2026年4月，2X AI创新实验室发布了首份AI可见性指数报告，该报告分析了70家B2B企业在当前买家用于调研和筛选供应商的生成式AI环境中的表现。
研究结果显示，在被分析的70家公司中，有96%在早期的AI驱动型采购流程中实际上“隐形”了；只有4.3%的公司能够在买家向AI系统提出类别级问题时依然保持自身的存在感。
这些公司原本在营销方面投入了大量资源，但它们面临的是一个结构上完全不同的问题——这个问题根本不是它们的预算所能解决的。它们的营销体系是为那些会输入查询词、点击链接并阅读页面的买家设计的。
如今，越来越多的企业买家会使用AI助手来开展早期的供应商调研工作。这些AI助手能够解析结构化数据、调用API，并向使用者提供综合性的推荐结果。
传统的市场推广手段，无论是内容创作、付费广告还是销售沟通流程，都会导致一种特定的失败模式：它们产生的信息只有人类才能理解。品牌故事、逐步推送的电子邮件系列、需要注册才能获取的白皮书……这些方式都没有任何结构化的数据格式，因此AI助手无法利用这些信息来生成有用的推荐结果。
对于那些通过这些渠道花费了三年时间来建立品牌认知度的公司来说，从AI助手的角度来看，它们实际上什么也没有取得。这种投入并不会带来未来的风险，反而会直接导致当前的营收减少。
本文解释了当买家是AI助手时，供应商评估过程会发生哪些变化：为什么AI助手会在调研阶段绕过传统的营销渠道；为什么只有通过用户界面才能获取的产品会被排除在AI辅助的采购流程之外；以及为什么品牌价值在AI评估体系中没有任何等价物。接着，文章还探讨了那4.3%能够被AI助手发现的B2B企业，它们究竟做了哪些不同的事情才得以保持自身的可见性。
目录：
德勤在2026年发布的《企业AI发展现状报告》中，对24个国家的3,235位商业和IT领域的领导者进行了调查。报告显示，近四分之三的企业计划在两年内部署AI助手来协助进行供应商评估、完成采购流程并签订合同。
对于大多数商业领导者来说，这种筛选流程令人感到不适，因为它的结果是不可逆的：在任何人参与讨论之前，候选名单就已经确定了，这意味着无论建立何种联系、进行怎样的推介或演示，都无法让那些未能被列入名单的供应商重新进入评估范围。
图1：人工智能系统完全忽略了品牌因素、人际关系以及演示环节，它能在几秒钟内根据买方的需求直接生成候选名单。
营销手段无法触及的筛选阶段
搜索引擎优化的发展基于这样一个前提：人类进行搜索，算法呈现搜索结果，然后由人类来做出选择。从关键词策略到内容营销，再到元描述，整个优化体系都是以“人类读者会识别出品牌名称并决定点击”这一假设为基础建立的。
人工智能系统则会查询结构化的数据信息，并将筛选结果反馈给提出请求的高管。
那些能够被列入候选名单的供应商与那些根本无法进入评估范围的供应商之间的区别在于：前者拥有结构化、机器可读取的文档，而这些文档能够被评估系统解析。这两种系统运行机制截然不同，所需的基础设施也完全不同。
真正的竞争发生在这一筛选阶段之前：当人工智能系统根据结构化、机器可读取的数据生成候选名单时，那些没有这些数据的供应商就会在任何人审核结果之前就被排除在外。数据清楚地显示了哪些企业会被忽略，但有多少首席营销官会根据这一情况调整来年的预算，这一点却不太容易被察觉。
图2：这一“发现差距”显而易见：尽管这些企业在搜索引擎优化和品牌建设上投入了大量资源，但仍有96%的B2B企业无法在人工智能系统的筛选结果中显现出来。
企业采购方及其所使用的智能代理具有特定的参数、价格限制及功能要求，这些信息都以软件能够查询的格式进行呈现。那些被代理选中的供应商也都拥有自己的官方网站。然而，这种结构安排存在一个明显的问题：相关投资已经完成，但这些信息并不会以机器可识别的形式被重新整理出来。
OpenAI在2025年底发布的《企业人工智能发展现状报告》指出，在企业组织中，使用结构化智能代理工作流程的情况相比前一年增长了19倍；目前约有20%的企业交互过程是通过定制化的、可重复执行的智能代理流程来完成的。每一个这样的流程其实都可以被用作评估供应商的工具。
由于智能代理的评估标准是根据采购方的具体要求制定的，并且在数据查询时才会被应用，因此，无论对某个品牌有多熟悉，如果缺乏结构化的数据，这些评估标准都无法发挥作用。对于商业领导者来说，这意味着一个实际的后果：原本属于“市场认知阶段”的工作流程，现在已经被纳入了“数据架构体系”中。
图3：GTM工具栈的不匹配之处在于：传统的营销投入虽然能够吸引用户的注意力，但智能代理却会忽略这些注意力。
当产品价值被隐藏在用户界面之后时，智能代理就无法获取这些价值
以用户为中心的设计理念假定用户会阅读信息、滚动页面、遇到障碍时会寻求帮助，UX设计中的各种原则——从入门指南到工具提示、再到逐步披露信息的功能——都是针对这类用户需求而设计的。
但是，智能代理在调用供应商提供的平台时并不会阅读这些入门指南。它只会通过API来获取数据并继续执行后续操作。
由此可以得出一个令人不安的结论：那些核心价值仅隐藏在视觉界面之后的产品，对于那些依赖智能代理进行采购的人来说，根本没有任何吸引力，也无法进入他们的候选产品名单。对于首席采购官来说，这种排斥并不是未来的潜在风险，而是任何没有为非人类用户访问而专门设计其功能的产品所必然面临的结局。
在2026财年，Salesforce的Agentforce平台帮助企业完成了超过29,000笔交易，提供了24亿次智能代理服务，年度经常性收入达到了8亿美元，这一数字同比增长了169%（来源：TechHQ）。这些智能代理工作流程并不是通过Salesforce的用户界面来执行的，而是通过API来运行的，而且其处理量是任何人类界面都无法承受的。
对于那些规模如此庞大的企业来说，他们已经为自己的产品设计了专门供智能代理使用的访问机制，因为智能代理所生成的工作量是任何人类界面都无法处理的。而对于其他竞争对手的企业来说，他们面临着一个现实的选择：要么现在就为自己的产品配备这样的功能，要么就将这些工作量交给那些已经具备这种能力的供应商去处理。
ServiceNow于2026年5月推出了其自主工作力解决方案。这一方案最初采用了一级服务台AI专家，这种智能机器人能够在无需人工干预的情况下处理常见的IT支持请求。ServiceNow的企业客户在部署这些智能机器人来管理自身的IT运营时，还会将这些机器人使用的软件发送到他们所使用的各种供应商平台中，以便这些机器人能够与这些平台进行交互。
对于那些被纳入该技术生态系统的供应商来说，他们都面临着同一个问题：非人类用户是否也能使用这些功能？只有当非人类用户也能够使用这些功能时，这些供应商才有可能在下一轮采购中被考虑选用。
德勤在2026年进行的调查显示，85%的企业希望在对智能机器人进行部署之前，能够根据自身的具体业务需求对它们进行定制。这些定制后的智能机器人会依据企业高层设定的具体标准来评估各种供应商：比如每项功能的成本、API的可靠性、报告系统的完整性以及供应商是否遵守相关合同规定。那些无法通过编程方式获取这些评估指标的产品，在实际评估中就会被忽略。
对于首席采购官来说，这一现象所带来的后果是显而易见的：在大多数产品规划中，API文档的完备性以及软件的可编程性通常被视为次要因素，而非核心开发重点；而基于智能机器人的采购流程恰恰暴露出了这一缺陷。
品牌价值并非通过技术手段实现
品牌价值是通过长期的品牌宣传和用户信任的积累来转化为消费者的购买偏好的，而这一过程在每一个环节都离不开人类的认知参与。在软件领域，并没有任何东西能够直接替代这种人类认知的作用。
不过也有一种特殊情况：那些基于大型语言模型开发的智能机器人，能够从权威来源获取信息，因此那些在分析师报告或同行评审平台中占据重要地位的企业，实际上也能够间接地利用这些智能机器人来获取所需信息。
这种间接获取信息的途径主要依赖于结构化的数据和索引系统，比如分析师的引用和同行评审记录。而企业参加各类会议或积累的品牌影响力，在这种评估过程中并没有任何作用。那些花费多年时间建立与分析师的关系或积极参与各种会议的品牌团队，最终发现这些努力其实并不能通过技术手段被直接利用。
一个令人尴尬的事实是：一个经过十年以上建设而成的品牌，所产生的信息往往无法被智能采购系统在需要时直接读取和利用。
图4：品牌价值的形成离不开人类认知的参与，而智能机器人可以直接访问结构化数据，从而绕过这一环节。
代表高管评估供应商的智能机器人，并不会继承那些企业通过多年参加会议、在分析师评级中取得好成绩或发布有影响力的文章所积累的品牌影响力。它只会查询结构化数据，然后返回那些其技术规格符合要求的供应商信息。
BCG的研究发现，那些走在前沿的CEO们现在将60%的人工智能预算用于自动化系统的部署；其中超过30%的CEO还在积极开发能够应用于采购和供应商管理职能中的自动化工具。不过，这些自动化系统并不会响应企业团队多年来精心打造的品牌形象，而是会依据供应商提供的数据结构进行操作。品牌价值并没有消失，只是在那些本应体现其作用的关键时刻，人们无法再通过这些自动化系统来感知到它的存在。
由于自动化系统的评估标准包括成本控制、合规性认证、API响应速度以及集成兼容性，因此评估流程会直接依据结构化API数据及文档中规定的功能来进行查询、评分和决策。而在这一评估体系中，分析师对企业的评级、净推荐分数以及高管们的演讲机会等因素并不具备同样的影响力。
那些仅能产生人类可读输出的品牌推广活动所获得的预算，实际上带来了可测量的“替代成本”：这些预算被用于在一个越来越多的采购决策流程中根本不会被使用的渠道上。对于首席营销官来说，这种替代成本并非理论上的概念，而是会体现在实际的业务成果中——因为那些由自动化系统处理的采购订单最终会被转发给那些拥有可查询数据支持的竞争对手。
要弥补这一差距，关键在于改善基础设施。目前那些能够被自动化采购系统识别到的企业，之所以能够获得这样的优势，是因为它们建立了相应的基础设施，而非仅仅开展了一些推广活动。
那4.3%的领先企业究竟做了什么不同
有三个方面的基础设施建设，解释了为什么在人工智能驱动的采购系统中，只有4.3%的B2B企业能够被识别出来，而95.7%的企业却被忽略。
图5：正是这三点差异，使得那4.3%的品牌能够被自动化系统识别和评估，而95.7%的品牌却被忽略。
第一点是“机器可读的市场存在形式”。那些以OpenAPI规范、schema.org产品标记或可查询的JSON-LD元数据等形式发布的结构化功能信息，正是自动化采购系统在筛选候选产品时所参考的内容。
对于产品经理来说，这种转变意味着需要将开发优先级从界面设计转向API文档编写以及提升产品的可被发现性。这类投资很少会出现在季度绩效目标中，但它们直接决定了自动化采购系统是否能够找到并评估这些产品。
第二点是为非人类用户提供产品交互功能。Salesforce在2026财年通过其Agentforce平台完成了超过29,000笔交易，产生了24亿次自动化操作——这一数据充分体现了当前自动化系统与产品之间的交互规模。那些通过API和结构化输出来支持这些交互功能的产品，会随着更多工作流程的采用而进一步提升其被自动化系统使用的频率。
<如果让相同的交互过程通过人类界面来完成，这些交互过程就会被延迟；而那些处于等待状态的任务流程很少会重新尝试执行。有一个关键问题决定了哪些供应商能够实现这种大规模的处理能力：他们的产品是否提供了可供非人类用户使用的接口，以便让用户能够完成相应的交易操作？>
第三，就是将各种证明文件转化为结构化数据。目前，案例研究、投资回报率基准数据、合规认证信息以及性能保障资料都以PDF格式存在，或者被保存在演示文稿和销售宣传材料中，这些形式都是为了说服人类读者而设计的。
当客服人员在需要查询时试图获取供应商提供的资料时，他们无法像处理结构化、可查询的数据那样，快速且准确地找到这些存储在PDF文件中的证明信息，并据此采取行动。这些证明文件确实存在，只不过它们的存储方式使得买家无法方便地获取这些信息。
对于客服人员来说，这种状况带来的后果是显而易见的：每一个未结构化的证明资料都会导致客户无法获得应该得到的资格或信息。
BCG估计，企业服务提供商在人工智能领域拥有2000亿美元的发展机会。那些能够抓住这一机会的供应商，正是那些将原本用于季度业务回顾报告中的资料——那些在各个季度之间都被忽略、无人阅读的数据——转化为结构化、可查询的信息的供应商。只有这样，客服人员才能在这些数据的基础上进行决策，而无需等待任何人工会议的安排。
究竟哪些供应商能够进入这个市场，关键在于一个问题：他们的证据是否能够让非人类评估者理解？在人工智能发展初期还无人关注的那96%的B2B企业，并不是因为它们有意选择才进入这个领域的。
它们之所以能进入这个领域，只是因为惯性使然——那些在过去对人类买家有效的营销、产品和品牌建设措施，现在依然被认为应该有效。那些在这一转变成为主流采购流程之前就采取行动的公司，不仅能提高自身的胜率，还能吸引一类全新的买家群体，而他们的竞争对手则会被困在仅依赖人工服务的市场中。
结论
那些能够进入客服人员备选名单的公司，并不是因为它们的宣传信息更出色或品牌故事更有吸引力才取得这样的成绩。它们之所以能成功，是因为它们提供了人工智能系统能够理解的信息：可查询的产品数据、可通过API访问的功能以及结构化明确的证明资料。
那些过去对人类买家有效的营销措施，如今依然能够达到预期效果。但是，对于目前负责处理采购流程的机器来说，这些措施仍然无效。这种差距确实存在，要弥补这一差距，就需要采取技术上的解决方案。