AI jako główna warstwa wyszukiwania produktów
Ostatnie badania konsumenckie wskazują na strukturalną zmianę w sposobie, w jaki kupujący odkrywają i oceniają produkty online. Zgodnie z najnowszym raportem Marketplace Shopping Behavior Report 2026, 58 procent kupujących używa obecnie narzędzi AI do wyszukiwania produktów, podczas gdy 37 procent zaczyna swoją podróż zakupową na platformach sprzedażowych – to spadek o 10 punktów procentowych w porównaniu z rokiem poprzednim. Platformy sprzedażowe pozostają największym pojedynczym punktem wejścia, ale ich dominacja słabnie, ponieważ uwaga rozprasza się między wyszukiwaniem, mediami społecznościowymi i asystentami AI.
Jednocześnie AI jest wyraźnie pozycjonowane jako warstwa badawcza, a nie pełny kanał zakupowy. Tylko 17 procent konsumentów czuje się komfortowo kończąc zakup bezpośrednio przez AI, pomimo tego, że ponad jedna trzecia rozpoczęła już podróż zakupową za pośrednictwem asystenta AI. Równolegle, inne badania wskazują, że znaczny odsetek konsumentów już "przybywa poinformowany": prawie połowa używa AI w pewnym momencie swojej podróży zakupowej, w tym do interpretacji recenzji i oceny ofert, podczas gdy rosnąca mniejszość eksperymentuje z generatywnymi narzędziami zakupowymi AI, aby uzyskać dopasowane sugestie i porównania.
Ta kombinacja zachowań zmienia mechanikę wyszukiwania produktów. Zamiast przeglądać szerokie strony kategorii lub uruchamiać ogólne wyszukiwania słów kluczowych, konsumenci coraz częściej proszą systemy AI o wstępne filtrowanie opcji według ceny, zastosowania, kompatybilności, zrównoważonego rozwoju lub innych ograniczeń. Odkrywanie, porównywanie i tworzenie krótkich list sprowadzają się do mniejszej liczby interakcji o wysokiej intencji, a AI działa jako warstwa decyzyjna, która pośredniczy w decyzji, które produkty są w ogóle brane pod uwagę.
Dlaczego ma to znaczenie dla danych produktowych i standardów katalogowych
Ponieważ asystenci AI stają się pierwszym interpretatorem informacji o produkcie, jakość i struktura danych produktowych przechodzą z higieny operacyjnej w strategiczny dźwignię. Tradycyjne feedy produktowe były optymalizowane pod kątem wyszukiwarek i wyszukiwania na platformach sprzedażowych: spójne tytuły, podstawowe atrybuty, opisy przyjazne dla SEO. W środowisku mediowanym przez AI, te same feedy muszą obsługiwać systemy, które parsują, podsumowują i krzyżowo porównują dane z wielu źródeł jednocześnie.
Trzy zachowania konsumentów wzmacniają presję na jakość danych:
- Większość kupujących używa AI do badań, co oznacza, że modele nieustannie agregują i normalizują informacje o produktach z wielu kanałów.
- Ponad połowa kupujących twierdzi, że często porównuje ten sam produkt na wielu platformach sprzedażowych, zazwyczaj przeglądając około trzech platform przed zakupem.
- Niespójności cenowe i sprzeczne informacje o produktach w różnych kanałach są wymieniane jako główne powody utraty zaufania, zwłaszcza gdy brakuje recenzji lub są one nieliczne.
Dla marek i sprzedawców detalicznych, wszelkie niespójności między wariantami feedów, listingami na platformach sprzedażowych i katalogami direct-to-consumer nie są już tylko problemem UX; aktywnie pogarsza sposób, w jaki systemy AI klasyfikują, podsumowują i polecają ich produkty. Jeśli jedno źródło wymienia inny skład materiałowy, wymiary lub warunki gwarancji, asystent musi albo pogodzić konflikt, albo obniżyć zaufanie do produktu. To sprawia, że standaryzowane, maszynowo czytelne katalogi są warunkiem wstępnym widoczności w odpowiedziach AI.
Z perspektywy zarządzania katalogami, to popycha rynek w kierunku:
- Bardziej rygorystycznych taksonomii atrybutów i wspólnych definicji we wszystkich kanałach.
- Znormalizowanych jednostek, klasyfikacji i danych kompatybilności w celu wsparcia ustrukturyzowanego rozumowania.
- Systematycznego wzbogacania atrybutów "długiego ogona", które wcześniej wydawały się opcjonalne, ale są krytyczne dla porównań napędzanych przez AI (np. wskaźniki zrównoważonego rozwoju, szczegółowe specyfikacje techniczne, tagi przypadków użycia).
Zmieniająca się rola feedów produktowych
W tym kontekście, feedy produktowe przechodzą z artefaktów eksportu w główną reprezentację asortymentu. Tam, gdzie wcześniej feed mógł być minimalnie zgodny dla każdej platformy sprzedażowej lub sieci reklamowej, wyszukiwanie oparte na AI zakłada, że każda reprezentacja produktu jest wierną, ustrukturyzowaną abstrakcją tego samego źródła prawdy.
Z tego wynikają kilka zmian:
- Głębokość semantyczna ponad słowami kluczowymi powierzchni. Modele AI mniej polegają na dokładnych dopasowaniach słów kluczowych, a bardziej na związkach semantycznych. Feedy, które rejestrują precyzyjne funkcje, scenariusze i ograniczenia, pomagają asystentom mapować produkty na wysoce specyficzne zapytania użytkowników ("kompaktowa zmywarka do naczyń dla trzyosobowej rodziny z niskim zużyciem wody", a nie tylko "zmywarka").
- Spójność we wszystkich punktach końcowych. Ponieważ asystenci integrują informacje ze stron marek, platform sprzedażowych, platform recenzji i narzędzi do porównywania, rozbieżności między feedami stają się bezpośrednio widoczne. Ma to wpływ na postrzeganą niezawodność i może objawiać się jako "mieszane" lub ostrożne rekomendacje.
- Ciągła synchronizacja. Biorąc pod uwagę, jak często zmieniają się ceny, stany magazynowe i warianty, statyczne lub rzadko aktualizowane feedy zwiększają ryzyko, że AI przedstawi przestarzałe lub nieprawidłowe informacje. Synchronizacja w czasie rzeczywistym lub bliskim czasie rzeczywistym między systemem PIM, platformą e-commerce i zewnętrznymi feedami staje się niezbędna nie tylko dla konwersji, ale także dla utrzymania zaufania modelu do danych.
W praktyce, to podnosi poziom API i integracji opartych na zdarzeniach ponad eksporty wsadowe CSV. Im bardziej aktualny i szczegółowy feed, tym łatwiej systemom AI jest odpowiadać na szczegółowe, wrażliwe na czas pytania, nie uciekając się do ogólnych lub konserwatywnych sugestii. Aby zrozumieć różne formaty tych feedów, przeczytaj więcej o feedzie produktowym.
Strony szczegółów produktu w podróży mediowanej przez AI
Jeśli AI zajmuje się teraz pierwszą rundą wyszukiwania, zmienia się również rola strony szczegółów produktu (PDP). Zanim użytkownik trafi na stronę PDP, często zawęził listę poprzez asystenta i chce zweryfikować określone aspekty: dokładne specyfikacje, kompromisy, wizualne potwierdzenie i dowód społeczny.
Badania nad zachowaniami konsumentów pokazują, że trzech na pięciu kupujących waha się przed zakupem, jeśli produkt nie ma recenzji, a niespójne informacje w różnych kanałach osłabiają zaufanie podczas porównywania. W połączeniu z wykorzystaniem AI do interpretacji recenzji i podsumowywania sentymentu, stawia to nowe wymagania wobec treści PDP:
- Kompletność i struktura. Brakujące atrybuty nie tylko frustrują użytkowników; tworzą luki w zdolności modelu do odpowiadania na pytania. Bogate, ustrukturyzowane pola dla materiałów, wymiarów, kompatybilności, instrukcji pielęgnacji i przypadków użycia poprawiają zarówno odpowiedzi AI, jak i podejmowanie decyzji przez ludzi.
- Formatowanie przyjazne dla maszyn. Specyfikacje punktowane, atrybuty tabelaryczne i wyraźnie posegmentowane sekcje pomagają modelom wydobywać informacje dokładniej niż długie, nieustrukturyzowane bloki tekstu.
- Dogłębne recenzje i metadane. Ilość recenzji pozostaje ważna, ale równie ważne są obecność danych ilościowych i kategorycznych (oceny według cech, tagi przypadków użycia, plusy/minusy), które AI może agregować i prezentować użytkownikowi. Aby upewnić się, że wszystko jest poprawnie, sprawdź nasz przewodnik po tym, jak stworzyć opis produktu dla swojej strony internetowej.
W tych warunkach, ogólne lub oparte na szablonach strony PDP szybko tracą na skuteczności. Treść musi być na tyle specyficzna, aby asystent mógł z pewnością powiedzieć, dlaczego dany produkt nadaje się (lub nie) do konkretnego scenariusza, zamiast zwracać niejasne, niezobowiązujące podsumowania.
Szybkość rozszerzania asortymentu i automatyzacja
Rosnąca rola AI w wyszukiwaniu nie zmniejsza presji na szybkie rozszerzanie asortymentu; wręcz przeciwnie, intensyfikuje ją. Ponieważ konsumenci zadają bardziej szczegółowe pytania, wzrasta prawdopodobieństwo, że warianty niszowe, pakiety lub konfiguracje są potrzebne do dopasowania do konkretnych ograniczeń. Jednak każdy nowy SKU mnoży zapotrzebowanie na ustrukturyzowane dane, dokładne opisy i wyrównane feedy we wszystkich kanałach.
Ręczna produkcja treści jest głównym wąskim gardłem w tym równaniu. Potrzeba tworzenia, lokalizacji i utrzymywania wysokiej jakości informacji o produktach dla tysięcy SKU nie może być zaspokojona na dużą skalę przy użyciu wyłącznie ludzkich przepływów pracy. W tym miejscu narzędzia no-code i automatyzacja oparta na AI stają się centralnym elementem infrastruktury treści:
- Generowanie treści oparte na szablonach może zapewnić, że podstawowe atrybuty i informacje o zgodności są obecne dla każdego SKU, pozwalając jednocześnie na różnicowanie tam, gdzie ma to znaczenie.
- Wzbogacanie wspomagane przez AI może wnioskować brakujące atrybuty z istniejących danych, dokumentacji producentów lub podobnych produktów, oznaczając niepewności do weryfikacji przez człowieka.
- Automatyzacja przepływu pracy może zarządzać sekwencją od pobierania danych podstawowych do generowania feedów, walidacji i dystrybucji na platformach sprzedażowych, powierzchniach handlu społecznościowego i wschodzących narzędziach zakupowych AI. Wszystko zaczyna się od właściwego feeda produktowego.
Kluczowym ograniczeniem jest zarządzanie: zautomatyzowana treść musi nadal przestrzegać wymagań marki, prawnych i regulacyjnych, a każdy zhalucynowany lub nieprawidłowy atrybut może rozprzestrzeniać się szeroko przez systemy AI, które opierają się na tych danych. W rezultacie nadzór ludzki ma tendencję do przechodzenia od pisania do konfiguracji, przeglądu i obsługi wyjątków. Jeśli chcesz zagłębić się głębiej w tworzenie kart produktowych, zapoznaj się z naszym artykułem, Jak przesłać karty produktów.
No-code, AI i nowy interfejs dla konsumentów
Równoległa zmiana zachodzi na froncie e-commerce. Ponieważ wyszukiwanie przenosi się z pól wyszukiwania i drzew kategorii do interfejsów konwersacyjnych, detaliści i marki potrzebują sposobów na udostępnienie swoich katalogów tym interfejsom bez niestandardowego rozwoju dla każdego nowego kanału AI.
Narzędzia No-code i low-code wyłaniają się jako most między zapleczem infrastruktury produktów a natywnymi doświadczeniami AI:
- Konwersacyjne wyszukiwanie na własnych kanałach (np. interfejsy czatu na stronach lub w aplikacjach) można skonfigurować tak, aby zadawały pytania do istniejących API produktów i systemów PIM, używając kombinacji rozumienia języka naturalnego i reguł.
- Warstwy wyszukiwania i rekomendacji na stronie zasilane przez AI mogą być przeszkolone na tych samych kanonicznych danych produktowych, które są używane dla zewnętrznych feedów, zapewniając konsumentom spójne odpowiedzi, niezależnie od tego, czy zadają pytanie asystentowi innej firmy, czy własnemu interfejsowi sprzedawcy.
- Odkrywanie wizualne i multimodalne (wyszukiwanie oparte na obrazach, zapytania głosowe) może być podłączone do katalogów bez przebudowywania całego stosu, o ile model danych bazowych jest solidny i dobrze ustrukturyzowany. Potrzebujesz więcej informacji, jak CSV może pomóc? Następnie zapoznaj się z naszym artykułem na temat Format CSV.
Z perspektywy infrastruktury, podstawowym wymogiem jest konwergencja: zamiast oddzielnych potoków treści dla strony, platformy sprzedażowej i marketingu, rośnie presja na utrzymanie pojedynczego, ustrukturyzowanego grafu produktów, który wszystkie doświadczenia AI – wewnętrzne i zewnętrzne – mogą badać.
Implikacje dla strategii e-commerce
Fakt, że większość konsumentów używa teraz narzędzi AI do wyszukiwania produktów, podczas gdy mniej osób zaczyna na platformach sprzedażowych niż rok temu, sygnalizuje ponowne zbalansowanie mocy w e-commerce. Ruch i wpływ przesuwają się z poszczególnych platform na warstwę pośredniczącej inteligencji, która znajduje się między konsumentami a katalogami.
Dla operatorów ma to kilka strategicznych implikacji:
- Widoczność zależy mniej od strategii licytacji i rankingów kategorii, a bardziej od tego, jak zrozumiałe i godne zaufania dane produktowe wydają się systemom AI.
- Inwestowanie w zarządzanie informacjami o produktach, taksonomię i operacje treści daje bezpośrednią przewagę konkurencyjną w środowiskach mediowanych przez AI.
- Fragmentacja kanałów wyszukiwania – platformy sprzedażowe, wyszukiwanie, media społecznościowe, asystenci AI – sprawia, że spójność we wszystkich reprezentacjach produktu jest krytyczna dla utrzymania zaufania i konwersji.
- Możliwości automatyzacji i no-code nie są już opcjonalnymi działaniami wydajnościowymi; są one niezbędne, aby utrzymać jakość katalogu i szybkość zmian zgodną z tym, jak szybko ewoluują zapytania i oczekiwania konsumentów.
W tym krajobrazie, głównym atutem nie jest pojedynczy sklep, ale głębia, struktura i niezawodność danych produktowych, które wszystkie kanały wyszukiwania konsumują. Ponieważ AI w dalszym ciągu przejmuje coraz więcej obciążenia pracą badawczą, e-commerce i dostawcy SaaS, którzy traktują treści produktowe jako podstawową infrastrukturę – a nie jako element marketingu – będą najlepiej przygotowani do dostosowania się do nowych, napędzanych przez AI wzorców zachowań konsumentów.
Trendy podkreślone w tej analizie podkreślają krytyczne znaczenie solidnego systemu zarządzania informacjami o produkcie (PIM). Ponieważ AI w coraz większym stopniu pośredniczy w wyszukiwaniu produktów, jakość i spójność danych produktowych stają się najważniejsze. NotPIM oferuje rozwiązanie no-code, aby scentralizować, wzbogacić i zharmonizować informacje o produktach z różnych źródeł, zapewniając markom i sprzedawcom detalicznym możliwość dostarczania systemom AI dokładnych, ustrukturyzowanych danych, których potrzebują do zwiększenia widoczności i sprzedaży. Wykorzystując NotPIM, firmy mogą dostosować się do ewoluującego krajobrazu handlu opartego na AI i utrzymać przewagę konkurencyjną.