Amazon har introduceret Sponsored Products-prompts og Sponsored Brands-prompts, en ny AI-drevet forbedring af sin reklameplatform, der blev annonceret på unBoxed-konferencen den 11. november 2025.[1][2] Disse samtale- og interaktive annoncevariationer tilbydes gratis i beta-fasen og repræsenterer en væsentlig udvikling i, hvordan produktinformation dukker op i sponsoreret reklame. Funktionen udnytter Amazons førstepartsdata - herunder produktdetaljesider, Brand Stores, kampagnemålinger og køberadfærdssignaler - til automatisk at generere kontekstuelt relevant produktinformation, der vises direkte i annonceplaceringer på tværs af søgeresultater og detaljesider.[1][2]
Den automatiske tilmelding af eksisterende Sponsored Products- og Sponsored Brands-kampagner til prompts-systemet betyder, at annoncører ikke behøver at udføre yderligere opsætning eller konfiguration for at deltage i betaen.[1][2] Når rapporteringsfunktionaliteten bliver tilgængelig i slutningen af november 2025, kan sælgere og leverandører få adgang til detaljerede præstationsmålinger via Ads Console ved at navigere til Kampagne → Annoncegruppe → Annoncer → Prompts-fanen, hvor de kan gennemgå prompttekst, tilknyttede annoncer, visninger, klik og ordrer for alle prompts, der fik interesse.[1]
Adressering af informationshuller i købsrejsen
Amazons grundlæggende præmis for denne funktion er baseret på en observeret udfordring inden for moderne e-handel: kunder kæmper ofte med at finde specifik produktinformation, der er nødvendig for at træffe sikre købsbeslutninger. Ved at positionere prompts som en "24/7 virtuel produktekspert" sigter virksomheden mod automatisk at vise relevante produktdetaljer, før kunderne formulerer deres spørgsmål.[1][2] Dette repræsenterer et skift fra reaktive kundesupportmodeller - hvor kunderne aktivt skal søge efter information eller indsende forespørgsler - til forudseende informationslevering, der er indlejret i selve reklameoplevelsen.
AI-systemet afgør, hvilke produktegenskaber der er vigtigst for individuelle indkøbsscenarier i stedet for at præsentere standardiseret information ensartet på tværs af alle interaktioner. Denne kontekstuelle tilgang betyder, at prompts tilpasser sig baseret på produktkategori, observerede køberadfærdsmønstre og almindelige spørgsmål identificeret på tværs af lignende produkter inden for Amazons økosystem.[1] Differentieringsmekanismen opererer i skæringspunktet mellem Amazons maskinlæringsstruktur og dets proprietære datasæt over forbrugeradfærd, købshistorik, browsingmønstre og søgeforespørgsler, der er akkumuleret på tværs af dets detailhandelsplatform.
Førstepartsdata som konkurrencemæssig voldgrav
Arkitekturen, der ligger til grund for disse prompts, afspejler en bredere strategisk positionering inden for detailmedier: vigtigheden af førsteparts shoppingdata som en konkurrencemæssig fordel. Amazons evne til at trække prompts fra verificerede produktinformationer, autentificerede brandsignaler og historiske kundeinteraktioner skaber en kvalitativ forskel fra generiske storskala sprogmodelimplementeringer, der genererer svar uden forankring i verificerede datakilder.[1] Dette designvalg - forankring af AI-genereret indhold til eksisterende produktinfrastruktur i stedet for at tillade åben generering - adresserer en kritisk bekymring inden for AI-drevet reklame: brandsikkerhed og kvalitetssikring.
For især e-handelsinfrastrukturen skaber denne afhængighed af rige produktdataaktiver implikationer nedstrøms for katalogkvalitet og produktinformationsstyring. Prompts trækker deres intelligens fra detaljesideindhold, brand store-aktiver og strukturerede produktegenskaber. Det betyder, at kvaliteten og omfanget af disse fundamentale aktiver direkte afgør promptens effektivitet. En produktliste med sparsomme beskrivelser, ufuldstændig dækning af attributter eller forældede specifikationer vil generere tilsvarende svagere prompts. Omvendt vil brands, der investerer i detaljerede, velstrukturerede produktinformationer - herunder omfattende funktionslister, komparative differentieringsfaktor, tekniske specifikationer og brugsscenarieinformation - effektivt forstærke deres præstationer gennem denne kanal.
Operationel effektivitet og annoncørers arbejdsbyrde
Fra et operationelt perspektiv adresserer den automatiske karakter af promptgenerering et væsentligt friktionspunkt i reklameadoption: kreativ produktionsomkostning. I stedet for at kræve, at annoncører manuelt udarbejder flere annoncevariationer, skriver samtalevenlig kopi eller administrerer forskellige messaging-strategier, genererer Amazons system automatisk prompts fra eksisterende produktaktiver.[1] Denne reduktion i kreative arbejdsbehov sænker teoretisk set barriererne for adoption af nye annonceformater.
Denne automatisering introducerer imidlertid en supplerende udfordring: annoncørers kontrol over brand voice og konsistens i messaging. Selvom Amazon specificerer, at fravalgskontrol er tilgængelig via Ads Console, er omfanget, hvormed annoncører kan tilpasse eller påvirke promptgenerering, delvist skjult i beta-fasen.[1] Balancen mellem automatiseret effektivitet og brandkontrol repræsenterer en kritisk overvejelse for leverandører, der evaluerer deres promptstrategi. Kampagner med en stærk, karakteristisk brandpositionering kan opleve, at algoritme-genererede prompts ikke tilstrækkeligt fanger brandspecifikke beskeder, mens enklere produktkategorier med mere komificeret informationsstruktur kan drage stor fordel af automatiseret prompt-implementering.
Målingsinfrastruktur og præstationsattribution
Introduktionen af rapporteringsfunktioner på promptniveau signalerer Amazons udvikling hen imod en stadig mere granulær måling af reklameinteraktioner.[1] Efterhånden som detailmedienetværk er blevet mere modne, er målingens sofistikering blevet en differentieringskompetence - hvilket giver annoncører mulighed for ikke blot at forstå præstationer på kampagneniveau, men også adfærd på interaktionsniveau inden for individuelle annonceenheder. Prompts-specifikke rapporteringsmålinger giver annoncører mulighed for at observere, hvordan samtaleengagement korrelerer med købsadfærd nedstrøms.
Den eksisterende rapporteringsstruktur fokuserer annoncørernes opmærksomhed på prompts, der genererede klik, og filtrerer genererede variationer fra, der ikke opnåede interesse.[1] Denne dataindsamlingsmetodik forhindrer, at annoncørernes dashboards bliver overfyldte med ikke-præsterende variationer, mens analyse af prompts, der viste interesse, prioriteres. Efterhånden som beta-fasen afsluttes, og rapporteringen bliver fuldt operationel, vil annoncørerne få indsigt i, om prompts skaber en meningsfuld stigning i konverteringsrater, ændrer ordreværdifordelingen eller ændrer omkostningerne til kundeerhvervelse - kritiske spørgsmål for at afgøre, om budgetfordelingen skal øges til kampagner, der udnytter dette format.
Implikationer for produktindholdsstrategi
Den strategiske betydning af produktinformationsinfrastruktur intensiveres betydeligt med introduktionen af prompts. Produktindhold, der tidligere primært tjente opdagelses- og beslutningsstøttefunktioner - der hjalp kunderne med at forstå, hvad et produkt er, og om det opfylder deres behov - påvirker nu direkte reklamepræstationer gennem promptgenerering. Dette skaber en forstærkende cyklus, hvor forbedringer af produktdatakvaliteten genererer fordele på tværs af både organiske og betalte kanaler.
Brands, der har investeret i omfattende produktkataloger, drager fordel af rigere promptgenerering. De, der er afhængige af minimal produktinformation - minimale titler, sparsomme beskrivelser og begrænset attributdækning - står over for nedsat promptkvalitet og tilsvarende svagere reklamepræstationer gennem denne kanal. Denne dynamik opfordrer til et skift i retning af at behandle produktinformation som et strategisk aktiv i stedet for et krav om overholdelse, med direkte implikationer for, hvordan brands strukturerer indholdsstyring, katalogadministration og informationsarkitektur. Den tekniske implementering antyder også, at produktinformation skal være konsekvent struktureret og maskinlæsbar for at generere optimale prompts. Ustruktureret information begravet i lange beskrivelser genererer mindre pålidelige resultater end korrekt kategoriserede attributter, specifikationer og strukturerede datafelter. Dette forstærker den igangværende industriovergang hen imod standardiserede produktinformationsmodeller, skemakonsekvens og rensede, validerede katalogdata.
Et af de mest almindelige problemer er at uploade en fil, som platformen simpelthen ikke kan "forstå". Kolonneadskillere kan være placeret forkert, kolonnenavne opfylder muligvis ikke kravene, kodningsfejl osv. For at undgå disse problemer er det vigtigt at være opmærksom på detaljerne i product feed.
Monetiseringsstrategi og Beta-dynamik
Amazons beslutning om at tilbyde funktionen gratis i beta-fasen afspejler en sofistikeret tilgang til teknologiadoption og markedsindlæring.[1] Den gratis beta opfylder flere strategiske mål samtidigt: den gør det muligt for Amazon at indsamle præstationsdata på tværs af forskellige annoncørtyper, produktkategorier og indkøbsscenarier; den reducerer adoptionsfriktionen ved at eliminere umiddelbare prisbekymringer; og den positionerer funktionen som en baseline-forventning, når virksomheden har fastlagt fremtidige monetiseringsmodeller.
Akumuleringen af adfærdsdata i løbet af denne læringsfase - hvilke prompts driver engagement, hvilke produktkategorier der har mest gavn, hvilke kundesegmenter der reagerer mest positivt - giver Amazon den information, der er nødvendig for at optimere funktionens underliggende algoritmer, samtidig med at der informeres om prisstrategiske beslutninger. Hvis prompt-drevne interaktioner påviseligt forbedrer konverteringsrater eller reducerer omkostningerne til kundeerhvervelse, får Amazon både begrundelse og forhandlingshåndtag til fremtidige prismodeller. Beta-perioden fungerer i det væsentlige som en stor A/B-test, der udføres på tværs af tusindvis af annoncører samtidigt.
Konkurrencedygtig positionering inden for detailmedier
Inden for det bredere detailmedielandskab repræsenterer Amazons introduktion af AI-drevne samtale-prompts endnu et skridt i sin igangværende udvikling mod mere sofistikerede, commerce-centrerede reklameoplevelser. Mens andre detailmedienetværk i stigende grad har vedtaget sponsoreret søge- og displayreklamemodeller, stammer Amazons fordel fra kombinationen af skala, datamæthed og teknisk infrastruktur, der er tilgængelig på platformniveau.
At replikere denne kapacitet i andre detailmedienetværk præsenterer betydelige tekniske og datainfrastrukturelle udfordringer. Generering af pålidelige, brandsikre prompts kræver ikke kun storskala sprogmodelkapaciteter, men også omfattende, strukturerede produktdata; dyb forståelse af køberadfærdsmønstre; og tillid til nøjagtigheden af genereret information. Detailhandlere med mindre transaktionsvolumener, mindre moden datainfrastruktur eller mindre produktkataloger står over for betydeligt højere tekniske og ressourcemæssige barrierer for at implementere tilsvarende funktionalitet.
Forbrugeroplevelse og udvikling af indkøbsrejsen
Fra forbrugernes perspektiv repræsenterer sponsoreret prompts en fortsættelse af tendensen til at integrere support- og informationsinfrastruktur direkte i købsmiljøet. I stedet for at navigere mellem produktsider, anmeldelsessider og spørgsmål og svar-fora for at indsamle information, der er nødvendig for købsbeslutninger, støder kunderne på relevante produktdetaljer i selve reklamen. Denne koncentration af information på beslutningspunkter reducerer teoretisk set friktionen og understøtter en hurtigere gennemførelse af købet.
Funktionen rejser også spørgsmål om reklametransparens og forbrugerbevidsthed. Efterhånden som reklamer bliver stadig mere samtalevenlige og informationsrige, udviskes forskellen mellem "reklame" og "hjælpsom produktinformation". Kunder kan opfatte promptede produktdetaljer som objektiv information i stedet for annoncørpåvirket indhold, med implikationer for, hvordan forbrugerne evaluerer reklamens troværdighed og tillid.
Bredere implikationer for e-handelsindholdsinfrastruktur
Fremkomsten af AI-drevet samtale-reklame afspejler et fundamentalt skift i, hvordan e-handelsvirksomheder skal konceptualisere indholdsstrategi. Produktinformation er ikke længere et statisk referencedokument, men et dynamisk aktiv, der føder flere downstream applikationer - organisk søgesynlighed, anbefalingsalgoritmer, samtale-shoppingassistenter og nu reklameeffektivitet. Denne konvergens hæver produktinformationskvaliteten fra en "best practice" til en konkurrencemæssig nødvendighed.
Brands skal nu overveje, hvordan deres datastrukturer understøtter ikke kun menneskelig opdagelse og evaluering, men også maskinlæringssystemer, der genererer kundevendt indhold med direkte forretningsmæssige implikationer. Dette omfatter at sikre fuldstændigheden af produktegenskaber, konsistens i kategorisering, nøjagtighed af specifikationer og rigdom af beskrivende indhold. Investeringen i produktdatainfrastruktur - systemer, styring og personale - bliver stadig mere central for den samlede marketingpræstation. Overvej også, hvordan indhold understøtter ikke kun menneskelig opdagelse, men også maskinlæringssystemer, der genererer kundevendt indhold. Derfor bliver høj product data-kvalitet et vigtigt aktiv.
Eksperimenteringsfasen og usikkerhed
På trods af Amazons selvsikre positionering af prompts som en forbedring af reklame, er funktionen stadig stort set eksperimentel.[1] Præstationsdata, der viser en stigning i konverteringsrater, inkrementel kundeerhvervelse eller forbedret afkast af reklamemidler, er stadig begrænsede. Annoncører bør tilgå prompt-drevne kampagner som strategiske eksperimenter i stedet for optimerede kanaler og fokusere på systematisk måling af, om disse interaktioner producerer de konverteringer og den kundeværdi, som funktionen lover.
Beta-fasen repræsenterer en mulighed for tidlige adoptører til at udvikle en baseline-forståelse af, hvordan prompts fungerer for deres specifikke produktkategorier, kundesegmenter og konkurrencemæssige kontekster. Brands med modne måleevner og systematiske testrammer kan potentielt udnytte en uforholdsmæssig fordel i denne læringsperiode og opbygge institutionel viden om prompt-effektivitet, der informerer strategien, når funktionen går fra beta til standardtilbud.
Efterhånden som detailmediemarkedet fortsætter sin udvikling hen imod AI-drevne, datadrevne reklameoplevelser, eksemplificerer Amazons sponsorerede prompts, hvordan konvergensen af førstepartsdata, maskinlæring og reklameteknologi skaber nye muligheder, samtidig med at der rejser nye krav til kvalitet og sofistikering af e-handelsinfrastruktur. Funktionen ultimative succes afhænger ikke kun af den algoritmiske præstation, men også af kvaliteten og fuldstændigheden af de produktinformationsaktiver, hvorfra prompts genereres. Dette fremhæver vigtigheden af værktøjer som Price list processing program - NotPIM, der kan forbedre datakvaliteten.
Fra NotPIM's perspektiv understreger denne meddelelse den stigende betydning af produktdata af høj kvalitet inden for e-kosystemet. Amazons træk fremhæver en voksende tendens: produktinformation er ikke længere kun beregnet til produktsider, men er ved at blive en central drivkraft for reklameeffektivitet og kundeengagement. Dette er direkte i overensstemmelse med de udfordringer, som NotPIM adresserer, da kvaliteten af produktdata direkte vil påvirke succesen af disse nye reklamefunktioner. Ved at automatisere produktindholdsstyring og sikre datanøjagtighed hjælper NotPIM virksomheder med proaktivt at forberede sig på denne udvikling og forstærke deres præstationer på tværs af både betalte og organiske kanaler.