电商网站正在从静态展示空间转向智能动态体验。Spangle AI通过ProductGPT模型实时生成个性化购物页面，让品牌网站能够无缝承接来自社交媒体、AI工具等渠道的用户意图。这家由前亚马逊高管创立的公司已在9个月内签下REVOLVE等9家客户，实现转化率提升50%、广告回报率翻倍的增长。本文深度解析AI Agent如何重塑电商基础设施与用户体验。
你有没有发现，自己已经很久没有直接打开品牌官网购物了？想想看，上一次你买东西的过程：可能是在 Instagram 看到一个广告，或者是在 ChatGPT 里问”有什么好看的连衣裙推荐”，又或者是朋友在社交媒体上分享了一个链接。当你点击进去时，却发现品牌网站还是那个老样子——冷冰冰的产品列表页，完全不记得你刚才在找什么，也不知道你是从哪里来的。这种体验就像是你正在跟朋友热烈讨论着某个话题，突然被拉进一个完全陌生的会议室，所有人都用公式化的语言跟你说话，完全忽略了你刚才的对话内容。
我最近注意到一家叫 Spangle AI 的创业公司，他们刚刚完成了 1500 万美元的 A 轮融资，估值达到 1 亿美元。这个数字本身并不算特别惊人，但真正让我感兴趣的是他们正在解决的问题，以及他们的解决方式。创始人 Maju Kuruvilla 曾是亚马逊副总裁，后来担任过 Bolt 的 CEO，在电商领域摸爬滚打了十几年。他和联合创始人 Fei Wang（前 Saks Off Fifth 的 CTO，在亚马逊做了近 12 年工程师）一起创立了 Spangle，目标很明确：让品牌网站能够真正理解并延续消费者从其他渠道开始的购物旅程。
更让我觉得值得深入思考的是，Spangle 在短短 9 个月内就签下了 REVOLVE、Steve Madden、Alexander Wang 等 9 家企业客户，这些客户的线上销售总额达到 38 亿美元。而且他们带来的数据非常实在：转化率提升高达 50%，广告回报率翻倍，平均订单价值增长 15%。这种增长速度和客户质量，在当前的 AI 创业浪潮中并不多见。我认为这背后反映的，是电商行业正在经历的一场根本性变革，而大多数人可能还没有充分意识到这种变化的深度和广度。
传统电商架构为什么失效了我认为，要理解 Spangle 在做什么，首先要理解传统电商架构面临的困境。这个困境的核心在于：消费者发现和购买产品的方式已经彻底改变了，但品牌网站的设计逻辑还停留在十年前。十年前，消费者购物的典型路径是：打开 Google 搜索产品关键词，点击品牌网站链接，浏览产品分类页面，找到想要的商品，加入购物车，结账。整个过程是线性的、可预测的，品牌网站是这个旅程的起点和终点。
但现在完全不一样了。消费者可能在 TikTok 上看到一个穿搭视频，然后在 Instagram 上看到同款的广告，接着用 ChatGPT 询问类似款式的推荐，最后才点击某个链接进入品牌网站。在这个过程中，他们已经形成了明确的购买意图，心里有了具体的需求和偏好。可是当他们进入品牌网站时，网站对这些信息一无所知。网站展示的还是标准的首页或者分类页面，完全没有考虑到这个消费者是从哪里来的、刚才在找什么、有什么样的购物偏好。
Kuruvilla 在接受采访时说了一句让我印象深刻的话：”问题在于，网站的设计并不是为了延续一段起源于其他地方的购物旅程。”这句话道出了传统电商架构的根本缺陷。电商网站是为直接访问设计的，而不是为从其他渠道导流进来的用户设计的。这就导致了一个巨大的转化率损失：品牌花了大量预算在社交媒体、搜索引擎、AI 工具上吸引流量，但当流量真正到达网站时，却因为体验不连贯而流失掉了。
这种脱节不仅仅是用户体验的问题，更是商业效率的问题。我看到一个数据：Spangle 的客户通过使用他们的平台，广告回报率提高了一倍。这意味着什么？意味着同样的广告预算，能带来两倍的收益。对于那些每年在数字营销上花费数千万甚至上亿美元的品牌来说，这是一个巨大的效率提升。而这个提升的来源，并不是广告本身变得更好了，而是广告带来的流量得到了更好的承接和转化。
更深层次的问题是，传统电商网站的架构是静态的。无论谁访问，看到的都是相同的首页、相同的分类页面、相同的产品列表。虽然有一些个性化推荐系统，但这些系统往往基于历史数据和用户画像，反应速度慢，无法捕捉用户当下的即时意图。而在当今这个碎片化的信息环境中，用户的购物意图是动态的、即时的。他们可能在 Instagram 上被某个广告吸引，产生了购买冲动，但如果网站无法在第一时间呼应这个冲动，给他们一个连贯的体验，这个冲动就会消失。
Spangle 的创新之处在哪里Spangle 的解决方案听起来有点反常识，但仔细想想又非常合理。他们不是让品牌将流量导向预先构建好的产品页面或分类页面，而是导向一个本质上是”空白”的页面。然后，Spangle 的 AI 会实时填充这个页面，根据用户从哪里来、搜索了什么、点击了什么，以及类似访客的行为模式，动态生成最合适的产品、推荐和内容。
这种方法的核心是一个叫 ProductGPT 的专有模型。这个模型是为每个品牌定制的，它会学习品牌的产品目录、广告上下文、消费者意图和转化驱动因素。更关键的是，它不是一次性训练好就固定不变的，而是会随着每一次用户交互不断学习和改进。每一个访客的行为数据都会反馈到系统中，让整个系统变得越来越智能。
我认为这种方法之所以有效，是因为它抓住了当前电商的本质：购物已经不再是一个独立的、封闭的过程，而是一个跨平台、跨渠道的连续体验。消费者可能在一个平台上开始浏览，在另一个平台上比较，在第三个平台上做决策。品牌需要的不是一个静态的展示空间，而是一个能够理解用户意图、适应不同场景、实时做出反应的智能系统。
Spangle 的客户案例很能说明问题。REVOLVE 的效果营销副总裁 Ryan Pabelona 说，使用 Spangle 后，他们的广告回报率提高了 60%，每次访问的收入增长了 50%。Steve Madden 的商务副总裁 Colleen Waters 也提到，平台带来了 41% 的加购率提升和 20% 的转化率增长。这些不是实验室里的数字，而是真实商业环境中的实际成果。
我特别注意到 Spangle 强调的一点：他们的系统不依赖用户身份或历史个性化数据。相反，它专注于意图和上下文——消费者是在浏览、比较购物，还是准备购买——然后相应地调整产品选择、布局和内容。这种方法的好处是，即使是第一次访问网站的新用户，也能获得高度个性化的体验。因为系统判断的不是”这个人是谁”，而是”这个人现在想做什么”。
从技术角度看，Spangle 能够实现这一点，是因为近两年 AI 技术的几个关键突破同时发生了：大语言模型的成熟让 AI 能够理解复杂的消费者意图，生成式 AI 的成本大幅降低让实时生成体验成为可能，以及 AI 工具的普及让消费者习惯了通过 AI 发现产品。Kuruvilla 说，这些变化的汇聚，使得 Spangle 在过去两年才真正变得可行。在此之前，这种方案在经济上和技术上都不现实。
AI Agent 正在重塑电商的未来我认为 Spangle 的故事，其实是一个更大趋势的缩影：AI agent 正在成为电商的新界面。什么是 AI agent？简单来说，就是能够理解用户意图、自主采取行动、并随着使用不断改进的智能系统。在电商领域，AI agent 不再只是一个聊天机器人或者推荐引擎，而是能够连接发现、浏览、比较、购买整个流程的智能层。
这种转变正在加速。OpenAI 推出了 ChatGPT Shopping，Google 推出了 AI Overviews，各种浏览器插件和自动化 agent 也在涌现。消费者越来越多地依赖 AI 工具来搜索和比较产品。Kuruvilla 指出，品牌需要的软件不仅要能够响应人类消费者，还要能够响应这些机器 agent。因为在不久的将来，可能是你的个人 AI 助手在替你浏览品牌网站、比较产品、甚至完成购买。
这听起来可能有点科幻，但其实已经在发生了。我自己就经常用 ChatGPT 来帮我找产品推荐，然后根据它的建议去浏览具体的品牌网站。在这个过程中，我发现有些网站能够很好地承接我的需求，而有些网站则让我感觉完全脱节。那些能够承接的网站，往往就是像 Spangle 客户这样，采用了更智能、更动态的体验设计。
我觉得特别有意思的是，Spangle 的团队只有 6 名全职员工（另一个报道说少于 10 人），却能支持 9 家企业客户，管理着数十亿美元的交易流量。这本身就说明了 AI 时代创业公司的一个特点：你不再需要大量的人力来扩展业务，因为 AI 本身就是一个强大的杠杆。这也是为什么他们能在短短一年内就从 3000 万美元的估值增长到 1 亿美元。
Madrona 的董事总经理 Scott Jacobson 在解释为什么要加倍投资 Spangle 时说了一段话，我觉得很有洞察力。他说，自从种子轮投资以来，最显著的变化是客户的兴奋程度。品牌不仅在使用 Spangle，还在要求 Spangle 出现在更多的地方，支持更广泛的用例。从最初的广告流量，扩展到邮件营销、网站体验，甚至延伸到 ChatGPT 这样的 AI 发现界面。这种客户驱动的拉动力，是很难制造出来的，它表明底层系统正在解决一个真实的问题，并快速赢得信任。
从点解决方案到基础设施层我认为 Spangle 最聪明的地方，是他们从一开始就把自己定位为基础设施，而不是一个点解决方案。Kuruvilla 提到，有些人把 Spangle 视为”AI 驱动商务的 Shopify”。这个类比很有意思。Shopify 不是帮你解决某一个具体问题，而是提供了一个完整的电商基础设施，让你可以在上面构建自己的业务。Spangle 的野心也是如此：不是提供一个优化广告转化的工具，而是提供一个 AI 原生的商务基础设施，让品牌能够适应不断演变的购物行为。
这种定位的重要性在于，它解决的不是表面问题，而是结构性问题。很多电商工具只是在现有架构上做增量改进——这里加一个推荐引擎，那里加一个个性化模块。但 Spangle 认为，整个架构需要重新思考。传统电商架构是为静态体验设计的，而 AI 时代需要的是动态、实时、能够学习的系统。
联合创始人 Fei Wang 在解释 Spangle 的技术优势时说：”在亚马逊构建统一 AI 系统的经验，包括 Alexa 和大规模客户服务工作流自动化，让我们看到了传统电商架构的问题所在：数据碎片化，反馈周期慢，没有将所有东西连接在一起的智能层。”Wang 之前在亚马逊担任首席工程师，领导 Alexa 和客户服务技术团队，后来担任 Saks Off Fifth 的 CTO。这样的背景让他深刻理解大规模 AI 系统应该如何构建。
我注意到一个细节：Spangle 强调的是”从发现到转化的统一智能”。这意味着他们不是把营销和销售看作两个分离的环节，而是看作一个连续的、需要智能贯穿始终的过程。ProductGPT 学习产品、广告上下文、消费者意图和转化驱动因素，而 Seller Agents 则实时执行决策，并将结果反馈给 ProductGPT。每一次互动都在增强整个基础设施层的智能。
这种闭环学习系统不是新概念，传统的机器学习驱动的优化系统也能从更多数据和流量中受益。但 Wang 指出，关键的区别在于学习的性质本身。Spangle 的系统能够实时推理、直接在客户体验中采取行动，并立即整合结果。这种更紧密的循环使得学习更快、优化更有效，尤其是当覆盖的场景不断扩展时。这就是为什么 Spangle 是核心基础设施，而不仅仅是工具。
电商正在经历的三大转变我认为，通过 Spangle 的案例，我们可以看到电商正在经历的三个深刻转变，而这些转变将从根本上重塑整个行业。
第一个转变是从目的地到旅程。过去，品牌网站是消费者购物的目的地，他们会直接访问网站浏览商品。现在，品牌网站只是消费者购物旅程中的一个节点，而且往往不是起点。起点可能是社交媒体上的一个帖子、AI 工具给出的推荐、朋友的分享链接。品牌需要做的，不是吸引消费者来到自己的网站，而是在消费者已经形成购买意图后，无缝地承接这个意图，继续这段旅程。
第二个转变是从静态到动态。传统电商网站是静态的展示空间，就像一个永远不变的橱窗。但在 AI 时代，网站应该是动态的、能够适应每个访客的即时需求的空间。这不是简单的个性化推荐，而是整个购物体验都根据访客的来源、意图、行为实时调整。Spangle 的做法就是极致的动态：每个访客看到的都是为他们那一刻专门生成的体验。
第三个转变是从人工优化到 AI 驱动。过去，电商团队需要手动设计每个页面、设置每个推荐规则、优化每个转化漏斗。这种方法在流量来源单一、用户行为可预测的时代可能有效，但在当今这个多渠道、碎片化的环境中已经无法应对。你无法为每一个可能的用户来源、每一种可能的购物意图手动设计体验。AI 的价值就在于它能够自动处理这种复杂性，根据实时数据做出最优决策。
这些转变不是理论上的预测，而是正在发生的现实。Spangle 的客户数据就是最好的证明。月度流量增长 57%，所有客户都在扩大平台使用范围，第四季度年化收入翻了两番。这种增长速度表明，市场对这种新模式的需求非常强劲。
为什么现在是正确的时机Kuruvilla 在采访中说，Spangle 只有在过去两年才变得可行。我认为这个观察很重要，因为它解释了为什么现在是 agentic commerce（代理式商务）爆发的正确时机。
技术层面，三个关键因素同时成熟了。一是消费者已经习惯通过 AI 工具发现产品。ChatGPT、Perplexity 这些工具的普及，改变了人们寻找信息和产品的方式。二是发现渠道迅速从 Google 和 Meta 扩散到更多平台。TikTok、Instagram、小红书，以及各种 AI 工具都在成为产品发现的入口。三是 AI 技术的进步大幅降低了实时生成体验的成本和延迟。两年前，动态生成每个访客的定制体验在经济上是不可行的，成本太高，响应速度太慢。现在，大语言模型的效率提升和成本下降，使这一切变得现实。
商业层面，品牌面临的压力也在推动这种转变。数字营销成本不断上升，转化率却在下降。这种剪刀差让品牌迫切需要找到提高转化效率的方法。Spangle 客户看到的 50% 转化率提升和 2 倍广告回报率改善，对于任何一个在数字营销上投入巨大的品牌来说，都是无法忽视的数字。
竞争层面，早期采用者正在获得显著优势。REVOLVE、Steve Madden 这些品牌通过使用 Spangle，不仅提高了自己的效率，也在无形中提高了行业的门槛。当一些品牌能够提供高度个性化、上下文相关的购物体验时，那些还在使用传统静态网站的品牌就会显得落后。这种竞争压力会促使更多品牌采用类似技术。
我还注意到投资者的态度变化。NewRoad Capital Partners 的战略顾问 Dave Finnegan 说：”Spangle 的客户不仅在扩展使用，他们还成为了倡导者。这就是我们寻找的需求驱动的增长。”这种客户主动推荐和扩大使用的模式，是最健康的增长方式。它说明产品确实解决了痛点，创造了价值。
DNX Ventures 的合伙人 Rickie Koo 的评论也很有意思：”Spangle 的智能确实随着每次会话和互动变得更聪明。很多人尝试这样做，但很少见到数据护城河能如此高效地加深，并如此快速地转化为收入结果。”这指出了 Spangle 的一个关键优势：网络效应。使用的人越多，系统学到的就越多，效果就越好，从而吸引更多的客户。这是一个正向循环。
挑战和未来展望尽管 Spangle 取得了令人印象深刻的早期成功，但我认为他们仍然面临一些挑战。首先是规模化的挑战。目前他们有 9 家企业客户，团队只有 6-10 人。当客户数量增长到几十家、上百家时，如何保持服务质量和定制化程度？这需要在标准化和定制化之间找到平衡。
其次是技术持续领先的挑战。AI 技术发展非常快，今天的技术优势可能明天就被追上。Spangle 需要持续投入研发，保持技术领先。从融资用途来看，他们也确实把重点放在了研发和工程团队扩展上，这是正确的方向。
再次是市场教育的挑战。Agentic commerce 是一个相对新的概念，很多品牌可能还不完全理解它的价值。虽然数据很有说服力，但改变企业的技术架构总是需要时间和说服过程。Spangle 需要投入资源进行市场教育，帮助更多品牌理解这种新模式的潜力。
我也在思考一个更深层次的问题：当所有品牌都采用了 AI 驱动的动态体验后，下一个竞争维度是什么？可能是 AI 的质量、学习速度、对消费者意图的理解深度。也可能是品牌如何利用这些技术创造独特的购物体验，而不仅仅是更高的转化率。
从长远来看，我相信 Spangle 代表的方向是正确的。电商的未来不是更多的按钮和菜单，而是更智能的 AI agent，能够理解你的需求、适应你的习惯、在合适的时候以合适的方式呈现合适的内容。这种体验不仅更高效，也更人性化。
我特别认同 Jacobson 在博客中说的一句话：”我们相信 agentic 系统将成为消费品牌核心基础设施的一部分。真正重要的系统将是那些能够跨越发现、参与和转化运作，并随着条件变化实时学习的系统。”这正是 Spangle 正在构建的东西。
Spangle 的故事给我最大的启发是：AI 时代的创业，关键不在于用 AI 做一些酷炫的演示，而在于找到一个真实的、巨大的痛点，然后用 AI 提供一个实际可行的、能带来可衡量价值的解决方案。Spangle 做到了这一点。他们没有试图重新发明电商，而是帮助现有的电商品牌适应新的消费者行为。他们没有承诺遥不可及的未来，而是在今天就带来了 50% 的转化率提升。这种务实的创新，才是真正能够改变行业的力量。
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