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追踪失效之后：Fermat CEO 谈 AI 如何重写电商获客

关联

人物 Sam Motamity · Rishabh Jain

公司 Fermat · LiveRamp · Facebook

概念 ATT · 闭环 · 零售媒体网络 · 生成式 AI · 传统 AI · 客户旅程 · CAC · 定位 · 复利优势

这一集聊的是一场安静但彻底的电商变局：当平台再也不能追踪用户，电商怎么活下去？主角是 Rishabh Jain,Fermat 的 CEO 兼联合创始人，创办 Fermat 之前他在 LiveRamp——一家专门提供「跨网站、跨应用、跨门店认出同一个人」这种追踪基础设施的上市公司——对用户追踪这件事有一线的内部视角。

钩子从这里开始：Apple 的应用追踪透明度规则(ATT,用户可以选择禁止 App 跨应用追踪自己)生效后，Rishabh 自己都没料到冲击会这么大——电商公司从「印钞机」直接跌成边际贡献为负，Facebook 股价跌了 80%,Shopify 这类电商宠儿被彻底重新估值。

没人信的预测，和比预测更狠的现实

2021 年初 Rishabh 做客户调研，打电话问 CMO 们对 Apple 新规的准备，第一批回答是「你在说什么」，第二批是「我的代理公司和 Facebook 说搞定了」——没人相信他。到后来冲击真正落地，方向和他预测的一致，但量级远超预期：电商的单位经济效益在几个季度内完全翻转，营销和财务从此被绑在一起。

追踪死了，闭环活了

他的核心判断：定向变难之后，唯二的出路是把购物旅程做到更有效、并且做到闭环。所谓闭环，就是交易事件和意图事件(用户表达的购买意愿)直接关联——你追踪不到人了，就必须自己掌握从种草到成交的全链路。

这个逻辑正在重塑整个生态:Facebook 做了 Facebook Shops,TikTok 做了 TikTok Shops,甚至 Facebook 把信息流的控制权交给了 Amazon,让用户在 Facebook 内部直接完成 Amazon 交易——三年前这绝不可能发生。零售媒体网络(Instacart、Uber 这类公司靠自己的交易场景卖广告位)也因此收入大涨。Fermat 做的是另一条路：为品牌部署的每一条内容生成一个独特的站点体验，让品牌自己拥有一对一的消费者旅程。

广告之后：千人千面的购物旅程

他用客户 True Classic(大型在线男装零售商)举例：传统做法里，你点进广告，落地页陈列全部商品，产品描述页千人一面。而在 Fermat 里，你因为「T 恤特别合身」这条信息点了进来，落地页就延续这个卖点、只陈列与之相关的产品，产品描述页继续讲合身度，购物车里推荐的是最可能让你继续加购的组合——从曝光到成交整条链路一以贯之。另一家客户 MindBodyGreen 曾在一小时内创建了约 60 家商店，把获客当成完整漏斗来运营，数据回传后端后甚至用来决定推哪些 SKU、哪些适合单次购买哪些适合复购。

Rishabh 强调这套玩法需要两层 AI 分工：生成式 AI 负责「制造惊喜」——生成用户预料之外的初次体验；传统 AI(预测式)负责持续学习什么对这个人有效、然后改造体验。Facebook 对广告做的事，Fermat 对交易旅程做——而且据他说，这个领域还没别人在做。

客户不在乎 AI,在乎问题被解决

Fermat 几乎不跟客户谈 AI。他的信念是：客户只想让问题被解决，怎么解决的对他们无关紧要。

所以他的定位方法论是：先说一个让客户点头认同的问题——「Facebook 上的获客成本(CAC)简直离谱」——然后再证明你的解法好。而「用 AI 的正确方式是什么」这种说法只会引发疑问，不会让人点头。

但他同时认为，不做 AI 赋能或 AI 原生是个坏主意——不是因为 AI 是北极星，北极星始终是解决客户问题，而是因为别人会用最好的工具做和你一样的生意。他喜欢的试金石是问自己：你如何利用四年、六年之后的 AI,而不是今天的 AI?唯一答案是你的系统里必须有某种复利优势(比如嵌入客户工作流、与 ROI 直接挂钩、数据循环越滚越大)，让未来的 AI 工具能持续在上面加杠杆。

终局：每个消费体验都像行家在帮你

他描述的未来：一个像个性化版 Wirecutter 的聊天机器人，问你几个问题就给出婴儿车推荐——他自己就是婴儿车行家，推荐和他会给的完全一样。从「我知道你烦免运费门槛，这是刚好凑过线的办法」这种小事，到整个购物体验都为你的当下境况量身定制。而且这不只是消费者期望，也是必需：追踪人会越来越不可能，只有闭环的一对一体验才能撑起可持续的生意。

本集带走

• 追踪失效的真正代价是「闭环」：定向变难后，电商必须自己掌握从意图到交易的全链路——Facebook Shops、TikTok Shops、Amazon 进驻 Facebook 信息流、零售媒体网络，全是同一个逻辑的不同形态。
• 生成式 AI 和传统 AI 各干各的：生成式负责制造惊喜的第一印象，预测式 AI 负责持续学习并优化旅程；只押生成式会低估总影响。
• 落地页不该千人一面：延续广告的卖点、只陈列相关商品、动态改产品描述、按人推荐加购组合——这是 Fermat 的核心玩法，直接拉动转化率和客单价。
• 定位先让人点头，再谈方案：用客户自己喊疼的问题(「CAC 太离谱」)开场，别用「怎么用 AI」开场。
• 问「四年后的 AI 怎么用」，逼出自己的复利优势：产品要嵌进客户工作流、挂上 ROI、带数据循环，让未来的 AI 工具持续给你的护城河加杠杆。

我知道冲击会很大，但我没有预料到你会从边际贡献为正直接变成边际贡献为负。
I knew that it was going to be a high impact, but I did not expect that you would go from contribution margin positive to contribution margin negative.
—— Rishabh Jain · [04:45]

你绝不会看到 Facebook 把他们信息流的控制权交给 Amazon。
You would have never seen Facebook giving control of their feed to Amazon.
—— Rishabh Jain · [07:24]

电商广告最好的地方在于，我们是互联网上所有新技术的最快采用者。
The best thing about ads in e-commerce is that we are the fastest adopters of all new technology on the internet.
—— Rishabh Jain · [12:12]

任何好的技术都难以与魔法区分，但同样，客户或消费者也不在乎。
Any good technology is indiscernible from magic, but also the customer or consumer doesn’t care.
—— Rishabh Jain · [20:55]

事实证明，人们只是想让他们的问题被解决，至于问题是怎么被解决的，对他们来说无关紧要。
It turns out that people just want their problem solved, and how they get their problem solved is irrelevant to them.
—— Rishabh Jain · [21:03]

你真正能构建复利价值的唯一方式，是你的系统里存在某种能给你带来复利优势的东西，让未来的 AI 工具能够持续加以利用。
The only way you can actually build compounding value is if in your system there is something that gives you a compounding advantage that future AI tools can continue to take advantage of.
—— Rishabh Jain · [27:31]

为我提供针对我当下要解决的问题集的最佳可能方案——这就是每一个消费者体验将会有的感觉。
And therefore providing me with the best possible solution to the sets of things that I’m trying to solve for right now is how every consumer experience is going to feel like.
—— Rishabh Jain · [30:22]

但我认为它也是必要的，因为这是你构建一个可持续电商业务的唯一途径，那种你还能够追踪人的想法正变得越来越不可能。
But I think it’s also necessary because that’s the only way that you’re going to build a sustainable econ business because the idea that you’re going to be able to track people is just getting less and less likely.
—— Rishabh Jain · [31:43]