你有没有想过，当你的客户不再是人类，而是 AI agent 时，品牌营销会变成什么样？想象一下这个场景：一个消费者对着 ChatGPT 说"帮我买双适合跑马拉松的男士跑鞋"，然后 AI agent 开始在互联网上搜索信息、对比产品、做出推荐，甚至直接完成购买。在这整个过程中，消费者可能根本没有访问过你的网站，没有看过你精心设计的落地页，也没有点击过你投放的广告。那些你花了无数时间优化的 SEO 策略、精心设计的用户界面、精准投放的关键词广告，可能都失去了作用。这不是科幻小说里的情节，而是正在发生的现实。
最近，一家名为 Limy 的创业公司刚刚完成了 1000 万美元的融资，由 Flybridge 领投，a16z speedrun 参与，还有 Axiom、Clarim、Communitas、JRV 和 AnD 等机构跟投。这本身不算特别大的新闻，但当我深入了解他们在做什么时，我意识到他们正在解决一个即将影响所有品牌的关键问题：在 AI agent 主导的互联网时代，品牌如何被发现、被推荐、被选择？他们把这个新时代称为"Agentic Web"，而我认为这个概念值得每一个品牌营销人员认真思考。因为在我看来，我们正站在营销史上又一次重大范式转变的起点，这次转变的影响可能不亚于从传统媒体到数字营销的跨越。
什么是 Agentic Web，为什么它会改变一切
过去二十年，整个数字营销行业都是围绕一个核心假设建立的：人类会主动浏览网页、点击链接、比较产品、做出购买决策。所有的营销工具和策略都是为了影响这个过程：SEO 让你的网站在搜索结果中排名更高，广告让你的产品出现在用户眼前，用户体验设计让访客更容易找到他们想要的东西并完成购买。这套体系运行得很好，催生了一个万亿美元级别的数字广告市场。
但 AI agent 的出现正在彻底打破这个假设。AI agent 不会像人类那样浏览网页。它们不需要看到你精美的产品图片或者动人的品牌故事。它们通过结构化的方式获取信息，综合多个来源的数据，做出决策，然后触发行动。很多时候，这整个过程根本不需要一个可见的用户界面。用户只是提出一个需求，AI agent 就直接给出答案或完成任务。在这个过程中，传统的营销漏斗完全失效了。
我观察到，这种转变已经开始发生。OpenAI 最近宣布将在 ChatGPT 中测试广告功能。Google 去年已经在其搜索结果页面的 AI Overviews 中引入了广告，并在其 AI Mode 中展示广告，用户可以在那里提出后续问题。这些动作都在释放一个清晰的信号：AI agent 正在成为新的流量入口和购买决策者。品牌必须学会如何在这个新环境中被看见、被理解、被推荐。
Limy 的 CEO Aviv Shamny 在接受采访时说了一句让我印象深刻的话："多年来，数字增长一直围绕人类行为进行优化：页面浏览量、点击量和转化漏斗。但 AI agent 不像人类那样浏览。它们获取结构化信息，综合多个来源，做出决策，并触发行动——通常根本不需要可见的用户界面。"这句话精准地描述了我们正在经历的转变。而这种转变打破了现有的营销和分析工具栈。
我认为，Agentic Web 不只是一个新的营销渠道，而是一个全新的商业生态系统。在这个生态系统中，品牌和消费者之间的界面从网页、应用变成了 AI agent。消费者不再需要学习如何使用各种网站和应用，他们只需要表达自己的需求，AI agent 就会帮他们找到最佳解决方案。这听起来对消费者来说是个好消息，但对品牌来说则是一个巨大的挑战：你如何确保 AI agent 会推荐你的产品而不是竞争对手的？你如何衡量 AI agent 带来的流量和转化？你如何优化你的内容和产品信息，让 AI agent 更容易理解和推荐？
Limy 的核心洞察：从用户数据到 Agent 数据
我觉得 Limy 最厉害的地方，不在于他们的技术有多复杂，而在于他们对这个问题的理解角度完全不同。大多数试图帮助品牌应对 AI 时代的公司都在关注用户输入到大语言模型中的内容，也就是用户数据。他们分析用户输入了什么提示词，试图从中找出规律。但 Shamny 认为这种方法抓错了重点。
他说："这个领域的其他参与者关注的是用户输入到大语言模型中的内容，即用户数据，但在 Agentic Web 中，agent 的行为要重要得多。从用户数据到 agent 数据的转变正在进行中——而这正是我们关注的焦点，这给了我们明显的优势。"这段话道出了 Limy 的核心差异化优势。在我看来，这个洞察非常深刻，因为它抓住了 Agentic Web 的本质：在这个新世界里，重要的不是人类说了什么，而是 AI agent 做了什么。
举个具体例子来说明这种差异。假设一个用户问 ChatGPT："给我推荐一双适合跑马拉松的男士跑鞋。"传统的分析方法会记录这个提示词，然后试图优化品牌内容让它更匹配这类提示词。但这种方法忽略了一个关键问题：AI agent 实际上做了什么？它访问了哪些网站？它获取了哪些信息？它最终推荐了哪个品牌？为什么？这些 agent 行为数据才是真正重要的，因为它们直接决定了最终的商业结果。
Limy 的技术定位非常巧妙。他们把平台放在了品牌网站域名和整个互联网的交汇点上，也就是数据和流量汇聚的地方。通过插入品牌的内容分发网络（比如 Cloudflare），Limy 可以识别和解码每一个 agent 和机器人与网站的互动。他们能检测到什么信息被获取了，什么行动被执行或没被执行。这创造了一个直接的、可衡量的链接，连接提示词、agent 行为和商业影响。
更厉害的是，Limy 基于这些 agent 互动产生了他们自己的专有数据。这些数据为品牌提供了具体的洞察，帮助它们在大语言模型的回答中获得可见性。而且，通过直接在基础设施网络层运作，Limy 开发出了一个归因模型，能够追踪和评估通过 AI 的整个客户旅程，将提示词与收入关联起来。据他们所说，Limy 是第一个将 AI agent 与真实用户结果连接起来的平台，揭示了为什么、如何以及从 AI 流量中产生了什么价值。
这套系统实际上如何运作
当我深入了解 Limy 的技术实现时，我发现他们的方法既简单又巧妙。他们插入到品牌的内容分发网络中，比如 Cloudflare，这样就可以检测到 AI agent 何时访问品牌的网站。然后他们分析 agent 获取了哪些内容，以及用户输入到聊天机器人（比如 ChatGPT 或 Gemini）中触发这次访问的提示词是什么。
掌握了这些信息后，Limy 就能为品牌生成洞察：哪些类型的提示词让他们的产品出现在 AI 的回答中？agent 对网站的访问是否导致了购买？品牌可以应用这些洞察来帮助提升他们在大语言模型中的可见性。Limy 通过基于公司规模和所需功能的分级订阅模式来赚钱。
Shamny 在采访中提到，将来自 agent 的网站访问与真实的商业指标联系起来是一个"复杂的向量搜索过程"。这种技术能力让 Limy 在 AI 聊天机器人开始引入广告时占据了有利位置。他说："我们正处在这样一个交叉点：agent 在寻找什么，为什么它们会展示广告，这些广告如何被 agent 解读，以及这些广告是否会最终导致销售。"
我觉得最有价值的一点是，Limy 能够将提示词与转化直接关联。Shamny 举了一个例子：Limy 可以告诉像耐克这样的品牌，"适合跑马拉松的男士最佳跑鞋"这个提示词在一个季度内产生了 1000 万美元的销售额，这是品牌应该加倍投入广告的提示词或话题类型。这种精准的归因能力在传统的数字营销中都很难实现，更不用说在 AI agent 驱动的环境中了。
更重要的是，Shamny 指出，竞争对手的分析工具通常追踪的是人类的点击和页面浏览。但 agent "是通过管道进来的"，他说，"它们的行为完全不同。"这是一个关键的区别。人类访问一个网站时，会留下明显的痕迹：页面浏览、点击、停留时间等。但 AI agent 的行为是隐形的，它们通过 API 请求、结构化数据获取等方式与网站互动，这些互动在传统的分析工具中是看不到的。
已经产生的实际商业价值
让我印象最深的是，Limy 已经在和 Fortune 100 公司合作，而且一些客户已经将他们 10% 的收入归因于这个平台。这个数字非常惊人。想象一下，一个年收入 10 亿美元的公司，如果 10% 的收入来自 AI agent 驱动的流量，那就是 1 亿美元。这说明 AI agent 带来的流量已经不是一个可有可无的补充渠道，而是一个重要的收入来源。
这也证明了 Limy 的价值主张是成立的。品牌确实需要理解和优化他们在 AI agent 眼中的表现。而且，这种需求不是未来才会出现的，而是现在就已经存在了。那些早期采用 Limy 的公司已经在从中获益，他们能够看到哪些提示词驱动了 AI agent 访问他们的网站，哪些访问最终转化成了销售，以及如何优化他们的内容和产品信息来提高在 AI 回答中的可见性。
Limy 的平台覆盖了多个行业：电商、零售、媒体、旅游、金融和 B2B SaaS。营销人员可以通过 Limy 的自助式仪表板开始使用，而企业和代理商可以获得定制部署，包括更深入的集成和更强大的功能和性能。这种灵活的商业模式让不同规模和需求的品牌都能使用他们的平台。
从投资者的反应也能看出市场对这个方向的认可。Flybridge 的普通合伙人兼联合创始人、哈佛商学院高级讲师 Jeff Bussgang 说："我们正处在网络上信息组织方式发生地震式转变的开端，品牌必须适应 AI 驱动的未来。Limy 正在引领这条道路，将 AI 的黑箱变成品牌可发现性、参与度和直接收入的渠道。Agentic commerce 是未来，Limy 正在引领品牌走向那里。"
a16z speedrun 的投资合伙人 Troy Kirwin 也表达了类似的看法："我们对 Limy 独特的 AI 可发现性方法印象深刻，它利用基于 agent 行为而非用户活动的专有数据。我们很高兴能支持 Limy，他们处于我们新兴的 Agentic Web 时代 AI 优化和广告的最前沿。我们对创始团队的技术实力和领导力充满信心。"这些来自顶级投资机构的评价说明，Limy 解决的不是一个小众问题，而是一个可能影响整个互联网商业模式的大趋势。
创始团队的背景和优势
Limy 的创始团队让我觉得这家公司有很大的成功潜力。CEO Aviv Shamny、COO Ido Zabarsky 和 CTO Ori Reichman 被描述为世界领先的数据专家，他们对大语言模型的运作方式有深入的理解和技术知识。更有意思的是，Shamny 和 Zabarsky 都是 a16z speedrun 的 scout。
这个背景非常重要。要构建 Limy 这样的平台，你需要对大语言模型的内部运作机制有深刻理解。你需要知道当一个用户向 ChatGPT 提问时，背后究竟发生了什么：模型如何解析问题，如何决定需要获取哪些外部信息，如何评估和综合这些信息，如何生成最终答案。只有真正理解这些机制，才能设计出有效的方法来影响 AI agent 的行为和决策。
而且，作为 a16z speedrun 的 scout，Shamny 和 Zabarsky 显然在 AI 领域有很强的网络和洞察力。这不仅帮助他们获得了融资，也让他们能够接触到行业最前沿的信息和资源。a16z 作为硅谷最顶级的风投机构之一，在 AI 领域投资了大量公司，Limy 的创始人能够近距离观察整个 AI 生态系统的发展，这对于把握行业趋势和技术方向非常有帮助。
从公司的执行速度也能看出团队的实力。Limy 在 2024 年成立于纽约，到 2026 年 1 月就已经完成了 1000 万美元的融资，并且已经有 Fortune 100 客户在使用他们的平台，部分客户甚至将 10% 的收入归因于平台。这种快速的进展说明团队不仅有技术能力，也有很强的市场执行力和客户获取能力。
Shamny 在宣布融资时提到，他们计划将新资金投入到销售、营销和增长团队中，因为公司正在全球扩张。他预计到今年年底，团队将从目前的约 25 人增长到约 120 人。这种快速扩张计划也反映了他们对市场机会的信心。
这对品牌营销意味着什么
我认为 Limy 的出现和快速发展，对所有品牌营销人员来说都是一个重要信号：Agentic Web 不是一个遥远的未来概念，而是一个正在发生的现实。如果 Fortune 100 公司已经将 10% 的收入归因于 AI agent 流量，那么对于大多数品牌来说，这个比例只会越来越高。
这意味着品牌需要开始重新思考他们的整个营销策略。传统的 SEO 优化是为了让网页在 Google 搜索结果中排名更高，但在 Agentic Web 中，你需要优化的是如何让 AI agent 更容易理解你的产品信息，更愿意推荐你的品牌。这可能需要完全不同的方法：更结构化的数据、更清晰的产品描述、更可信的来源引用等。
广告投放的逻辑也会改变。传统的关键词广告是基于用户搜索的关键词来展示广告，但在 AI agent 的世界里，你需要理解的是哪些提示词会触发 agent 访问你的网站，哪些类型的问题会让 agent 推荐你的产品。而且，如 Shamny 所说，你需要知道这些广告如何被 agent 解读，以及是否会导致最终的销售。
内容营销的重点也会转移。过去，我们创作内容是为了吸引人类读者，让他们在网站上停留更长时间，最终完成购买。但对于 AI agent 来说，重要的不是内容是否吸引人，而是内容是否准确、结构化、易于提取。AI agent 不会被漂亮的图片或动人的故事所打动，它们只关心信息的质量和相关性。
这也对品牌的产品信息管理提出了更高要求。你需要确保你的产品信息是准确的、完整的、最新的，而且以 AI agent 容易理解和处理的方式组织。如果你的竞争对手的产品信息更清晰、更结构化，AI agent 就更可能推荐他们而不是你。
我还认为，品牌需要建立新的衡量指标体系。传统的营销指标如页面浏览量、跳出率、停留时间等，在 Agentic Web 中可能完全失去意义。你需要关注的是：有多少 AI agent 访问了你的网站？它们获取了哪些信息？哪些提示词触发了这些访问？这些访问带来了多少转化？而 Limy 这样的平台正是为了帮助品牌建立这套新的衡量和优化体系。
我对 Agentic Web 未来的思考
展望未来，我相信 Agentic Web 将从根本上重塑整个互联网商业生态系统。这不仅仅是一个新的营销渠道或技术趋势，而是一次深刻的范式转变，其影响可能比移动互联网的兴起还要深远。
在短期内，我预计我们会看到更多像 Limy 这样专注于帮助品牌应对 Agentic Web 的创业公司出现。这个领域还处于非常早期的阶段，有大量问题需要解决：如何优化内容让 AI agent 更容易理解？如何在 AI 生成的答案中获得更好的位置？如何衡量和归因 AI agent 带来的商业价值？如何在 AI 驱动的推荐系统中建立品牌差异化？每一个问题都可能催生新的创业机会。
在中期，我认为主流的 AI 平台会开始建立正式的广告系统。OpenAI 已经在测试 ChatGPT 中的广告，Google 也在 AI Overviews 中展示广告。随着这些系统的成熟，品牌将需要学习如何在这些新的广告平台上有效投放。这可能会催生一个全新的广告产业，就像当年 Google AdWords 和 Facebook Ads 的出现一样。
但我也看到一些潜在的挑战。AI agent 的推荐是否公平和透明？品牌是否需要支付费用才能被 AI agent 推荐？小品牌如何在资源有限的情况下与大品牌竞争？消费者如何知道 AI agent 的推荐是基于客观评估还是受到了商业利益的影响？这些问题都需要整个行业共同思考和解决。
从长远来看，我相信 Agentic Web 会让整个购物和服务体验变得更加个性化和高效。消费者不再需要花时间比较不同的产品和服务，AI agent 会基于他们的需求和偏好，直接给出最合适的推荐。但这也意味着品牌和消费者之间的直接接触会减少。品牌将失去通过网站、应用和内容直接影响消费者的机会，而必须通过影响 AI agent 来间接影响消费者。
这对品牌建设提出了新的挑战。当消费者不再直接访问你的网站，不再看到你的品牌故事和价值主张时，你如何建立品牌认知和忠诚度？你如何让消费者记住你的品牌而不是 AI agent 推荐的任何一个替代品？我认为这些问题还没有清晰的答案，需要营销行业在实践中不断探索。
结尾
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