在人工智能代理日益影响消费者选择的当下，是时候重新思考我们开展市场研究的方式了。市场格局正快速变革：人工智能不仅在影响人们的购买决策，更在直接主导决策过程。
这一演变对市场研究的根基构成了挑战，促使我们去理解一类全新的消费者——算法消费者（Algorithmic Consumer）。要保持领先地位，行业必须主动适应，拥抱这个人工智能驱动时代带来的机遇与复杂性。
算法消费者崛起
算法消费者是传统消费者在智能互联网环境中的延伸，由AI系统代行购买决策的新型消费主体，核心特征是算法依据数据与规则自主完成选品、下单等行为。其常见于电商推荐转化、订阅服务续期、智能设备耗材采购等场景，打破了传统 “人类主导消费” 的模式。算法消费者的崛起推动了消费行为研究的新方向。
全球超过三分之一的消费者已开始使用人工智能购物，这一比例在一年内增长了47%。更值得关注的是，58%的消费者已用生成式AI工具替代传统搜索引擎获取产品推荐。这标志着“非人类消费者”的正式崛起，购买决策正逐渐由 AI 系统而非人类单独主导。
这一转变给市场研究者带来了核心问题：当AI系统做出购买决策时，我们研究的真正消费者是谁？传统研究假设消费者能够清晰表达自身偏好，但当决策者是缺乏人类直接监督的算法时，这一假设便不再成立。
理解人工智能消费自主性的层级
人工智能介导的消费行为可分为四个不同层级，每个层级对应不同的研究方法：
第一级，辅助型消费者。AI 负责整理信息，人类保留完整的决策控制权。传统研究方法在此层级仍基本适用。
第二级，协作型消费者。AI主动提供推荐并筛选选项，最终由人类确认批准。研究显示，71%的消费者希望购物体验中融入生成式AI，这表明该层级已成为当前的主流行为模式。
第三级，委托型消费者。人类设定基本参数，AI负责处理常规采购任务。亚马逊 “Subscribe & Save”计划（已有超过1亿用户使用）便是典型案例：人类设定偏好与批准阈值，AI则负责管理采购时机、数量及品牌选择。
第四级，自主型消费者。AI在极少人类干预的情况下独立做出决策。人类仅设定宏观目标，AI则通过规划、调研、谈判与采购等一系列行为实现这些目标。自主型AI消费者不会对品牌产生情感联结，不受社会认同影响，且能处理远超人类能力范围的信息量。
信任悖论：场景决定接受度
消费者对人工智能的信任度因产品类型而异。研究发现了“忽视独特性” 的现象，人们认为标准化算法无法理解个体的个性化情境与需求。
这一现象使得“搜索型产品”与“体验型产品”形成鲜明区分。搜索型产品具备客观可比的属性（如电子产品、保险产品、基础食品杂货），据 Salesforce 2025年《互联购物者报告》显示，39%的消费者（其中Z世代占比超50%）已使用 AI 进行产品探索。
而体验型产品需通过亲身体验才能评估（如旅行、餐饮），消费者更倾向于接受有实际体验者的人类建议。这一差异带来重要启示：搜索型产品能显著受益于 AI 代理，而体验型产品则未必。
现实阻力依然存在
尽管算法消费者日益崛起，但仍存在诸多阻碍。多数消费者对AI购物缺乏兴趣，即便能获得更优惠的价格，也不愿让AI完成全部购物流程。近半数消费者认为AI是推销工具而非解决问题的助手。将产品标注为“AI驱动”反而会降低信任度与购买意愿。
研究表明，消费者对AI购物助手普遍存在不信任感，且认为缺乏实际使用需求。数据管理不善、准确性不足等技术问题进一步削弱了信任。Gartner 2025年人工智能技术成熟度曲线显示，AI代理正处于“期望膨胀顶峰”，市场热情已超过其实际应用价值。
人工智能时代消费者研究的三大核心原则
透明度：许多AI系统的决策逻辑如同 “黑箱”，缺乏透明度。市场研究的核心始终是理解行为背后的 “原因”。因此，必须延伸透明度要求：既要明确影响 AI 决策的数据源，也要绘制这些无形的影响网络。
多层分析框架：人工智能介导的消费形成了多个需同步分析的决策层级，包括人类层级（初始意图、约束条件、核心价值观）、AI 层级（解读输入信息的算法流程）、交互层级（人类与AI随时间相互影响）。
动态适应：传统研究假设消费者偏好相对稳定、变化缓慢。但AI系统会持续学习与适应，可能根据新数据或算法更新改变决策模式。这要求研究从静态快照式分析转向对演变系统的持续监测。
品牌启示
人工智能时代的市场研究需要传统培训之外的新技能，包括数据科学、机器学习与系统思维。这一转变要求市场研究者、数据科学家与 AI 专家开展协作，可能需要招聘新人才或建立技术合作关系。
研究方法必须升级，以逆向解析AI的决策模式。随着生成式引擎优化（大语言模型生成式引擎优化）成为数字可见度的新前沿，研究者需理解大型语言模型如何呈现与排序信息，进而重塑受众互动方式与内容策略。客户关系将扩展至技术与平台合作伙伴，研究者需在帮助客户应对人工智能介导市场的复杂性方面发挥关键作用。
向算法消费的转变也带来了数据隐私之外的复杂伦理问题。必须在合理个性化与有害操纵之间划定明确界限。当系统被设计为识别并利用消费者的认知偏差或认知局限时，便会产生算法伤害。
需严格遵循：
公平性-审核训练数据，确保其不会传播与种族、性别或收入相关的社会偏见。
问责制-建立清晰的治理结构，明确自主代理做出有害决策时的责任归属。
透明度-确保代理的决策过程可被理解，破解削弱信任“黑箱”问题。
此外，基于个人完整数字生活训练的个性化AI代理，引发了新的隐私与研究伦理问题。亟需建立专门的AI代理合规框架，确保这类主体负责任运营。
为多元未来做好准备
从人类主导消费决策到自主AI主导决策，这是自大众媒体出现以来购买行为最重大的变革。无论未来是完全自主型还是协作型消费模式，市场研究都必须主动适应。
战略准备应聚焦于场景化能力建设，包括：培养模块化技能，如数据分析、算法思维与系统方法；保留成熟的传统研究方法；积累技术与数据科学专业知识；建立定义人工智能驱动选择中“偏好”的框架。
最重要的是，即便技术不断变革，我们仍需将人类价值观置于核心地位。
市场研究的核心使命在于理解并影响决策过程，这点始终未变。而强大行业和领先品牌的优势也正在于适应所有消费者形态的能力。
品牌建设者需深入理解人类与AI两类决策过程，采用灵活研究方法，在助力品牌应对人工智能复杂性的同时，坚守人类主导权与市场民主。若想了解品牌如何洞察非人类消费者（含大语言模型等生成式AI引擎优化场景）、建立有效连接，欢迎添加凯度小助手，凯度专家将为你答疑解惑。