安永會計師事務所發布最新消費性產品產業報告指出，隨著消費者逐漸依賴人工智慧（AI）與搜尋演算法獲取商品資訊，品牌競爭關鍵已從爭取消費者關注轉向爭取系統推薦。然而，雖然將近半數企業認同演算法推薦的重要性，絕大多數業者在數據與組織整合上仍未做好準備。
AI推薦主導購物決策 品牌曝光轉向演算法
這份調查顯示，消費品市場的運作規則正迎來結構性轉變。有 47% 的受訪高階主管指出，未來五年內能否影響演算法的推薦機制，將是決定品牌能否維持競爭優勢的重要因素。過去業者致力於廣告曝光以打動顧客，如今更關鍵的考量則是產品能否被 AI 系統精確辨識並優先挑選。
消費者對 AI 助理的信任度也逐漸提升。研究發現，51% 的消費者願意參考 AI 建議來發掘新的食品或個人護理產品，46% 則在線上購買家用日用品時尋求系統協助。此外，已有 36% 的受訪者願意授權 AI 代為兌換優惠券，19% 甚至放手讓 AI 直接自主下單購買日用品。這意味著超過七成七的受訪企業已將零售商與數位平臺的合作視為商業策略核心。
組織壁壘與數據破碎 轉型準備度明顯不足
雖然多數企業意識到這股趨勢，但實際執行層面卻面臨巨大的準備落差。調查指出，僅有 21% 的企業認為自身已準備好迎接演算法導向的市場環境。許多業者在提高品牌於 AI 系統中的能見度，以及打造代理型（Agent-Driven）商務流程方面，依然停留於初步測試階段。
阻礙轉型的主要原因並非缺乏技術，而是企業內部的組織壁壘。目前僅 11% 的業者將行銷、銷售與電子商務部門整合成單一運作引擎，且僅 15% 建立起能跨部門支援決策的互聯資料基礎。企業面臨的前三大挑戰包含：決策權與審核流程過於冗長（42%）、缺乏持續的領導層支持（36%），以及既有技術架構限制自動化能力（29%）。因此，61% 的企業仍主張由人類進行最終決策，將 AI 定位為決策輔助工具。
這代表什麼
這項趨勢代表傳統的數位行銷邏輯正在翻轉。對於台灣中小企業與品牌業者而言，過往的搜尋引擎最佳化（SEO）主要鎖定人類使用者的搜尋習慣與點擊行為，但未來必須轉向「AI 引擎最佳化（AEO）」，讓產品資料結構能夠被大型語言模型（LLM）與零售演算法高效讀取並推薦。
另一方面，這也提醒企業主，單純採購 AI 工具並無法帶來實質轉型。如果公司內部的銷售與行銷數據各自獨立、審核關卡層層堆疊，AI 就無法發揮應有的決策輔助價值。未來品牌最大的風險並不是被消費者拒絕，而是因為系統無法識別產品資訊，導致在 AI 篩選過程中徹底消失。
背景補充
這份《2026年安永消費性產品產業現況報告》（The EY State of Consumer Products）調查範疇涵蓋全球超過 24 個市場的 850 位消費品產業高階主管，旨在釐清技術變革對零售與消費供應鏈的衝擊。
報告中所提及的「代理型商務」，是指使用者將購物流程授權給 AI 代理人（AI Agent）運作的全新零售模式。在此架構下，AI 能根據使用者的偏好、預算與歷史紀錄，自動評估不同平臺上的商品，並代替使用者完成選擇與交易。這也促使傳統零售媒體與數位平臺的流量入口轉變為關鍵演算法戰場。
常見問題
什麼是 AI 推薦對消費品產業帶來的最大改變？
品牌的競爭焦點從吸引消費者直接關注，轉變為讓產品資訊能順利進入 AI 助理與平臺演算法的優先推薦清單。
為什麼多數企業在導入 AI 轉型時遭遇瓶頸？
主要原因在於跨部門組織並未整合、內部數據資料庫破碎，以及審核與治理流程拖慢了決策執行速度。
企業該如何提升在演算法中的品牌曝光度？
除了建立互聯數據基礎與打破跨部門壁壘外，企業需優化產品資料結構，提升商品在 AI 系統與演算法中的可辨識度。