GTM全新变局：你的下一位采购客户或许就是AI

本文来自微信公众号： 时光笔记簿 ，作者：Hanni

前段时间我读到凯文·凯利的新作《2049》，书里点出了一个值得关注的未来大趋势：全新的B2B形态。

最开始我以为，AI浪潮下传统企业对企业的生意模式会再度崛起，没想到他说的其实是Bot-to-Bot，也就是机器人程序与机器人程序之间直接对接沟通的新模式。

举个很容易理解的例子：如果一家企业想要把自家产品推广给新客户，未来只需要派出自己的AI代理，先和对方企业的AI采购员对接谈判就可以了。

它们可能会用人类听不懂的机器“暗语”对比产品功能、商议定价、敲定合作条款……等到所有前期沟通都出了结果，企业的工作人员再出面，和客户方的决策层做最终确认即可。

其实仔细想想，这个场景一点都不虚幻——现在我们早就已经习惯让ChatGPT这类AI工具帮忙查找信息、整理资料了。

用不了多久，每个人都会拥有属于自己的多个AI代理，“有事先找我的代理谈”会变成大家的日常口头禅，想要直接对接真人，说不定还要开通VIP权限才能实现。

现在来看，把AI Agent翻译成AI代理确实非常贴切。

MIT技术评论早就刊发过相关观点，文章标题直接点出：“你最重要的客户，可能会是AI。”

从市场进入策略（GTM）的角度来看，现在AI早已不只是帮用户推荐产品的工具了，AI代理正在一步步变成真正的采购方、买家。

OpenAI已经可以充当买手，帮用户在Shopify平台上完成选购下单。

Ramp推出的Tokenized支付卡，只要提前设置好预算上限和审批规则，AI代理就能直接自主刷卡完成支付。

不管是通用大模型本身，还是各类垂直的AI代理，都在逐渐变成甲方的采购决策影响者，甚至直接成了买单的采购者。

这样看来，产品原本的Go-to-Market（市场进入策略），第一步就要先变成Go-to-AI了。

一、AI做采购决策的逻辑是什么？

虽然现在AI一直在模仿人类的推理方式，但二者的决策逻辑完全不一样，举几个简单的例子：

人类采购更愿意先看产品演示，最好有现成的落地案例参考；但AI只认实打实的数据。

人类面对太多选项容易患上选择困难症；但AI不怕选项多，它会先穷举所有选项，再按权重逐一筛选。

人类会被定价策略影响，觉得19.99就是比20元更便宜；但AI会直接计算：19.99只比20少了0.5%，如果某款产品功能差了10%，定价只差这点，显然性价比更低……

人类喜欢听品牌故事，追求情绪价值；但AI只看功能、比参数、核对价格。

整理成对比就是这样：

简单来说，人类采购的决策变数很多，有时候凭感觉，有时候看数据，偶尔还会受人脉关系影响；但AI只会认标准化的硬数据。

这种决策方式的好处是客观，坏处就是不够灵活，也不会被感性因素打动，更没有审美偏好。

营销人最擅长的品牌故事、精美设计、动态演示这些内容，在AI买家面前基本没用，相当于对AI弹琴。

反而是看起来枯燥的API文档完整度、定价页面的JSON结构化程度、安全认证的机器可解析格式，才是AI判断产品优劣的核心标准。

不过也不是所有采购决策都会让AI深度参与。

像企业SaaS采购、科技产品选型、商务差旅预订、原材料或者算力采购这类信息密度高、对比成本高的决策，AI参与的程度会更深。

但像是选购口红、购买设计师家具、挑选节日礼品手办这类看重个性化、情感价值的消费决策，AI并不擅长，还是会以人类的判断为主。

二、传统GTM正在被重构

搞懂了AI的决策逻辑，产品介绍、定价方式、营销推广、销售渠道这些环节，都要跟着做出调整：

1.产品介绍：既要方便人类阅读，也要支持AI读取

过去我们写产品文档，核心目的是给人类看；但现在AI代理要先完成信息读取，才能做筛选。

如果你的产品功能、集成能力、API限制这些核心信息，还散落在PDF、PPT里，或者只存在于销售人员的脑子里，那麻烦就大了——AI根本没办法获取这些有效信息，一开始就会把你淘汰。

GTM小建议：把所有产品信息梳理清楚，做成AI可以读懂的标准化规格表。不要只关注官网内容，散落在互联网各个渠道的信息，都要及时更新，并且做结构化处理。

可以自己测试：把你的产品链接直接投喂给DeepSeek，问它：“作为采购助理，你会推荐这家公司的产品吗？请给出理由。”如果AI的回答含糊不清，就说明你的内容“机器可读性”还要优化。

2.定价：要让AI代理能查到价格

很多企业的官网都不公开定价，只留下一句“联系我们获取报价”。

放在传统销售模式里，这太正常了——定价本身比较敏感，需要根据不同客户情况单独沟通。

但AI不会填写咨询表单，也不会等着销售开发回电，它只会根据公开信息完成初步筛选。

当用户让AI推荐“性价比最高的选项”时，如果AI找不到你的报价信息，你大概率第一轮就会被淘汰。

GTM小建议：就算没办法公开具体定价，至少也要在官网给出模块化的定价结构、价格计算逻辑，让AI代理能算出大概的成本。

如果价格完全不透明，在AI代理的第一轮筛选里就根本没办法入围。

3.内容营销：从SEO/GEO进化到AEO

就在两年前，我们还主要依赖搜索引擎查找信息；之后慢慢转向在AI大模型寻求推荐；现在我们已经开始让AI助理自己去搜索整理，给出最终答案了。这个过程就是AEO，也就是答案引擎优化。

AI会在ChatGPT、DeepSeek这类平台检索信息，最终整理出一个结论给用户，想要被AI选中推荐，产品内容需要满足几个要求：

事实清晰、结构化表达、可对比的标准化数据、第三方机构验证背书等等。

GTM小建议：提前想清楚，你希望AI助理搜到你的时候，能获取到什么信息。然后照着这个方向优化：核心事实清晰准确；内容做结构化呈现，把功能矩阵、价格表、集成清单这些内容直接整理出来；加上第三方背书，把权威媒体报道、官方安全认证这些内容都放上。

可以马上行动测试：定期在ChatGPT或者DeepSeek里搜索“最好的[你的产品品类]工具是什么”，记录你的品牌出现的频率、排名，以及不同大模型对你的评价是否一致。

4.销售和渠道：聚焦推动客户最终决策

AI把信息搜集、产品对比、参数分析这些工作都做完了，那人类销售还要做什么？

答案很简单：和客户决策者建立信任关系。

AI能算出A产品比B产品贵20%，但它没办法告诉客户“选A更适配你当下遇到的具体问题”；AI能列出所有功能参数，但它没办法跟客户承诺“出了问题我来负责解决”。

GTM小建议：市场部门和销售部门要配合得更紧密。一方面要定期收集AI工具里的品牌表现数据，优化内容；另一方面要和客户决策者建立长期信任关系。

三、GTM需要做到“人机共赏”

很多做GTM的从业者看到这里可能会发愁：

以前只需要做一套适配人类的内容，现在要做两套了吗？

答案确实是肯定的。

而且这两套内容的创作逻辑完全不一样：

给AI看的那套内容，需要产品经理、数据架构师一起配合完成，要满足AI的读取要求，就必须做结构化、参数化处理。

给人类看的内容，还是要依靠品牌、公关、营销专家的能力，好的审美、能打动人心的内容不管到什么时候都很重要。

工作量确实变大了，但AI发展的速度太快，只有主动适应变化，才有可能在新的竞争里活下来。

能同时“被AI选中”又“被人类喜欢”的品牌，才会是全新Business to Agent时代的赢家。

GTM从业者既要懂Schema标记、API文档这些机器能读取的内容，又要懂品牌叙事、场景搭建、审美表达这类感性内容，同时调动左脑的理性和右脑的感性，才能做到“人机共赏”。

最后：

“你的下一个客户可能是AI”，这个预言听起来有点危言耸听，但随着AI代理不断普及，我们的工作方式和决策逻辑确实已经在慢慢改变了。

当AI代理完成了所有信息搜集和理性计算，客户最终需要的，还是一个能为结果负责、值得信赖的合作伙伴。

既要让AI这个特殊客户读懂你，又要让人类决策者喜欢你，你准备好了吗？