大型語言模型重塑全球消費者的搜尋和購物行為，台灣零售市場也在加速轉型。SHOPLINE 發表 2026 AI 零售趨勢報告，攜手三大合作夥伴紅門互動、漸強實驗室、將能數位行銷，共同解析零售品牌面臨「流量下滑」和「廣告成效低迷」等挑戰。
SHOPLINE 提出打造對品牌真正有用的 AI 願景，今年產品策略聚焦「有效」和「開放」兩大核心，協助品牌強化數據應用和營運效率，進一步建立驅動營收成長的飛輪。
SHOPLINE 今年將陸續推出專為零售產業設計的三大 AI 核心產品：「圈粉 AI」透過智慧分群自動找出高流失風險客群；「成效 AI」搶占 GEO（生成式引擎最佳化）先機，提升被 ChatGPT、Gemini 引用機率，並透過 AI 智慧商品推薦來推動業績成長；「洞察 AI」將複雜數據轉化為白話營運摘要。
與此同時，SHOPLINE 攜手生態圈夥伴建構「AIverse 零售生態圈」，並推出官方 MCP（Model Context Protocol），讓 AI 更有效理解品牌商店資料。透過串接 AI Agent，直接在開發環境調用 SHOPLINE Open API，讓品牌 Agent 自動完成任務，進一步推動 AI 應用在零售場景落地。
AI 時代品牌困境漸漸現形
現今購物決策模式逐漸轉變，傳統搜尋引擎正被 AI 搜尋取代，部分依賴 SEO（搜尋引擎最佳化）的品牌網站自然流量暴跌近 30%，消費者開始習慣「答案取代連結」的零點擊搜尋模式。將能數位行銷創辦人連啓佑指出，AI 搜尋成長雖快，目前僅占大約 10% 自然流量比重，傳統搜尋依然占有 80% 以上，顯示 SEO 依然重要，同時品牌導流策略也需要從 SEO 開始轉向 GEO，因為未來能在 AI 搜尋脫穎而出的品牌，必須搶占先行者優勢。他表示以 SEO 和 GEO 雙線並進才能保持流量持續成長，反之可能逐漸失去搜尋競爭優勢。
另一方面，廣告流量日益分散，品牌如果缺乏數據整合與 AI 判讀能力，可能有一半的廣告費都浪費在無轉換力的受眾上。紅門互動執行長張元溢點出，品牌必須跨通路、跨平台的收集消費者數位足跡，統整成乾淨的數據來源，才能打破『數據孤島』，建立能讓 AI 持續學習的第一方數據。
許多品牌深知 AI 潛力，卻因轉型成本高和缺乏切入點，陷入「為導入而導入」的焦慮。「AI 轉型的核心從來不是技術多專精，而在於是否清楚定義要解決的問題。」漸強實驗室產品負責人蘇晨豪強調，品牌應將 AI 視為「資料處理加速引擎」，從重複性和結構性庶務釋放營運人力，並將 AI 深度整合至行銷、服務及數據流程，進化成為驅動 ROI（投資報酬率）成長的決策核心。
SHOPLINE 台灣總經理葉力維表示，SHOPLINE 製作的新報告是為解決上述問題，希望透過集結更多 AI 生態圈夥伴，並結合 SHOPLINE 開放的 MCP 架構，持續擴展零售 AI 應用場景，為品牌打造真正 AI-Ready 的零售基礎。
（首圖左起將能數位行銷創辦人連啓佑、漸強實驗室產品負責人蘇晨豪、SHOPLINE 台灣總經理葉力維及紅門互動執行長張元溢，來源：SHOPLINE）
科技新報粉絲團
加入好友
訂閱免費電子報
