當AI龍蝦接管購物車，Bidnex用CPS重構數字廣告的信任基石

“你愿意讓AI幫你購物嗎？”——這個曾經只存在于科幻小說中的問題，正變成當代人的日常。

當AI替人下單

廣告該按什么收費？

科技公司正在加速布局。

ChatGPT、谷歌等平臺相繼上線AI代買功能，OpenClaw甚至能直接操作鍵鼠，完成從商品調研、跨平臺比價到最終下單的全流程。

Adobe Business觀察到一個驚人的趨勢：美國零售網站的AI驅動流量同比激增4700%。

為應對這一變化，Visa在去年10月推出了“可信智能體協議”（TAP），試圖幫助商家區分合法的AI智能體與惡意爬蟲。

這一切都在指向同一個問題：當點擊和瀏覽越來越多地由AI完成，而不再是真人操作，我們沿用數十年的廣告計費模式——CPM（按曝光付費）、CPC（按點擊付費），還能真實反映營銷效果嗎？

AI時代

“過程數據”的困境

廣告業對非人類流量并不陌生。過去二十年，反作弊系統一直在與爬蟲和虛假點擊博弈。

今天的局面比以往都復雜。生成式AI的普及，讓惡意流量越來越像真人。在廣告安全領域，這類流量被稱為SIVT（復雜無效流量）。作弊者利用Puppeteer等自動化工具，結合機器學習模型，訓練Bot產生類似于真人的鼠標軌跡和頁面交互。

根據《2025年Imperva惡意機器人報告》，一個重要的分水嶺已經到來：自動化機器人流量占全網總流量的比例達到51%，人類在數字世界中首次淪為“少數派”。其中，惡意機器人產生的流量占37%。

但并非所有AI流量都是惡意的。AI驅動的流量激增4700%，這個數字背后，既有方便消費者的助手，也有消耗預算的偽裝者。問題在于，兩者在行為特征上越來越難以區分。

于是廣告主陷入了一種信任危機：我付的錢，到底買來了真實的潛在客戶，還是僅僅買來了一段精心編排的腳本？

三條破局之路

面對越來越聰明的AI流量，單純的“躲避”或“全盤否定”都有失偏頗。真正的應對之道，是在三個方向上同時發力。

01擁抱“好AI”，為智能體優化內容

并非所有AI流量都是敵人。Bain公司的研究則顯示，80%的消費者在至少40%的搜索中依賴“零點擊結果”。

當用戶直接在AI界面獲得答案，不再點擊進入網站時，傳統的SEO就需要向GEO（生成引擎優化）或AEO（智能體引擎優化）演進。

這意味著品牌未來需要改變內容生產方式：AI沒有多巴胺，不會被“限時搶購”的紅色大字打動，它們只相信結構化數據和權威信源。

首先要把內容“結構化”。一方面在網頁源碼中加入JSON-LD，讓搜索引擎和AI更容易理解產品信息；另一方面提供標準化API，方便各類智能體和第三方系統穩定獲取最新數據。

其次是信源建設。Muck Rack去年的一篇研究分析了超一百萬條AI引用的鏈接后發現，95%的AI引用來自非付費媒體，89%來自有口碑的媒體，近一半的引用源自新聞內容。這意味著，品牌需要提前、全面布局，出現在AI信任的領域上。

在 AI 推薦場景中，更容易獲得曝光的品牌，通常是在關鍵可信信源上布局更早、內容更充分、更新更及時的品牌。

在實際的廣告投放中，平臺自身的信源積累同樣重要。

Bidnex 全球流量與本地化服務能力

廣泛的全球流量覆蓋：擁有超 7 億流量積累，覆蓋東南亞、印度、中東北非、拉美、俄羅斯等核心市場。

深度區域化合作網絡：構建本地化合作網絡，與本土主流媒體、內容平臺及社區媒體建立深度合作，打通各地數字生態壁壘；配備本地優化師與設計師團隊，保障投放策略高效落地。

精細化流量分級管理：采用流量分級管理模式，動態更新媒體資源庫，及時淘汰低質或作弊流量，確保媒體庫始終保持高效、可信賴的運行狀態。

本地化投放實戰成果：在東南亞電商案例中，憑借本地化能力助力Shopee在大促期間實現：CTR提升32%、轉化率提升25%、日均廣告收益上漲133%，印證 “流量越‘真’越好” 的核心價值。

02防御“惡意AI”，技術對抗的升級

Imperva的報告揭示了一個現實：44%的高級機器人流量正指向API。攻擊者不再只是沖擊接口本身，而是利用API工作流和業務邏輯中的漏洞，實施自動化支付欺詐、賬戶劫持甚至數據竊取。

這意味著，API安全面對的已不只是傳統意義上的反作弊問題，而是更復雜的業務邏輯濫用與自動化攻擊風險。

面對這種情況，監測技術也必須升級。一些頭部廣告技術公司正在構建多層次的技術防護體系。

Bidnex 反廣告欺詐與流量質量保障體系

自研 AI 實時監測系統：構建全鏈路AI實時監測系統，動態分析廣告投放流程，可智能識別并攔截異常行為，保障廣告效果真實有效。系統覆蓋從流量進入到最終展示的全鏈路，通過實時分析行為特征，在虛假流量造成預算消耗前完成預警與攔截。

國際權威第三方反欺詐合作：與HUMAN、Pixalate等國際權威反欺詐平臺達成合作，引入第三方驗證服務。在自研系統與第三方驗證的雙重保障機制下，每一次廣告展示的真實性與安全性都經過交叉核驗。

行業合規認證背書：連續三年通過IAB OMSDK認證，在廣告可見性測量與合規性方面獲得行業權威背書。

這套組合方案的實質是提高造假成本：當作弊者面對多重交叉驗證的防護體系，突破每一道防線都需要付出更高的技術代價，直到造假變得“經濟上不可行”。

03CPS結算模式

技術一直在進步，它解決的是“過程數據真實性”的問題。而CPS（按成交付費）的邏輯，則繞過了過程數據，直接以成交為計量單位。

CPS的規則很簡單：廣告主只在商品成交后向渠道支付傭金。一筆真實交易需要經過支付網關、生成物流單號、在電商平臺留下訂單記錄，這些數據由多方核驗，形成可追溯鏈條，造假難度遠高于制造點擊和曝光。

事實上，CPS并非新興商業模式，卻在AI全面滲透的當下被重新審視。核心在于它貼合了商業最本真的邏輯：營銷的最終目的是促成交易，而非單純獲取流量與互動。不同于易被AI篡改、偽造的點擊量和曝光量，CPS結算依托的支付記錄、物流單號、平臺成交訂單等數據，由支付機構、電商平臺、物流體系多方核驗，目前難以被AI模擬。

更重要的是，CPS模式實現了品牌方與渠道方的利益趨同。雙方不再過度糾結于中間數據的真偽，而是共同聚焦于產品競爭力、用戶體驗與最終轉化。這種利益綁定在實踐中已被驗證有效。

? Bidnex通過自研AI模型實時分析爆品特征，結合歷史調研數據與專業優化師經驗進行選品與預熱投放，在去年雙十二期間實現了合作商戶GMV翻三倍的成績。

回歸廣告的本質

但如果因此認為CPS將取代CPM和CPC，就誤讀了廣告業的運行邏輯。

想想我們自己的消費決策。第一次聽說一個品牌時，往往是通過某篇文章、某條視頻、某次曝光。

這些觸達在發生的當下并不指向即時購買，它們只是在心里埋下一顆種子。幾個月后，相關需求浮現時，這顆種子才可能發芽。

這個過程，是大家熟知的營銷“漏斗”：頂端是廣泛曝光，中間是興趣培養，底部才是轉化成交。

過程數據測量的，是認知的建立、印象的累積、心智的占領。如果沒有頂端的曝光和中間的種草，漏斗底部的轉化根本不可能發生。

從這個角度看，CPS的意義不在于“取代”，而在于提供一種校準的尺度。當AI流量真假難辨時，成交數據可以成為那根最后的準繩，它可以用來驗證過程數據的可信度，可以用來倒推渠道的流量質量，也可以讓廣告主和渠道方真正站到同一邊。

尾聲

OpenClaw的開發者或許沒有料到，他們開發的效率工具，讓廣告行業一個古老的問題重新浮現：在數字世界里，什么才是值得信任的計量單位？

當AI開始替人下單，點擊不再來自真人，曝光不再等于看見，我們很容易陷入一種技術決定論的焦慮，似乎一切都可偽造，一切都不可信。但回到商業的起點，我們會想起一個樸素的事實：廣告最終要影響的，依然是人。

是的，AI在替人比價、替人下單、替人篩選。但AI替不了的，是人被觸動的瞬間——看到一支廣告片時的共鳴，路過一塊戶外大牌時的印象，在社交媒體上刷到一條內容時的會心一笑。

這些瞬間無法被量化成即時的成交，但它們構成了品牌在消費者心中的存在感。成交是結果，但成交之前的路，是過程數據一步步鋪出來的。

當AI讓一切變得真假難辨時，我們需要更聰明的技術來凈化過程數據，也需要結果數據作為最后的錨點。但無論技術如何演進，廣告的終點始終是人。那個“真實”的最終裁判，永遠是屏幕那頭的人。

作為全球化的智能程序化交易平臺，Bidnex連接全球海量廣告預算與媒體資源，實現流量供需雙方的高效價值匹配。平臺深度整合AI技術，在實時競價、精準定向、動態創意優化等核心環節實現算法驅動，持續提升營銷效率與ROI。通過自主研發的機器學習檢測技術與國際權威反欺詐平臺的合作，Bidnex 雙重保障每一次廣告展示的真實性與安全性，打造透明、安全的程序化生態。