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Gartner 預測到 2028 年，六成品牌將使用 agentic AI 來實現一對一互動，取代傳統以通路為中心的行銷模式。2026 年 4 月 8 日，Microsoft 和 Publicis Groupe 宣布擴大策略夥伴關係，要打造全端 agentic marketing 解決方案，把 AI agent 嵌入從媒體採購到個人化執行的整條工作流。這代表的不只是工具升級。行銷人的角色正在從「拿著指揮棒控制每一個小節」的指揮家，轉變成「設定規則、讓 AI agent 即時編曲演奏」的編曲家。
先釐清一件事：什麼算 agentic，什麼不算
行銷自動化已經存在超過 25 年了。規則引擎、CMS 工作流、個人化推薦、分析告警，這些都不是新東西。Content Marketing Institute 的 Robert Rose 給了一個實用的定義：agentic AI 系統是能夠針對複雜目標進行規劃、推理和行動的自主程式，在最少人為介入的情況下運作，而且在一個定義好的權限邊界內操作。
關鍵差異在四個能力同時存在：推理（包含創意和情境決策）、記憶（跨互動的學習）、工具使用（執行動作）、委託權限（做原本需要人類判斷的決定）。傳統的 行銷自動化 像火車在固定軌道上跑。Agentic marketing 比較像自駕車——你設定目的地，它自己判斷路徑、速度和時機。
把 AI 拿來寫 email 主旨行、做 A/B 測試建議，那叫 copilot，不叫 agent。Agent 是你給它一個目標——「把這個客群的流失率降 15%」——它自己決定要用什麼訊息、什麼通路、什麼時間點去執行，然後持續學習和優化。
為什麼是現在：三股力量匯流
第一股力量是消費者行為的轉變。Harvard Business Review 2026 年 3-4 月號的封面文章指出，三分之二的 Z 世代和超過半數的千禧世代已經開始使用 LLM 來研究產品。Pernod Ricard 的數位與設計主管 Gokcen Karaca 和數位行銷公司 Jellyfish 合作分析 LLM 怎麼描述他們的酒類品牌，結果發現資料經常不完整或錯誤——一個主流 AI 模型把平價大眾品牌 Ballantine's 蘇格蘭威士忌錯誤歸類為高端產品。
第二股力量是 AI 驅動購物的流量爆炸。BCG 引用 Adobe 的數據指出，2025 年 7 月，美國零售網站來自生成式 AI 瀏覽器和聊天服務的流量年增 4,700%。這些 AI 導流的訪客在網站上多停留 32% 的時間、多看 10% 的頁面、跳出率低 27%。
第三股力量是 B2B 採購的代理化。Gartner 2025 年 10 月的預測更激進：到 2028 年，九成的 B2B 採購將透過 AI agent 中介，涉及超過 15 兆美元的 B2B 支出。傳統 SEO 和 PPC 將讓位給 agent engine optimization——產品必須是機器可讀的，採購將變成高頻、無摩擦的機器對機器交易。
從指揮家到編曲家：角色轉型的實際意涵
指揮家模式是行銷人過去 20 年的工作方式：策劃行銷活動、設定受眾區隔、選擇通路、排程發送、監測成效、手動調整。每一拍都由人來打。
編曲家模式是：行銷人設定商業目標、定義品牌護欄（接觸頻率上限、品牌指南、法規限制、預算上限），然後讓 AI agent 去處理「怎麼做」「什麼時候做」「對誰做」。Treasure Data 的描述很精準：人類設定 what 和 why，agent 處理 how、when 和 for whom。
BCG 的調查揭示了一個有趣的數據：只有 15% 的行銷 AI 計畫達到跨功能規模化運作、能創造企業級價值。31% 還在做功能性試點，15% 在跑企業級試點，19% 完成了功能轉型，20% 還在探索階段。差距的主因不在技術，在組織。
BCG 同時發現，無論焦點是創意還是媒體，更多行銷工作會從人移到技術。具體來說：創意工作中，代理商的貢獻預計下降 11 到 14 個百分點；科技工具的佔比則從 7% 跳到 16%。媒體方面也類似，內部團隊從 45% 增加到 51%，技術從 10% 擴大到 18%。BCG 的結論是：agentic AI 將在兩到三年內處理行銷總工作量的五分之一以上。
BCG 四大情境框架：品牌該準備什麼
BCG 在 2026 年 3 月 25 日發表的研究提出四種 agentic 未來的可能路徑，讓行銷人提前做準備：
 

BCG 指出，不管哪個情境成真，兩個行銷原則都不變：可發現性（discoverability）和可渴望性（desirability）。品牌資產、答案引擎優化（AEO）、行銷速度在每個情境裡都很關鍵。

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Microsoft-Publicis 合作案：全端 agentic marketing 長什麼樣

2026 年 4 月 8 日的 Microsoft-Publicis 合作案是目前規模最大的 agentic marketing 基礎設施部署。三個層面值得觀察：

雲端基礎建設：Publicis Sapient 的 Slingshot 框架搭配 Microsoft Azure，把客戶的傳統系統遷移到雲原生架構，作為 AI 採用的基礎。

Agent 部署：整合 Microsoft Copilot Studio、Microsoft Agent 365 和 Microsoft IQ，讓客戶把 AI 直接嵌入核心商業流程。Sapient 的 Bodhi 平台讓組織能在營運、商務、行銷和客戶互動領域部署和擴展企業級 AI agent。

身份數據模型：以 Publicis 旗下的 Epsilon 作為 IP 智慧層。跟建立在公開數據或孤立模型上的 AI 不同，這套系統讓 AI agent 能在真實的、專有的數據上進行推理、決策和行動。一個 AI agent 可以自主辨識高價值客群、生成個人化內容、跨通路部署行銷活動，並即時優化支出。

Publicis 同時宣布把 Microsoft 365 Copilot 部署給全球 114,000+ 名員工，選擇 Microsoft Azure 作為首選雲端供應商。Microsoft 也選擇 Publicis 作為全球媒體代理商。Publicis 執行長 Arthur Sadoun 的說法直接：十年前他們和 Microsoft 共同創建了 Marcel（行銷業第一個 AI 平台），現在要為 agentic 時代做同樣的事。

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落地的冷水：40% 的專案會被砍掉

Gartner 預測超過 40% 的 agentic AI 專案會在 2027 年底前被取消，原因是成本升高、商業價值不明或風險控制不足。Gartner 資深總監分析師 Anushree Verma 講得直白：「目前大多數 agentic AI 專案是早期實驗或概念驗證，主要由炒作驅動，而且經常被誤用。」

根據 Gartner 2025 年 1 月對 3,412 名 webinar 參與者的調查：19% 的組織已經大量投資 agentic AI，42% 做了保守投資，8% 完全沒投資，31% 還在觀望或不確定。

Gartner 的建議是：目前只在能產生明確價值或 ROI 的地方部署 agentic AI。把 agent 整合到既有系統在技術上很複雜，經常打斷工作流程、需要昂貴的改動。很多時候，從頭用 agentic AI 重新設計工作流程，反而比改造既有流程更有效。

行銷人現在該做的四件事

BCG 提出了一套 9-12 個月的路線圖，而不是慢吞吞的多年規劃：

第一步：證明威力（幾週內見效）。 從一個能快速展示 ROI 的用例開始。比如做一個簡報生成 agent，把行銷活動簡報週期從幾週縮短到幾天，建立內部支持者和量化的變革理由。

第二步：打基礎。 從試點擴展到實踐。訓練團隊、增加更多原型、規劃數據和技術路線圖。

第三步：規模化。 用 agent 端到端重新設計完整工作流——從創意簡報到執行到衡量。一家全球零售商重建了內容供應鏈，把週期從 25 週縮短到 8 週以內。到這個階段，組織模型會變、團隊會重組、代理商關係會改變。

第四步：嵌入並持續進化。 治理、技能升級和技術升級把新行為硬寫到組織裡。效益反映在損益表上：更快的週期、更高的回報、更少的外部支出。

早期採用者的數據：回報、速度和內容產量可以在 agent 完全嵌入日常運作後翻三倍。專注 AI 行銷自動化 的企業客戶通常會看到行銷活動績效提升 20-40%、agent 管理的客群流失率降低 15-25%。

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新的 KPI：Share of Model

傳統行銷衡量的是 share of voice、share of market、點擊率、轉換率。Agentic marketing 時代需要一個新指標：Share of Model——AI 推薦你的品牌的頻率。

這跟 GEO/AEO 優化 直接相關。當消費者讓 AI agent 代替自己做產品研究和購買決策，品牌在 AI 模型裡的「能見度」就成了關鍵競爭力。產品資料必須是結構化的、機器可讀的，品牌訊息必須在 LLM 的回應裡保持準確和一致。

Gartner 的 Emily Weiss 說得很清楚：行銷人應該每週追蹤客戶旅程的變化，而不是每季或每年。AI 驅動的互動演化速度比傳統行銷活動快得多。

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信任問題：78% 的消費者在意 AI 內容標示

Gartner 在 2025 年 10-11 月對 335 名美國消費者的調查顯示，78% 的消費者認為明確標示 AI 生成內容 是「非常重要」或「維持信任最重要的因素」。Gartner 預測到 2027 年，品牌會把一半的網紅行銷預算分配到內容真實性和創作者可信度的措施上，包括身份驗證、內容來源查核和深偽防護。

eMarketer 引述 IAB 商務副總裁 Collin Colburn 的觀點：agentic AI 會推動 2026 年的產品發現，但信任將決定它是否也能推動交易。有些品類特別抗拒自動化。策略顧問 Wesnaes 的分析：「理性決策會很快自動化；感性決策需要更長的時間。」

Agentic marketing 跟傳統行銷自動化到底差在哪？

傳統行銷自動化依照預設規則執行——觸發條件 → 動作。Agentic marketing 的 AI agent 接收目標（例如「降低流失率 15%」）後，自行決定訊息內容、通路選擇和發送時機，並在每次互動後學習優化。關鍵差異在 agent 有推理、記憶和委託權限，能做原本需要人類判斷的決定。

企業現在導入 agentic marketing 最大的障礙是什麼？

根據 Gartner 的調查，三大障礙是：成本不確定性（把 agent 整合到既有系統技術上很複雜）、商業價值難以量化（40% 的專案預計在 2027 年底前被取消）、以及組織準備度不足（只有 15% 的行銷 AI 計畫達到跨功能規模化運作）。

Agentic marketing 會取代行銷人嗎？

不會取代，但會重新定義角色。BCG 的數據顯示，代理商在創意和媒體工作中的貢獻預計下降 11-14 個百分點，技術工具的佔比將顯著上升。行銷人的工作會從執行層面轉向策略、治理和創意方向的設定。

什麼是 Share of Model？為什麼它對品牌很重要？

Share of Model 是衡量 AI 推薦某品牌頻率的新指標。當消費者透過 AI agent 做購買決策時，品牌在 LLM 回應中的準確度和出現頻率直接影響銷售。這要求品牌投資結構化數據、AEO 優化和 AI 友善的產品資訊架構。

BCG 的四個 agentic 情境框架怎麼用？

BCG 提出開放市集、品牌數據生態復興、超級 App 吸納、創作者主導四種可能路徑。每種情境需要不同的策略重心，但可發現性和可渴望性在所有情境中都是核心。品牌應該同時為多個情境做準備，而不是押注單一路徑。

引用來源

• Gartner — Predicts 60% of Brands Will Use Agentic AI to Deliver Streamlined One-to-One Interactions by 2028
• BCG — Agentic Scenarios Every Marketer Must Prepare For
• Harvard Business Review — Preparing Your Brand for Agentic AI (March–April 2026)
• Microsoft — Microsoft and Publicis Groupe Expand Strategic Partnership
• Gartner — Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027

Author Insight

我們團隊在協助企業客戶導入 AI 行銷工作流的過程中，觀察到一個反覆出現的模式：大部分團隊把 agentic marketing 當成「更好的自動化」在導入，結果自然碰壁。真正能落地的客戶，做法是先挑一個高頻、低風險的任務讓 agent 跑起來（通常是內容簡報生成或受眾區隔），用兩到四週驗證效果，然後再擴展到更複雜的流程。

讓我在意的是數據治理的準備度。很多台灣企業的客戶數據還分散在多個系統裡，沒有統一的身份層。Agentic AI 在這種基礎上做決策，等於在碎片化的資訊上放大錯誤。在討論 agent 部署之前，先把數據基礎搞定，這個順序不能反過來。

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