Amazon представи Sponsored Products prompts и Sponsored Brands prompts, ново подобрение, задвижвано от изкуствен интелект (AI), към рекламната си платформа, обявено на конференцията unBoxed на 11 ноември 2025 г.[1][2] Тези разговорни, интерактивни вариации на реклами се предлагат безплатно по време на бета фазата и представляват значителна еволюция в начина, по който информацията за продуктите се показва в спонсорираните реклами. Функцията използва данни от първа ръка на Amazon - включително страници с подробности за продуктите, Brand Stores, показатели за ефективността на кампаниите и сигнали за поведението на купувачите - за автоматично генериране на контекстно подходяща информация за продуктите, която се появява директно в рекламни позиции в резултатите от търсене и страниците с подробности.[1][2]
Автоматичното записване на съществуващите кампании Sponsored Products и Sponsored Brands в системата за подкани означава, че рекламодателите не трябва да извършват допълнителна настройка или конфигурация, за да участват в бета версията.[1][2] След като функционалността за отчитане стане достъпна до края на ноември 2025 г., продавачите и доставчиците могат да получат достъп до подробни показатели за ефективността чрез Ads Console, като отидат на Campaign → Ad Group → Ads → Prompts tab, където могат да прегледат подканващия текст, свързаните реклами, импресиите, кликовете и поръчките за всички подкани, които са получили ангажираност.[1]
Отстраняване на пропуските в информацията в процеса на покупка
Основното предположение на Amazon за тази функция се основава на наблюдавано предизвикателство в съвременната електронна търговия: купувачите често се затрудняват да открият конкретна информация за продукта, необходима за вземане на уверени решения за покупка. Позиционирайки подканите като "24/7 виртуален експерт по продуктите", компанията се стреми автоматично да показва подходящи подробности за продукта, преди купувачите да зададат въпросите си.[1][2] Това представлява преминаване от реактивни модели за поддръжка на клиенти - при които купувачите трябва активно да търсят информация или да подават запитвания - към предвиждащо предоставяне на информация, вградено в самото рекламно изживяване.
AI системата определя кои атрибути на продукта са най-важни за индивидуалните сценарии на пазаруване, вместо да представя стандартизирана информация еднакво във всички взаимодействия. Този контекстен подход означава, че подканите се адаптират въз основа на категорията на продукта, наблюдаваните модели на поведение на купувачите и често срещаните въпроси, идентифицирани в подобни продукти в екосистемата на Amazon.[1] Механизмът за диференциация функционира на кръстопътя на инфраструктурата за машинно обучение на Amazon и собствения й набор от данни за потребителско поведение, история на покупките, модели на сърфиране и заявки за търсене, натрупани в платформата за търговия на дребно.
Данни от първа страна като конкурентен ров
Архитектурата, която стои зад тези подкани, отразява по-широка стратегическа позиция в търговията на дребно: първенството на данните за пазаруване от първа страна като конкурентно предимство. Способността на Amazon да черпи подкани от проверена информация за продуктите, удостоверени сигнали на марката и исторически взаимодействия с клиенти създава качествено разграничение от общите реализации на големи езикови модели, които генерират отговори, без да се основават на проверени източници на данни.[1] Този избор на дизайн - закотвяне на генерираното от AI съдържание към съществуващата инфраструктура на продукта, вместо да се позволява отворено генериране - отговаря на критична грижа в рекламната индустрия с AI: безопасност на марката и осигуряване на точност.
За инфраструктурата за електронна търговия конкретно тази зависимост от богати активи с данни за продукти създава последици за качеството на каталога и управлението на информацията за продуктите. Подканите извличат своя интелект от съдържанието на страниците с подробности, активите на магазина на марката и структурираните атрибути на продукта. Това означава, че качеството и изчерпателността на тези основни активи директно определя ефективността на подканите. Списъкът с продукти с оскъдни описания, непълно покритие на атрибутите или остарели спецификации ще генерира съответно по-слаби подкани. Обратно, марките, които инвестират в подробна, добре структурирана информация за продуктите - включително изчерпателни списъци с функции, сравнителни разграничители, технически спецификации и информация за случаи на употреба - ефективно усилват работата си чрез този канал.
Експлоатационна ефективност и натоварване на рекламодателя
От оперативна гледна точка автоматизираният характер на генерирането на подкани отговаря на значителна точка на триене в приемането на реклами: режийни разходи за творческо производство. Вместо да изискват от рекламодателите ръчно да създават множество варианти на реклами, да пишат разговорни текстове или да управляват различни стратегии за съобщения, системата на Amazon автоматично генерира подкани от съществуващи активи на продукта.[1] Това намаление на творческата работа теоретично намалява бариерите пред приемането на нови рекламни формати.
Тази автоматизация обаче въвежда допълнително предизвикателство: контролът на рекламодателя върху гласа на марката и последователността на съобщенията. Докато Amazon посочва, че контролите за отказ са достъпни чрез Ads Console, степента, в която рекламодателите могат да персонализират или повлияят на генерирането на подкани, остава частично неясна по време на бета фазата.[1] Балансът между автоматизираната ефективност и контрола на марката представлява критично съображение за доставчиците, оценяващи своята стратегия за подкани. Кампаниите с силно, отличително позициониране на марката може да установят, че алгоритмично генерираните подкани не успяват да уловят специфичните съобщения на марката, докато по-простите продуктови категории с повече комодифицирани структури на информацията могат да се възползват значително от автоматизираното внедряване на подкани.
Инфраструктура за измерване и приписване на ефективност
Въвеждането на възможности за отчитане на ниво подкана сигнализира еволюцията на Amazon към все по-подробно измерване на рекламните взаимодействия.[1] С узряването на рекламните мрежи за търговия на дребно усъвършенстването на измерванията се превърна в диференцираща способност - позволявайки на рекламодателите да разберат не само ефективността на ниво кампания, но и поведението на ниво взаимодействие в рамките на отделни рекламни единици. Показателите за отчитане за конкретни подкани позволяват на рекламодателите да наблюдават как разговорната ангажираност корелира с поведението на покупките надолу по веригата.
Съществуващата структура за отчитане фокусира вниманието на рекламодателите върху подканите, които са генерирали кликове, като филтрира генерираните варианти, които не са успели да постигнат ангажираност.[1] Тази методология за събиране на данни предотвратява запълването на таблата на рекламодателите с неефективни варианти, като същевременно приоритизира анализа на подканите, които демонстрират привличане. С приключването на бета фазата и пълното функциониране на отчитането, рекламодателите ще получат видимост дали подканите водят до значително повишаване на процентите на реализация, промяна в разпределението на стойността на поръчките или промяна в разходите за придобиване на клиенти - критични въпроси за определяне дали да се увеличи разпределението на бюджета към кампании, използващи този формат.
Последствия за стратегията за съдържание на продукта
Стратегическата важност на инфраструктурата за информация за продуктите се засилва значително с въвеждането на подкани. Съдържанието на продуктите, което преди служи главно за цели за откриване и подкрепа на решения - помагайки на купувачите да разберат какво представлява продуктът и дали отговаря на техните нужди - сега пряко влияе върху ефективността на рекламата чрез генериране на подкани. Това създава подсилващ цикъл, при който подобренията в качеството на данните за продуктите генерират ползи в каналите както за органично, така и за платено търсене.
Марките, които са инвестирали в изчерпателни продуктови каталози, се възползват от по-богато генериране на подкани. Тези, които разчитат на минимална информация за продукта - минимални заглавия, оскъдни описания и ограничено покритие на атрибутите - са изправени пред намалено качество на подканите и съответно по-слаба рекламна ефективност чрез този канал. Тази динамика насърчава преминаването към третиране на информацията за продуктите като стратегически актив, а не като изискване за съответствие, със директни последици за начина, по който марките структурират управлението на съдържанието, управлението на каталозите и информационната архитектура. Техническата реализация също така предполага, че информацията за продукта трябва да бъде последователно структурирана и машинно четима, за да се генерират оптимални подкани. Неструктурираната информация, заровена в дълги описания, генерира по-малко надеждни резултати от правилно категоризираните атрибути, спецификации и структурирани полета за данни. Това подсилва текущия преход в индустрията към стандартизирани модели на информация за продукти, последователност на схемите и почистени, валидирани данни от каталозите.
Един от най-често срещаните проблеми е качването на файл, който платформата просто не може да "разбере". Разделителите на колони може да са на неправилно място, имената на колоните може да не отговарят на изискванията, грешки при кодиране и т.н. За да избегнете тези проблеми, важно е да обърнете голямо внимание на детайлите на product feed.
Стратегия за монетизация и динамика на бета версията
Решението на Amazon да предложи функцията безплатно по време на бета фазата отразява сложен подход към технологичното приемане и изучаване на пазара.[1] Безплатната бета постига няколко стратегически цели едновременно: тя позволява на Amazon да събира данни за ефективността за различни типове рекламодатели, продуктови категории и сценарии за пазаруване; намалява триенето при приемане чрез премахване на незабавните проблеми с ценообразуването; и позиционира функцията като основно очакване, след като компанията определи бъдещите модели на монетизация.
Натрупването на поведенчески данни по време на тази фаза на обучение - кои подкани генерират ангажираност, кои продуктови категории се възползват най-много, кои сегменти от купувачи реагират най-благоприятно - предоставя на Amazon информацията, необходима за оптимизиране на основните алгоритми на функцията, като същевременно информира решенията за стратегията на ценообразуване. Ако взаимодействията, управлявани от подкани, демонстрират подобряване на процентите на реализация или намаляване на разходите за придобиване на клиенти, Amazon получава както обосновка, така и лост за преговори за бъдещи модели на ценообразуване. Бета периодът по същество функционира като широкомащабен A/B тест, проведен едновременно за хиляди рекламодатели.
Конкурентно позициониране в рамките на търговията на дребно
В по-широкия пейзаж на търговията на дребно въвеждането от Amazon на разговорни подкани, задвижвани от AI, представлява още една стъпка в текущата еволюция към по-сложно, ориентирано към търговията рекламно изживяване. Докато други рекламни мрежи за търговия на дребно все повече възприемат спонсорирани модели за търсене и показване на реклами, предимството на Amazon произтича от комбинацията от мащаб, богатство на данни и техническа инфраструктура, налична на ниво платформа.
Реплицирането на тази възможност в други рекламни мрежи за търговия на дребно представлява значителни технически и инфраструктурни предизвикателства пред данните. Генерирането на надеждни, безопасни за марката подкани изисква не само големи езикови модели, но и изчерпателни, структурирани данни за продуктите; дълбоко разбиране на моделите на поведение на купувачите; и увереност в точността на генерираната информация. Търговците на дребно с по-малък обем транзакции, по-незряла инфраструктура за данни или по-малки продуктови каталози са изправени пред значително по-високи технически и ресурсни бариери за прилагане на еквивалентна функционалност.
Потребителско изживяване и еволюция на процеса на покупка
От гледна точка на потребителя спонсорираните подкани представляват продължение на тенденцията към вграждане на поддръжка и инфраструктура за информация директно в средата за покупка. Вместо да се ориентират между продуктови страници, сайтове за преглед и форуми за въпроси и отговори, за да съберат информация, необходима за решения за покупка, купувачите се сблъскват с подходящи подробности за продукта в самата реклама. Тази концентрация на информация в точките на вземане на решения теоретично намалява триенето и подпомага по-бързото завършване на покупките.
Функцията също така повдига въпроси относно прозрачността на рекламите и осведомеността на потребителите. Тъй като рекламите стават все по-разговорни и богати на информация, разграничението между "реклама" и "полезна информация за продукта" се замъглява. Купувачите могат да възприемат подканените подробности за продукта като обективна информация, а не като съдържание, повлияно от рекламодателя, с последици за това как потребителите оценяват доверието и доверието на рекламата.
По-широки последици за инфраструктурата за съдържание на електронната търговия
Появата на реклама с разговори с AI отразява фундаментална промяна в начина, по който предприятията за електронна търговия трябва да концептуализират стратегията за съдържание. Информацията за продукта вече не е статичен референтен документ, а динамичен актив, който захранва множество приложения надолу по веригата - видимост при органично търсене, алгоритми за препоръки, разговорни помощници за пазаруване и сега рекламна ефективност. Това сближаване повишава качеството на информацията за продукта от най-добра практика до конкурентна необходимост.
Марките вече трябва да обмислят как техните структури с данни за продуктите да поддържат не само човешкото откриване и оценка, но и системите за машинно обучение, които генерират ориентирано към клиента съдържание с директни бизнес последици. Това включва осигуряване на пълнота на атрибутите на продукта, последователност на категоризация, точност на спецификациите и богатство на описателно съдържание. Инвестицията в инфраструктура за данни за продуктите - системи, управление и персонал - става все по-централна за цялостната маркетингова ефективност. Обмислете също така как съдържанието поддържа не само човешкото откриване, но и системите за машинно обучение, които генерират съдържание, ориентирано към клиента. Следователно високото качество на product data става важен актив.
Фазата на експериментиране и несигурност
Въпреки увереното позициониране на Amazon на подканите като подобрение на рекламирането, функцията остава до голяма степен експериментална.[1] Данните за ефективността, демонстриращи повишаване на процентите на реализация, постепенно придобиване на клиенти или подобрена възвръщаемост на рекламните разходи, все още са ограничени. Рекламодателите трябва да подхождат към кампании, управлявани от подкани, като стратегически експерименти, а не като оптимизирани канали, като се фокусират върху систематичното измерване дали тези взаимодействия водят до реализация и стойност на клиента, които функцията обещава.
Бета фазата представлява възможност за ранните адаптори да развият основно разбиране за това как подканите се представят за техните конкретни продуктови категории, клиентски сегменти и конкурентни контексти. Марките със зрели възможности за измерване и систематични рамки за тестване потенциално могат да извлекат непропорционално предимство от този период на обучение, изграждайки институционални познания за ефективността на подканите, които информират стратегията, тъй като функцията преминава от бета към стандартно предлагане.
Тъй като пазарът на търговия на дребно продължава развитието си към рекламни изживявания, задвижвани от AI, базирани на данни, спонсорираните подкани на Amazon илюстрират как сближаването на данни от първа страна, машинно обучение и рекламна технология създава нови възможности, като същевременно повдига нови изисквания за качество и усъвършенстване на инфраструктурата за електронна търговия. Крайният успех на функцията зависи не само от ефективността на алгоритмите, но и от качеството и пълнотата на активите с информация за продуктите, от които се генерират подканите. Това подчертава значението на инструменти като Price list processing program - NotPIM, които могат да подобрят качеството на данните.
От гледна точка на NotPIM, това съобщение подчертава нарастващата важност на висококачествените данни за продуктите в екосистемата за електронна търговия. Ходът на Amazon подчертава нарастваща тенденция: информацията за продукта вече не е само за продуктови страници, но се превръща в основен двигател на рекламната ефективност и ангажираността на клиентите. Това директно съответства на предизвикателствата, които NotPIM решава, тъй като качеството на данните за продуктите ще повлияе директно на успеха на тези нови рекламни функции. Чрез автоматизиране на управлението на съдържанието на продуктите и осигуряване на точност на данните, NotPIM помага на бизнеса да се подготви проактивно за тази еволюция, усилвайки работата си в каналите както за платено, така и за органично търсене.