研究显示 AI 智能体 97% 的情况下会拒绝赞助列表。但接下来的趋势，却没有人正在构建相应的广告基础设施。

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摘要

综合两篇近期论文，AI 智能体约 97% 的情况下会拒绝赞助列表，凸显了面向用户部署的受托型智能体的广告基础设施缺口，并提出品牌该如何呈现机器可评估的产品数据。

最近有两篇论文引起了我的注意，我认为它们揭示了我们在思考 AI 智能体在商业领域应用时的一个巨大盲区。 Wadi & Ma（McGill，2026 年 9 月）测试了告诉大模型「你为旅行者服务」与「你为预订平台服务」会产生什么不同结果。消费者部署的智能体仅在 2.8% 的情况下选择了赞助列表——拒绝率达 97.2%。而平台部署的智能体呢？25%。高出近 9 倍。这一结果在 GPT、Gemini 和 Claude 上都得到了复现。 Qiu & Mei（Michigan，2026 年 5 月）梳理了生成式 AI 中广告影响力的四个层级，并盘点了正在构建的商业协议——Google 的 UCP、OpenAI 的 ACP、Microsoft 的 Copilot Checkout。但让我震惊的是：这些协议处理的都是交易环节。没有一个涉及需求生成——品牌究竟如何才能进入智能体的考量范围？ 两篇论文研究的都是平台部署的智能体（Booking.com 的助手、Expedia 的智能体）。但市场正朝着用户部署的智能体方向发展——它们只为你服务，不效忠于任何平台。当那一天到来时： - 传统广告对智能体是不可见的（它们是为人类心理设计的，而非面向机器解析） - 独立智能体会过度过滤商业信息——即便是一个角色中立的智能体，仅因训练数据的偏见，也会将「赞助」内容的评分降低 42 个百分点 - 正在构建的替代协议（UCP、ACP）由平台所有，并非中立 所以我们面临一个悖论：对用户最有利的智能体（无利益冲突、受托型）在实践中反而表现更差，因为不存在用于商业发现的开放基础设施。 有没有人看到过这方面的研究？具体来说，是关于品牌如何向独立智能体呈现结构化的、机器可评估的产品数据——不是说服，而是信息提供。 我在这里写了一篇更长的综述。 引用论文： - Wadi & Ma, "Whom Do AI Agents Serve?" — https://arxiv.org/abs/2609.17989 - Qiu & Mei, "Generative AI Advertising as a Problem of Trustworthy Commercial Intervention" — https://arxiv.org/abs/2605.18673
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