Amazon a introdus solicitările pentru Produse Sponsorizate și Mărci Sponsorizate, o nouă îmbunătățire bazată pe inteligența artificială a platformei sale de publicitate, anunțată la conferința unBoxed din 11 noiembrie 2025. [1][2] Aceste variații de anunțuri conversaționale, interactive, sunt oferite gratuit în timpul fazei beta și reprezintă o evoluție semnificativă a modului în care informațiile despre produse ajung la suprafață în cadrul reclamelor sponsorizate. Funcția folosește datele interne ale Amazon - inclusiv paginile cu detalii despre produse, Magazinele de Brand, metricile de performanță a campaniilor și semnalele de comportament al cumpărătorilor - pentru a genera automat informații despre produse relevante din punct de vedere contextual, care apar direct în plasările de anunțuri din rezultatele căutării și paginile de detalii. [1][2]
Înrolarea automată a campaniilor existente de Produse Sponsorizate și Mărci Sponsorizate în sistemul de solicitări înseamnă că agenții de publicitate nu trebuie să efectueze o configurare suplimentară pentru a participa la versiunea beta. [1][2] Odată ce funcționalitatea de raportare va fi disponibilă, până la sfârșitul lunii noiembrie 2025, vânzătorii și furnizorii pot accesa metrici de performanță detaliate prin intermediul Consola de Anunțuri, navigând la Campania → Grup de Anunțuri → Anunțuri → fila Solicitări, unde pot revizui textul solicitării, reclamele asociate, impresii, clicuri și comenzi pentru orice solicitări care au primit angajament. [1]
Abordarea lacunelor de informații în călătoria de cumpărare
Premisa fundamentală a Amazon pentru această funcție se bazează pe o provocare observată în comerțul electronic contemporan: cumpărătorii se luptă frecvent să găsească informații specifice despre produse necesare pentru a lua decizii de cumpărare încrezătoare. Poziționând solicitările ca un „expert virtual în produse 24/7", compania își propune să afișeze automat detaliile relevante despre produse înainte ca cumpărătorii să-și formuleze întrebările. [1][2] Aceasta reprezintă o schimbare de la modelele reactive de asistență pentru clienți - unde cumpărătorii trebuie să caute în mod activ informații sau să trimită întrebări - la livrarea anticipată de informații încorporate în experiența de publicitate în sine.
Sistemul AI determină ce atribute ale produsului contează cel mai mult pentru scenariile individuale de cumpărături, mai degrabă decât să prezinte informații standardizate în mod uniform în toate interacțiunile. Această abordare contextuală înseamnă că solicitările se adaptează în funcție de categoria de produse, de modelele de comportament observate ale cumpărătorilor și de întrebările obișnuite identificate pentru produse similare în cadrul ecosistemului Amazon. [1] Mecanismul de diferențiere funcționează la intersecția infrastructurii de învățare automată a Amazon și a setului de date proprietar de comportament al consumatorilor, istoricul achizițiilor, modele de navigare și interogări de căutare acumulate pe platforma sa de vânzare cu amănuntul.
Datele interne ca fortăreață competitivă
Arhitectura care stă la baza acestor solicitări reflectă o poziționare strategică mai amplă în cadrul retail media: primatul datelor de cumpărături interne ca avantaj competitiv. Capacitatea Amazon de a extrage solicitări din informații despre produse verificate, semnale de brand autentificate și interacțiuni istorice cu clienții creează o distincție calitativă față de implementările generice de modele lingvistice mari care generează răspunsuri fără a se baza pe surse de date verificate. [1] Această alegere de design - ancorarea conținutului generat de AI la infrastructura de produse existente mai degrabă decât de a permite o generare deschisă - abordează o preocupare critică în publicitatea bazată pe AI: siguranța brandului și asigurarea acurateței.
Pentru infrastructura de comerț electronic, în special, această dependență de activele bogate în date despre produse creează implicații downstream pentru calitatea catalogului și gestionarea informațiilor despre produse. Solicitările își trag inteligența din conținutul paginii de detalii, din activele magazinelor de marcă și din atributele structurate ale produselor. Aceasta înseamnă că calitatea și exhaustivitatea acestor active fundamentale determină direct eficacitatea solicitărilor. O listare de produse cu descrieri lacunare, cu o acoperire incompletă a atributelor sau cu specificații învechite va genera solicitări corespunzător mai slabe. În schimb, mărcile care investesc în informații detaliate, bine structurate despre produse - inclusiv liste complete de caracteristici, diferențiatori comparativi, specificații tehnice și informații despre cazurile de utilizare - își amplifică în mod eficient performanța prin acest canal.
Eficiența operațională și sarcina de lucru a agenților de publicitate
Din punct de vedere operațional, natura automată a generării de solicitări abordează un punct de frecare semnificativ în adoptarea publicității: costurile de producție creativă. În loc să solicite agenților de publicitate să creeze manual mai multe variații de anunțuri, să scrie copy conversațional sau să gestioneze diferite strategii de mesagerie, sistemul Amazon generează automat solicitări din activele existente ale produselor. [1] Această reducere a cerințelor de muncă creativă reduce teoretic barierele pentru adoptarea de noi formate de anunțuri.
Cu toate acestea, această automatizare introduce o provocare complementară: controlul agenților de publicitate asupra vocii brandului și coerenței mesajelor. Deși Amazon specifică faptul că controalele de dezactivare sunt accesibile prin Consola de Anunțuri, măsura în care agenții de publicitate pot personaliza sau influența generarea de solicitări rămâne parțial obscură în timpul fazei beta. [1] Echilibrul dintre eficiența automată și controlul brandului reprezintă o considerație critică pentru furnizorii care își evaluează strategia de solicitare. Campaniile care prezintă un poziționare puternică și distinctivă a brandului pot constata că solicitările generate algoritmic nu surprind în mod adecvat mesajele specifice brandului, în timp ce categoriile de produse mai simple, cu structuri de informații mai comercializate, pot beneficia în mod substanțial de implementarea automată a solicitărilor.
Infrastructura de măsurare și atribuirea performanței
Introducerea capacităților de raportare la nivel de solicitare semnalează evoluția Amazon către o măsurare din ce în ce mai granulară a interacțiunilor de publicitate. [1] Pe măsură ce rețelele de retail media s-au maturizat, sofisticarea măsurării a devenit o capacitate de diferențiere - permițând agenților de publicitate să înțeleagă nu doar performanța la nivel de campanie, ci și comportamentul la nivel de interacțiune în unitățile de anunțuri individuale. Metricile de raportare specifice solicitărilor permit agenților de publicitate să observe modul în care angajamentul conversațional se corelează cu comportamentul de cumpărare downstream.
Structura de raportare existentă concentrează atenția agenților de publicitate asupra solicitărilor care au generat clicuri, filtrând variațiile generate care nu au reușit să obțină angajament. [1] Această metodologie de colectare a datelor împiedică aglomerarea tablourilor de bord ale agenților de publicitate cu variații care nu funcționează, acordând prioritate analizei solicitărilor care au demonstrat tracțiune. Pe măsură ce faza beta se încheie și raportarea devine pe deplin operațională, agenții de publicitate vor obține vizibilitate asupra faptului dacă solicitările generează o creștere semnificativă a ratelor de conversie, schimbă distribuția valorii comenzii sau schimbă costurile de achiziție a clienților - întrebări critice pentru a determina dacă să crească alocarea bugetului pentru campaniile care utilizează acest format.
Implicații pentru strategia de conținut a produsului
Importanța strategică a infrastructurii de informații despre produse se intensifică considerabil odată cu introducerea solicitărilor. Conținutul produsului care anterior servea în principal funcțiilor de descoperire și de sprijin pentru decizii - ajutând cumpărătorii să înțeleagă ce este un produs și dacă acesta le satisface nevoile - influențează acum direct performanța publicitară prin generarea de solicitări. Aceasta creează un ciclu de întărire în care îmbunătățirile aduse calității datelor despre produse generează beneficii pe canalele organice și plătite.
Mărcile care au investit în cataloage complete de produse beneficiază de o generare mai bogată de solicitări. Cele care se bazează pe informații minime despre produse - titluri minime, descrieri rare și acoperire limitată a atributelor - se confruntă cu o calitate diminuată a solicitărilor și, în consecință, cu o performanță publicitară mai slabă prin acest canal. Această dinamică încurajează o schimbare către tratarea informațiilor despre produse ca un activ strategic, mai degrabă decât ca o cerință de conformitate, cu implicații directe pentru modul în care mărcile structurează guvernarea conținutului, gestionarea catalogului și arhitectura informațiilor. Implementarea tehnică sugerează, de asemenea, că informațiile despre produse trebuie să fie structurate în mod constant și lizibile pentru mașină pentru a genera solicitări optime. Informațiile nestructurate îngropate în descrieri lungi generează rezultate mai puțin fiabile decât atributele, specificațiile și câmpurile de date structurate clasificate în mod corespunzător. Aceasta consolidează tranziția continuă a industriei către modele standardizate de informații despre produse, consistența schemei și datele de catalog curățate, validate.
Una dintre cele mai frecvente probleme este încărcarea unui fișier pe care platforma pur și simplu nu îl poate „înțelege”. Separatoarele de coloane pot fi plasate greșit, numele coloanelor pot să nu îndeplinească cerințele, erori de codificare și așa mai departe. Pentru a evita aceste probleme, este important să acordați o atenție deosebită detaliilor product feed-ului.
Strategia de monetizare și dinamica beta
Decizia Amazon de a oferi funcția gratuit în timpul fazei beta reflectă o abordare sofisticată a adoptării tehnologiei și a învățării de pe piață. [1] Versiunea beta gratuită îndeplinește simultan mai multe obiective strategice: permite Amazon să colecteze date de performanță pentru diferite tipuri de agenți de publicitate, categorii de produse și scenarii de cumpărături; reduce frecarea de adoptare prin eliminarea preocupărilor imediate legate de prețuri; și poziționează funcția ca o așteptare de bază odată ce compania determină modelele viitoare de monetizare.
Acumularea de date comportamentale în timpul acestei faze de învățare - ce solicitări generează angajament, care categorii de produse beneficiază cel mai mult, ce segmente de cumpărători răspund cel mai favorabil - oferă Amazon informațiile necesare pentru a optimiza algoritmii de bază ai funcției, informând în același timp deciziile de strategie de prețuri. Dacă interacțiunile conduse de solicitări îmbunătățesc în mod demonstrabil ratele de conversie sau reduc costurile de achiziție a clienților, Amazon obține atât justificare, cât și influență de negociere pentru modelele viitoare de prețuri. Perioada beta funcționează, în esență, ca un test A/B la scară largă, efectuat simultan pe mii de agenți de publicitate.
Poziționarea competitivă în cadrul retail media
În cadrul peisajului mai larg al retail media, introducerea de solicitări conversaționale bazate pe AI de către Amazon reprezintă un alt pas în evoluția sa continuă către experiențe de publicitate mai sofisticate, orientate spre comerț. În timp ce alte rețele de retail media au adoptat din ce în ce mai mult modele de publicitate sponsorizată prin căutare și afișare, avantajul Amazon derivă din combinația de scară, bogăție de date și infrastructură tehnică disponibilă la nivel de platformă.
Replicarea acestei capacități la alte rețele de retail media prezintă provocări substanțiale de infrastructură tehnică și de date. Generarea de solicitări fiabile, sigure pentru brand necesită nu numai capacități de model lingvistic mare, ci și date structurate, complete despre produse; o înțelegere profundă a modelelor de comportament ale cumpărătorilor; și încredere în acuratețea informațiilor generate. Vânzătorii cu volume mai mici de tranzacții, cu o infrastructură de date mai puțin matură sau cu cataloage de produse mai mici se confruntă cu bariere tehnice și de resurse semnificativ mai mari pentru implementarea unei funcționalități echivalente.
Experiența consumatorului și evoluția călătoriei de cumpărare
Din perspectiva consumatorului, solicitările sponsorizate reprezintă o continuare a tendinței de a încorpora infrastructura de asistență și informații direct în mediul de achiziție. În loc să navigheze între paginile de produse, site-urile de recenzii și forumurile Q&A pentru a aduna informațiile necesare pentru deciziile de achiziție, cumpărătorii întâlnesc detalii relevante despre produs chiar în cadrul anunțului. Această concentrare a informațiilor în punctele de decizie reduce teoretic frecarea și susține finalizarea mai rapidă a achizițiilor.
Funcția ridică, de asemenea, întrebări despre transparența publicitară și gradul de conștientizare al consumatorilor. Pe măsură ce reclamele devin din ce în ce mai conversaționale și bogate în informații, distincția dintre „publicitate" și „informații utile despre produs" se estompează. Cumpărătorii pot percepe detaliile produsului solicitate ca informații obiective, mai degrabă decât conținut influențat de agenții de publicitate, cu implicații pentru modul în care consumatorii evaluează credibilitatea și încrederea publicitară.
Implicații mai largi pentru infrastructura de conținut de comerț electronic
Apariția publicității conversaționale bazate pe AI reflectă o schimbare fundamentală a modului în care întreprinderile de comerț electronic trebuie să conceptualizeze strategia de conținut. Informațiile despre produse nu mai sunt un document de referință static, ci un activ dinamic care alimentează mai multe aplicații downstream - vizibilitate în căutare organică, algoritmi de recomandare, asistenți de cumpărături conversaționali și, acum, eficacitatea publicitară. Această convergență ridică calitatea informațiilor despre produse de la o practică recomandată la o necesitate competitivă.
Mărcile trebuie acum să ia în considerare modul în care structurile lor de date despre produse susțin nu numai descoperirea și evaluarea umană, ci și sistemele de învățare automată care generează conținut orientat către clienți, cu implicații directe pentru afaceri. Aceasta include asigurarea exhaustivității atributelor produsului, consistența clasificării, acuratețea specificațiilor și bogăția conținutului descriptiv. Investiția în infrastructura de date despre produse - sisteme, guvernare și personal - devine din ce în ce mai centrală pentru performanța generală de marketing. Luați în considerare, de asemenea, modul în care conținutul susține nu numai descoperirea umană, ci și sistemele de învățare automată care generează conținut orientat către clienți. Prin urmare, calitatea ridicată a product data-ului devine un activ important.
Faza de experiment și incertitudine
În ciuda poziționării încrezătoare a Amazon a solicitărilor ca o îmbunătățire a publicității, funcția rămâne în mare parte experimentală. [1] Datele de performanță care demonstrează creșterea ratelor de conversie, achiziția incrementală de clienți sau rentabilitatea îmbunătățită a cheltuielilor publicitare sunt încă limitate. Agenții de publicitate ar trebui să abordeze campaniile bazate pe solicitări ca experimente strategice, mai degrabă decât ca canale optimizate, concentrându-se pe măsurarea sistematică a modului în care aceste interacțiuni generează conversiile și valoarea pentru clienți pe care le promite funcția.
Faza beta reprezintă o oportunitate pentru primii adoptatori de a dezvolta o înțelegere de bază a modului în care solicitările funcționează pentru categoriile lor specifice de produse, segmentele de clienți și contexte competitive. Mărcile cu capacități de măsurare mature și cadre sistematice de testare pot obține potențial un avantaj disproporționat din această perioadă de învățare, construind cunoștințe instituționale despre eficacitatea solicitărilor care informează strategia pe măsură ce funcția trece de la beta la oferta standard.
Pe măsură ce piața retail media își continuă evoluția către experiențe de publicitate bazate pe AI, bazate pe date, solicitările sponsorizate ale Amazon exemplifică modul în care convergența datelor interne, a învățării automate și a tehnologiei publicitare creează noi capacități, ridicând în același timp noi cerințe pentru calitatea și sofisticarea infrastructurii de comerț electronic. Succesul final al funcției depinde nu numai de performanța algoritmică, ci și de calitatea și completitudinea activelor de informații despre produse din care sunt generate solicitări. Aceasta evidențiază importanța unor instrumente precum Price list processing program - NotPIM, care pot îmbunătăți calitatea datelor.
Din perspectiva NotPIM, acest anunț subliniază importanța tot mai mare a datelor despre produse de înaltă calitate în cadrul ecosistemului de comerț electronic. Mișcarea Amazon evidențiază o tendință în creștere: informațiile despre produse nu mai sunt destinate doar paginilor de produs, ci devin un factor central al eficacității publicitare și al implicării clienților. Acest lucru se aliniază direct cu provocările pe care le abordează NotPIM, deoarece calitatea datelor despre produse va influența direct succesul acestor noi funcții publicitare. Prin automatizarea gestionării conținutului produsului și asigurarea acurateței datelor, NotPIM ajută companiile să se pregătească proactiv pentru această evoluție, amplificând performanța acestora pe canalele plătite și organice.