AI основно пренаписва начина, по който retail media функционира, премествайки индустрията от търсене, базирано на ключови думи, и традиционни спонсорирани позиции към откриване, базирано на намерения, захранвано от автономни агенти за пазаруване и интерфейси за разговори. Тази трансформация представлява повече от постепенно надграждане на съществуващите модели за реклама - тя сигнализира за цялостно преосмисляне на начина, по който търговците на дребно монетизират откриването, как марките достигат до потребителите и как продуктовата информация трябва да бъде структурирана, за да остане видима и конкурентна на медийния пазар, поддържан от AI.[1][2]
Промяната вече е в ход. Тъй като потребителите все повече делегират решенията за пазаруване на AI агенти и платформи за търговия с разговори, механизмите на retail media се нарушават фундаментално. Където спонсорираните продуктови списъци някога доминираха в e-commerce рекламата, търговците на дребно сега се подготвят за бъдеще, в което видимостта в рамките на AI препоръките се превръща в основната арена за внимание на марката. Това означава, че динамиката на търга на retail media - системите за наддаване, йерархиите на позициониране и ценовите модели, които определят пространството през последното десетилетие - се прекалиброват за ера, в която контекстът, намерението и подходящите разговори имат по-голямо значение от съпоставянето на ключови думи или историческите проценти на кликвания.[1]
Срутването на откриването, ориентирано към ключови думи
Традиционните retail media разчитат на относително просто предложение: марките наддават за ключови думи, конкурират се за позициониране над или до резултатите от търсенето и плащат, когато рекламите им генерират кликвания или реализации. Този модел е генерирал огромна стойност за търговците на дребно - според прогнозите, разходите за retail media в САЩ ще достигнат 60 милиарда долара през 2025 г. и ще надхвърлят 100 милиарда долара до 2028 г., като ще растат пет пъти по-бързо от общите разходи за дигитална реклама.[2] Все пак основното предположение - че потребителите активно търсят продукти, използвайки конкретни термини - е оспорвано от възхода на агентната търговия.
Когато потребител делегира решение за покупка на AI агент, той вече не въвежда ключови думи. Вместо това, той изразява намерение чрез заявки на естествен език, поведенческа история и контекстни сигнали. Един автономен агент за пазаруване може да получи инструкция като „намерете ми професионален лаптоп, подходящ за видео обработка“, да обработи данни за бюджета на потребителя, техническите изисквания и предишни покупки и след това автономно да навигира в каталозите на търговията на дребно, за да идентифицира подходящи опции. В този сценарий традиционните наддавания за ключови думи стават без значение. Това, което има значение, е дали основните данни на продукта - неговите спецификации, атрибути, характеристики на производителността - са структурирани достатъчно богато, за да може AI да разбере неговата релевантност за намерението на пазаруващия.
Това представлява дълбока промяна в начина, по който продуктовата информация трябва да бъде организирана и поддържана. Търговците на дребно и марките вече не могат да разчитат на оскъдни продуктови списъци с минимални атрибути. AI агентите, които правят препоръки за покупка от името на потребителите, се нуждаят от изчерпателни, точни и контекстуално богати данни за продуктите, за да функционират ефективно. Това означава, че продуктови feed-и, каталожни структури и стандарти за съдържание стават критична инфраструктура не само за e-commerce операциите, но и за самата жизнеспособност на retail media.
Retail Media в ерата на агентите
Моделът за монетизация на retail media на медиен пазар, поддържан от агенти, вероятно ще отразява моделите, вече установени в други среди, поддържани от AI. Точно както марките наддават за видимост в рамките на Google Shopping feed-ите или класациите на резултатите от търсенето, търговците на дребно в крайна сметка ще дадат възможност на марките да наддават за известност в рамките на потоците с препоръки на AI агентите. Въпреки това, естеството на тези позиции ще се различава значително от сегашните модели на спонсорирани продукти.
В днешния retail media пейзаж видимостта на марката често корелира с цената на наддаване и историческите показатели за ефективност като проценти на кликвания и проценти на реализация. В ерата на агентите видимостта все повече ще зависи от сигнали за релевантност, които AI системите могат да интерпретират: пригодност на продукта за конкретни потребителски сегменти, точност на атрибутите на продукта, показатели за удовлетвореност на клиентите, наличност на инвентара и съответствие с изразените или подразбиращите се нужди на клиента.
Тази промяна има дълбоки последици за това как търговците на дребно структурират своите медийни мрежи и как марките подхождат към продуктовия маркетинг. Марката вече не може просто да наддава конкурентите и да гарантира видимост. Вместо това, те трябва да гарантират, че данните за техния продукт са изчерпателни, точни и оптимизирани за AI интерпретация. Това въвежда нови измерения на конкуренцията в retail media - не само надпревара да се наддава най-високо, но и надпревара да се предостави най-надеждната, богато атрибутирана продуктова информация.
Императивът за продуктово съдържание
Основата на ефективния retail media в поддържания от AI пазар е качеството и пълнотата на продуктовите данни. Автономните агенти за пазаруване, които правят препоръки от името на потребителите, трябва да различават продуктите въз основа на стотици атрибути, спецификации и контекстуални сигнали. Поколението на процесора на лаптоп, конфигурацията на RAM, разделителната способност на екрана, теглото, животът на батерията, гаранционните условия и съвместимостта с конкретен софтуер имат значение, когато агентът съпоставя продуктите с намерението на клиента. Също така, има информация за устойчивост, производство, прозрачност на веригата за доставки и репутация на марката.
Това създава безпрецедентно търсене на богати продуктови каталози. Търговците на дребно и марките, които исторически са минимизирали инвестициите в продуктово съдържание - разчитайки вместо това на потребителски отзиви, генерирано от потребителите съдържание или минимални спецификации от производителя - сега са изправени пред натиск да разширят драстично широчината и дълбочината на своята инфраструктура за продуктова информация.
Последиците се простират до управлението на каталозите и поддръжката на продуктовите feed-и. Там, където търговците на дребно може да са толерирали от време на време несъответствия в данните, липсващи атрибути или забавени актуализации на продуктова информация, пазарът, поддържан от AI, изисква почти перфектна точност и пълнота. Един автономен агент за пазаруване, който препоръчва продукт с неточни спецификации или липсваща критична информация, уврежда не само тази конкретна транзакция, но и ерозира доверието на потребителите в самия агент, което има по-широки последици за медийния бизнес на търговеца на дребно.
По същия начин скоростта, с която търговците на дребно могат да пуснат нови продукти на пазара, става все по-важна. В настоящите модели на retail media, нов продукт може да стартира с минимална информация и да придобие видимост чрез платени промоции. В поддържан от агенти пазар, нов product feed с непълни или зле структурирани данни може да бъде невидим за AI препоръките, докато информацията за неговия каталог не бъде напълно узряла. Това създава натиск за разработване на по-бързи, по-ефективни процеси за въвеждане на продукти, които предно натоварват качеството на съдържанието, вместо да го третират като съображение след стартирането.
Инструменти без код и AI в инфраструктурата за съдържание
Сложността на управлението на богати продуктови каталози в мащаб предизвика приемането на инструменти без код и с помощта на AI в управлението на продуктовото съдържание. Търговците на дребно и марките все повече разчитат на автоматизацията, за да генерират продуктови описания, да извличат и стандартизират атрибути, да превеждат съдържанието на множество езици и да поддържат качеството на данните в разнообразни продуктови категории и глобални пазари.
AI става от съществено значение за тази инфраструктура по няколко начина. Генеративните AI инструменти могат да ускорят създаването на продуктови описания, технически спецификации и маркетингови текстове, пригодени за различни канали и аудитории. Моделите за машинно обучение могат да идентифицират липсващи или несъответстващи данни в продуктовите feed-и, да сигнализират за потенциални грешки и да предложат корекции. Обработката на естествен език може да извлече структурирани атрибути от неструктурирано съдържание, преобразувайки продуктовата информация в стандартизирани формати, съвместими с различни платформи за търговия на дребно и реклама.
Движението без код демократизира достъпа до тези инструменти, позволявайки на по-малките търговци на дребно и марки да управляват сложни продуктови каталози, без да изграждат потребителска софтуерна инженерна инфраструктура. Това има значение, защото бариерата пред участието в агентски retail media пазар не трябва да бъде способността да се инвестира в потребителска технология. Инструментите, които абстрахират техническата сложност - позволявайки на екипите по мърчандайзинг и маркетинг да управляват продуктовите данни чрез визуални интерфейси, а не чрез код - правят възможно разнообразни търговци на дребно и марки да отговарят на стандартите за качество на данните, които AI агентите изискват.
Стандартизация и оперативна съвместимост на данните
Преминаването към агентна търговия създава подновен натиск за стандартизация на продуктовите данни. Когато AI агентите работят в множество търговци на дребно и платформи, те се нуждаят от последователни, предвидими начини за интерпретиране на продуктовата информация. Разделителната способност на екрана на лаптопа трябва да означава едно и също нещо, независимо дали данните идват от собствената каталожна система на търговеца на дребно, от платформа за управление на продуктова информация на марката или от агрегатор на данни от трета страна.
Това привлича подновено внимание към стандартите за данни и рамките на схемата, които отдавна съществуват в e-commerce, но често са прилагани непоследователно. Стандарти като Global Trade Item Number (GTIN), ICECAT и структурирано маркиране на данни (Schema.org) стават по-малко опционални и по-важни. Търговците на дребно и марките, които могат надеждно да структурират данните си за продуктите според широко признати стандарти, придобиват предимства в видимостта в рамките на AI системите, защото тези данни стават по-лесни за интерпретиране и надеждни от AI агентите.
Имплементацията е, че участието в агентски retail media вероятно ще изисква спазване на по-строги стандарти за данни, отколкото много търговци на дребно и марки в момента поддържат. Това представлява форма на натиск за стандартизация, която работи по различен начин от регулаторните изисквания - тя възниква от техническа необходимост, а не от правен мандат, но вероятно ще се окаже също толкова значителна.
Оперативното предизвикателство в близко бъдеще
За търговците на дребно, управляващи този преход, непосредственото предизвикателство е управлението на два retail media модела едновременно. Базираният на ключови думи, търсенето, базирано на спонсорирано позициониране, моделът остава доминиращ и високорентабилен. Retail media мрежите, изградени върху спонсорирани продукти, спонсорирани марки и дисплейна реклама, генерират значителни допълнителни приходи за големите търговци на дребно. Едновременно с това търговците на дребно трябва да инвестират в инфраструктурата за продуктови данни, стандартизация на каталози и интерфейси на агенти, които ще захранват следващото поколение на retail media.
Този двоен оперативен модел създава предизвикателства при разпределението на ресурсите. Трябва ли търговецът на дребно да даде приоритет на оптимизацията на съществуващия си retail media бизнес, който в момента генерира милиарди приходи, или да инвестира сериозно в инфраструктура за агенционно бъдеще, което остава частично несигурно? Отговорът, все по-често, е и двете. Търговците на дребно не могат да си позволят да пренебрегнат текущите retail media резултати, но също така не могат да отложат инвестициите в данните за продукта и каталожната инфраструктура, която ще изисква агенционната търговия.
Времето за този преход е от голямо значение. Ако агентската търговия представлява съществена част от e-commerce транзакциите в рамките на три до пет години - вероятен сценарий предвид текущите тенденции в потребителската адаптация на AI - тогава търговците на дребно, които забавят инвестициите в качеството на каталога и стандартизацията на данните, ще са изправени пред сериозен конкурентен недостатък. Марките, които започнат сега да инвестират в по-богати продуктови данни, стандартизирани атрибути и AI-съвместима инфраструктура за съдържание, ще притежават значителни предимства с развитието на retail media.
Заключение: Подготовка и належаща необходимост
Разговорът в подкаста, подчертаващ тази трансформация, подчертава критичен момент за индустрията на търговията на дребно и e-commerce: промяната към агентна търговия не е далечен бъдещ сценарий, а нововъзникваща реалност, която изисква незабавна стратегическа реакция. Търговците на дребно трябва да започнат сега да оценяват своята инфраструктура за продуктови данни, да оценяват съответствието с нововъзникващите стандарти за данни и да инвестират в инструменти и процеси, които ще им позволят да се конкурират на медиен пазар, поддържан от AI агенти, а не от търсене по ключови думи.
Това не е просто технологично надграждане; това е фундаментално прекрояване на връзката между търговците на дребно, марките и потребителите в търговията. Търговците на дребно и марките, които се адаптират бързо - които инвестират в продуктово съдържание, стандартизират данните си и подготвят своята инфраструктура за медиен пазар, поддържан от AI - ще бъдат позиционирани да процъфтяват. Тези, които забавят, рискуват да се окажат маргинализирани от по-пъргави конкуренти, тъй като агентската търговия става масова.
Тъй като индустрията се насочва към откриване на продукти, управлявано от AI, качеството и достъпността на данните за продуктите ще бъдат от първостепенно значение. В NotPIM ние признаваме тази промяна и предоставяме решение без код, което опростява управлението на продуктовите данни. Нашата платформа дава възможност на бизнеса да обогатява, стандартизира и оптимизира продуктовата информация, като гарантира, че те отговарят на изискванията на AI агентите и остават конкурентоспособни в развиващия се e-commerce пейзаж. Виждаме голямо търсене на инструменти, които помагат за структурирането на продуктови данни, а NotPIM е проектиран да предостави точно това.