ИИ коренным образом меняет принципы работы розничной рекламы: отрасль переходит от поиска по ключевым словам и традиционного размещения спонсируемых объявлений к поиску на основе намерений, основанному на автономных агентах для покупок и интерфейсах для общения. Эта трансформация представляет собой не просто небольшое улучшение существующих рекламных моделей — она сигнализирует о полном переосмыслении того, как ритейлеры монетизируют поиск, как бренды охватывают потребителей и как структурировать информацию о продуктах, чтобы оставаться видимыми и конкурентоспособными на рынке, управляемом ИИ.[1][2]
Перемены уже происходят. Поскольку потребители все чаще делегируют решения о покупках агентам ИИ и платформам для коммерции в формате диалога, механизмы розничной рекламы кардинально меняются. Если раньше спонсируемые списки товаров доминировали в рекламе электронной коммерции, то теперь ритейлеры готовятся к будущему, в котором видимость в потоках рекомендаций ИИ станет главной ареной для борьбы за внимание бренда. Это означает, что динамика аукционов в розничной рекламе — системы ставок, иерархия размещения и модели ценообразования, которые определяли это пространство на протяжении последнего десятилетия, — перенастраиваются для эры, в которой контекст, намерения и релевантность в диалоге значат больше, чем соответствие ключевым словам или исторические показатели кликов.[1]
Крах поиска, ориентированного на ключевые слова
Традиционная розничная реклама основывалась на относительно простом предложении: бренды делали ставки по ключевым словам, соревновались за размещение над или рядом с результатами поиска и платили, когда их реклама приводила к кликам или конверсиям. Эта модель приносила огромную пользу ритейлерам — ожидается, что расходы на розничную рекламу в США достигнут $60 млрд к 2025 году и превысят $100 млрд к 2028 году, увеличиваясь в пять раз быстрее, чем общие расходы на цифровую рекламу.[2] Однако основное предположение — что потребители активно ищут товары, используя конкретные термины, — ставится под сомнение из-за роста агентской коммерции.
Когда потребитель делегирует решение о покупке агенту ИИ, он больше не вводит ключевые слова. Вместо этого он выражает намерение посредством запросов на естественном языке, истории поведения и контекстных сигналов. Автономный агент для покупок может получить инструкцию, например: «Найдите мне профессиональный ноутбук, подходящий для видеомонтажа», обработать данные о бюджете потребителя, технических требованиях и предыдущих покупках, а затем автономно перемещаться по каталогам ритейлеров, чтобы определить подходящие варианты. В этом случае традиционные ставки по ключевым словам становятся неактуальными. Вместо этого важно, насколько хорошо структурированы базовые данные о продукте — его спецификации, атрибуты, эксплуатационные характеристики — чтобы ИИ мог понять его соответствие намерениям покупателя.
Это представляет собой глубокий сдвиг в том, как необходимо организовывать и поддерживать информацию о продуктах. Ритейлеры и бренды больше не могут полагаться на краткие списки товаров с минимальными атрибутами. Агентам ИИ, делающим рекомендации по покупкам от имени потребителей, нужны полные, точные и контекстно-насыщенные данные о продуктах, чтобы эффективно работать. Это означает, что каналы продуктов, структуры каталогов и стандарты контента становятся критически важной инфраструктурой не только для операций электронной коммерции, но и для жизнеспособности розничной рекламы.
Розничная реклама в эпоху агентов
Модель монетизации розничной рекламы на агентском рынке, вероятно, будет отражать закономерности, уже сложившиеся в других средах, управляемых ИИ. Точно так же, как бренды делают ставки на видимость в лентах Google Shopping или рейтингах результатов поиска, ритейлеры в конечном итоге позволят брендам делать ставки на заметность в потоках рекомендаций агентов ИИ. Однако характер этих размещений будет существенно отличаться от текущих моделей спонсируемых товаров.
В современном ландшафте розничной рекламы видимость бренда часто коррелирует со ставкой и историческими показателями эффективности, такими как показатели кликов и конверсии. В эпоху агентов видимость будет все больше зависеть от сигналов релевантности, которые могут интерпретировать системы ИИ: соответствие товара для конкретных сегментов клиентов, точность атрибутов продукта, показатели удовлетворенности клиентов, наличие запасов и соответствие выраженным или предполагаемым потребностям клиента.
Этот сдвиг имеет глубокие последствия для того, как ритейлеры структурируют свои рекламные сети и как бренды подходят к маркетингу продуктов. Бренд больше не может просто перебивать конкурентов и гарантировать видимость. Вместо этого они должны обеспечить, чтобы данные их продуктов были полными, точными и оптимизированными для интерпретации ИИ. Это вводит новые аспекты конкуренции в розничной рекламе — не просто гонка, чтобы сделать самую высокую ставку, а гонка, чтобы предоставить самую надежную, богато атрибутированную информацию о продуктах.
Императив контента о продуктах
Основой эффективной розничной рекламы на рынке, управляемом ИИ, является качество и полнота данных о продуктах. Автономным агентам для покупок, делающим рекомендации от имени потребителей, необходимо различать продукты на основе сотен атрибутов, спецификаций и контекстных сигналов. Поколение процессора ноутбука, конфигурация ОЗУ, разрешение экрана, вес, время работы от батареи, условия гарантии и совместимость с конкретным программным обеспечением — все это имеет значение, когда агент сопоставляет продукты с намерением клиента. То же самое касается информации об устойчивом развитии, производстве, прозрачности цепочки поставок и репутации бренда.
Это создает беспрецедентный спрос на богатые каталоги продуктов. Ритейлеры и бренды, которые исторически минимизировали инвестиции в контент о продуктах, полагаясь вместо этого на обзоры потребителей, пользовательский контент или минимальные спецификации производителя, теперь сталкиваются с давлением, чтобы резко расширить широту и глубину своей инфраструктуры информации о продуктах.
Последствия распространяются на управление каталогами и ведение каналов продуктов. Если раньше ритейлеры могли мириться со случайными несоответствиями данных, отсутствующими атрибутами или задержками в обновлении информации о продуктах, то рынок, управляемый ИИ, требует почти идеальной точности и полноты. Автономный агент для покупок, который рекомендует продукт с неточными характеристиками или отсутствующей критически важной информацией, наносит ущерб не только этой конкретной транзакции, но и подрывает доверие потребителей к самому агенту, что влечет за собой более широкие последствия для рекламного бизнеса ритейлера.
Аналогичным образом, скорость, с которой ритейлеры могут выводить новые продукты на рынок, становится все более важной. В современных моделях розничной рекламы новый продукт может быть запущен с минимальной информацией и получить видимость за счет платных рекламных акций. На агентском рынке новый feed с неполными или плохо структурированными данными может быть невидим для систем рекомендаций ИИ, пока информация о его каталоге не будет полностью обработана. Это создает давление, чтобы разработать более быстрые и эффективные процессы адаптации продуктов, которые ставят во главу угла качество контента, а не рассматривают его как вопрос после запуска.
No-code и инструменты ИИ в инфраструктуре контента
Сложность управления большими масштабами богатых каталогов продуктов привела к внедрению инструментов no-code и инструментов с поддержкой ИИ в управлении контентом о продуктах. Ритейлеры и бренды все чаще полагаются на автоматизацию для создания описаний продуктов, извлечения и стандартизации атрибутов, перевода контента на несколько языков и поддержания качества данных в различных категориях продуктов и на мировых рынках.
ИИ становится неотъемлемой частью этой инфраструктуры несколькими способами. Инструменты генеративного ИИ могут ускорить создание описаний продуктов, технических характеристик и маркетинговых текстов, адаптированных к различным каналам и аудиториям. Модели машинного обучения могут выявлять отсутствующие или противоречивые данные в каналах продуктов, отмечать потенциальные ошибки и предлагать исправления. Обработка естественного языка может извлекать структурированные атрибуты из неструктурированного контента, преобразовывая информацию о продукте в стандартизированные форматы, совместимые с различными платформами розничной торговли и рекламы.
Движение no-code демократизировало доступ к этим инструментам, позволяя небольшим ритейлерам и брендам управлять сложными каталогами продуктов без создания собственной инфраструктуры разработки программного обеспечения. Это важно, потому что барьером для участия в агентском рынке розничной рекламы не должна быть возможность инвестировать в собственные технологии. Инструменты, которые абстрагируют техническую сложность, позволяя командам мерчендайзинга и маркетинга управлять данными о продуктах через визуальные интерфейсы, а не через код, позволяют различным ритейлерам и брендам соответствовать стандартам качества данных, которые требуются агентам ИИ.
Стандартизация и совместимость данных
Переход к агентской коммерции создает новое давление в отношении стандартизации данных о продуктах. Когда агенты ИИ работают в нескольких розничных сетях и на платформах, им нужны последовательные, предсказуемые способы интерпретации информации о продуктах. Разрешение экрана ноутбука должно означать одно и то же, независимо от того, поступают ли данные из собственной системы каталогов ритейлера, платформы управления информацией о продуктах бренда или стороннего агрегатора данных.
Это привлекает повышенное внимание к стандартам данных и схемам фреймворков, которые уже давно существуют в электронной коммерции, но часто реализуются непоследовательно. Такие стандарты, как Global Trade Item Number (GTIN), ICECAT и разметка структурированных данных (Schema.org), становятся скорее обязательными, чем необязательными. Ритейлеры и бренды, которые могут надежно структурировать свои данные о продуктах в соответствии с общепризнанными стандартами, получают преимущества в видимости в системах ИИ, потому что эти данные становятся проще для интерпретации и доверия для агентов ИИ.
Следствием этого является то, что участие в агентской розничной рекламе, вероятно, потребует соблюдения более строгих стандартов данных, чем многие ритейлеры и бренды поддерживают в настоящее время. Это представляет собой форму давления на стандартизацию, которая действует иначе, чем нормативные требования — она возникает из технической необходимости, а не из юридического мандата, но, вероятно, окажется столь же важной.
Операционная задача в ближайшей перспективе
Для ритейлеров, управляющих этим переходом, непосредственной задачей является одновременное управление двумя моделями розничной рекламы. Модель размещения спонсируемых объявлений, основанная на ключевых словах и поиске, остается доминирующей и очень прибыльной. Рекламные сети розничной торговли, построенные на спонсируемых продуктах, спонсируемых брендах и медийной рекламе, приносят значительный дополнительный доход крупным ритейлерам. В то же время ритейлеры должны инвестировать в инфраструктуру данных о продуктах, стандартизацию каталогов и агентские интерфейсы, которые будут поддерживать следующее поколение розничной рекламы.
Эта двойная операционная модель создает проблемы с распределением ресурсов. Должен ли ритейлер уделять первоочередное внимание оптимизации существующего рекламного бизнеса, который в настоящее время приносит миллиарды доходов, или инвестировать значительные средства в инфраструктуру для агентского будущего, которое остается частично неопределенным? Ответ все чаще заключается в том, и в другом. Ритейлеры не могут позволить себе пренебрегать текущей эффективностью розничной рекламы, но они также не могут откладывать инвестиции в данные о продуктах и инфраструктуру каталогов, которые потребует агентская коммерция.
Сроки этого перехода имеют большое значение. Если агентская коммерция будет составлять существенную часть транзакций электронной коммерции в течение трех-пяти лет — вероятный сценарий, учитывая текущие тенденции внедрения покупок с помощью ИИ потребителями, — то ритейлеры, которые отложат инвестиции в качество каталогов и стандартизацию данных, столкнутся с серьезным конкурентным недостатком. Бренды, которые начнут сейчас инвестировать в более богатые данные о продуктах, стандартизированные атрибуты и инфраструктуру контента, совместимую с ИИ, получат значительные преимущества по мере развития розничной рекламы.
Заключение: подготовка и срочность
Разговор в подкасте, освещающий эту трансформацию, подчеркивает критический момент для розничной торговли и электронной коммерции: переход к агентской коммерции — это не отдаленный сценарий будущего, а возникающая реальность, требующая немедленного стратегического ответа. Ритейлеры должны начать сейчас с оценки своей инфраструктуры данных о продуктах, оценки соответствия новым стандартам данных и инвестирования в инструменты и процессы, которые позволят им конкурировать в ландшафте розничной рекламы, опосредованном агентами ИИ, а не поиском по ключевым словам.
Это не просто технологическое обновление; это фундаментальная перестройка отношений между ритейлерами, брендами и потребителями в коммерции.
Ритейлеры и бренды, которые адаптируются быстро — которые инвестируют в контент о продуктах, стандартизируют свои данные и готовят свою инфраструктуру для рынка, опосредованного ИИ, — будут готовы процветать. Те, кто откладывает, рискуют оказаться на обочине более гибких конкурентов по мере того, как агентская коммерция станет массовой.
Поскольку отрасль переходит к поиску продуктов на основе ИИ, качество и доступность данных о продуктах будут иметь первостепенное значение. В NotPIM мы осознаем этот сдвиг и предоставляем no-code решение, которое упрощает управление данными о продуктах. Наша платформа позволяет компаниям обогащать, стандартизировать и оптимизировать информацию о продуктах, обеспечивая соответствие требованиям агентов ИИ и поддержание конкурентоспособности в развивающемся ландшафте электронной коммерции. Мы видим высокий спрос на инструменты, которые помогают структурировать данные о продуктах, и NotPIM разработан для решения именно этой задачи.