Klarna, шведский финтех-гигант, известный своими сервисами «купи сейчас — заплати потом», объявил о стратегическом партнерстве с Google Cloud для интеграции передовых моделей искусственного интеллекта в свою торговую платформу. Сотрудничество будет использовать новейшие технологии генеративного ИИ Google, включая Veo 2, передовой инструмент для создания видео, и Nano Banana, генератор и редактор изображений на основе ИИ. Эти технологии будут развернуты для создания более привлекательного маркетингового контента и повышения мер безопасности на платформе Klarna, которая обслуживает более 114 миллионов пользователей по всему миру. Первоначальные пилотные исследования уже показали многообещающие результаты: время взаимодействия с пользователями увеличилось на 15%, а количество заказов выросло на 50% в ранних тестах визуального контента на основе ИИ.
Партнерство представляет собой существенный сдвиг в том, как платежные платформы позиционируют себя в более широкой экосистеме электронной коммерции. Вместо того, чтобы функционировать чисто как посредники транзакций, Klarna превращается в торговую площадку, ориентированную на контент, которая напрямую конкурирует с традиционными розничными платформами. Создавая созданные ИИ «лукбуки» — визуально насыщенные цифровые презентации, демонстрирующие продукты в тщательно подобранных коллекциях, — Klarna стремится сделать свое приложение более персонализированным и интеллектуальным для покупателей. Эта трансформация сигнализирует о коренном изменении того, как поставщики платежных услуг видят свою роль в пути клиента, переходя от серверной инфраструктуры к интерфейсной части — обнаружению и вовлечению.
Последствия для инфраструктуры контента о продуктах
Интеграция генеративного ИИ в платформу Klarna имеет прямые последствия для того, как продавцы должны подходить к своей стратегии контента о продуктах. Когда платежная платформа начинает генерировать собственные маркетинговые материалы и визуальные презентации, качество и полнота базовых данных о продуктах становится еще более критичной. Модели ИИ могут работать только с информацией, которую они получают, а это означает, что product feed (ленты продуктов) должны содержать богатые, структурированные данные, включая подробные описания, высококачественные изображения, точные спецификации и исчерпывающую категоризацию.
Продавцам, работающим через Klarna, потребуется обеспечить соответствие их каталогов продуктов более высоким стандартам качества данных. Неполная или плохо структурированная информация о продуктах ограничит возможности ИИ по созданию привлекательных лукбуков и персонализированных рекомендаций. Это повышает планку для управления каталогами, особенно для розничных продавцов среднего размера, у которых может не быть выделенных команд по контенту. Традиционный подход к поддержанию минимальной информации о продуктах — базовые названия, цены и отдельные изображения — больше не подойдет, когда системам ИИ потребуются надежные наборы данных для создания привлекательного визуального контента.
Партнерство также подчеркивает, как автоматизированное создание контента меняет экономику маркетинга продуктов. Создание лукбуков вручную требует дизайнеров, фотографов и копирайтеров, что делает его дорогостоящим для большинства продавцов, чтобы производить персонализированный контент в масштабе. Визуальные эффекты, созданные ИИ, значительно снижают эти затраты, но перекладывают бремя на подготовку данных. Ритейлеры должны инвестировать в структурирование своей информации о продуктах таким образом, чтобы ИИ мог эффективно обрабатывать и рекомбинировать ее в новые креативные материалы. Для более глубокого понимания этой темы ознакомьтесь с нашей статьей о /blog/product_feed/.
Скорость и масштабируемость в управлении ассортиментом
Одним из наиболее значительных последствий создания контента на основе ИИ является ускорение запуска продуктов и сезонных кампаний. Традиционные рабочие процессы маркетинга требуют недель или месяцев для создания визуального контента для новых коллекций или рекламных мероприятий. С помощью инструментов ИИ, которые могут генерировать видео и изображения по запросу, Klarna теоретически может запускать новые тематические торговые предложения в течение нескольких дней или даже часов. Это сжатие сроков создания контента создает конкурентное давление на продавцов, чтобы они соответствовали этой скорости со своими собственными процессами управления ассортиментом.
Ритейлерам потребуются системы, которые могут быстро включать новые продукты, обновлять сезонные коллекции и обновлять визуальные материалы без ручных узких мест. Это требование идеально соответствует растущему внедрению no-code платформ, которые позволяют нетехническим командам управлять каталогами продуктов, создавать отображения product feed и автоматизировать распространение контента по нескольким каналам. Способность быстро реагировать на тенденции становится конкурентным преимуществом, когда ваш партнер по дистрибуции может генерировать свежий маркетинговый контент со скоростью машины.
50%-ное увеличение заказов, наблюдаемое в пилотных исследованиях Klarna, предполагает, что контент, созданный ИИ, значительно улучшает коэффициенты конверсии. Для продавцов это создает стимул для оптимизации своих данных о продуктах специально для потребления ИИ. Это может включать добавление структурированных атрибутов, которые описывают стиль, настроение, варианты использования и совместимость с другими продуктами — метаданные, которые помогают системам ИИ понимать контекст и создавать более релевантные комбинации в лукбуках и рекомендациях.
Безопасность и доверие на платформах с расширенными возможностями ИИ
В то время как большая часть объявления о партнерстве посвящена творческим приложениям, Klarna также подчеркнула использование моделей ИИ Google для повышения безопасности. Этот двойной акцент отражает критическую проблему в электронной коммерции: по мере того, как платформы становятся более автоматизированными и насыщенными контентом, они также становятся более привлекательными целями для мошенничества и манипуляций. Контент, созданный ИИ, может улучшить пользовательский опыт, но он также вводит новые векторы атак, от дипфейковых изображений продуктов до автоматизированных мошеннических объявлений.
Аспект безопасности интеграции ИИ влияет на то, как продавцы думают об аутентичности продукта и защите бренда. Когда платформа может генерировать неограниченные варианты презентаций продуктов, обеспечение того, чтобы сгенерированный контент точно представлял фактический товар, становится необходимым. Продавцам, возможно, потребуется установить правила для того, как их продукты могут быть изображены в материалах, созданных ИИ, и внедрить системы мониторинга для обнаружения случаев, когда автоматизированный контент искажает их предложения.
Эта проблема особенно актуальна для модных брендов и брендов, связанных с образом жизни, где идентичность бренда в значительной степени зависит от тщательно контролируемой визуальной презентации. Люксовый бренд может испытывать дискомфорт от того, что система ИИ автоматически помещает его продукты в контексты или комбинации, которые не соответствуют стандартам бренда. Поскольку такие платформы, как Klarna, расширяют свое творческое использование ИИ, продавцы, вероятно, потребуют большего контроля над тем, как их продукты появляются в сгенерированном контенте, потенциально посредством руководств по бренду, которые системы ИИ должны уважать.
Стандартизация и интероперабельность данных
Рост торговых платформ на базе ИИ ускоряет потребность в стандартизированных форматах данных о продуктах в электронной коммерции. Когда каждая платформа использует собственные модели ИИ для создания контента, продавцы сталкиваются с проблемой оптимизации информации о своих продуктах для нескольких различных систем. Без общих стандартов розничному продавцу, возможно, придется поддерживать отдельные структуры данных для ИИ Klarna, другую для механизма рекомендаций Amazon и еще одну для собственной персонализации веб-сайта.
Эта фрагментация создает возможности для решений middleware, которые могут переводить между различными схемами данных и оптимизировать product feed (ленты продуктов) для конкретных платформ ИИ. Техническая задача заключается не только в отображении полей из одного формата в другой, но и в понимании того, как различные системы ИИ интерпретируют и расставляют приоритеты в различных атрибутах. Генератор изображений может очень заботиться о информации о цвете и текстуре, в то время как механизм рекомендаций фокусируется на иерархиях категорий и поведенческих сигналах.
Партнерство между Klarna и Google Cloud также поднимает вопросы о блокировке платформы и переносимости данных. Поскольку продавцы инвестируют в оптимизацию своих данных о продуктах для конкретных моделей ИИ Google, они создают зависимости, которые затрудняют переход на конкурирующие платформы или поддержание многоканальных стратегий. Отрасли, возможно, потребуется разработать открытые стандарты для готовых к ИИ данных о продуктах, которые позволят продавцам подготовить свои каталоги один раз и развернуть их на нескольких платформах с поддержкой ИИ. Одним из ключевых аспектов стандартизации данных о продуктах является надлежащая структура и организация, которую мы рассматриваем в нашей статье /blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/.
Более широкий переход к коммерции, ориентированной на контент
Партнерство Klarna с ИИ иллюстрирует более масштабную трансформацию в архитектуре электронной коммерции. Традиционная модель разделяла создание контента, поиск продуктов и обработку платежей на отдельные слои, причем каждая функция обрабатывалась специализированными компаниями. Все чаще эти границы стираются по мере того, как платформы интегрируются вертикально, чтобы контролировать большую часть процесса покупок. Поставщики платежей становятся платформами для обнаружения, торговые площадки создают оригинальный контент, а социальные сети добавляют встроенную систему оформления заказа.
Эта конвергенция оказывает давление на продавцов, чтобы они целостно подумали о своей стратегии контента о продуктах, а не рассматривали каждый channel (канал) как отдельный silo (бункер). Фотография продукта — это больше не просто изображение на веб-сайте — это обучающие данные для систем ИИ, входные данные для автоматизированного создания видео и компонент персонализированных лукбуков. Описания продуктов предназначены не только для людей, читающих их — это структурированные данные, которые помогают алгоритмам понимать взаимосвязи между элементами и создавать контекстно-релевантные рекомендации.
15%-ный прирост времени взаимодействия, который Klarna наблюдала в своих пилотных исследованиях, позволяет предположить, что контент, созданный ИИ, может сделать торговые платформы более привлекательными и менее чисто транзакционными. Это влияет на то, как ритейлеры распределяют свои маркетинговые бюджеты. Если такие платформы, как Klarna, могут автоматически генерировать привлекательный контент, ценность традиционных рекламных и рекламных кампаний может уменьшиться. Вместо этого инвестиции переносятся на качество данных, полноту каталога и базовую инфраструктуру, которая позволяет системам ИИ эффективно представлять продукты.
Технические требования и проблемы реализации
Внедрение создания контента на основе ИИ в масштабе требует надежной технической инфраструктуры, которой многие продавцы, возможно, в настоящее время не обладают. Данные о продуктах должны быть чистыми, последовательными и постоянно обновляться для эффективной подачи системам ИИ. Изображения должны соответствовать определенным стандартам качества по разрешению, фону, освещению и формату. Категоризация должна соответствовать логическим таксономиям, которые модели ИИ могут понимать и использовать.
Для небольших розничных продавцов выполнение этих требований может потребовать значительных инвестиций в инструменты и процессы управления данными. Это создает возможности для SaaS-платформ, которые могут автоматизировать оптимизацию каталогов, проверку качества и управление feed (лентами). Появление no-code решений делает эти возможности доступными для продавцов без глубоких технических ресурсов, демократизируя доступ к каналам дистрибуции с расширенными возможностями ИИ. Также ознакомьтесь с нашим руководством по /blog/artificial-intelligence-for-business/, чтобы лучше понять эту тему.
Скорость, с которой развиваются технологии ИИ, также порождает неопределенность для долгосрочного планирования. Модели ИИ Google будут продолжать развиваться, что, возможно, потребует от продавцов регулярно обновлять свои структуры данных и стратегии оптимизации. Это постоянное бремя обслуживания может отдать предпочтение более крупным ритейлерам со специализированными командами электронной коммерции и поставить в невыгодное положение небольших продавцов, у которых нет ресурсов для постоянной адаптации. Поставщики платформ и поставщики технологий должны будут абстрагировать эту сложность с помощью управляемых сервисов, которые автоматически обрабатывают обновления.
По мере того как платежные платформы, торговые площадки и генераторы контента сходятся посредством интеграции ИИ, основная единица конкуренции в сфере электронной коммерции смещается с отдельных продуктов на целые экосистемы данных. Успех все больше зависит не только от наличия отличных продуктов, но и от поддержания инфраструктуры данных, которая позволяет этим продуктам быть обнаруженными, представленными и персонализированными на нескольких каналах на основе ИИ. Партнерство Klarna и Google — это ранний показатель этой трансформации, предполагающий, что следующее поколение победителей в электронной коммерции — это те, кто овладеет пересечением данных о продуктах, искусственного интеллекта и автоматизации контента.
Сближение платформ ИИ и электронной коммерции, как продемонстрировано партнерством Klarna и Google Cloud, подчеркивает критическую важность надежного управления данными о продуктах. Эта тенденция требует, чтобы продавцы уделяли первоочередное внимание качеству и структуре своих каталогов продуктов для достижения успеха в торговых средах, управляемых ИИ. В NotPIM мы признаем этот сдвиг и предлагаем no-code платформу, предназначенную для оптимизации и оптимизации данных о продуктах, гарантируя, что продавцы смогут легко удовлетворять потребности таких платформ, как Klarna, и в полной мере использовать потенциал генерации контента на основе ИИ. Узнайте больше об управлении информацией о своих продуктах с помощью подходящих инструментов, сравнив различные подходы, такие как работа с /blog/pricelistprocessing_program/.