AI, perakende medyasının nasıl çalıştığını temelden yeniden yazıyor ve sektörü, anahtar kelime odaklı aramadan ve geleneksel sponsorlu yerleşimlerden, otonom alışveriş ajanları ve konuşmaya dayalı arayüzler tarafından desteklenen niyet odaklı keşfe doğru kaydırıyor. Bu dönüşüm, mevcut reklamcılık modellerine yapılan artımlı bir yükseltmeden daha fazlasını temsil ediyor; perakendecilerin keşiften nasıl para kazandığını, markaların tüketicilere nasıl ulaştığını ve ürün bilgilerinin AI aracılı bir pazarda görünür ve rekabetçi kalmak için nasıl yapılandırılması gerektiğini tamamen yeniden düşünmenin sinyalini veriyor.[1][2]
Bu değişim zaten başladı. Tüketiciler giderek alışveriş kararlarını AI ajanlarına ve konuşmaya dayalı ticaret platformlarına devrettikçe, perakende medyasının mekanikleri temelden bozuluyor. Sponsorlu ürün listelemelerinin bir zamanlar e-ticaret reklamcılığına hakim olduğu yerde, perakendeciler artık AI öneri akışları içinde görünürlüğün marka dikkati için birincil savaş alanı olacağı bir gelecek için hazırlanıyorlar. Bu, perakende medyasının açık artırma dinamiklerinin -bu alanı son on yılda tanımlayan teklif sistemlerinin, yerleşim hiyerarşilerinin ve fiyatlandırma modellerinin- anahtar kelime eşleşmesinden veya geçmiş tıklama oranlarından daha çok bağlam, niyet ve konuşmaya dayalı alaka düzeyinin önemli olduğu bir çağ için yeniden kalibre edildiği anlamına geliyor.[1]
Anahtar Kelime Odaklı Keşfin Çöküşü
Geleneksel perakende medyası, nispeten basit bir önermeye dayanıyordu: markalar anahtar kelimeler için teklif verir, arama sonuçlarının üzerinde veya yanında yer için yarışır ve reklamları tıklama veya dönüşüm sağladığında ödeme yapardı. Bu model perakendeciler için muazzam bir değer yarattı - ABD'deki perakende medya harcamalarının 2025'te 60 milyar dolara ulaşması ve toplam dijital reklam harcamalarından beş kat daha hızlı büyüyerek 2028'e kadar 100 milyar doları aşması bekleniyor.[2] Ancak, altında yatan varsayım - tüketicilerin belirli terimleri kullanarak aktif olarak ürün araması- ajans ticaretinin yükselişi tarafından sorgulanıyor.
Bir tüketici bir satın alma kararını bir AI ajanına devrettiğinde, artık anahtar kelimeler yazmıyor. Bunun yerine, niyetlerini doğal dil sorguları, davranışsal geçmiş ve bağlamsal sinyaller aracılığıyla ifade ediyorlar. Otonom bir alışveriş ajanı, "bana video düzenlemeye uygun profesyonel bir dizüstü bilgisayar bul" gibi bir talimat alabilir, tüketicinin bütçesi, teknik gereksinimleri ve önceki satın alımları hakkında veri işleyebilir ve ardından uygun seçenekleri belirlemek için perakende kataloglarında otonom olarak gezinebilir. Bu senaryoda, geleneksel anahtar kelime teklifleri önemsiz hale gelir. Bunun yerine önemli olan, bir ürünün altında yatan verilerinin -özellikleri, nitelikleri, performans özellikleri- yapısının, AI'ın bu ürünün alışverişçinin niyetine uygunluğunu anlayabileceği kadar zengin olup olmadığıdır.
Bu, ürün bilgilerinin nasıl düzenlenmesi ve sürdürülmesi gerektiğinde derin bir değişimi temsil ediyor. Perakendeciler ve markalar artık minimum özelliklere sahip ince ürün listelemelerine güvenemezler. Tüketiciler adına satın alma önerileri yapan AI ajanları, etkili bir şekilde çalışmak için kapsamlı, doğru ve bağlamsal olarak zengin ürün verilerine ihtiyaç duyuyor. Bu, ürün beslemelerinin, katalog yapılarının ve içerik standartlarının sadece e-ticaret operasyonları için değil, perakende medyasının yaşayabilirliği için de kritik bir altyapı haline geldiği anlamına geliyor.
Ajans Çağında Perakende Medyası
Bir ajans pazarındaki perakende medyası için para kazanma modeli, zaten diğer AI aracılı ortamlarda kurulmuş olan desenleri yansıtacak. Tıpkı markaların Google Alışveriş beslemeleri veya arama sonucu sıralamaları içinde görünürlük için teklif verdiği gibi, perakendeciler de sonunda markaların AI ajanı öneri akışları içinde öne çıkmak için teklif vermesini sağlayacaklar. Ancak, bu yerleşimlerin doğası, mevcut sponsorlu ürün modellerinden önemli ölçüde farklı olacaktır.
Günümüz perakende medya manzarasında, bir markanın görünürlüğü genellikle teklif fiyatı ve tıklama oranları ve dönüşüm oranları gibi geçmiş performans metrikleriyle korelasyon gösterir. Bir ajans çağında, görünürlük giderek AI sistemlerinin yorumlayabileceği alaka sinyallerine bağlı olacaktır: belirli müşteri segmentleri için ürün-pazar uyumu, ürün niteliklerinin doğruluğu, müşteri memnuniyeti metrikleri, stok durumu ve müşterinin ifade ettiği veya çıkarılan ihtiyaçlarıyla uyum.
Bu değişim, perakendecilerin medya ağlarını nasıl yapılandırdığı ve markaların ürün pazarlamasına nasıl yaklaştığı konusunda derin sonuçlar doğuruyor. Bir marka artık rakiplerinden daha yüksek teklif vererek görünürlüğü garanti edemez. Bunun yerine, ürün verilerinin kapsamlı, doğru ve AI yorumu için optimize edildiğinden emin olmalıdırlar. Bu, perakende medyasında yeni rekabet boyutları ortaya çıkarır - sadece en yüksek teklifi verme yarışı değil, aynı zamanda en güvenilir, zengin nitelikli ürün bilgilerini sağlama yarışı.
Ürün İçeriği Zorunluluğu
AI odaklı bir pazarda etkili perakende medyasının temeli, ürün verilerinin kalitesi ve eksiksizliğidir. Tüketiciler adına önerilerde bulunan otonom alışveriş ajanları, ürünleri yüzlerce nitelik, özellik ve bağlamsal sinyale göre ayırt etmelidir. Bir dizüstü bilgisayarın işlemci nesli, RAM yapılandırması, ekran çözünürlüğü, ağırlığı, pil ömrü, garanti koşulları ve belirli yazılımlarla uyumluluğu, bir ajanın ürünleri müşteri niyetiyle eşleştirmesi sırasında önemlidir. Sürdürülebilirlik, üretim, tedarik zinciri şeffaflığı ve marka itibarı hakkında bilgiler de öyle.
Bu, zengin ürün kataloglarına benzeri görülmemiş bir talep yaratıyor. Tarihsel olarak ürün içeriğine asgari yatırım yapan perakendeciler ve markalar -bunun yerine tüketici yorumlarına, kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğe veya minimum üretici özelliklerine güvenenler- artık ürün bilgileri altyapılarının kapsamını ve derinliğini çarpıcı bir şekilde genişletme baskısı ile karşı karşıyalar.
Sonuçlar, katalog yönetimi ve ürün beslemesi bakımı alanlarına kadar uzanıyor. Perakendeciler bir zamanlar ara sıra veri tutarsızlıklarına, eksik özelliklere veya ürün bilgilerinde gecikmeli güncellemeler toler edebiliyordu, ancak AI aracılı bir pazar, neredeyse mükemmel doğruluk ve eksiksizlik talep ediyor. Yanlış özelliklere veya kritik bilgilerin eksik olmasına sahip bir ürün öneren otonom bir alışveriş ajanı, yalnızca o belirli işlemi bozmakla kalmaz, aynı zamanda ajanın kendine olan tüketici güvenini de aşındırır ve bu da perakendecinin medya işi için daha geniş sonuçlar doğurur.
Benzer şekilde, perakendecilerin yeni ürünleri pazara çıkarma hızı giderek önem kazanıyor. Mevcut perakende medya modellerinde, yeni bir ürün az miktarda bilgiyle piyasaya sürülebilir ve ücretli tanıtımlar aracılığıyla görünürlük elde edebilir. Bir ajans pazarda, eksik veya kötü yapılandırılmış veriler içeren yeni bir ürün beslemesi, katalog bilgileri tam olarak olgunlaşana kadar AI öneri sistemleri tarafından görünmez olabilir. Bu, içerik kalitesini başlattıktan sonra değil, önden yükleyerek daha hızlı, daha verimli ürün yerleştirme süreçleri geliştirme baskısı yaratır.
İçerik Altyapısında Kodsuz ve AI Araçları
Zengin ürün kataloglarını ölçekte yönetmenin karmaşıklığı, ürün içeriği yönetiminde kodsuz ve AI destekli araçların benimsenmesini tetikledi. Perakendeciler ve markalar, ürün açıklamaları oluşturmak, nitelikleri çıkarmak ve standartlaştırmak, içeriği birden fazla dile çevirmek ve çeşitli ürün kategorilerinde ve küresel pazarlarda veri kalitesini korumak için giderek otomasyona güveniyorlar.
AI, bu altyapı için çeşitli şekillerde vazgeçilmez hale geliyor. Üretken AI araçları, farklı kanallar ve kitleler için uyarlanmış ürün açıklamalarının, teknik özelliklerin ve pazarlama kopyasının oluşturulmasını hızlandırabilir. Makine öğrenimi modelleri, ürün beslemelerindeki eksik veya tutarsız verileri belirleyebilir, potansiyel hataları işaretleyebilir ve düzeltmeler önerebilir. Doğal dil işleme, yapılandırılmamış içerikten yapılandırılmış nitelikleri çıkarabilir, ürün bilgilerini çeşitli perakende ve reklam platformlarıyla uyumlu standartlaştırılmış formatlara dönüştürebilir.
Kodsuz hareket, bu araçlara erişimi demokratikleştirdi ve daha küçük perakendecilerin ve markaların, özel yazılım mühendisliği altyapısı oluşturmak zorunda kalmadan karmaşık ürün kataloglarını yönetmelerini sağladı. Bu önemlidir çünkü bir ajans perakende medya pazarına katılım bariyeri, özel teknolojiye yatırım yapma yeteneği olmamalıdır. Teknik karmaşıklığı soyutlayan araçlar -pazarlama ve pazarlama ekiplerinin ürün verilerini kod yerine görsel arayüzler aracılığıyla yönetmelerini sağlamak- çeşitli perakendecilerin ve markaların AI ajanların gerektirdiği veri kalitesi standartlarını karşılamasını mümkün kılar.
Standardizasyon ve Veri Birlikte Çalışabilirlik
Ajans ticaretine geçiş, ürün verilerinin standardizasyonu için yenilenen bir baskı yaratıyor. AI ajanları birden fazla perakendeci ve platformda çalıştığında, ürün bilgilerini yorumlamak için tutarlı ve öngörülebilir yollara ihtiyaç duyarlar. Bir dizüstü bilgisayarın ekran çözünürlüğünün, veriler bir perakendecinin tescilli katalog sisteminden, bir markanın ürün bilgisi yönetim platformundan veya üçüncü taraf bir veri toplayıcıdan gelse de aynı anlama gelmesi gerekir.
Bu, e-ticarette uzun süredir var olan ancak genellikle tutarsız bir şekilde uygulanan veri standartlarına ve şema çerçevelerine olan dikkatin yenilenmesini sağlıyor. Global Trade Item Number (GTIN), ICECAT ve yapılandırılmış veri işaretlemesi (Schema.org) gibi standartlar, daha az opsiyonel ve daha temel hale geliyor. Ürün verilerini yaygın olarak tanınan standartlara göre güvenilir bir şekilde yapılandıran perakendeciler ve markalar, bu verilerin AI ajanları tarafından yorumlanması ve güvenilmesinin kolaylaşması nedeniyle AI sistemleri içinde görünürlük avantajları elde ederler.
Bunun sonucu, ajans perakende medyasına katılımın, birçok perakendeci ve markanın şu anda koruduğundan daha sıkı veri standartlarına uyulmasını gerektireceğidir. Bu, düzenleyici gerekliliklerden farklı şekilde çalışan bir standardizasyon baskısını temsil ediyor - yasal bir zorunluluktan ziyade teknik bir zorunluluktan kaynaklanıyor, ancak aynı derecede sonuç verici olasıdır.
Yakın Vadeli Operasyonel Zorluk
Bu geçişi yöneten perakendeciler için, acil zorluk, aynı anda iki perakende medya modelini yönetmektir. Anahtar kelime odaklı, arama tabanlı sponsorlu yerleşim modeli hakim ve oldukça karlı kalmaya devam ediyor. Sponsorlu ürünler, sponsorlu markalar ve görüntülü reklamcılık üzerine kurulu perakende medya ağları, büyük perakendeciler için önemli ölçüde artan gelir üretiyor. Aynı zamanda, perakendeciler, bir sonraki nesil perakende medyasına güç verecek ürün verisi altyapısına, katalog standardizasyonuna ve ajans arayüzlerine yatırım yapmalıdırlar.
Bu ikili işletim modeli, kaynak tahsisi zorlukları yaratıyor. Bir perakendeci, şu anda milyarlarca gelir üreten mevcut perakende medya işini mi optimize etmeye öncelik vermeli, yoksa kısmen belirsiz kalan bir ajans geleceği için altyapıya mı yoğun yatırım yapmalı? Cevap, giderek, her ikisi de. Perakendeciler, mevcut perakende medya performansını ihmal etmeyi göze alamazlar, ancak aynı zamanda ajans ticaretinin gerektireceği ürün verisi ve katalog altyapısına yatırım yapmayı erteleyemezler.
Bu geçişin zaman çizelgesi önemli ölçüde önemlidir. Ajans ticareti, üç ila beş yıl içinde e-ticaret işlemlerinin önemli bir bölümünü oluşturuyorsa -AI destekli alışverişin tüketici tarafından benimsenmesindeki mevcut eğilimler göz önüne alındığında olası bir senaryo- katalog kalitesine ve veri standardizasyonuna yatırım yapmayı geciktiren perakendeciler ciddi bir rekabet dezavantajıyla karşı karşıya kalacaklar. Artık daha zengin ürün verilerine, standartlaştırılmış niteliklere ve AI uyumlu içerik altyapısına yatırım yapmaya başlayan markalar, perakende medyası geliştikçe önemli avantajlara sahip olacaklar.
Sonuç: Hazırlık ve Aciliyet
Bu dönüşümü vurgulayan podcast konuşması, perakende ve e-ticaret sektörü için kritik bir noktayı vurguluyor: ajans ticaretine geçiş, uzak bir gelecek senaryosu değil, acil bir stratejik yanıt gerektiren ortaya çıkan bir gerçektir. Perakendeciler, ürün verisi altyapılarını değerlendirmeye, ortaya çıkan veri standartlarına uygunluklarını değerlendirmeye ve araçlara ve süreçlere yatırım yapmaya şimdi başlamalıdır; bu, anahtar kelime aramalarından ziyade AI ajanları tarafından aracılık edilen bir perakende medya ortamında rekabet etmelerini sağlayacaktır.
Bu sadece teknolojik bir yükseltme değil; ticarette perakendeciler, markalar ve tüketiciler arasındaki ilişkinin temel bir yeniden şekillenmesidir. Çabuk adapte olan -ürün içeriğine yatırım yapan, verilerini standartlaştıran ve altyapılarını AI aracılı bir pazar için hazırlayan- perakendeciler ve markalar başarılı olmak için konumlanacaklardır. Gecikenler, ajans ticareti ana akım haline geldikçe daha çevik rakipler tarafından marjinalleşme riskiyle karşı karşıya kalacaklar.
Sektör AI odaklı ürün keşfine yönelirken, ürün verilerinin kalitesi ve erişilebilirliği hayati önem taşıyacaktır. NotPIM'de, bu değişimi tanıyor ve ürün verisi yönetimini basitleştiren kodsuz bir çözüm sunuyoruz. Platformumuz, işletmelerin ürün bilgilerini zenginleştirmesini, standartlaştırmasını ve optimize etmesini sağlayarak, AI ajanların taleplerini karşılamalarını ve gelişen e-ticaret ortamında rekabetçi kalmalarını sağlar. Ürün verilerini yapılandırmaya yardımcı olan araçlara güçlü bir talep görüyoruz ve NotPIM tam olarak bunu sunmak üzere tasarlanmıştır.