AI omarbetar fundamentalt hur retailmedia fungerar och förflyttar branschen från nyckelordsdriven sökning och traditionella sponsrade placeringar mot avsiktsbaserad upptäckt som drivs av autonoma shoppingagenter och konversationsgränssnitt. Denna omvandling representerar mer än en stegvis uppgradering av befintliga annonsmodeller – den signalerar en total omarbetning av hur återförsäljare tjänar pengar på upptäckt, hur varumärken når konsumenter och hur produktinformation måste struktureras för att förbli synlig och konkurrenskraftig på en AI-medierad marknadsplats.[1][2]
Förskjutningen är redan på gång. I takt med att konsumenter i allt högre grad delegerar shoppingbeslut till AI-agenter och konversationshandelsplattformar, omformas grunderna för retailmedia fundamentalt. Där sponsrade produktlistningar en gång dominerade e-handelsannonsering, förbereder sig återförsäljare nu för en framtid där synlighet inom AI-rekommendationsflöden blir det viktigaste slagfältet för varumärkesuppmärksamhet. Detta innebär att auktionsdynamiken för retailmedia – budsystemen, placeringshierarkierna och prismodellerna som har definierat utrymmet under det senaste decenniet – kalibreras om för en era där kontext, avsikt och konversationsrelevans betyder mer än nyckelordsmatchning eller historiska klickfrekvenser.[1]
Den nyckelordsfokuserade upptäcktens kollaps
Traditionell retailmedia har förlitat sig på ett relativt okomplicerat förslag: varumärken bjuder på nyckelord, tävlar om placering ovanför eller bredvid sökresultat och betalar när deras annonser genererar klick eller konverteringar. Denna modell har genererat enormt värde för återförsäljare – de amerikanska utgifterna för retailmedia förväntas nå 60 miljarder dollar 2025 och överträffa 100 miljarder dollar 2028, vilket växer fem gånger snabbare än de totala digitala annonsutgifterna.[2] Men det underliggande antagandet – att konsumenter aktivt söker efter produkter med specifika termer – utmanas av uppkomsten av agentisk handel.
När en konsument delegerar ett köpbeslut till en AI-agent, skriver de inte längre in nyckelord. Istället uttrycker de avsikt genom naturliga språksökningar, beteendehistorik och kontextuella signaler. En autonom shoppingagent kan få en instruktion som "hitta en professionell bärbar dator som passar för videoredigering", bearbeta data om konsumentens budget, tekniska krav och tidigare köp och sedan autonomt navigera i butikskataloger för att identifiera lämpliga alternativ. I det här scenariot blir traditionella nyckelordsbud irrelevanta. Det som istället betyder något är om en produkts underliggande data – dess specifikationer, attribut, prestandaegenskaper – är strukturerad tillräckligt rikligt för att AI ska förstå dess relevans för shopperns avsikt.
Detta representerar en djupgående förändring av hur produktinformation måste organiseras och underhållas. Återförsäljare och varumärken kan inte längre förlita sig på tunna produktlistningar med minimala attribut. De AI-agenter som gör köprekommendationer på konsumenternas vägnar behöver omfattande, korrekt och kontextuellt rik produktdata för att fungera effektivt. Detta innebär att produktfeeds, katalogstrukturer och innehållsstandarder håller på att bli kritisk infrastruktur, inte bara för e-handelsverksamhet, utan för själva retailmedias livskraft.
Retailmedia i den agentiska eran
Intäktsmodellen för retailmedia på en agentisk marknadsplats kommer sannolikt att spegla mönster som redan är etablerade i andra AI-medierade miljöer. Precis som varumärken bjuder på synlighet i Google Shopping-feeds eller sökresultatrankningar, kommer återförsäljare så småningom att göra det möjligt för varumärken att bjuda på framträdande plats i AI-agentrekommendationsflöden. Karaktären av dessa placeringar kommer dock att skilja sig avsevärt från nuvarande sponsrade produktmodeller.
I dagens retailmedialandskap korrelerar ett varumärkes synlighet ofta med budpris och historiska prestandamätvärden som klickfrekvenser och konverteringsfrekvenser. I en agentisk era kommer synligheten i allt högre grad att bero på relevanssignaler som AI-system kan tolka: produkt-marknadsanpassning för specifika kundsegment, noggrannhet i produktattribut, kundnöjdhetsmätvärden, tillgänglighet på lager och överensstämmelse med kundens uttryckta eller slutledda behov.
Denna förändring har djupgående konsekvenser för hur återförsäljare strukturerar sina medienätverk och hur varumärken närmar sig produktmarknadsföring. Ett varumärke kan inte längre bara bjuda över konkurrenterna och garantera synlighet. Istället måste de säkerställa att deras produktdata är omfattande, korrekt och optimerad för AI-tolkning. Detta introducerar nya dimensioner av konkurrens inom retailmedia – inte bara en kapplöpning om att bjuda högst, utan en kapplöpning om att tillhandahålla den mest pålitliga, rikligt attribuerade produktinformationen.
Den nödvändiga produktinnehållet
Grundvalen för effektiv retailmedia på en AI-driven marknadsplats är produktdatakvalitet och fullständighet. Autonoma shoppingagenter som gör rekommendationer på konsumenternas vägnar behöver särskilja mellan produkter baserat på hundratals attribut, specifikationer och kontextuella signaler. En bärbar dators processorgeneration, RAM-konfiguration, skärmupplösning, vikt, batteritid, garantivillkor och kompatibilitet med specifik programvara spelar alla roll när en agent matchar produkter med kundens avsikt. Det gör även information om hållbarhet, tillverkning, transparens i leveranskedjan och varumärkesrykte.
Detta skapar en enastående efterfrågan på rika produktkataloger. Återförsäljare och varumärken som historiskt har minimerat investeringar i produktinnehåll – och istället förlitat sig på konsumentrecensioner, användargenererat innehåll eller minimala tillverkarspecifikationer – står nu inför tryck att dramatiskt utöka bredden och djupet av sin produktinformationsinfrastruktur.
Konsekvenserna sträcker sig till kataloghantering och underhåll av produktfeeds. Där återförsäljare en gång kan ha tolererat enstaka datainkonsistenser, saknade attribut eller försenade uppdateringar av produktinformation, kräver en AI-medierad marknadsplats nästan perfekt noggrannhet och fullständighet. En autonom shoppingagent som rekommenderar en produkt med felaktiga specifikationer eller saknad kritisk information skadar inte bara den specifika transaktionen utan urholkar också konsumenternas förtroende för själva agenten, vilket får bredare konsekvenser för återförsäljarens medieverksamhet.
På samma sätt blir hastigheten med vilken återförsäljare kan lansera nya produkter allt viktigare. I nuvarande retailmediamodeller kan en ny produkt lanseras med minimal information och få synlighet genom betalda kampanjer. På en agentisk marknadsplats kan en ny produktfeed med ofullständig eller dåligt strukturerad data vara osynlig för AI-rekommendationssystem tills dess kataloginformation har mognat fullt ut. Detta skapar ett tryck att utveckla snabbare, effektivare produktregistreringsprocesser som prioriterar innehållskvalitet snarare än att behandla det som en fråga efter lanseringen.
No-code och AI-verktyg i innehållsinfrastrukturen
Komplexiteten med att hantera rika produktkataloger i stor skala har drivit tillämpningen av no-code- och AI-assisterade verktyg inom produktinnehållshantering. Återförsäljare och varumärken förlitar sig i allt högre grad på automatisering för att generera produktbeskrivningar, extrahera och standardisera attribut, översätta innehåll till flera språk och upprätthålla datakvalitet över olika produktkategorier och globala marknader.
AI blir avgörande för denna infrastruktur på flera sätt. Generativa AI-verktyg kan påskynda skapandet av produktbeskrivningar, tekniska specifikationer och marknadsföringskopior skräddarsydda för olika kanaler och målgrupper. Maskininlärningsmodeller kan identifiera saknade eller inkonsekventa data över produktfeeds, flagga potentiella fel och föreslå korrigeringar. Natural Language Processing kan extrahera strukturerade attribut från ostrukturerat innehåll, vilket omvandlar produktinformation till standardiserade format som är kompatibla med olika återförsäljar- och annonsplattformar.
No-code-rörelsen har demokratiserat tillgången till dessa verktyg, vilket gör det möjligt för mindre återförsäljare och varumärken att hantera komplexa produktkataloger utan att bygga anpassad mjukvaruingenjörsinfrastruktur. Detta är viktigt eftersom hindret för deltagande på en agentisk retailmediamarknadsplats inte borde vara möjligheten att investera i anpassad teknik. Verktyg som abstraherar bort teknisk komplexitet – vilket gör det möjligt för merchandising- och marknadsföringsteam att hantera produktdata genom visuella gränssnitt snarare än kod – gör det möjligt för olika återförsäljare och varumärken att uppfylla de datakvalitetsstandarder som AI-agenter kräver.
Standardisering och datainteroperabilitet
Förskjutningen mot agentisk handel skapar förnyat tryck för standardisering av produktdata. När AI-agenter verkar över flera återförsäljare och plattformar, behöver de konsekventa, förutsägbara sätt att tolka produktinformation. En bärbar dators skärmupplösning behöver betyda samma sak oavsett om datan kommer från en återförsäljares proprietära katalogsystem, en varumärkesplattform för produktinformationshantering eller en tredjepartsdatainsamlare.
Detta driver förnyad uppmärksamhet på datastandarder och schemaramverk som länge har funnits inom e-handel men som ofta har implementerats inkonsekvent. Standarder som Global Trade Item Number (GTIN), ICECAT och strukturerad datamarkering (Schema.org) blir mindre valfria och mer väsentliga. Återförsäljare och varumärken som på ett tillförlitligt sätt kan strukturera sin produktdata enligt allmänt erkända standarder får fördelar i synlighet inom AI-system, eftersom den datan blir lättare för AI-agenter att tolka och lita på.
Implikationen är att deltagande i agentisk retailmedia sannolikt kommer att kräva efterlevnad av mer rigorösa datastandarder än vad många återförsäljare och varumärken för närvarande upprätthåller. Detta representerar en form av standardiseringstryck som verkar annorlunda än regulatoriska krav – det uppstår av teknisk nödvändighet snarare än lagligt mandat, men det kommer sannolikt att visa sig lika följdriktigt.
Den kortsiktiga operativa utmaningen
För återförsäljare som hanterar denna övergång är den omedelbara utmaningen att hantera två retailmediamodeller samtidigt. Den nyckelordsdrivna, sökbaserade sponsrade placeringsmodellen förblir dominerande och mycket lönsam. Retailmedianätverk byggda på sponsrade produkter, sponsrade varumärken och displayannonsering genererar betydande ökade intäkter för stora återförsäljare. Samtidigt måste återförsäljare investera i den produktdatainfrastruktur, katalogstandardisering och agentiska gränssnitt som kommer att driva nästa generations retailmedia.
Denna dubbla driftsmodell skapar utmaningar för resursfördelning. Bör en återförsäljare prioritera optimering av sin befintliga retailmediaverksamhet, som för närvarande genererar miljarder i intäkter, eller investera kraftigt i infrastruktur för en agentisk framtid som förblir delvis osäker? Svaret är i allt högre grad båda. Återförsäljare har inte råd att försumma nuvarande retailmediaprestanda, men de kan inte heller fördröja investeringar i produktdata och kataloginfrastruktur som agentisk handel kommer att kräva.
Tidslinjen för denna övergång är betydelsefull. Om agentisk handel står för en väsentlig del av e-handelstransaktionerna inom tre till fem år – ett troligt scenario med tanke på nuvarande trender i konsumenternas användning av AI-assisterad shopping – kommer återförsäljare som försenar investeringar i katalogkvalitet och datastandardisering att möta en allvarlig konkurrensnackdel. Varumärken som börjar nu att investera i rikare produktdata, standardiserade attribut och AI-kompatibel innehållsinfrastruktur kommer att ha betydande fördelar i takt med att retailmedia utvecklas.
Slutsats: Förberedelse och brådska
Podcast-samtalet som belyser denna omvandling understryker en kritisk punkt för återförsäljar- och e-handelsbranschen: övergången mot agentisk handel är inte ett framtida scenario, utan en framväxande verklighet som kräver omedelbart strategiskt svar. Återförsäljare måste börja nu att utvärdera sin produktdatainfrastruktur, bedöma efterlevnad av nya datastandarder och investera i verktyg och processer som gör det möjligt för dem att konkurrera på ett retailmedialandskap som medieras av AI-agenter snarare än nyckelordssökningar.
Detta är inte bara en teknisk uppgradering; det är en grundläggande omformning av relationen mellan återförsäljare, varumärken och konsumenter inom handeln. De återförsäljare och varumärken som anpassar sig snabbt – som investerar i produktinnehåll, standardiserar sina data och förbereder sin infrastruktur för en AI-medierad marknadsplats – kommer att vara positionerade för att blomstra. De som försenar riskerar att marginaliseras av mer agila konkurrenter i takt med att agentisk handel blir mainstream.
När branschen svänger mot AI-driven produktupptäckt kommer kvaliteten och tillgängligheten av produktdata att vara av största vikt. På NotPIM inser vi denna förändring och tillhandahåller en no-code-lösning som förenklar produktdatahantering. Vår plattform gör det möjligt för företag att berika, standardisera och optimera produktinformation och säkerställa att de möter kraven från AI-agenter och förblir konkurrenskraftiga i det utvecklande e-handelslandskapet. Vi ser en stark efterfrågan på verktyg som hjälper till att strukturera produktdata, och NotPIM är utformat för att leverera just det.