AI is fundamenteel de manier waarop retail media werkt aan het herschrijven, waarbij de industrie verschuift van zoekopdrachten op basis van trefwoorden en traditionele gesponsorde plaatsingen naar intentiegebaseerde ontdekking die wordt aangedreven door autonome winkelagenten en conversatie-interfaces. Deze transformatie vertegenwoordigt meer dan een incrementele upgrade van bestaande advertentiemodellen – het signaleert een volledige herziening van hoe retailers ontdekking monetiseren, hoe merken consumenten bereiken en hoe productinformatie moet worden gestructureerd om zichtbaar en competitief te blijven in een door AI gemedieerde marktplaats.[1][2]
De verschuiving is al aan de gang. Nu consumenten steeds vaker winkelbeslissingen delegeren aan AI-agenten en conversatiecommerceplatforms, worden de mechanismen van retail media fundamenteel verstoord. Waar gesponsorde productvermeldingen ooit e-commerce-adverteren domineerden, bereiden retailers zich nu voor op een toekomst waarin zichtbaarheid binnen AI-aanbevelingsstromen de belangrijkste strijdgrond wordt voor de aandacht van merken. Dit betekent dat de veilingdynamiek van retail media – de biedsystemen, plaatsingshiërarchieën en prijsmodellen die de ruimte de afgelopen tien jaar hebben gedefinieerd – opnieuw worden gekalibreerd voor een tijdperk waarin context, intentie en conversatierelevantie meer uitmaken dan trefwoordmatching of historische click-through rates.[1]
De instorting van trefwoord-centrische ontdekking
Traditionele retail media is gebaseerd op een relatief eenvoudig uitgangspunt: merken bieden op trefwoorden, concurreren om plaatsing boven of naast zoekresultaten en betalen wanneer hun advertenties klikken of conversies opleveren. Dit model heeft enorme waarde gegenereerd voor retailers – de Amerikaanse uitgaven aan retail media zullen naar verwachting in 2025 $60 miljard bereiken en in 2028 $100 miljard overschrijden, wat vijf keer sneller groeit dan de totale uitgaven aan digitale advertenties.[2] Toch wordt de onderliggende aanname – dat consumenten actief naar producten zoeken met behulp van specifieke termen – in twijfel getrokken door de opkomst van agentgestuurde commerce.
Wanneer een consument een aankoopbeslissing delegeert aan een AI-agent, typt hij of zij niet langer trefwoorden. In plaats daarvan drukken ze hun intentie uit via natuurlijke taalvragen, gedragsgeschiedenis en contextuele signalen. Een autonome winkelagent kan een instructie ontvangen zoals "vind een professionele laptop die geschikt is voor videobewerking", gegevens verwerken over het budget van de consument, technische vereisten en eerdere aankopen, en vervolgens autonoom door retailcatalogi navigeren om geschikte opties te identificeren. In dit scenario worden traditionele trefwoordbiedingen irrelevant. Wat er in plaats daarvan toe doet, is of de onderliggende gegevens van een product – de specificaties, attributen, prestatiekenmerken – rijk genoeg zijn gestructureerd voor de AI om de relevantie ervan voor de intentie van de shopper te begrijpen.
Dit vertegenwoordigt een diepgaande verschuiving in hoe productinformatie moet worden georganiseerd en onderhouden. Retailers en merken kunnen niet langer vertrouwen op dunne productvermeldingen met minimale attributen. De AI-agenten die aankoopaanbevelingen doen namens consumenten, hebben uitgebreide, nauwkeurige en contextueel rijke productgegevens nodig om effectief te kunnen functioneren. Dit betekent dat productfeeds, catalogusstructuren en contentstandaarden kritieke infrastructuur worden, niet alleen voor e-commerce-activiteiten, maar ook voor de levensvatbaarheid van retail media zelf.
Retail Media in het era van agenten
Het verdienmodel voor retail media in een agentgestuurde marktplaats zal waarschijnlijk patronen weerspiegelen die al zijn vastgesteld in andere door AI gemedieerde omgevingen. Net zoals merken bieden op zichtbaarheid binnen Google Shopping-feeds of zoekresultaatranglijsten, zullen retailers merken uiteindelijk in staat stellen te bieden op prominentie binnen AI-agentaanbevelingsstromen. De aard van deze plaatsingen zal echter aanzienlijk verschillen van de huidige gesponsorde productmodellen.
In het huidige retail medialandschap correleert de zichtbaarheid van een merk vaak met de biedprijs en historische prestatiemaatstaven zoals click-through rates en conversiepercentages. In een agentgestuurd tijdperk zal zichtbaarheid steeds meer afhangen van relevantiesignalen die AI-systemen kunnen interpreteren: product-markt fit voor specifieke klantsegmenten, nauwkeurigheid van productattributen, metrics voor klanttevredenheid, beschikbaarheid van voorraad en afstemming op de uitgesproken of afgeleide behoeften van de klant.
Deze verschuiving heeft diepgaande implicaties voor de manier waarop retailers hun medianetwerken structureren en hoe merken productmarketing benaderen. Een merk kan niet langer simpelweg de concurrentie overbieden en zichtbaarheid garanderen. In plaats daarvan moeten ze ervoor zorgen dat hun productgegevens uitgebreid, nauwkeurig en geoptimaliseerd zijn voor AI-interpretatie. Dit introduceert nieuwe dimensies van concurrentie in retail media – niet alleen een race om het hoogste bod uit te brengen, maar ook een race om de meest betrouwbare, rijk geattribueerde productinformatie te leveren.
De productcontent-eis
De basis van effectieve retail media in een door AI aangestuurde marktplaats is de kwaliteit en volledigheid van productgegevens. Autonome winkelagenten die aanbevelingen doen namens consumenten, moeten onderscheid kunnen maken tussen producten op basis van honderden attributen, specificaties en contextuele signalen. De generatie processor, RAM-configuratie, schermresolutie, gewicht, batterijduur, garantievoorwaarden en compatibiliteit met specifieke software van een laptop doen er allemaal toe wanneer een agent producten koppelt aan de intentie van de klant. Dat geldt ook voor informatie over duurzaamheid, productie, transparantie van de toeleveringsketen en de reputatie van het merk.
Dit creëert een ongekende vraag naar rijke productcatalogi. Retailers en merken die in het verleden de investering in productcontent minimaliseerden – en in plaats daarvan vertrouwden op consumentenbeoordelingen, door gebruikers gegenereerde content of minimale productspecificaties van de fabrikant – staan nu onder druk om de breedte en diepte van hun productinformatie-infrastructuur drastisch uit te breiden.
De implicaties strekken zich uit tot catalogusbeheer en onderhoud van de productfeed. Waar retailers vroeger af en toe data-inconsistenties, ontbrekende attributen of vertraagde updates van productinformatie zouden hebben getolereerd, vereist een door AI gemedieerde marktplaats bijna perfecte nauwkeurigheid en volledigheid. Een autonome winkelagent die een product aanbeveelt met onnauwkeurige specificaties of ontbrekende kritieke informatie, beschadigt niet alleen die specifieke transactie, maar erodeert ook het vertrouwen van de consument in de agent zelf, wat bredere gevolgen heeft voor de media-activiteiten van de retailer.
Evenzo wordt de snelheid waarmee retailers nieuwe producten op de markt kunnen brengen steeds belangrijker. In de huidige retail mediamodellen kan een nieuw product worden gelanceerd met minimale informatie en zichtbaarheid krijgen via betaalde promoties. In een agentgestuurde marktplaats kan een nieuwe productfeed met onvolledige of slecht gestructureerde gegevens onzichtbaar zijn voor AI-aanbevelingssystemen totdat de catalogusinformatie volledig is uitgerijpt. Dit creëert druk om snellere, efficiëntere processen voor het onboarden van producten te ontwikkelen die de contentkwaliteit vooraan plaatsen in plaats van deze te behandelen als een overweging na de lancering.
No-code en AI-tools in contentinfrastructuur
De complexiteit van het beheren van rijke productcatalogi op schaal heeft de adoptie van no-code en door AI ondersteunde tools in productcontentbeheer aangewakkerd. Retailers en merken vertrouwen steeds vaker op automatisering om productbeschrijvingen te genereren, attributen te extraheren en te standaardiseren, content in meerdere talen te vertalen en de datakwaliteit te handhaven in diverse productcategorieën en wereldwijde markten.
AI wordt op verschillende manieren essentieel voor deze infrastructuur. Generatieve AI-tools kunnen de creatie van productbeschrijvingen, technische specificaties en marketingteksten die zijn afgestemd op verschillende kanalen en doelgroepen versnellen. Machine learning-modellen kunnen ontbrekende of inconsistente gegevens in productfeeds identificeren, potentiële fouten markeren en correcties voorstellen. Natural language processing kan gestructureerde attributen extraheren uit ongestructureerde content, waarbij productinformatie wordt omgezet in gestandaardiseerde formaten die compatibel zijn met verschillende retail- en advertentieplatforms.
De no-code-beweging heeft de toegang tot deze tools gedemocratiseerd, waardoor kleinere retailers en merken complexe productcatalogi kunnen beheren zonder aangepaste software engineering-infrastructuur te bouwen. Dit is belangrijk omdat de drempel om deel te nemen aan een agentgestuurde retail media-marktplaats niet de mogelijkheid zou moeten zijn om te investeren in aangepaste technologie. Tools die technische complexiteit abstraheren – waardoor merchandising- en marketingteams productgegevens kunnen beheren via visuele interfaces in plaats van code – maken het haalbaar voor diverse retailers en merken om te voldoen aan de datakwaliteitstandaarden die AI-agenten vereisen.
Standaardisatie en gegevensinteroperabiliteit
De verschuiving naar agentgestuurde commerce creëert een hernieuwde druk voor productdatastandaardisatie. Wanneer AI-agenten over meerdere retailers en platforms opereren, hebben ze consistente, voorspelbare manieren nodig om productinformatie te interpreteren. De schermresolutie van een laptop moet hetzelfde betekenen, of de gegevens nu afkomstig zijn van het eigen catalogussysteem van een retailer, het platform voor productinformatiebeheer van een merk of een data-aggregator van derden.
Dit trekt de aandacht opnieuw naar datastandaarden en schema frameworks die al lang in e-commerce bestaan, maar vaak inconsistent zijn geïmplementeerd. Standaarden zoals Global Trade Item Number (GTIN), ICECAT en gestructureerde datamarkup (Schema.org) worden minder optioneel en essentiëler. Retailers en merken die hun productgegevens betrouwbaar kunnen structureren volgens algemeen erkende standaarden, behalen voordelen in zichtbaarheid binnen AI-systemen, omdat die gegevens gemakkelijker te interpreteren en te vertrouwen zijn voor AI-agenten.
De implicatie is dat deelname aan agentgestuurde retail media waarschijnlijk meer rigoureuze datastandaarden vereist dan veel retailers en merken momenteel hanteren. Dit vertegenwoordigt een vorm van standaardisatiedruk die anders opereert dan wettelijke vereisten – het komt voort uit technische noodzaak in plaats van wettelijk mandaat, maar het zal waarschijnlijk net zo belangrijk blijken te zijn.
De operationele uitdaging op korte termijn
Voor retailers die deze transitie beheren, is de onmiddellijke uitdaging het gelijktijdig beheren van twee retail mediamodellen. Het op trefwoorden gebaseerde, op zoekopdrachten gebaseerde model voor gesponsorde plaatsing blijft dominant en zeer winstgevend. Retail medianetwerken die zijn gebouwd op gesponsorde producten, gesponsorde merken en display-advertenties genereren aanzienlijke incrementele inkomsten voor grote retailers. Tegelijkertijd moeten retailers investeren in de productgegevensinfrastructuur, catalogusstandaardisatie en agentgestuurde interfaces die de volgende generatie retail media zullen aandrijven.
Dit duale bedrijfsmodel creëert uitdagingen op het gebied van resourceallocatie. Moet een retailer prioriteit geven aan de optimalisatie van zijn bestaande retail media-activiteiten, die momenteel miljarden aan inkomsten genereren, of zwaar investeren in infrastructuur voor een agentgestuurde toekomst die nog gedeeltelijk onzeker is? Het antwoord is steeds vaker beide. Retailers kunnen het zich niet veroorloven om de huidige prestaties van retail media te verwaarlozen, maar ze kunnen ook de investering in de productgegevens- en catalogusinfrastructuur die agentgestuurde commerce vereist, niet uitstellen.
De tijdlijn voor deze transitie is van groot belang. Als agentgestuurde commerce binnen drie tot vijf jaar een materieel deel van e-commerce-transacties uitmaakt – een plausibel scenario gezien de huidige trends in de acceptatie van AI-ondersteund winkelen door consumenten – dan zullen retailers die de investering in cataloguskwaliteit en datastandaardisatie uitstellen, een ernstig concurrentienadeel ondervinden. Merken die nu beginnen te investeren in rijkere productgegevens, gestandaardiseerde attributen en AI-compatibele contentinfrastructuur, zullen aanzienlijke voordelen hebben naarmate retail media evolveert.
Conclusie: voorbereiding en urgentie
Het podcast-gesprek waarin deze transformatie wordt belicht, onderstreept een cruciaal punt voor de retail- en e-commerce-industrie: de verschuiving naar agentgestuurde commerce is geen scenario dat in de verre toekomst ligt, maar een opkomende realiteit die om een onmiddellijke strategische reactie vraagt. Retailers moeten nu beginnen met het evalueren van hun productgegevensinfrastructuur, het beoordelen van de naleving van opkomende datastandaarden en het investeren in tools en processen die hen in staat stellen te concurreren in een retail medialandschap dat wordt gemedieerd door AI-agenten in plaats van trefwoordzoekopdrachten.
Dit is niet louter een technologische upgrade; het is een fundamentele hervorming van de relatie tussen retailers, merken en consumenten in de handel. De retailers en merken die zich snel aanpassen – die investeren in productcontent, hun gegevens standaardiseren en hun infrastructuur voorbereiden voor een door AI gemedieerde marktplaats – zullen in staat zijn om te floreren. Degenen die aarzelen, lopen het risico gemarginaliseerd te worden door meer wendbare concurrenten naarmate agentgestuurde commerce mainstream wordt.
Naarmate de industrie zich richt op door AI gedreven productontdekking, zullen de kwaliteit en toegankelijkheid van productgegevens van het grootste belang zijn. Bij NotPIM erkennen we deze verschuiving en bieden we een no-code-oplossing die productgegevensbeheer vereenvoudigt. Ons platform stelt bedrijven in staat om productinformatie te verrijken, te standaardiseren en te optimaliseren, zodat ze voldoen aan de eisen van AI-agenten en concurrerend blijven in het evoluerende e-commercelandschap. We zien een sterke vraag naar tools die helpen bij het structureren van productgegevens en NotPIM is precies ontworpen om dat te leveren.