<p>大型语言模型和人工智能代理正在重塑网络的运作方式以及消费者与之的互动方式。随着人工智能驱动的购物助手越来越多地影响购买决策，零售网站现在面临双重受众：人类购物者和影响他们的人工智能代理。</p>
<p>WP Engine 的新《2025 年网站流量趋势报告》显示，近三分之一的网络请求来自机器人，而人工智能驱动的流量消耗了高达 70% 的最昂贵的动态资源。对于 2026 年的零售营销团队来说，战略重点是学习如何优化这两个受众，确保内容对大型语言模型可发现，同时为人类购物者提供快速、可靠的体验。</p>
<p>今天的机器人流量是一个光谱，从由大型语言模型驱动的人工智能代理到需要主动防御的恶意机器人。虽然这些术语常常可以互换使用，但有一个关键区别：机器人传统上执行狭窄的、基于规则的自动化任务，而人工智能代理则是更自主的系统，能够做出决策、检索信息并以更人性化的方式与内容互动。</p>
<p>对于零售营销人员来说，这种新现实要求采取智能流量管理方法，以区分有益的人工智能代理和有害的机器人。人工智能代理越来越多地影响搜索排名、内容分发和客户体验。将所有机器人视为需要阻止的威胁或被忽视的麻烦的网络策略是适得其反的。为了跟上，营销人员必须有选择性地允许那些推动发现和可见性的人工智能代理的访问，例如搜索爬虫和购物助手，同时积极防御那些抓取内容、进行欺诈或给基础设施带来压力的机器人。</p>
<p>在一个已经被社交媒体、大数据和人工智能转变的数字零售营销环境中，代理和机器人的崛起标志着下一个战略前沿。早期接受这一转变的营销人员可能会获得竞争优势。</p>
<h3><strong>并非所有机器人都是坏的，但忽视它们是错误的</strong></h3>
<p>历史上，许多企业将机器人视为黑白分明的事物：要么是需要阻止的恶意流量，要么是数字运营中的被动部分。但这种二元化的看法已经过时。有效的代理现在塑造了搜索引擎优化的可见性，支持电子商务平台并自动化基本任务。同时，爬虫机器人如果不加以管理可能会造成严重损害。理解这种二元性至关重要。</p>
<p>一个主要的担忧是未经授权抓取内容用于人工智能训练。法律纠纷，例如汤森路透最近对罗斯智能的案件，说明了数据所有权日益紧张的局面。尽管法律环境仍在演变，但企业必须开始在保护内容与开放有益代理互动之间取得平衡。</p>
<p>值得注意的是，并非所有代理流量都集中在人工智能训练上。越来越多的人工智能代理被用于实时增强，例如引用更新的网络内容以提供人工智能驱动的搜索体验。对于零售商，尤其是那些专注于潜在客户生成或数字存在的零售商，启用这种类型的访问可以提高可见性和相关性。</p>
<p>搜索引擎、人工智能应用、电子商务平台甚至本地商业目录都依赖人工智能代理来索引和分发内容。全面阻止所有机器人流量可能会限制覆盖范围、扭曲分析并抑制增长。相反，组织应实施策略，以区分有益的代理和有害的机器人。</p>
<p>通常，只有在出现无法解释的流量激增或托管成本增加时，机器人流量才会成为关注点。拥有集中 IT 团队的企业可能有应对计划，但其他企业则依赖托管提供商或完全忽视这个问题。这种被动的态度增加了知识产权丧失、安全漏洞和错失营销机会的风险。</p>
<h3><strong>正确的策略：过滤威胁，利用好处</strong></h3>
<p>有效的机器人管理需要保护和优化。零售营销人员必须与 IT 团队合作，以区分有益的人工智能代理和有害的机器人，建立访问规则，并确保数字体验既安全又可发现。当管理得当时，代理可以成为有价值的洞察来源，通过提供搜索引擎优化、个性化策略和用户参与战术的信息。</p>
<p>机器人活动的类型和数量因网站类型而异。拥有照片档案和内容丰富的网站的零售品牌吸引媒体爬虫和聚合器。小型企业通常缺乏强大的技术资源，可能特别容易受到代理驱动的流量激增或性能问题的影响。</p>
<p>跨职能协作至关重要。当安全团队在没有营销输入的情况下推动机器人政策时，有益的代理可能会被阻止。相反，当营销人员在没有足够控制的情况下优先考虑开放性时，他们会将企业暴露于不必要的风险中。协调的方法确保了营销人员获得高质量的数据访问，IT 团队保持系统完整性，网络团队进行准确的性能管理。</p>
<p>基本的缓解技术，如阻止 IP 地址或按用户代理字符串过滤，正变得越来越无效。复杂的机器人现在通过庞大的 IP 网络和动态用户代理轮换，绕过简单的过滤器。有些使用超过 100,000 个独特的用户代理，跨越 70,000 个 IP。这需要更智能的基于行为的解决方案。</p>
<p>现代机器人管理工具可以提供帮助。有几种解决方案提供实时分析、自适应速率限制和行为指纹识别。这些工具帮助企业区分人类和代理，检测恶意机器人活动，并实施细粒度的访问控制，以推动更优质的购买体验。</p>
<p>对这些机器人的被动处理已不再可行。随着人工智能驱动的自动化扩展，企业必须主动管理机器人互动。那些这样做的企业可以将挑战转化为战略优势，甚至提升销售。</p>
<p>在我二十年的营销生涯中——最近在 WP Engine——我亲眼见证了数字趋势的快速演变。成功的企业是那些将数据视为战略资产、投资于合适工具并围绕共同目标协调团队的企业。随着机器人在搜索引擎优化、内容可见性和客户互动中扮演着越来越重要的角色，制定一个智能、适应性强的机器人策略现在已成为在数字营销中保持竞争力的核心部分。</p>
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<p><em>作为 WP Engine 的首席营销官，Darcy Kurtz 负责公司所有营销运营的各个方面，包括企业营销、产品营销、收入营销和营销运营。Kurtz 拥有超过 30 年的市场推广经验，以通过创新策略推动服务于中小型企业（SMB）的科技公司增长而闻名。她的专长在于产品营销、品牌管理、数字营销和提升客户体验。她在各个成长阶段的组织中担任过关键角色，从小型初创公司到全球 50 强公司，包括 Mailchimp、Dell 和几家 SaaS 公司。最近在餐饮 SaaS 公司 BentoBox 担任首席营销官和首席收入官期间，她带领市场推广团队实现了创纪录的收入增长，并成功促成了一次收购。在 WP Engine，Kurtz 专注于提升品牌知名度和市场份额，以支持公司的长期战略计划。</em></p>

<p>机器人和人工智能代理正在改变网络互动，目前近三分之一的网络请求来自机器人。零售营销人员必须调整策略，以优化人类购物者和人工智能代理的体验，区分有益和有害的机器人。有效的机器人管理至关重要，这需要营销和 IT 团队之间的合作，以确保安全，同时利用人工智能代理改善搜索引擎优化和客户体验。人工智能代理的崛起标志着数字零售营销的新前沿，迫使人们从过时的二元视角转向对机器人角色的更细致理解</p>

<p>LLMs and AI Agents are reshaping how the web operates and how consumers interact with it. As AI-powered shopping assistants increasingly drive purchase decisions, retail sites are now serving a dual audience: human shoppers and the AI agents that influence them.</p>
<div class="lb-trans"><p>大型语言模型和人工智能代理正在重塑网络的运作方式以及消费者与之的互动方式。随着人工智能驱动的购物助手越来越多地影响购买决策，零售网站现在面临双重受众：人类购物者和影响他们的人工智能代理。</p>
</div><p>WP Engine’s new 2025 Website Traffic Trends Report reveals that nearly one in three web requests now come from bots, and AI-driven traffic consumes up to 70% of the most costly dynamic resources. For retail marketing teams in 2026, the strategic imperative is learning to optimize for both audiences, ensuring content is discoverable to LLMs while maintaining fast, reliable experiences for human shoppers.</p>
<div class="lb-trans"><p>WP Engine 的新《2025 年网站流量趋势报告》显示，近三分之一的网络请求来自机器人，而人工智能驱动的流量消耗了高达 70% 的最昂贵的动态资源。对于 2026 年的零售营销团队来说，战略重点是学习如何优化这两个受众，确保内容对大型语言模型可发现，同时为人类购物者提供快速、可靠的体验。</p>
</div><p>Today’s bot traffic is a spectrum, from AI agents (driven by LLMs) to malicious bots that require active defense. While the terms are often used interchangeably, there’s a key difference: bots traditionally perform narrow, rule-based automated tasks, while AI agents are more autonomous systems capable of making decisions, retrieving information and interacting with content in more human-like ways.</p>
<div class="lb-trans"><p>今天的机器人流量是一个光谱，从由大型语言模型驱动的人工智能代理到需要主动防御的恶意机器人。虽然这些术语常常可以互换使用，但有一个关键区别：机器人传统上执行狭窄的、基于规则的自动化任务，而人工智能代理则是更自主的系统，能够做出决策、检索信息并以更人性化的方式与内容互动。</p>
</div><p>For retail marketers, this new reality demands an intelligent traffic management approach that distinguishes between beneficial AI agents and harmful bots. AI agents are increasingly influencing search rankings, content distribution and the customer experience. Web strategies that treat all bots as threats to be blocked or nuisances to be ignored are counterproductive. To keep up, marketers must selectively enable access for AI agents that drive discovery and visibility, like search crawlers and shopping assistants, while actively defending against bots that scrape content, commit fraud or strain infrastructure.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于零售营销人员来说，这种新现实要求采取智能流量管理方法，以区分有益的人工智能代理和有害的机器人。人工智能代理越来越多地影响搜索排名、内容分发和客户体验。将所有机器人视为需要阻止的威胁或被忽视的麻烦的网络策略是适得其反的。为了跟上，营销人员必须有选择性地允许那些推动发现和可见性的人工智能代理的访问，例如搜索爬虫和购物助手，同时积极防御那些抓取内容、进行欺诈或给基础设施带来压力的机器人。</p>
</div><p>In a digital retail marketing landscape already transformed by social media, big data and AI, the rise of agents and bots marks the next strategic frontier. Marketers who embrace this shift early are likely to gain an edge.</p>
<div class="lb-trans"><p>在一个已经被社交媒体、大数据和人工智能转变的数字零售营销环境中，代理和机器人的崛起标志着下一个战略前沿。早期接受这一转变的营销人员可能会获得竞争优势。</p>
</div><h3><strong>Not All Bots are Bad, but Ignoring Them is</strong></h3>
<div class="lb-trans"><h3><strong>并非所有机器人都是坏的，但忽视它们是错误的</strong></h3>
</div><p>Historically, many businesses viewed bots in black-and-white terms: either as malicious traffic to be blocked or as a passive part of digital operations. But this binary approach is outdated. Helpful agents now shape SEO visibility, support ecommerce platforms and automate essential tasks. At the same time, crawling bots can cause serious harm if left unmanaged. Understanding this duality is essential.</p>
<div class="lb-trans"><p>历史上，许多企业将机器人视为黑白分明的事物：要么是需要阻止的恶意流量，要么是数字运营中的被动部分。但这种二元化的看法已经过时。有效的代理现在塑造了搜索引擎优化的可见性，支持电子商务平台并自动化基本任务。同时，爬虫机器人如果不加以管理可能会造成严重损害。理解这种二元性至关重要。</p>
</div><p>A major concern is the unauthorized scraping of content for AI training. Legal battles, such as Thomson Reuters’ recent case against Ross Intelligence, illustrate the growing tensions around data ownership. While the legal landscape is still evolving, businesses must begin balancing content protection with openness to beneficial agent interactions.</p>
<div class="lb-trans"><p>一个主要的担忧是未经授权抓取内容用于人工智能训练。法律纠纷，例如汤森路透最近对罗斯智能的案件，说明了数据所有权日益紧张的局面。尽管法律环境仍在演变，但企业必须开始在保护内容与开放有益代理互动之间取得平衡。</p>
</div><p>It’s important to note that not all agent traffic is focused on AI training. Increasingly, AI agents are used for real-time augmentation, such as referencing updated web content for AI-driven search experiences. For retailers, especially those focused on lead generation or digital presence, enabling this type of access can improve visibility and relevance.</p>
<div class="lb-trans"><p>值得注意的是，并非所有代理流量都集中在人工智能训练上。越来越多的人工智能代理被用于实时增强，例如引用更新的网络内容以提供人工智能驱动的搜索体验。对于零售商，尤其是那些专注于潜在客户生成或数字存在的零售商，启用这种类型的访问可以提高可见性和相关性。</p>
</div><p>Search engines, AI applications, ecommerce platforms and even local business directories rely on AI agents to index and distribute content. Blanket blocking of all bot traffic can limit reach, skew analytics and suppress growth. Instead, organizations should implement strategies to differentiate between helpful agents and harmful bots.</p>
<div class="lb-trans"><p>搜索引擎、人工智能应用、电子商务平台甚至本地商业目录都依赖人工智能代理来索引和分发内容。全面阻止所有机器人流量可能会限制覆盖范围、扭曲分析并抑制增长。相反，组织应实施策略，以区分有益的代理和有害的机器人。</p>
</div><p>Often, bot traffic only becomes a concern when unexplained traffic spikes or increased hosting costs surface. Businesses with centralized IT teams may have response plans, but others rely on hosting providers or ignore the issue entirely. This passive stance increases the risk of intellectual property loss, security breaches and missed marketing opportunities.</p>
<div class="lb-trans"><p>通常，只有在出现无法解释的流量激增或托管成本增加时，机器人流量才会成为关注点。拥有集中 IT 团队的企业可能有应对计划，但其他企业则依赖托管提供商或完全忽视这个问题。这种被动的态度增加了知识产权丧失、安全漏洞和错失营销机会的风险。</p>
</div><h3><strong>The Right Strategy: Filtering Threats, Leveraging Benefits</strong></h3>
<div class="lb-trans"><h3><strong>正确的策略：过滤威胁，利用好处</strong></h3>
</div><p>Effective bot management requires both protection and optimization. Retail marketers must work with IT teams to differentiate between beneficial AI agents and harmful bots, establish rules for access and ensure the digital experience remains both secure and discoverable. When managed well, agents can become a source of valuable insights by informing SEO, personalization strategies and user engagement tactics.</p>
<div class="lb-trans"><p>有效的机器人管理需要保护和优化。零售营销人员必须与 IT 团队合作，以区分有益的人工智能代理和有害的机器人，建立访问规则，并确保数字体验既安全又可发现。当管理得当时，代理可以成为有价值的洞察来源，通过提供搜索引擎优化、个性化策略和用户参与战术的信息。</p>
</div><p>The type and volume of bot activity varies by website type. Retail brands with photo archives and content-rich sites attract media crawlers and aggregators. Small businesses, often lacking robust technical resources, may be particularly vulnerable to agent-driven traffic spikes or performance issues.</p>
<div class="lb-trans"><p>机器人活动的类型和数量因网站类型而异。拥有照片档案和内容丰富的网站的零售品牌吸引媒体爬虫和聚合器。小型企业通常缺乏强大的技术资源，可能特别容易受到代理驱动的流量激增或性能问题的影响。</p>
</div><p>Cross-functional collaboration is essential. When security teams drive bot policy without marketing input, helpful agents may be blocked. Conversely, when marketers prioritize openness without adequate controls, they expose the business to unnecessary risks. A coordinated approach ensures high-quality data access for marketers, system integrity for IT teams and accurate performance management for web teams.</p>
<div class="lb-trans"><p>跨职能协作至关重要。当安全团队在没有营销输入的情况下推动机器人政策时，有益的代理可能会被阻止。相反，当营销人员在没有足够控制的情况下优先考虑开放性时，他们会将企业暴露于不必要的风险中。协调的方法确保了营销人员获得高质量的数据访问，IT 团队保持系统完整性，网络团队进行准确的性能管理。</p>
</div><p>Basic mitigation techniques like blocking IP addresses or filtering by User-Agent strings are increasingly ineffective. Sophisticated bots now rotate through vast networks of IPs and dynamic User-Agents, bypassing simple filters. Some use over 100,000 unique User-Agents across 70,000 IPs. This requires smarter, behavior-based solutions.</p>
<div class="lb-trans"><p>基本的缓解技术，如阻止 IP 地址或按用户代理字符串过滤，正变得越来越无效。复杂的机器人现在通过庞大的 IP 网络和动态用户代理轮换，绕过简单的过滤器。有些使用超过 100,000 个独特的用户代理，跨越 70,000 个 IP。这需要更智能的基于行为的解决方案。</p>
</div><p>Modern bot management tools can help. There are several solutions that offer real-time analytics, adaptive rate limiting and behavioral fingerprinting. These tools help businesses distinguish between humans and agents, detect malicious bot activity and implement fine-grained access controls to drive superior purchasing experiences.</p>
<div class="lb-trans"><p>现代机器人管理工具可以提供帮助。有几种解决方案提供实时分析、自适应速率限制和行为指纹识别。这些工具帮助企业区分人类和代理，检测恶意机器人活动，并实施细粒度的访问控制，以推动更优质的购买体验。</p>
</div><p>A passive approach to these bots is no longer viable. As AI-driven automation expands, businesses must proactively manage bot interactions. Those that do can convert a challenge into a strategic advantage and even boost sales.</p>
<div class="lb-trans"><p>对这些机器人的被动处理已不再可行。随着人工智能驱动的自动化扩展，企业必须主动管理机器人互动。那些这样做的企业可以将挑战转化为战略优势，甚至提升销售。</p>
</div><p>In my two decades in marketing — most recently at WP Engine — I’ve seen firsthand how fast digital trends evolve. The businesses that succeed are those that treat data as a strategic asset, invest in the right tools and align their teams around shared goals. With bots playing an ever-larger role in SEO, content visibility and customer interaction, developing a smart, adaptive bot strategy is now a core part of staying competitive in digital marketing.</p>
<div class="lb-trans"><p>在我二十年的营销生涯中——最近在 WP Engine——我亲眼见证了数字趋势的快速演变。成功的企业是那些将数据视为战略资产、投资于合适工具并围绕共同目标协调团队的企业。随着机器人在搜索引擎优化、内容可见性和客户互动中扮演着越来越重要的角色，制定一个智能、适应性强的机器人策略现在已成为在数字营销中保持竞争力的核心部分。</p>
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</div><p><em>As the Chief Marketing Officer at</em> <em>WP Engine</em> <em>, Darcy Kurtz leads all aspects of the company’s marketing operations, including corporate marketing, product marketing, revenue marketing and marketing operations. With over 30 years of go-to-market experience, Kurtz is known for driving growth in technology companies serving small and medium-sized businesses (SMB) through innovative strategies that connect with digital consumers. Her expertise lies in product marketing, brand management, digital marketing and enhancing customer experience. She has held key roles with organizations in every stage of growth, from small startups to global 50 companies, including Mailchimp, Dell, and several SaaS companies. Most recently at BentoBox, a restaurant SaaS company, she excelled as both CMO and chief revenue officer, leading go-to-market teams to achieve record-breaking revenue growth and facilitating a successful acquisition. At WP Engine, Kurtz focuses on enhancing brand visibility and market share to contribute to the company’s long-term strategic plan.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>作为 WP Engine 的首席营销官，Darcy Kurtz 负责公司所有营销运营的各个方面，包括企业营销、产品营销、收入营销和营销运营。Kurtz 拥有超过 30 年的市场推广经验，以通过创新策略推动服务于中小型企业（SMB）的科技公司增长而闻名。她的专长在于产品营销、品牌管理、数字营销和提升客户体验。她在各个成长阶段的组织中担任过关键角色，从小型初创公司到全球 50 强公司，包括 Mailchimp、Dell 和几家 SaaS 公司。最近在餐饮 SaaS 公司 BentoBox 担任首席营销官和首席收入官期间，她带领市场推广团队实现了创纪录的收入增长，并成功促成了一次收购。在 WP Engine，Kurtz 专注于提升品牌知名度和市场份额，以支持公司的长期战略计划。</em></p>
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机器人正在接管网络。这对零售营销人员来说为什么可能不是坏事