根据Invoca发布的《2026年破碎漏斗报告》，44％的B2C营销人员已在至少一个渠道中上线对话式AI智能体，另有27％正在进行测试。然而，仅19％的营销人员能够可靠地将智能体产生的转化数据回传至广告平台。
这使营销人员在一个新的场景中面临熟悉的衡量难题。智能体可以回答客户问题、筛选潜在客户或推动用户走向成交，但管理媒体投放与归因的系统可能对过程中发生的情况知之甚少。在使用或测试AI智能体的营销人员中，近四分之三无法追踪这些线索从点击到转化的完整路径，仅26％能将智能体对话关联到产生该对话的广告系列、关键词或广告。
这一数据断链也解释了企业评估AI表现的方式。仅27％的营销人员将收入或实际成交结果作为主要衡量指标，其余则依赖客户满意度、合格线索数、对话量、无人工介入对话占比或服务成本等指标。这些指标能够反映智能体是否繁忙或高效，但对是否产生了足以支撑投资的业务回报，说明力有限。
AI智能体嵌入的是一个更广泛的归因困境。74％的受访营销人员无法完整追踪线索从首次数字互动到转化的全过程。最大的断点出现在线索到达经销商、加盟商或本地门店的环节，56％的营销人员在此失去归因；46％在短信或聊天环节失去归因，40％在电话环节失去归因。仅21％表示能够全程看到并影响线索直至转化。
AI为本就难以打通的客户旅程增加了又一个交接环节。一次广告系列可以产生线索，AI智能体可以处理对话，本地分支机构或销售人员可以完成成交。如果这些系统之间不共享数据，旅程的每个环节都可能看起来成功，而营销部门却无法得知哪些互动真正贡献了收入。
这一缺口同样影响客户体验。仅27％的营销人员表示其AI智能体能够查看并使用客户此前的数字旅程信息。缺乏此类上下文的智能体可能将现有潜在客户当作新客户对待，即使该用户已经研究过产品或在其他渠道与公司有过互动。营销人员似乎已意识到这一局限：最受期待的智能体改进功能是依据客户数字旅程定制对话，提及比例为43％；另有41％希望智能体能够识别回访客户并调用其历史记录。
变化在客户接触智能体之前就已开始。44％的受访者表示，ChatGPT、Claude和Gemini等AI答案引擎产生的线索质量最高，领先于Google Local等传统渠道。对营销技术供应商而言，这意味着智能体部署与归因基础设施之间的建设节奏差，正成为企业服务市场下一阶段的关键竞争点。
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