，比改名重要一百倍。 以前 AI 助理是側邊一個你懶得點的聊天框，現在它就是你打字的那一格。介面收斂的速度，比大家想的快。 ## 二、供給縮一個數量級，需求沒縮，然後呢？ ![百貨櫃位從 30 個縮成 3 個，租金往上跳](https://growthhackers.tw/content/images/2026/08/inline-counter-renovation-v1.png) 我在傳產待過七年，後來做通路。這件事對我來說根本不抽象，它就是**櫃位**的問題。 想像一間百貨公司要改建。改建前一樓有 30 個黃金櫃位，改建後只剩 3 個。想進駐的品牌一個都沒少。 接下來會發生什麼事，做過通路的都知道：**那 3 個櫃位的租金會漲到你不敢相信**。 零售媒體現在面對的就是這個。廣告版位供給縮了一個數量級，廣告主的預算沒有縮，價格一定會動。 樂觀的劇本是：助理版位會享有很高的溢價。合理，因為它更相關、離決策更近、成交機率更高。使用者都問到「幫我挑一台小家庭洗衣機」了，這個位置的價值跟一個泛搜尋結果的第 37 名，根本不是同一個東西。 但 Kiri 留了一個沒有答案的問題，我覺得這才是全篇最誠實的一句： **那個溢價，補得回失去的量嗎？** 他沒有回答。我也不打算幫他編一個。Amazon 是全世界最會把搜尋結果變現的公司，如果連它都要重算這筆帳，那台灣任何一家在做站內廣告的平台，都該把這題排進今年的議程。 而且這已經不是假設題了。美國連鎖超市 Kroger 的零售媒體事業 Kroger Precision Marketing，在 **2026 年 8 月 3 日**正式把商品刊登廣告（PLA）延伸進自家的 AI 購物助理，既有的 Search & Browse 檔期**自動生效、不用另外設定**，還給獨立的成效報表（[Kroger Precision Marketing 官方公告](https://www.krogerprecisionmarketing.com/knowledge-hub/blog/kroger-precision-marketing-launches-shopping-assistant-plas-product-listing-ads/?ref=growthhackers.tw)）。 助理版位不是明年的題目。它已經開賣了。 ## 三、最反直覺的一段：贊助廣告其實在幫小品牌 這段是我認為全片最值錢的觀點，而且它跟大部分人的直覺完全相反。 消費者嘴上都說討厭廣告。但 Kiri 的說法是：對一個真正解決了某個特定需求的[挑戰者品牌](https://growthhackers.tw/blog/shopify-q2-2026-structured-product-data/)來說，付費版位可能是它唯一的出場券。 你知道為什麼嗎？ 因為**自然排序不是按「相關性」排的**。 大部分零售平台的自然排序，權重都壓在銷售速度（sales velocity）、近期性（recency）、銷量上，相關性反而是次要的。這套邏輯對平台很合理，因為它要極大化 GMV。但它的副作用是：一個新品牌，商品再對、再解決痛點，也永遠沉在下面。它沒有銷量，所以排不上去；排不上去，所以永遠沒有銷量。 這是一個閉環。付費版位是唯一的破口。 台灣的賣家對這件事應該更有感。你去查「蝦皮站內廣告」「momo 站內廣告」怎麼下，很多新賣家的體感都很一致：前三個月不買關鍵字廣告，基本上等於不存在。不是廣告有多神，是自然排序的邏輯本來就沒有打算讓你出場。 我自己是從雨傘這種傳產做產品出身的。一支傘的骨架抗不抗風、握把配重順不順手，做的人自己最清楚差在哪裡。 問題是，這些差別在搜尋結果頁上一個字都顯示不出來。排序看的是賣了多少，不是骨架。 所以下次有人跟你說「廣告是必要之惡」，你可以換個角度想。對小品牌來說，那筆錢買的不是曝光。 **買的是一張入場券，讓你在還沒有銷量的時候，也能站上檯面被看見。** 那麼問題來了。如果對話介面把版位從 20 個砍到 2 個，被擠掉的是誰？ 不會是預算最多的那幾家。 ## 四、AI 完美比價就會割喉戰？一台冰箱說不是 ![三家大平台送不到，當地小店週五送達](https://growthhackers.tw/content/images/2026/08/inline-time-beats-price-v1.png) 現在講最多人焦慮的那件事：AI 讓比價變得零成本，是不是所有零售商都會被拖進價格戰？ 先看數據。CI&T 在 2026 年 7 月發布的《Retail Tech Report: Agentic Commerce Edition》調查美國消費者，**74% 的人已經用過 AI agent 購物**，其中 **55% 是拿來找最低價**、55% 拿來比較品牌、49% 拿來找哪裡買得到（[CI&T 新聞稿](https://www.stocktitan.net/news/CINT/ci-t-finds-ai-agents-are-now-used-by-the-majority-of-consumers-to-3k6lau9jbhlw.html?ref=growthhackers.tw)）。 一半以上的人真的在用 AI 比價。焦慮看起來有根據。 然後 Wendy Liebmann 講了一個故事，把這個焦慮戳破了。 她週末度假屋停電，冰箱燒掉了。她週日開始找新冰箱，條件很明確：尺寸要對、配置要對、預算有上限，而且**這週五之前一定要送到**，因為她週五要回去，不然食物沒地方放。 她做完功課，Amazon、Costco、Best Buy 全部走了一輪。 沒有一家能在週五前送到。 最後她找了一家當地的家電行。週日早上打過去，對方立刻報價，還主動給了一個替代方案，確認可以週五送達。成交。 主持人問了關鍵的一句：那家店的價格是最便宜的嗎？ 她說：**價格差不多，差距在 10% 以內。而且就算貴一點，為了那個時效我也願意付。** 決勝點是時間，不是價格。 站過百貨專櫃的人都懂這個場景。外面在下雨，客人衝進來買傘，那個當下沒有人在慢慢比價。他在意的是「你這裡現在有沒有、能不能馬上帶走」。同一支傘在網路上便宜一點，那個當下沒有意義，因為他要的不是傘，是「現在不要淋濕」。 以前我們把這個叫做通路溢價。現在它有個更精確的說法：**你的存在理由（reason for being）。** Wendy 還講了一個更細微的例子。她用 Perplexity 試髮色，想看看自己換成 Annie Lennox 那種髮色會長怎樣。AI 給了她一大堆建議，色號、粉底怎麼配，講得頭頭是道。但她真正想要的是「看到套用在我臉上的樣子」，AI 做不到，一直把她導去別的地方。 她就放棄了。 **AI 很會給你建議，它給不了你確認感。** 而確認感，恰好是零售商還握在手上的東西：試穿間、店員、可以摸到的那台冰箱、一句「週五一定到」。 回到台灣。消費者選一家店，理由從來不只有價格： ► **履約時效**：超商店到店、當日配、隔日達。台灣的物流網很密，這是資產。 ► **服務**：家電有沒有含安裝、舊機回不回收、能不能約時段。 ► **商品組合**：你有沒有別人湊不齊的那一組東西。 ► **會員**：點數、儲值、專屬價、能不能無痛退換。 ► **人**：有沒有人在對話另一頭幫你確認「對，週五一定到」。 AI 給了消費者完美的價格透明度。它沒有給消費者完美的到貨時間、完美的安裝服務、完美的退換貨體驗。 那些，還是你的。 ## 五、台灣電商現在該做的四件事 Kiri 給零售商的建議只有三個字：看數據。我把它翻成台灣做得動的版本。 ► **第一，先去看你自己站上真實的購買路徑，不要看業界簡報。** 消費者是從廣告直接落在商品頁就下單？還是繞回首頁重新逛？是先看評價還是先看運費？不同零售商、不同品類，這條路徑差非常多。你在 GA4 或後台就能看，這件事這週就能做完。你連自己的路徑長什麼樣都不知道，就不可能判斷「AI 助理插進來會斷在哪一段」。 ► **第二，不要照抄 Amazon 的變現模型。** Amazon 之所以把零售媒體做成「站內贊助商品廣告」為主，Kiri 點出一個很少人講的原因：**它當年沒有實體門市網絡**。它只有站內版位可以賣，所以它把站內版位賣到了極致。 台灣剛好相反。門市數、到店人流、會員資料、貨架陳列、店員推薦，全部都是 Amazon 當年沒有的東西。你拿一套為「沒有門市的公司」設計的變現模型，套在一家門市滿街跑的公司身上，本來就會怪。 ► **第三，這週就列一張「獨特資產清單」。** 六個欄位就好：站內版位、門市與貨架、會員與點數、物流與履約、客服與人、獨家品類。每一格寫下「這一項有什麼是競品湊不出來的」，寫不出來的就空著。空格越多，你越沒有籌碼。 ► **第四，去問你的平台業務三個問題。** 1. 助理版位什麼時候上、怎麼計價？ 2. 會不會像 Kroger 那樣自動併進我既有的關鍵字檔期（也就是我可能已經在買了卻不知道）？ 3. 報表會不會把助理來源的流量與成效拆出來單獨看？ 想像一下，你早上打開電腦，平台業務寄信來說「AI 助理版位開賣了，要不要卡位」。如果第三點那張資產清單你手上沒有，你就只能照著他給的價格表買。有清單的人，才有資格談。 Kroger 8 月 3 日已經開賣。台灣的平台會不會落後，我判斷不會太久，早問的人先卡位。 如果你問我，這件事最終會怎麼收斂？ 版位會變少，價格會變貴，這幾乎是算術結論。真正沒人知道的是，**變貴的幅度夠不夠補回變少的量**。這題連 Amazon 都還在解。 但有一件事我很確定：那些以為自己的護城河是「賣得比別人便宜」的零售商，這一輪會很痛。而那些說得出「客人為什麼非我不可」的，AI 反而幫他們把這件事講得更清楚了。 畢竟，那台冰箱的成交理由，AI 一秒鐘就能查到，但一秒鐘也送不到。 ## 常見問題 **Q：AI 購物助理會讓站內廣告消失嗎？** 不會消失，會變少而且變貴。依 Retail Media Breakfast Club 的 Kiri Masters 個人估算（非 Amazon 官方數據），對話介面平均只顯示約 6 個商品、其中約 2 個是贊助，跟桌機搜尋結果頁能塞約 20 則廣告相比是數量級的差距。Kroger Precision Marketing 已經在 2026 年 8 月 3 日把商品刊登廣告延伸進自家 AI 助理，方向是版位變稀缺，不是版位消失。 **Q：小品牌在 AI 時代還買得起站內廣告嗎？** 這正是最大的風險。付費版位原本是小品牌繞過自然排序偏誤（權重壓在銷量與銷售速度）的唯一破口，一旦版位縮到剩兩個、單價往上跳，被擠掉的通常不會是預算最大的那幾家。小品牌要提早把「非我不可」的理由做出來，不能只靠買版位。 **Q：AI 讓比價變零成本，零售商是不是只能拚低價？** 不是。CI&T 2026 年 7 月的報告顯示 55% 的美國消費者用 AI 找最低價，但 Wendy Liebmann 買冰箱的實例是：三家大平台都送不到，她選了價格相當（差距 10% 以內）但保證週五到貨的當地店家，並說為了時效願意多付。決勝點是履約時效、服務、商品組合與會員關係。 --- **資料來源** - Retail Media Breakfast Club，[How AI Will Reshape Retail Media (And Why Great Retailers Will Still Win)](https://www.youtube.com/watch?v=9OR76R6lo2c&ref=growthhackers.tw)，主講：Kiri Masters（2026-08-05）。內容剪自他上 Wendy Liebmann（WSL Strategic Retail 執行長）的 podcast《Future Shop》。 - [Kroger Precision Marketing 官方公告：Shopping Assistant PLAs 上線](https://www.krogerprecisionmarketing.com/knowledge-hub/blog/kroger-precision-marketing-launches-shopping-assistant-plas-product-listing-ads/?ref=growthhackers.tw)（2026-08-03） - [CI&T《Retail Tech Report: Agentic Commerce Edition》新聞稿](https://www.stocktitan.net/news/CINT/ci-t-finds-ai-agents-are-now-used-by-the-majority-of-consumers-to-3k6lau9jbhlw.html?ref=growthhackers.tw)（2026-07-22） - Amazon Rufus 更名與整併：[CNBC](https://www.cnbc.com/2026/05/13/amazon-ditches-rufus-ai-chatbot-in-favor-of-alexa-shopping-agent.html?ref=growthhackers.tw)、[TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/05/13/amazon-launches-an-ai-shopping-assistant-for-the-search-bar-powered-by-alexa/?ref=growthhackers.tw)、[About Amazon](https://www.aboutamazon.com/news/retail/alexa-for-shopping-ai-assistant?ref=growthhackers.tw) **延伸閱讀** - [AI 代理購物趨勢來了，零售商的數據基礎建設跟上了嗎？](https://growthhackers.tw/blog/ai-agentic-shopping-retailers-data-infrastructure/) - [ChatGPT 廣告自助上架、CPC 競價來了：電商多一條新流量渠道](https://growthhackers.tw/blog/chatgpt-ads-manager-cpc/) - [agentic commerce 品類分水嶺：你的品類決定你現在該做什麼](https://growthhackers.tw/blog/agentic-commerce-category-divide/) --- **協作聲明與免責** 這篇文章由王董與 AI 一起整理製作完成。文中引用的第三方資料、研究或工具都會標註來源名稱；若原始出處有公開連結，會以 `[來源名稱](URL)` 形式附上，方便你進一步查找。若文中內容與原始出處有任何出入，請以原文為準。 內容僅供參考與學習交流，不構成任何專業、商業或投資建議，請依自身情況判斷並自行承擔行動風險。文中提及的工具功能、數據與平台政策可能隨時間異動，請以各官方最新公告為準。