Klarna, шведски технолошки гигант познат по својим услугама „купи сада, плати касније“, објавио је стратешко партнерство са Гоогле Цлоуд-ом ради интеграције напредних модела вештачке интелигенције у своју платформу за куповину. Сарадња ће искористити најновије Гооглове технологије генеративне вештачке интелигенције, укључујући Вео 2, напредни алат за генерисање видео записа, и Нано Банана, генератор и уредник слика који користи вештачку интелигенцију. Ове технологије ће бити распоређене за креирање привлачнијег маркетиншког садржаја и побољшање безбедносних мера на Klarna-овој платформи, која опслужује преко 114 милиона корисника широм света. Почетне пилот студије су већ показале обећавајуће резултате, са временом ангажовања корисника повећаним за 15% и повећањем поруџбина за 50% у раним тестовима визуелног садржаја вођеног вештачком интелигенцијом.
Партнерство представља значајан помак у начину на који се платформе за плаћање позиционирају у оквиру ширег екосистема е-трговине. Уместо да функционише само као олакшивач трансакција, Klarna еволуира у одредиште за куповину вођено садржајем које се директно такмичи са традиционалним платформама за малопродају. Kreiranjem "lookbook" који генерише вештачка интелигенција - визуелно богатих дигиталних презентација које приказују производе у курираним колекцијама - Klarna има за циљ да учини своју апликацију персонализованијом и интелигентнијом за купце. Ова трансформација сигнализира фундаменталну промену у томе како провајдери плаћања гледају на своју улогу у путовању клијената, прелазећи са позадинске инфраструктуре на предње откривање и ангажовање.
ИМПЛИКАЦИЈЕ ЗА ИНФРАСТРУКТУРУ САДРЖАЈА ПРОИЗВОДА
Интеграција генеративне вештачке интелигенције у Klarna-ову платформу има директне последице на начин на који трговци морају да приступе својој стратегији садржаја производа. Када платформа за плаћање почне да генерише сопствене маркетиншке материјале и визуелне презентације, квалитет и комплетност основних података о производу постају још критичнији. Модели вештачке интелигенције могу да раде само са информацијама које добијају, што значи да феедови производа морају да садрже богате, структуриране податке, укључујући детаљне описе, слике високог квалитета, тачне спецификације и свеобухватну категоризацију.
Трговци који продају преко Klarna-е ће морати да обезбеде да њихови каталози производа испуњавају више стандарде квалитета података. Непотпуне или лоше структуиране информације о производима ће ограничити способност вештачке интелигенције да креира убедљиве lookbook-ове и персонализоване препоруке. Ово подиже лествицу за управљање каталогом, посебно за малопродајне продавце средње величине који можда немају наменске тимове за садржај. Традиционални приступ одржавања минималних информација о производу — основни наслови, цене и појединачне слике — више неће бити довољан када системи вештачке интелигенције буду требали робусне скупове података за генерисање привлачног визуелног садржаја.
Партнерство такође наглашава како аутоматизовано генерисање садржаја мења економију маркетинга производа. Kreiranje lookbook-ова ручно захтева дизајнере, фотографе и копирајтере, што је скупо за већину трговаца да произведу персонализовани садржај у великој мери. Визуелни прикази генерисани вештачком интелигенцијом драматично смањују ове трошкове, али они преносе терет на припрему података. Трговци морају да инвестирају у структурирање информација о својим производима на начин да вештачка интелигенција може ефикасно да обрађује и комбинује у нову креативну имовину. За дубље разумевање ове теме, погледајте наш чланак на /blog/product_feed/.
БРЗИНА И СКАЛАБИЛНОСТ У УПРАВЉАЊУ АСОРТИМАНОМ
Један од најзначајнијих утицаја генерисања садржаја вођеног вештачком интелигенцијом је убрзање лансирања производа и сезонских кампања. Традиционални токови маркетинга захтевају недеље или месеце да би се произвео визуелни садржај за нове колекције или промотивне догађаје. Са алатима вештачке интелигенције који могу да генеришу видео записе и слике на захтев, Klarna теоретски може да покрене нова тематска искуства куповине у року од неколико дана или чак сати. Ова компресија временске линије производње садржаја ствара конкурентски притисак на трговце да ускладе ту брзину са сопственим процесима управљања асортиманом.
Трговци ће морати да имају системе који могу брзо да укључе нове производе, ажурирају сезонске колекције и освеже визуелну имовину без ручних уско грла. Овај захтев је савршено усклађен са све већим усвајањем платформи без кодова које омогућавају нетехничким тимовима да управљају каталозима производа, креирају feed мапирање и аутоматизују дистрибуцију садржаја на више канала. Способност да се брзо реагује на трендове постаје конкурентска предност када ваш партнер за дистрибуцију може да генерише свеж маркетиншки садржај брзином машине.
Повећање поруџбина од 50% запажено у Klarna-иним пилот студијама указује на то да садржај генерисан вештачком интелигенцијом значајно побољшава стопе конверзије. За трговце, ово ствара подстицај за оптимизацију података о својим производима посебно за потрошњу од стране вештачке интелигенције. Ово може да укључује додавање структурираних атрибута који описују стил, расположење, случајеве употребе и компатибилност са другим производима — метаподаци који помажу системима вештачке интелигенције да разумеју контекст и креирају релевантније комбинације у lookbook-овима и препорукама.
БЕЗБЕДНОСТ И ПОВЕРЕЊЕ НА ПЛАТФОРМАМА ПОБОЉШАНИМ ВЕШТАЧКОМ ИНТЕЛИГЕНЦИЈОМ
Док се велики део најаве о партнерству фокусира на креативне апликације, Klarna је такође нагласила употребу Гооглових модела вештачке интелигенције за побољшање безбедности. Овај двоструки фокус одражава критичан изазов у е-трговини: како платформе постају аутоматизованије и богатије садржајем, оне такође постају привлачније мете за преваре и манипулације. Садржај генерисан вештачком интелигенцијом може да побољша корисничко искуство, али такође уводи нове векторе напада, од дубоких факирних слика производа до аутоматизованих огласа са преварама.
Безбедносна димензија интеграције вештачке интелигенције утиче на то како трговци размишљају о аутентичности производа и заштити бренда. Када платформа може да генерише неограничене варијације презентација производа, осигурање да генерисани садржај тачно представља стварну робу постаје од суштинског значаја. Трговци ће можда морати да успоставе смернице за то како њихови производи могу да буду приказани у материјалима генерисаним вештачком интелигенцијом и да имплементирају системе за надзор како би открили када аутоматизовани садржај погрешно представља њихову понуду.
Ова брига је посебно релевантна за брендове моде и начина живота, где идентитет бренда у великој мери зависи од пажљиво контролисане визуелне презентације. Луксузни бренд можда неће бити задовољан ако систем вештачке интелигенције аутоматски поставља своје производе у контексте или комбинације које нису у складу са стандардима бренда. Како платформе попут Klarna-е проширују своју креативну употребу вештачке интелигенције, трговци ће вероватно захтевати већу контролу над начином на који се њихови производи појављују у генерисаном садржају, потенцијално кроз смернице о бренду које системи вештачке интелигенције морају да поштују.
СТАНДАРДИЗАЦИЈА И ИНТЕРОПЕРАБИЛНОСТ ПОДАТАКА
Пораст платформи за куповину које покреће АИ убрзава потребу за стандардизованим форматима података о производима у е-трговини. Када свака платформа користи власничке моделе вештачке inteligencije за генерисање садржаја, трговци се суочавају са изазовом оптимизације информација о својим производима за више различитих система. Без заједничких стандарда, малопродаја може да има потребу да одржава одвојене структуре података за Klarna-ину вештачку интелигенцију, другу за Амазонов механизам за препоруке и још једну за персонализацију сопствене веб странице.
Ова фрагментација ствара могућности за решења посредничког софтвера која могу да преводе између различитих шема података и оптимизују феedове производа за одређене АИ платформе. Технички изазов није само мапирање поља из једног формата у други, већ разумевање како различити системи вештачке интелигенције тумаче и приоритетно разврставају различите атрибуте. Генератор слика може да се дубоко брине о информацијама о бојама и текстури, док се механизам за препоруке фокусира на хијерархије категорија и сигнали понашања.
Партнерство између Klarna-е и Google Cloud-а такође поставља питања о закључавању платформе и преносивости података. Како трговци инвестирају у оптимизацију података о својим производима за Гоогле-ове специфичне моделе вештачке inteligencije, они стварају зависности које отежавају прелазак на конкурентске платформе или одржавање мулти-каналних стратегија. Индустрија можда мора да развије отворене стандарде за податке о производима спремне за вештачку inteligenciju који омогућавају трговцима да једном припреме своје каталоге и да их поведу на више АИ-powered платформи. Један кључни аспект стандардизације података о производима укључује правилно структурирање и организацију, што покривамо у нашем чланку /blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/.
ШИРИ ПОМАК К СТРАНИ САДРЖАЈ-ПРВО ТРГОВИНА
АИ партнерство Klarna-е илуструје већу трансформацију у архитектури е-трговине. Традиционални модел је одвајао креирање садржаја, откривање производа и обраду плаћања у одвојене слојеве, а специјализоване компаније су се бавиле сваком функцијом. Све више, ове границе се растварају како се платформе вертикално интегришу како би контролисале више искуства у куповини. Провајдери плаћања постају платформе за откривање, тржишта креирају оригинални садржај, а друштвене мреже додају сопствене одјаве.
Ова конвергенција врши притисак на трговце да холистички размишљају о својој стратегији садржаја производа, уместо да сваки канал третирају као одвојен сило. Фотографија производа више није само слика на веб страници — то су подаци за обуку за системе вештачке inteligencije, улаз за аутоматско генерисање видео записа и компонента у персонализованим lookbook-овима. Описи производа нису само за људске читаоце — они су структурирани подаци који помажу алгоритмима да разумеју односе између артикала и генеришу контекстуално релевантне препоруке.
Повећање времена ангажовања од 15% које је Klarna приметила у својим пилот студијама сугерише да садржај генерисан вештачком inteligencijom може да учини платформе за куповину привлачнијим и мање трансакцијским. Ово има импликације за то како продавци распоређују своје маркетиншке буџете. Ако платформе попут Klarna-е могу да генеришу убедљив садржај аутоматски, вредност традиционалног оглашавања и промотивних кампања може да опадне. Уместо тога, инвестиције се преносе на квалитет података, комплетност каталога и основну инфраструктуру која омогућава системима вештачке inteligencije да ефикасно представе производе.
ТЕХНИЧКИ ЗАХТЕВИ И ИЗАЗОВИ ИМПЛЕМЕНТАЦИЈЕ
Имплементација генерисања садржаја вођеног вештачком inteligencijom у великој мери захтева робусну техничку инфраструктуру коју многи трговци тренутно можда немају. Подаци о производима морају да буду чисти, доследни и непрекидно ажурирани како би се системи вештачке inteligencije ефикасно снабдевали. Слике треба да испуњавају одређене стандарде квалитета за резолуцију, позадину, осветљење и формат. Категоризација мора да следи логичне таксономије које модели вештачке inteligencije разумеју и навигирају.
За мање трговце, испуњавање ових захтева може да захтева значајна улагања у алате и процесе за управљање подацима. Ово ствара могућности за SaaS платформе које могу да аутоматизују оптимизацију каталога, проверу квалитета и управљање feed-oвима. Појава решења без кодова чини ове могућности доступним трговцима без дубоких техничких ресурса, демократизујући приступ каналима дистрибуције побољшаним вештачком inteligencijom. Такође, погледајте наш водич на /blog/artificial-intelligence-for-business/ да бисте даље разумели ову тему.
Брзина којом технологија вештачке inteligencije напредује такође ствара неизвесност за дугорочно планирање. Гооглови модели вештачке inteligencije ће наставити да се развијају, потенцијално захтевајући од трговаца да редовно ажурирају своје структуре података и стратегије оптимизације. Овај стални терет одржавања би могао да фаворизује веће трговце са наменски распоређеним е-commerce тимовима и да стави у неповољан положај мање трговце којима недостају ресурси за континуирано прилагођавање. Провајдери платформе и добављачи технологије ће морати да апстрахују ову сложеност кроз управљане услуге које аутоматски рукују ажурирањима.
Како се платформе за плаћање, тржишта и генератори садржаја конвергирају кроз интеграцију вештачке inteligencije, основна јединица конкуренције у е-трговини се помера са појединачних производа на целе екосистеме података. Успех све више зависи не само од сјајних производа, већ и од одржавања инфраструктуре података која омогућава да се ти производи открију, презентују и персонализују на више канала вођених вештачком inteligencijom. Партнерство између Klarne и Google-а је рани показатељ ове трансформације, што сугерише да ће следећа генерација победника е-трговине бити они који савладају пресек података о производима, вештачке inteligencije и аутоматизације садржаја.
Конвергенција платформе вештачке inteligencije и е-трговине, као што је демонстрирано партнерством између Klarne и Google Cloud-а, наглашава критичну важност робусног управљања подацима о производима. Овај тренд захтева у даље да трговци дају предност квалитету и структури својих каталога производа како би успели у окружењима за куповину вођеним вештачком inteligencijom. У NotPIM-у, препознајемо овај помак и нудимо платформу без кодова дизајнирану да поједностави и оптимизује податке о производима, осигуравајући да трговци могу лако да испуне захтеве платформе попут Klarne и у потпуности искористе потенцијал генерисања садржаја вођеног вештачком inteligencijom. Сазнајте више о управљању информацијама о својим производима помоћу правих алата поредећи различите приступе, као што је рад са /blog/pricelistprocessing_program/.