挑一件你賣得最好的商品，把官網、momo、蝦皮和常用比價網上的那一頁各開一個分頁並排，只看四格：價格、有沒有貨、運費、幾天內可以退。這十六格要是你一眼就對得完，這篇可以先跳過。

AI 代理替人買東西，做的就是這件事。差別在於它不會開著分頁慢慢對，也不會打電話來問你哪一格才算數。

代理比的是六格事實，品牌故事不在裡面

代理手上拿的是使用者給的條件：預算多少、要哪個尺寸和顏色、哪天以前要送到。它的工作是從一堆選項裡挑出一個它能確定符合條件的，所以它比的都是能拿來核對的東西：價格、規格、有沒有貨、運費和到貨時間、退換貨規則、評價。

這幾格，平台自己的文件裡都點過名。OpenAI 在 2025 年 9 月 29 日推出 ChatGPT 的 Instant Checkout 時寫過，同一件商品有好幾家在賣的時候，ChatGPT 排序會考慮有沒有貨、價格、品質、是不是主要賣家等因素。Google 在 2025 年 11 月於美國開始推出的代理結帳，使用者要先設好尺寸、顏色和願意花的金額，價格一落進預算就收到通知，確認商品和運送資訊之後，Google 再用 Google Pay 到商家網站上替他結帳。到了 2026 年 3 月 24 日，OpenAI 說第一版 Instant Checkout 的彈性不夠，改讓商家用自己的結帳流程，把力氣放在比價這一步：ChatGPT 把商品並排，列出價格、評價和功能。

結帳由誰來做一直在變，比價比的那幾格倒是一直沒變。品牌介紹寫得再動人，進到這張比較表裡，也只剩一欄品牌名。

這六格資料，機器從三個地方拿

第一個地方是你的商品頁本身。爬蟲讀頁面上的文字，也讀你埋在頁面裡的 schema.org 結構化資料：商品用 Product，報價用 Offer，Offer 底下有價格和價格有效期限，有庫存狀態（有貨、缺貨、預購，連「已停產」都有現成的值），運送細節和退貨政策也各有專屬的欄位。

第二個地方是你主動交出去的商品資料 feed。Google 那邊是 Merchant Center；OpenAI 那邊走的是它和 Stripe 共同開發的代理商務協議 ACP（Agentic Commerce Protocol）。3 月那次調整，OpenAI 把 ACP 延伸到商品探索，商家透過它把商品 feed 和促銷資訊交進 ChatGPT。OpenAI 的商品 feed 規格有九個必填欄位，價格和庫存狀態都在裡面，運費、退貨、評價則是選填。Google 在 2026 年 1 月 11 日發表的 UCP（Universal Commerce Protocol，通用商務協議），是跟 Shopify、Etsy、Wayfair、Target、Walmart 共同開發的，要在 AI 模式和 Gemini app 裡讓人直接結帳，前提同樣是先有 Merchant Center 帳號，把商品資料交上去。

第三個地方是別人的頁面：電商平台上的商品頁、比價網抓走的價格、評價網站和論壇裡的討論。這一塊多半不在你手上，有些頁面是經銷商或代營運團隊在管。

三個地方各自有人在更新，節奏也各不相同。Google 在 2025 年 5 月說過，它的 Shopping Graph 每小時會重新整理超過 20 億筆商品資料；你這邊改一個價格，說不定還要等下週一的例會。

上面講到的這些代理結帳，目前都還在美國。Google 在 2026 年 5 月說，UCP 驅動的結帳接下來會開到加拿大和澳洲，之後是英國；OpenAI 標準格式的商品 feed 以美國為目標市場，也只開放給核准的合作夥伴。台灣都不在名單上。刷卡這條軌道倒是鋪得很快，Visa 和萬事達卡都已經讓 AI 代理可以直接刷卡。可是比價這一步用不著等結帳開通：使用者用中文問 ChatGPT、Gemini 或 Perplexity「這兩款哪個划算」，它拿來回答的，也是從這幾個地方撈來的資料。

代理讀到矛盾，最省事的做法是換一家

我們的判斷是：代理時代，品牌被刷掉多半不是因為價格不夠低，而是資料對不上。

道理在代理的處境。它替人挑東西，要說得出「這一個符合你的條件」。官網寫免運、平台寫運費 80 元，它就說不出口；庫存一邊寫有貨、一邊寫已停產，它也不能冒險替人下單。這時它有兩條路：花力氣判斷哪一邊才對，或者換一家資料乾淨的。後面那條便宜得多，而貨架上從來不缺另一家。（平台沒有公開代理怎麼處理互相矛盾的資料，這一段是我們的推論。）

機器對矛盾有多不客氣，Google 的購物系統早就示範過了。Merchant Center 的說明文件是這樣寫的：Googlebot 會定期爬你的商品頁，拿 feed 裡的價格去比頁面上和結構化資料裡的價格，對不上的商品可能被拒登，還可能讓整個帳戶被停權。它不會去研究哪一個價格才是你真正想賣的。

OpenAI 的 feed 規格裡還有一句話很關鍵：運費欄位留空，代表「不知道」，不代表免運。於是你明明全館免運，機器讀到的可能只是一格問號；一格問號擺在一個寫明免運的對手旁邊，結果不難猜。

品牌端最常見的四種對不上

下面這幾種，在同時經營官網和電商平台的品牌身上很常見，而且多半沒有人是故意的。

同一件商品，五個地方五個價格

官網掛原價，平台在跑檔期活動，會員另有會員價，比價網抓到的是上個月的特價，結構化資料裡寫的還是改版前的定價。每一個價格放在自己的脈絡裡都說得通，擺在一起就是五個答案。Google 列出價格不一致的常見原因時，特價的起訖日期和時區設錯就是其中一條：活動結束了，某個地方的價格還停在活動裡。

停產的品項，某個通路還掛著有貨

官網下架了，平台上的商品頁還在；或者反過來，官網忘了改，平台那邊早就缺貨。schema.org 替「已停產」準備了現成的狀態值，只是這個值要記得去改，而且是每個地方都改一遍。

退換貨規則寫在圖片裡

不少品牌把退換貨須知做成一張設計精美的長圖，放在 FAQ 或商品頁底部。人看得懂，機器讀到的是一張圖。偏偏退換貨又不是寫一次就不動的東西，Google 在自家文件裡就直說，零售商的退貨政策可能很複雜，也可能經常變動。

官網和平台的規格兜不起來

官網寫 1.5 公升，平台寫 1500ml；官網的顏色叫「霧灰」，平台上叫「灰色」；官網已經換成新款的規格表，平台上還是舊款那一張。代理要替人下單，得先確定這幾頁講的是同一個型號、同一個選項，對不起來就確定不了。OpenAI 的 feed 規格要求每個顏色、每個尺寸各佔一行，各自帶著自己的價格、庫存和網址，為的就是這個。

這四種情況落到 AI 的回答裡，它要不是讀到你舊的那一版，就是在你沒寫清楚的地方自己湊了一版。我們把這叫做 AI 失真病。

叫小編補 schema，為什麼補不完

看到這裡，最直覺的反應是找人把每一頁的結構化資料補齊。這件事該做，只是它解決不了對不上。

結構化資料的作用，是把頁面上的資訊用機器讀得懂的固定格式再講一次，等於替它蓋上官方的章。底下的資料如果本來就不一致，補完 schema 只是替其中一版蓋了章，還多出一個會被拿去跟 feed 比對的地方。前面那條 Merchant Center 的規則，比的正好就是 feed、頁面和結構化資料這三份。

再來，同一條事實要翻成好幾種格式，每一種的規則都不一樣。拿退貨規則來說，光 Google 一家就收四個來源：Content API、Merchant Center 或 Search Console 裡的設定、商品頁的標記、全站層級的標記，彼此還有固定的優先順序。官方文件舉的例子是，你在網站上標了退貨政策、又在 Search Console 設過一次，Google 只採用 Search Console 那一份。換句話說，小編把官網改對了，後台那份很久以前設的舊版本照樣算數。OpenAI 又是另一套：退貨要拆成「接不接受退貨」「幾天內」「政策網址」三格，光給政策網址，並不會被當成接受退貨。

最麻煩的是人。價格歸商品或定價的人管，庫存在倉儲和 ERP 裡，運費是物流談的，退換貨規則要客服和法務點頭，規格表來自產品部門，平台賣場也許又是另一個代營運團隊在顧。每一格都有主人，「六格在每個地方都一樣」這件事卻沒有主人。哪一條事實以哪個系統為準、誰有權改、改完要通知誰，這些是組織層級的決定，不在小編的權限裡。

託管補的，是「一致」沒有主人的那個位置

託管能做、而你在公司內部很難做到的，是替這件事安排一個固定盯著的角色，而且是站在機器讀資料的角度看。我們分兩層量：GEO 健檢看你的網站給機器讀起來是什麼樣子，結構化資料是其中一個維度；AI 引用回測把消費者會問的購物問題丟給各家 AI，看它講到你的價格、規格和退換貨時說得對不對，也就是 AI 答對率。量出來對不上的地方，官網和內容這邊由我們改；落在通路上的那幾格，你至少會知道是哪一格、哪一個版本，可以直接拿去找對的人。

來 Demo 現場出題：用你這類商品的消費者真的會問的一句話，例如這個價位哪一款最划算，看 AI 排出來的比較裡有沒有你，你那一欄又寫了什麼，當場就見真章。

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