AI zásadně přepracovává fungování retail media, posouvá od vyhledávání založeného na klíčových slovech a tradičních sponzorovaných umístěních směrem k objevování založenému na záměru, které je poháněno autonomními nákupními agenty a konverzačními rozhraními. Tato transformace představuje víc než jen přírůstkové vylepšení stávajících reklamních modelů – signalizuje totální přepracování toho, jak maloobchodníci zpeněžují objevování, jak se značky dostávají ke spotřebitelům a jak musí být strukturovány informace o produktech, aby zůstaly viditelné a konkurenceschopné na trhu zprostředkovaném umělou inteligencí.[1][2]
Posun už probíhá. Vzhledem k tomu, že spotřebitelé stále více delegují nákupní rozhodnutí na agenty AI a platformy konverzačního obchodu, je mechanika retail media zásadně narušována. Tam, kde sponzorované produktové záznamy kdysi dominovaly e-commerce reklamě, se maloobchodníci nyní připravují na budoucnost, kde se viditelnost v rámci doporučovacích toků AI stane hlavní bojištěm o pozornost značek. To znamená, že aukční dynamika retail media – nabídkové systémy, hierarchie umístění a cenové modely, které tento prostor definovaly po poslední desetiletí – se rekvalifikují pro éru, kde na kontextu, záměru a konverzační relevanci záleží více než na shodě klíčových slov nebo historických místech prokliku.[1]
Kolaps objevování zaměřeného na klíčová slova
Tradiční retail media se spoléhala na relativně jednoduchý návrh: značky se ucházejí o klíčová slova, soutěží o umístění nad nebo vedle výsledků vyhledávání a platí, když jejich reklamy generují kliknutí nebo konverze. Tento model vygeneroval obrovskou hodnotu pro maloobchodníky – odhaduje se, že výdaje na retail media v USA dosáhnou v roce 2025 60 miliard dolarů a do roku 2028 přesáhnou 100 miliard dolarů, což je pětinásobek růstu celkových výdajů na digitální reklamu.[2] Přesto je základní předpoklad – že spotřebitelé aktivně vyhledávají produkty pomocí specifických pojmů – zpochybňován nástupem agentového obchodu.
Když spotřebitel deleguje rozhodnutí o nákupu na agenta AI, již nezadává klíčová slova. Místo toho vyjadřují záměr prostřednictvím dotazů v přirozeném jazyce, behaviorální historie a kontextových signálů. Autonomní nákupní agent by mohl obdržet instrukci jako „najděte mi profesionální notebook vhodný pro střih videa“, zpracovat data o rozpočtu spotřebitele, technických požadavcích a předchozích nákupech a poté autonomně procházet maloobchodní katalogy, aby identifikoval vhodné možnosti. V tomto scénáři se tradiční nabídky klíčových slov stávají irelevantní. Místo toho záleží na tom, zda jsou podkladová data produktu – jeho specifikace, atributy, výkonnostní charakteristiky – dostatečně bohatě strukturována, aby AI pochopila jeho relevanci pro záměr nakupujícího.
To představuje zásadní posun v tom, jak musí být informace o produktu organizovány a udržovány. Maloobchodníci a značky se již nemohou spoléhat na chudé produktové záznamy s minimálními atributy. Agentům AI, kteří činí doporučení nákupu jménem spotřebitelů, jsou zapotřebí komplexní, přesná a kontextově bohatá data o produktech, aby mohli efektivně fungovat. To znamená, že feedy produktů, struktury katalogů a standardy obsahu se stávají kritickou infrastrukturou nejen pro e-commerce operace, ale i pro samotnou životaschopnost retail media.
Retail Media v éře agentů
Model zpeněžení pro retail media na trhu agentů bude pravděpodobně odrážet vzorce, které se již etablovaly v jiných prostředích zprostředkovaných umělou inteligencí. Stejně jako značky se ucházejí o viditelnost v rámci feedů Google Shopping nebo hodnocení výsledků vyhledávání, maloobchodníci nakonec umožní značkám ucházet se o prominenci v rámci doporučovacích toků agentů AI. Povaha těchto umístění se však bude výrazně lišit od současných sponzorovaných produktových modelů.
V dnešní krajině retail media koreluje viditelnost značky často s nabídkovou cenou a historickými metrikami výkonu, jako jsou míry prokliku a míry konverze. V éře agentů bude viditelnost stále více záviset na signálech relevance, které mohou systémy AI interpretovat: vhodnosti produktu pro konkrétní segmenty zákazníků, přesnosti atributů produktů, metrikách spokojenosti zákazníků, dostupnosti zásob a sladění s vyjádřenými nebo odvozenými potřebami zákazníka.
Tento posun má hluboké důsledky pro to, jak maloobchodníci strukturují své mediální sítě a jak značky přistupují k marketingu produktů. Značka již nemůže jednoduše přeplatit konkurenty a zaručit viditelnost. Místo toho musí zajistit, aby její produktová data byla komplexní, přesná a optimalizovaná pro interpretaci AI. To zavádí nové dimenze konkurence v retail media – nejen závod o nabídku nejvyšší ceny, ale závod o poskytování nejdůvěryhodnějších, bohatě atribuovaných informací o produktu.
Imperativ obsahu produktu
Základem efektivní retail media na trhu řízeném umělou inteligencí je kvalita a úplnost dat o produktech. Autonomní nákupní agenti, kteří dělají doporučení jménem spotřebitelů, musí rozlišovat mezi produkty na základě stovek atributů, specifikací a kontextových signálů. Generace procesoru notebooku, konfigurace RAM, rozlišení obrazovky, hmotnost, výdrž baterie, záruční podmínky a kompatibilita se specifickým softwarem jsou důležité, když agent porovnává produkty se záměrem zákazníka. Stejně tak i informace o udržitelnosti, výrobě, transparentnosti dodavatelského řetězce a pověsti značky.
To vytváří bezprecedentní poptávku po bohatých katalozích produktů. Maloobchodníci a značky, kteří historicky minimalizovali investice do obsahu produktu – spoléhající se na recenze spotřebitelů, obsah generovaný uživateli nebo minimální specifikace výrobce – nyní čelí tlaku, aby dramaticky rozšířili šíři a hloubku své infrastruktury informací o produktu.
Důsledky se vztahují na správu katalogů a údržbu produktových feedů. Tam, kde by maloobchodníci kdysi tolerovali občasné nesrovnalosti dat, chybějící atributy nebo zpožděné aktualizace informací o produktech, vyžaduje trh zprostředkovaný umělou inteligencí téměř dokonalou přesnost a úplnost. Autonomní nákupní agent, který doporučuje produkt s nepřesnými specifikacemi nebo chybějícími kritickými informacemi, poškozuje nejen tuto konkrétní transakci, ale podrývá důvěru spotřebitele v samotného agenta, což má širší důsledky pro mediální podnikání maloobchodníka.
Stejně tak se stále důležitější stává rychlost, jakou mohou maloobchodníci uvádět nové produkty na trh. V současných modelech retail media může být nový produkt spuštěn s minimálními informacemi a získat viditelnost prostřednictvím placených propagačních akcí. Na trhu agentů může být nový product feed s neúplnými nebo špatně strukturovanými daty neviditelný pro doporučovací systémy AI, dokud se jeho informace v katalogu plně nerozvínou. To vytváří tlak na vývoj rychlejších a efektivnějších procesů zavádění produktů, které upřednostňují kvalitu obsahu, spíše než aby se s ní zacházelo jako s úvahou po spuštění.
No-Code a AI nástroje v infrastruktuře obsahu
Složitost správy bohatých katalogů produktů ve velkém měřítku vedla k přijetí no-code a AI-asistovaných nástrojů ve správě obsahu produktů. Maloobchodníci a značky se stále více spoléhají na automatizaci pro generování popisů produktů, extrakci a standardizaci atributů, překlad obsahu do více jazyků a udržování kvality dat napříč různými kategoriemi produktů a globálními trhy.
AI se stává základem této infrastruktury několika způsoby. Generativní nástroje AI mohou urychlit vytváření popisů produktů, technických specifikací a marketingových textů přizpůsobených různým kanálům a publiku. Modely strojového učení mohou identifikovat chybějící nebo nekonzistentní data napříč produktovými feedy, označit potenciální chyby a navrhnout opravy. Zpracování přirozeného jazyka může extrahovat strukturované atributy z nestrukturovaného obsahu a převádět informace o produktech do standardizovaných formátů kompatibilních s různými maloobchodními a reklamními platformami.
Hnutí no-code demokratizovalo přístup k těmto nástrojům, což umožňuje menším maloobchodníkům a značkám spravovat komplexní katalogy produktů, aniž by museli budovat vlastní softwarovou inženýrskou infrastrukturu. Na tom záleží, protože překážkou pro účast na trhu retail media pro agenty by neměla být možnost investovat do vlastní technologie. Nástroje, které odstraňují technickou složitost – umožňují merchandisingovým a marketingovým týmům spravovat produktová data prostřednictvím vizuálních rozhraní, nikoli kódu – umožňují různým maloobchodníkům a značkám splňovat standardy kvality dat, které agenti AI vyžadují.
Standardizace a interoperabilita dat
Posun směrem k agentovému obchodu vytváří obnovený tlak na standardizaci produktových dat. Když agenti AI fungují napříč více maloobchodníky a platformami, potřebují konzistentní, předvídatelné způsoby interpretace informací o produktech. Rozlišení obrazovky notebooku musí znamenat totéž, ať už data pocházejí z proprietárního katalogového systému maloobchodníka, platformy pro správu informací o produktech značky nebo agregátoru dat třetích stran.
To přináší obnovenou pozornost standardům dat a rámcům schémat, které na e-commerce už dlouho existují, ale často byly implementovány nekonzistentně. Standardy jako Global Trade Item Number (GTIN), ICECAT a strukturované označení dat (Schema.org) se stávají méně volitelnými a důležitějšími. Maloobchodníci a značky, kteří dokážou spolehlivě strukturovat svá produktová data podle široce uznávaných standardů, získávají výhody v oblasti viditelnosti v systémech AI, protože tato data se pro agenty AI stávají snáze interpretovatelnými a důvěryhodnými.
Důsledkem je, že účast v retail media pro agenty bude pravděpodobně vyžadovat dodržování přísnějších standardů dat, než jaké v současné době udržuje mnoho maloobchodníků a značek. To představuje formu standardizačního tlaku, který funguje odlišně od regulačních požadavků – vzniká z technické potřeby spíše než z právního mandátu, ale pravděpodobně se ukáže jako stejně důležitý.
Krátkodobá provozní výzva
Pro maloobchodníky, kteří řídí tento přechod, je bezprostřední výzvou řízení dvou modelů retail media současně. Model sponzorovaných umístění založený na klíčových slovech a vyhledávání zůstává dominantní a vysoce ziskový. Retail media sítě postavené na sponzorovaných produktech, sponzorovaných značkách a display reklamě generují pro velké maloobchodníky značné přírůstkové příjmy. Současně musí maloobchodníci investovat do infrastruktury produktových dat, standardizace katalogů a agentových rozhraní, které budou pohánět příští generaci retail media.
Tento duální provozní model vytváří problémy s přidělováním zdrojů. Měl by maloobchodník upřednostňovat optimalizaci svého stávajícího retail media podnikání, které v současnosti generuje miliardy dolarů příjmů, nebo masivně investovat do infrastruktury pro agentovou budoucnost, která zůstává částečně nejistá? Odpověď je stále častěji obojí. Maloobchodníci si nemohou dovolit zanedbávat současný výkon retail media, ale nemohou ani odkládat investice do dat o produktech a katalogové infrastruktury, kterou bude agentový obchod vyžadovat.
Časový rámec pro tento přechod je velmi důležitý. Pokud agentový obchod představuje podstatnou část e-commerce transakcí během tří až pěti let – což je pravděpodobný scénář vzhledem k současným trendům v přijímání nákupů s pomocí AI spotřebiteli – pak maloobchodníci, kteří odloží investice do kvality katalogů a standardizace dat, budou čelit silné konkurenční nevýhodě. Značky, které začnou již nyní investovat do bohatších dat o produktech, standardizovaných atributů a infrastruktury obsahu kompatibilní s AI, budou mít významné výhody, jak se retail media vyvíjí.
Závěr: Příprava a naléhavost
Konverzace v podcastu zdůrazňující tuto transformaci podtrhuje zásadní bod pro retailový a e-commerce průmysl: posun směrem k agentovému obchodu není vzdálený budoucí scénář, ale vznikající realita, která vyžaduje okamžitou strategickou reakci. Maloobchodníci musí již nyní začít vyhodnocovat svou infrastrukturu dat o produktech, posuzovat soulad s novými standardy dat a investovat do nástrojů a procesů, které jim umožní konkurovat na retail media trhu zprostředkovaném agenty AI namísto vyhledávání podle klíčových slov.
Nejedná se pouze o technologické vylepšení; jde o zásadní přetvoření vztahu mezi maloobchodníky, značkami a spotřebiteli v obchodu. Maloobchodníci a značky, které se rychle přizpůsobí – které investují do obsahu produktů, standardizují svá data a připraví svou infrastrukturu pro trh zprostředkovaný umělou inteligencí – budou v pozici, aby prosperovaly. Ti, kteří otálejí, riskují, že se ocitnou na okraji zájmu agilnější konkurence, jak se agentový obchod stane mainstreamem.
Jak se odvětví obrací směrem k objevování produktů řízenému umělou inteligencí, bude kvalita a dostupnost dat o produktech prvořadá. V NotPIM si tento posun uvědomujeme a poskytujeme no-code řešení, které zjednodušuje správu dat o produktech. Naše platforma umožňuje podnikům obohatit, standardizovat a optimalizovat informace o produktech a zajistit, že splňují požadavky agentů AI a zůstanou konkurenceschopné v neustále se vyvíjejícím e-commerce prostředí. Vidíme silnou poptávku po nástrojích, které pomáhají strukturovat produktová data, a NotPIM je navržen tak, aby přesně to dodával.