### Umělá inteligence jako primární vrstva vyhledávání produktů
Nedávný průzkum mezi spotřebiteli ukazuje strukturální posun ve způsobu, jakým nakupující online objevují a hodnotí produkty. Podle nejnovější zprávy Marketplace Shopping Behavior Report 2026, 58 procent nakupujících nyní používá nástroje AI k vyhledávání produktů, zatímco 37 procent začíná svou nákupní cestu na tržištích – což je pokles o 10 procentních bodů oproti předchozímu roku. Tržiště zůstávají největším vstupním bodem, ale jejich dominance se snižuje, protože pozornost se rozptyluje mezi vyhledáváním, sociálními sítěmi a asistenty AI.
Zároveň se AI jasně profiluje jako vyhledávací vrstva, nikoli jako plnohodnotný nákupní kanál. Pouze 17 procent spotřebitelů se cítí komfortně při dokončení nákupu přímo prostřednictvím AI, i když více než třetina již zahájila nákupní cestu prostřednictvím asistenta AI. Paralelně s tím, další studie naznačují, že podstatná část spotřebitelů již „přichází informovaná“: téměř polovina používá AI někde v nákupní cestě, včetně interpretace recenzí a hodnocení nabídek, zatímco rostoucí menšina experimentuje s generativními nákupními nástroji AI, aby získala přizpůsobené návrhy a porovnání.
Tato kombinace chování mění mechaniku vyhledávání produktů. Místo procházení širokých kategorií stránek nebo spouštění obecných vyhledávání klíčových slov spotřebitelé stále častěji žádají systémy AI, aby předem filtrovaly možnosti podle ceny, účelu použití, kompatibility, udržitelnosti nebo jiných omezení. Objevování, porovnávání a zúžení výběru se redukují do menšího počtu interakcí s vysokým záměrem, přičemž AI působí jako rozhodovací vrstva, která zprostředkovává, které produkty jsou vůbec zvažovány.
### Proč na tom záleží pro data o produktech a standardy katalogu
Jelikož se asistenti AI stávají prvním interpretem informací o produktech, kvalita a struktura dat o produktech se přesunuje z provozní hygieny na strategickou páku. Tradiční produktové feedy byly optimalizovány pro vyhledávače a vyhledávání na tržištích: konzistentní názvy, základní atributy, popisy vhodné pro SEO. V prostředí zprostředkovaném AI musí stejné feedy podporovat systémy, které parsují, shrnují a vzájemně je porovnávají z mnoha zdrojů současně.
Tři chování spotřebitelů zvyšují tlak na kvalitu dat:
- Většina nakupujících používá AI pro vyhledávání, což znamená, že modely neustále agregují a normalizují informace o produktech z více kanálů.
- Více než polovina nakupujících uvádí, že často porovnávají stejný produkt na více tržištích, obvykle procházejí přibližně třemi platformami před nákupem.
- Nejasnosti v cenách a konfliktní informace o produktech napříč kanály jsou uváděny jako klíčové důvody pro ztrátu důvěry, zejména pokud chybí recenze nebo jsou řídké.
Pro značky a maloobchodníky již jakákoli nesrovnalost mezi variantami feedů, listingy na tržištích a katalogy direct-to-consumer není jen problémem UX; aktivně degraduje, jak systémy AI hodnotí, shrnují a doporučují jejich produkty. Pokud jeden zdroj uvádí odlišné složení materiálu, rozměry nebo záruční podmínky, asistent musí buď nesrovnalost vyřešit, nebo snížit důvěru v produkt jako celek. To činí standardizované, strojově čitelné katalogy základním předpokladem pro viditelnost v odpovědích AI.
Z pohledu správy katalogu to tlačí trh směrem k:
- Přísnějším taxonomiím atributů a sdíleným definicím napříč kanály.
- Normalizovaným jednotkám, klasifikacím a datům o kompatibilitě na podporu strukturovaného uvažování.
- Systematickému obohacení „long-tail“ atributů, které se dříve zdály volitelné, ale jsou kritické pro porovnávání řízené AI (např. ukazatele udržitelnosti, podrobné technické specifikace, tagy pro účely použití).
### Vyvíjející se role produktových feedů
V této souvislosti se produktové feedy přesouvají z exportních artefaktů do jádra reprezentace sortimentu. Tam, kde byl dříve feed minimálně kompatibilní pro každý marketplace nebo reklamní síť, předpokládá vyhledávání řízené AI, že každé zobrazení produktu je věrnou, strukturovanou abstrakcí stejného zdroje pravdy.
Z toho vyplývá několik změn:
- Sémantická hloubka nad povrchovými klíčovými slovy. Modely AI se méně spoléhají na přesné shody klíčových slov a více na sémantické vztahy. Feedy, které zachycují přesné funkce, scénáře a omezení, pomáhají asistentům mapovat produkty na vysoce specifické uživatelské výzvy („kompaktní myčka pro rodinu tří osob s nízkou spotřebou vody“ spíše než jen „myčka“).
- Konzistence napříč koncovými body. Vzhledem k tomu, že asistenti integrují informace ze stránek značek, tržišť, platforem pro recenze a srovnávacích nástrojů, nesrovnalosti mezi feedy se stávají přímo viditelnými. To ovlivňuje vnímanou spolehlivost a může se projevit jako „smíšená“ nebo opatrná doporučení.
- Kontinuální synchronizace. Vzhledem k tomu, jak často se ceny, stavy zásob a varianty mění, statické nebo zřídka aktualizované feedy zvyšují riziko, že AI prezentuje zastaralé nebo nesprávné informace. Synchronizace v reálném čase nebo téměř v reálném čase mezi PIM, e-commerce platformou a externími feedy se stává zásadní nejen pro konverzi, ale i pro udržení důvěry modelu v data.
Z praktického hlediska to povyšuje API a integrace řízené událostmi nad dávkové CSV exporty. Čím aktuálnější a granulárnější je feed, tím snazší je pro systémy AI odpovídat na podrobné, časově citlivé otázky, aniž by se musely uchýlit k obecným nebo konzervativním návrhům. Chcete-li porozumět různým formátům pro tyto feedy, přečtěte si více o [produktovém feedu](/blog/product_feed/).
### Stránky s detaily produktu v cestě zprostředkované AI
Pokud AI nyní zvládá první kolo vyhledávání, role stránky s detailem produktu (PDP) se také mění. Než se uživatel dostane na PDP, často zúžil výběr prostřednictvím asistenta a chce ověřit konkrétní aspekty: přesné specifikace, kompromisy, vizuální potvrzení a sociální důkazy.
Výzkum chování spotřebitelů ukazuje, že tři z pěti nakupujících váhají s nákupem, pokud produkt nemá žádné recenze, a že nesrovnalé informace napříč kanály narušují důvěru během porovnávání. V kombinaci s používáním AI k interpretaci recenzí a shrnutí sentimentu to klade nové požadavky na obsah PDP:
- Kompletnost a struktura. Chybějící atributy nejen frustrují uživatele; vytvářejí mezery ve schopnosti modelu odpovídat na otázky. Bohatá, strukturovaná pole pro materiály, rozměry, kompatibilitu, pokyny k péči a případy použití zlepšují jak odpovědi AI, tak lidské rozhodování.
- Formátování vhodné pro stroj. Specifikace s odrážkami, tabulkové atributy a jasně segmentované sekce pomáhají modelům přesněji extrahovat informace než dlouhé, nestrukturované bloky textu.
- Hloubka recenzí a metadata. Objem recenzí zůstává důležitý, ale stejně tak i přítomnost kvantitativních a kategorických dat (hodnocení podle funkcí, tagy pro účely použití, pro/proti), které AI může agregovat a prezentovat zpět uživateli. Abyste se ujistili, že máte vše správně, podívejte se na našeho průvodce [jak vytvořit popis produktu pro vaše webové stránky](/blog/how-to_create_a_description_for_a_product_on_a_website/).
Za těchto podmínek obecné nebo šablonové PDP rychle ztrácejí efektivitu. Obsah musí být dostatečně specifický, aby asistent mohl s jistotou říci, proč je daný produkt vhodný (nebo ne) pro konkrétní scénář, spíše než vracet vágní, nezávazná shrnutí.
### Rychlost rozšíření sortimentu a automatizace
Rostoucí role AI při vyhledávání nesnižuje tlak na rychlé rozšíření sortimentu; spíše ho zintenzivňuje. Protože spotřebitelé kladou specifičtější otázky, zvyšuje se pravděpodobnost, že budou potřeba niche varianty, balíčky nebo konfigurace, aby odpovídaly konkrétním omezením. Ale každý nový SKU znásobuje poptávku po strukturovaných datech, přesných popisech a uspořádaných feedech napříč kanály.
Ruční tvorba obsahu je hlavním úzkým hrdlem v této rovnici. Potřebu vytvářet, lokalizovat a udržovat vysoce kvalitní informace o produktech pro tisíce SKU nelze splnit ve velkém měřítku pouze pomocí lidských pracovních postupů. Zde se no-code nástroje a automatizace řízená AI stávají klíčovými pro infrastrukturu obsahu:
- Generování obsahu založené na šablonách může zajistit, že základní atributy a informace o souladu budou přítomny pro každý SKU, a zároveň umožnit diferenciaci tam, kde na tom záleží.
- Asistované obohacování AI může odvodit chybějící atributy z existujících dat, dokumentace výrobce nebo podobných produktů, označování neurčitostí pro lidské hodnocení.
- Automatizace pracovního postupu může uspořádat sekvenci od příjmu hlavních dat po generování feedu, validaci a distribuci napříč tržišti, plochami sociálního obchodu a novými nákupními nástroji AI. Všechno to začíná správným [produktovým feedem](/blog/product_feed/).
Klíčovým omezením je governance: automatizovaný obsah se stále musí řídit značkou, právními a regulačními požadavky a jakýkoli halucinovaný nebo nesprávný atribut se může široce šířit prostřednictvím systémů AI, které se na těchto datech spoléhají. V důsledku toho se lidský dohled má tendenci přesouvat z přímého psaní na konfiguraci, kontrolu a zpracování výjimek. Pokud se chcete hlouběji ponořit do tvorby produktových karet, podívejte se na náš článek [Jak nahrát produktové karty](/blog/how-to_upload_product_cards/).
### No-code, AI a nové rozhraní pro spotřebitele
Paralelní posun se děje na front-endu e-commerce. Jak se vyhledávání přesouvá z vyhledávacích polí a kategorií stromů do konverzačních rozhraní, maloobchodníci a značky potřebují způsoby, jak zpřístupnit své katalogy těmto rozhraním bez vlastního vývoje pro každý nový kanál AI.
No-code a low-code nástroje se objevují jako most mezi backendovou produktovou infrastrukturou a zážitky rodilými pro AI:
- Konverzační vyhledávání na vlastních kanálech (např. chatovací rozhraní na stránkách nebo v aplikacích) lze konfigurovat tak, aby dotazovalo existující produktová API a PIM systémy, pomocí kombinace porozumění přirozenému jazyku a pravidel.
- Vrstvy vyhledávání a doporučení na místě poháněné AI mohou být trénovány na stejných kanonických produktových datech používaných pro externí feedy, což zajišťuje, že spotřebitelé dostanou konzistentní odpovědi bez ohledu na to, zda se zeptají asistenta třetí strany nebo vlastního rozhraní maloobchodníka.
- Vizuální a multimodální vyhledávání (vyhledávání založené na obrázcích, hlasové dotazy) lze zapojit do katalogů bez přestavby celé sady, pokud je základní datový model robustní a dobře strukturovaný. Potřebujete více informací o tom, jak mohou soubory CSV pomoci? Poté si přečtěte náš článek o [formátu CSV](/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/).
Z infrastrukturního hlediska je základním požadavkem konvergence: místo samostatných datových kanálů pro stránky, tržiště a marketing existuje rostoucí tlak na udržení jediného, strukturovaného grafu produktů, který mohou všechna prostředí AI – interní i externí – prošetřovat.
### Důsledky pro e-commerce strategii
Skutečnost, že většina spotřebitelů nyní používá nástroje AI pro vyhledávání produktů, zatímco méně jich začíná na tržištích než před rokem, signalizuje opětovné vyvážení sil v e-commerce. Provoz a vliv se přesouvají z jednotlivých platforem do zprostředkovatelské vrstvy inteligence, která se nachází mezi spotřebiteli a katalogy.
Pro provozovatele to má několik strategických důsledků:
- Viditelnost závisí méně na strategiích nabídek a hodnocení kategorií a více na tom, jak srozumitelná a důvěryhodná se data o produktech jeví systémům AI.
- Investice do správy informací o produktech, taxonomie a operací s obsahem přináší přímou konkurenční výhodu v prostředích zprostředkovaných AI.
- Fragmentace kanálů vyhledávání – tržiště, vyhledávání, sociální sítě, asistenti AI – činí konzistenci napříč všemi reprezentacemi produktů kritickou pro udržení důvěry a konverze.
- Automatizace a no-code možnosti již nejsou volitelné, ale nutné pro efektivitu; jsou nezbytné pro udržení kvality katalogu a rychlosti změn v souladu s tím, jak rychle se vyvíjejí dotazy a očekávání spotřebitelů.
V tomto prostředí je ústředním aktivem nikoli žádný jednotlivý obchod, ale hloubka, struktura a spolehlivost dat o produktech, které konzumují všechny vyhledávací kanály. Vzhledem k tomu, že AI se nadále ujímá více vyhledávacích úkolů, e-commerce a SaaS poskytovatelé, kteří se k produktovému obsahu chovají jako k základní infrastruktuře – spíše než jako k navazujícímu marketingovému artefaktu – budou nejlépe postaveni tak, aby se sladili s novými, AI-poháněnými vzorci chování spotřebitelů.
---
Trendy zdůrazněné v této analýze zdůrazňují zásadní důležitost robustního systému správy informací o produktech (PIM). Vzhledem k tomu, že AI stále více zprostředkovává vyhledávání produktů, kvalita a konzistence dat o produktech se stávají prvořadými. NotPIM nabízí no-code řešení pro centralizaci, obohacování a harmonizaci informací o produktech z různých zdrojů a zajišťuje, že značky a maloobchodníci mohou systémům AI poskytovat přesná, strukturovaná data, která potřebují k řízení viditelnosti a prodeje. Využitím NotPIM mohou podniky přizpůsobit se vyvíjejícímu se prostředí e-commerce řízeného AI a udržet si konkurenční výhodu.