AI фундаментално преобликује начин на који функционишу медији у малопродаји, премештајући индустрију са претраге засноване на кључним речима и традиционалних спонзорисаних позиција на открићe засновано на намери, које је омогућено аутономним агентима за куповину и интерфејсима за конверзацију. Ова трансформација представља више од постепеног унапређења постојећих модела за оглашавање — она сигнализира потпуну преобразбу начина на који малопродајни објекти монетизују откривање, како брендови досежу потрошаче и како информације о производима морају бити структуриране да би остале видљиве и конкурентне на тржишту које је посредовано вештачком интелигенцијом.[1][2]
Прелазак је већ у току. Како потрошачи све више делегирају одлуке о куповини агентима за вештачку интелигенцију и платформама за конверзацијску трговину, механизме медија у малопродаји фундаментално ремети. Тамо где су спонзорисани огласи производа некада доминирали у е-трговини, малопродајни објекти се сада припремају за будућност у којој видљивост у оквиру протока препорука вештачке интелигенције постаје главни терен за бренд пажњу. То значи да се динамика аукције медија у малопродаји — системи надметања, хијерархије пласмана и модели цена који су дефинисали овај простор у последњој деценији — рекалибрирају за еру у којој су контекст, намера и релевантност конверзације важнији од подударања кључних речи или историјских стопа кликова.[1]
Сломовима Претраге Фокусиране на Кључне Речи
Традиционални медији у малопродаји ослањали су се на релативно једноставну претпоставку: брендови се надмећу за кључне речи, такмиче се за пласман изнад или поред резултата претраге и плаћају када њихови огласи генеришу кликове или конверзије. Овај модел је генерисао огромну вредност за малопродајне објекте — предвиђа се да ће потрошња медија у малопродаји у САД достићи 60 милијарди долара у 2025. години и премашити 100 милијарди долара до 2028. године, растући пет пута брже од укупне потрошње на дигиталне огласе.[2] Ипак, основна претпоставка — да потрошачи активно траже производе користећи одређене термине — оспорава се појавом агентске трговине.
Када потрошач делегира одлуку о куповини агенту за вештачку интелигенцију, он више не уноси кључне речи. Уместо тога, изражавају намеру путем упита на природном језику, историје понашања и контекстуалних сигнала. Аутономни агент за куповину можда прими инструкцију као што је „пронађи ми професионални лаптоп погодан за уређивање видео записа“, обради податке о буџету потрошача, техничким захтевима и претходним куповинама, а затим самостално креира каталоге малопродајних објеката како би идентификовао одговарајуће опције. У овом сценарију, традиционалне понуде кључних речи постају нерелевантне. Оно што је уместо тога важно је да ли су основни подаци о производу — његове спецификације, атрибути, карактеристике перформанси — структурирани довољно богато да вештачка интелигенција разуме његову релевантност за намеру купца.
Ово представља дубоку промену у начину на који информације о производу морају бити организоване и одржаване. Малопродајни објекти и брендови више не могу да се ослањају на танке листинге производа са минималним атрибутима. Агенти за вештачку интелигенцију који дају препоруке за куповину у име потрошача требају свеобухватне, тачне и контекстуално богате податке о производу да би ефикасно функционисали. То значи да феедови производа, структуре каталога и стандарди садржаја постају критична инфраструктура не само за операције е-трговине, већ и за саму одрживост медија у малопродаји.
Медији у малопродаји у агентској ери
Модел монетизације за медије у малопродаји на агентском тржишту вероватно ће одражавати обрасце који су већ успостављени у другим окружењима посредованим вештачком интелигенцијом. Баш као што брендови учествују у надметању за видљивост у оквиру Google Shopping феедова или рангирања резултата претраге, малопродајни објекти ће на крају омогућити брендовима да учествују у надметању за истакнутост у оквиру протока препорука за агенте за вештачку интелигенцију. Међутим, природа ових позиција ће се значајно разликовати од тренутних модела спонзорисаних производа.
У данашњем пејзажу медија у малопродаји, видљивост бренда често је у корелацији са ценом понуде и историјским показатељима перформанси као што су стопе кликова и стопе конверзије. У агентској ери, видљивост ће све више зависити од сигналa релевантности које системи вештачке интелигенције могу да тумаче: уклапање производа на тржиште за специфичне сегменте купаца, тачност атрибута производа, метрике задовољства купаца, доступност залиха и усклађеност са израженим или претпостављеним потребама купца.
Ова промена има дубоке импликације на то како малопродајни објекти структурирају своје медијске мреже и како брендови приступају маркетингу производа. Бренд више не може једноставно да надмаши конкуренте и гарантује видљивост. Уместо тога, морају да обезбеде да су њихови подаци о производима свеобухватни, тачни и оптимизовани за интерпретацију вештачком интелигенцијом. Ово уводи нове димензије конкуренције у медијима у малопродаји — не само трка за највишу понуду, већ и трка за пружање најпоузданијих, богато атрибутираних информација о производима.
Императив садржаја производа
Основа ефективних медија у малопродаји на тржишту које покреће вештачка интелигенција је квалитет и потпуност података о производима. Аутономни агенти за куповину који дају препоруке у име потрошача треба да разликују производе на основу стотина атрибута, спецификација и контекстуалних сигнала. Генерација процесора лаптопа, конфигурација РАМ-а, резолуција екрана, тежина, трајање батерије, услови гаранције и компатибилност са специфичним софтвером су важни када агент усклађује производе са намером купца. Такође су важне информације о одрживости, производњи, транспарентности ланца снабдевања и репутацији бренда.
То ствара невиђену потражњу за богатим каталозима производа. Малопродајни објекти и брендови који су историјски минимизирали улагања у садржај производа — ослањајући се уместо тога на рецензије потрошача, садржај који генеришу корисници или минималне спецификације произвођача — сада се суочавају са притиском да драматично прошире ширину и дубину своје инфраструктуре информација о производима.
Импликације се протежу на управљање каталогима и одржавање феедова производа. Тамо где су малопродајни објекти можда некада толерисали повремене недоследности у подацима, недостајуће атрибуте или одложене ажурирања информација о производима, тржиште које посредује вештачка интелигенција захтева скоро савршену тачност и потпуност. Аутономни агент за куповину који препоручује производ са нетачним спецификацијама или када недостају критичне информације, оштећује не само ту конкретну трансакцију, већ урушава поверење потрошача у самог агента, што има шире последице за медијско пословање малопродајног објекта.
Слично, брзина којом малопродајни објекти могу да изнесу нове производе на тржиште постаје све важнија. У тренутним моделима медија у малопродаји, нови производ може да се лансира са минималним информацијама и добије видљивост путем плаћених промоција. На тржишту са агентима, нови feed за производ са непотпуним или лоше структурираним подацима може бити невидљив системима препорука вештачке интелигенције све док информације о његовом каталогу не буду у потпуности зреле. Ово ствара притисак да се развију бржи, ефикаснији процеси укључивања производа који унапред убацују квалитет садржаја, уместо да се то гледа као разматрање након лансирања.
Но-цоде и алати за вештачку интелигенцију у инфраструктури за садржај
Сложеност управљања богатим каталозима производа у великом обиму подстакла је усвајање алата без кода и алата за помоћ вештачке интелигенције у управљању садржајем производа. Малопродајни објекти и брендови се све више ослањају на аутоматизацију за генерисање описа производа, издвајање и стандардизацију атрибута, превођење садржаја на више језика и одржавање квалитета података у различитим категоријама производа и на глобалним тржиштима.
Вештачка интелигенција постаје неопходна за ову инфраструктуру на неколико начина. Алати за генерисање вештачке интелигенције могу да убрзају креирање описа производа, техничких спецификација и маркетиншких текстова прилагођених различитим каналима и публикама. Модели машинског учења могу да идентификују податке који недостају или су недоследни у феедовима производа, означе потенцијалне грешке и предложе исправке. Обрада природног језика може да извуче структуриране атрибуте из неструктурираног садржаја, претварајући информације о производу у стандардизоване формате компатибилне са различитим малопродајним и рекламим платформама.
Но-цоде покрет је демократизовао приступ овим алатима, омогућавајући мањим малопродајним објектима и брендовима да управљају сложеним каталозима производа без изградње прилагођене инфраструктуре софтверског инжењеринга. То је важно јер баријера за учешће на агентском тржишту медија у малопродаји не би требало да буде способност да се инвестира у прилагођену технологију. Алати који апстрахују техничку сложеност — омогућавајући тимовима за маркетиншко упослење и маркетинг да управљају подацима о производима путем визуелних интерфејса, а не путем кода — чине изводљивим да различити малопродајни објекти и брендови испуњавају стандарде квалитета података које агенти за вештачку интелигенцију захтевају.
Стандардизација и интероперабилност података
Прелазак на агентску трговину ствара обновљени притисак за стандардизацију података о производима. Када агенти за вештачку интелигенцију раде на више малопродајних објеката и платформи, потребни су им конзистентни, предвидљиви начини за тумачење информација о производима. Резолуција екрана лаптопа треба да значи исто без обзира да ли подаци долазе из сопственог система каталога малопродајног објекта, платформе за управљање информацијама о производима бренда или агрегатора података треће стране.
Ово доводи до обновљене пажње на стандарде података и оквире шема који су одавно постојећи у е-трговини, али су често били недоследно имплементирани. Стандарди као што су Global Trade Item Number (GTIN), ICECAT и структурирано означавање података (Schema.org) постају мање опционални и суштинскији. Малопродајни објекти и брендови који могу поуздано да структурирају своје податке о производима у складу са широко признатим стандардима добијају предности у видљивости у оквиру система за вештачку интелигенцију, јер те податке агенти за вештачку интелигенцију лакше тумаче и верују им.
Импликација је да ће учешће у медијима у малопродаји вероватно захтевати придржавање строжим стандардима података од многих малопродајних објеката и брендова који се тренутно одржавају. Ово представља облик стандардизационог притиска који функционише другачије од регулаторних захтева — произилази из техничке неопходности, а не из законског мандата, али ће се вероватно показати једнако важним.
Оперативни изазов у блиској будућности
За малопродајне објекте који управљају овом транзицијом, непосредни изазов је управљање са два модела медија у малопродаји истовремено. Модел спонзорисане позиције заснованог на кључним речима, заснован на претрази, остаје доминантан и веома профитабилан. Медијске мреже у малопродаји изграђене на спонзорисаним производима, спонзорисаним брендовима и дисплеј оглашавању генеришу значајне инкременталне приходе за главне малопродајне објекте. Истовремено, малопродајни објекти морају да инвестирају у инфраструктуру података о производима, стандардизацију каталога и агентске интерфејсе који ће покретати следећу генерацију медија у малопродаји.
Овај двоструки оперативни модел ствара изазове за расподелу ресурса. Да ли би малопродајни објекат требало да да предност оптимизацији свог постојећег пословања у медијима у малопродаји, што тренутно генерише милијарде прихода, или да снажно инвестира у инфраструктуру за агентску будућност која остаје делимично неизвесна? Одговор је, све више, оба. Малопродајни објекти не могу да приуште да занемаре тренутне перформансе медија у малопродаји, али такође не могу да одложе улагања у податке о производима и инфраструктуру каталога која ће агентска трговина захтевати.
Временска линија за ову транзицију је од великог значаја. Ако агентска трговина чини материјални део трансакција е-трговине у року од три до пет година — вероватан сценарио с обзиром на тренутне трендове у усвајању куповине уз помоћ вештачке интелигенције од стране потрошача — тада ће малопродајни објекти који одлажу улагања у квалитет каталога и стандардизацију података суочити се са озбиљним конкурентским недостатком. Брендови који сада почну да инвестирају у богатије податке о производима, стандардизоване атрибуте и инфраструктуру садржаја компатибилну са вештачком интелигенцијом, поседоваће значајне предности док се медији у малопродаји развијају.
Закључак: Припрема и хитност
Разговор у подкасту који наглашава ову трансформацију наглашава кључну тачку за индустрију малопродаје и е-трговине: прелазак на агентску трговину није далеки будући сценарио, већ појављујућа се реалност која захтева тренутни стратешки одговор. Малопродајни објекти морају сада да почну да процењују своју инфраструктуру података о производима, процењују усклађеност са појавним стандардима података и инвестирају у алате и процесе који ће им омогућити да се такмиче у пејзажу медија у малопродаји посредованом од стране агената за вештачку интелигенцију, а не претрагама кључних речи.
Ово није само технолошка надградња; то је фундаментално преобликовање односа између малопродајних објеката, брендова и потрошача у трговини. Малопродајни објекти и брендови који се брзо прилагоде — који инвестирају у садржај производа, стандардизују своје податке и припремају своју инфраструктуру за тржиште које посредује вештачка интелигенција — биће у позицији да напредују. Они који одложе ризикују да се нађу маргинализовани од стране агилнијих конкурента док агентска трговина постаје главна.
Како се индустрија окреће ка откривању производа које покреће вештачка интелигенција, квалитет и приступачност података о производима биће од највеће важности. У НоtPIM-у препознајемо ову промену и обезбеђујемо решење без кода које поједностављује управљање подацима о производима. Наша платформа омогућава предузећима да обогате, стандардизују и оптимизују информације о производима, осигуравајући да испуњавају захтеве агената за вештачку интелигенцију и остају конкурентни у еволуирајућем пејзажу е-трговине. Видимо велику потражњу за алатима који помажу у структурирању података о производима, а НоtPIM је дизајниран да управо то и испоручи.