Amazon představil výzvy Sponsored Products a Sponsored Brands, nové vylepšení své reklamní platformy poháněné umělou inteligencí, které bylo oznámeno na konferenci unBoxed 11. listopadu 2025.[1][2] Tyto konverzační, interaktivní varianty reklam jsou nabízeny zdarma během beta fáze a představují významný posun v tom, jak se informace o produktech dostávají do sponzorovaných reklam. Funkce využívá data první strany od Amazonu – včetně stránek s detailem produktu, obchodů s značkami, metrik výkonnosti kampaní a signálů chování nakupujících – k automatickému generování kontextově relevantních informací o produktu, které se zobrazují přímo v umístěních reklam ve výsledcích vyhledávání a na stránkách s detailem produktu.[1][2]
Automatické zařazení stávajících kampaní Sponsored Products a Sponsored Brands do systému výzev znamená, že inzerenti nemusí provádět další nastavení nebo konfiguraci, aby se mohli účastnit beta verze.[1][2] Jakmile bude do konce listopadu 2025 k dispozici funkce vytváření reportů, budou mít prodejci a dodavatelé přístup k podrobným metrikám výkonu prostřednictvím Ads Console navigací na záložku Campaign → Ad Group → Ads → Prompts, kde mohou zkontrolovat text výzvy, přidružené reklamy, zobrazení, kliknutí a objednávky pro všechny výzvy, které se zapojily.[1]
Řešení informačních mezer v nákupním procesu
Základním předpokladem Amazonu pro tuto funkci je pozorovaná výzva v moderním e-commerce: nakupující často bojují s nalezením konkrétních informací o produktu potřebných k učinění informovaných rozhodnutí o nákupu. Umístěním výzev jako "24/7 virtuálního experta na produkty" se společnost snaží automaticky zobrazit relevantní informace o produktu ještě předtím, než nakupující vyjádří své dotazy.[1][2] To představuje posun od reaktivních modelů zákaznické podpory – kdy musí nakupující aktivně hledat informace nebo posílat dotazy – k anticipačnímu doručování informací, které je zabudováno do samotného reklamního zážitku.
Systém umělé inteligence určuje, které atributy produktu jsou pro jednotlivé nákupní scénáře nejdůležitější, spíše než aby prezentoval standardizované informace rovnoměrně ve všech interakcích. Tento kontextový přístup znamená, že se výzvy přizpůsobují na základě kategorie produktu, pozorovaných vzorců chování nakupujících a běžných otázek identifikovaných u podobných produktů v rámci ekosystému Amazonu.[1] Mechanismus diferenciace funguje na průsečíku infrastruktury strojového učení Amazonu a jeho patentovaného datového souboru chování spotřebitelů, historie nákupů, vzorců prohlížení a vyhledávacích dotazů nashromážděných napříč jeho maloobchodní platformou.
Data první strany jako konkurenční výhoda
Architektura, která je základem těchto výzev, odráží širší strategické postavení v retail media: prvořadý význam dat o nakupování první strany jako konkurenční výhody. Schopnost Amazonu čerpat výzvy z ověřených informací o produktech, autentizovaných signálů značky a historických interakcí se zákazníky vytváří kvalitativní rozdíl od obecných implementací velkých jazykových modelů, které generují odpovědi bez zakotvení v ověřených zdrojích dat.[1] Tato volba designu – ukotvení obsahu generovaného umělou inteligencí k existující produktové infrastruktuře, spíše než umožnění volného generování – řeší kritický problém v reklamě poháněné umělou inteligencí: bezpečnost značky a ujištění o přesnosti.
Konkrétně pro infrastrukturu e-commerce vytváří tato závislost na bohatých datech o produktech dopady pro kvalitu katalogu a správu informací o produktech. Výzvy čerpají svou inteligenci z obsahu stránek s detailem produktu, aktiv značek a strukturovaných atributů produktu. To znamená, že kvalita a komplexnost těchto základních aktiv přímo určuje účinnost výzvy. Seznam produktu s řídkými popisy, neúplným pokrytím atributů nebo zastaralými specifikacemi vygeneruje odpovídajícím způsobem slabší výzvy. Naopak značky, které investují do podrobných, dobře strukturovaných informací o produktech – včetně komplexních seznamů funkcí, srovnávacích diferenciátorů, technických specifikací a informací o použití – efektivně zvyšují svůj výkon prostřednictvím tohoto kanálu.
Provozní efektivita a pracovní zátěž inzerentů
Z provozního hlediska automatizovaná povaha generování výzev řeší významný třecí bod při přijímání reklamy: režijní náklady na tvorbu. Namísto toho, aby inzerenti museli ručně vytvářet více variant reklam, psát konverzační text nebo spravovat různé strategie zasílání zpráv, systém Amazonu automaticky generuje výzvy z existujících produktových aktiv.[1] Toto snížení požadavků na kreativní práci teoreticky snižuje bariéry pro přijetí nových formátů reklam.
Tato automatizace však zavádí doplňkovou výzvu: kontrolu inzerentů nad hlasem značky a konzistentností zasílání zpráv. Zatímco Amazon uvádí, že ovládací prvky pro odhlášení jsou přístupné prostřednictvím Ads Console, míra, do jaké si inzerenti mohou přizpůsobit nebo ovlivnit generování výzev, zůstává během beta fáze částečně zakryta.[1] Rovnováha mezi automatizovanou efektivitou a kontrolou značky představuje klíčové hledisko pro dodavatele, kteří hodnotí svou strategii výzev. Kampaně se silným, osobitým umístěním značky mohou zjistit, že algoritmicky generované výzvy nedostatečně zachycují zasílání zpráv specifické pro značku, zatímco jednodušší kategorie produktů s více komodifikovanými informačními strukturami mohou mít z automatizovaného nasazení výzev značný prospěch.
Měřicí infrastruktura a atribuce výkonu
Zavedení možností reportování na úrovni výzev signalizuje vývoj Amazonu směrem ke stále podrobnějšímu měření reklamních interakcí.[1] Jak retail media sítě dozrály, stala se sofistikovanost měření diferenční schopností – která inzerentům umožňuje porozumět nejen výkonu na úrovni kampaně, ale také chování na úrovni interakce v rámci jednotlivých reklamních jednotek. Metriky reportování specifické pro výzvy umožňují inzerentům sledovat, jak konverzační zapojení koreluje s chováním při nákupu.
Stávající struktura reportování zaměřuje pozornost inzerentů na výzvy, které generují kliknutí, a filtruje generované varianty, které se nezapojily.[1] Tato metodologie sběru dat brání tomu, aby se řídicí panely inzerentů zaplnily neefektivními variantami, a zároveň upřednostňuje analýzu výzev, které prokázaly trakci. Jakmile beta fáze skončí a reportování bude plně funkční, získají inzerenti přehled o tom, zda výzvy vedou ke smysluplnému zvýšení konverzních poměrů, změně distribuce hodnoty objednávky nebo posunu nákladů na získávání zákazníků – kritické otázky pro určení, zda zvýšit alokaci rozpočtu do kampaní využívajících tento formát.
Důsledky pro strategii obsahu produktu
Strategický význam infrastruktury informací o produktu se se zavedením výzev značně zvyšuje. Produktový obsah, který dříve sloužil primárně funkcím objevování a podpory rozhodování – pomáhal nakupujícím pochopit, co produkt je a zda splňuje jejich potřeby – nyní přímo ovlivňuje reklamní výkon prostřednictvím generování výzev. To vytváří posilující cyklus, kde zlepšení kvality dat o produktech generuje výhody napříč organickými i placenými kanály.
Značky, které investovaly do komplexních katalogů produktů, těží z bohatšího generování výzev. Ti, kteří se spoléhají na minimální informace o produktu – tituly, řídké popisy a omezené pokrytí atributů – se setkávají se sníženou kvalitou výzev a odpovídajícím způsobem slabším reklamním výkonem prostřednictvím tohoto kanálu. Tato dynamika podporuje posun směrem k zacházení s informacemi o produktech jako se strategickým aktivem, nikoli jako se splněním požadavku, s přímými důsledky pro to, jak značky strukturují správu obsahu, správu katalogů a informační architekturu. Technická implementace také naznačuje, že informace o produktech musí být konzistentně strukturované a strojově čitelné, aby generovaly optimální výzvy. Nestrukturované informace uložené v dlouhých popisech generují méně spolehlivé výsledky než správně kategorizované atributy, specifikace a strukturovaná datová pole. To posiluje pokračující průmyslový přechod směrem ke standardizovaným modelům informací o produktech, konzistenci schématu a vyčištěným, ověřeným datům katalogu.
Jedním z nejčastějších problémů je nahrání souboru, kterému platforma jednoduše „nerozumí“. Oddělovače sloupců mohou být na nesprávném místě, názvy sloupců nemusí splňovat požadavky, chyby kódování atd. Aby se těmto problémům zabránilo, je důležité věnovat pozornost detailům product feedu.
Strategie monetizace a dynamika beta
Rozhodnutí Amazonu nabízet funkci zdarma během beta fáze odráží sofistikovaný přístup k přijetí technologie a učení se trhu.[1] Bezplatná beta dosahuje několika strategických cílů současně: umožňuje Amazonu shromažďovat údaje o výkonu napříč různými typy inzerentů, kategoriemi produktů a nákupními scénáři; snižuje tření při přijímání tím, že eliminuje bezprostřední obavy z cen; a staví funkci jako základní očekávání, jakmile společnost určí budoucí modely monetizace.
Nahromadění údajů o chování během této fáze učení – které výzvy řídí zapojení, které kategorie produktů mají největší prospěch, které segmenty nakupujících reagují nejpříznivěji – poskytuje Amazonu informace nezbytné pro optimalizaci základních algoritmů funkce a zároveň informuje o rozhodnutích o cenové strategii. Pokud interakce řízené výzvami prokazatelně zlepšují míry konverze nebo snižují náklady na získávání zákazníků, získává Amazon jak ospravedlnění, tak vyjednávací páku pro budoucí cenové modely. Beta období v podstatě funguje jako rozsáhlý A/B test prováděný napříč tisíci inzerentů současně.
Konkurenční pozice v retail media
V rámci širšího prostředí retail media představuje zavedení konverzačních výzev poháněných umělou inteligencí Amazonem další krok v jeho pokračujícím vývoji směrem k sofistikovanějším reklamním zážitkům zaměřeným na obchod. Zatímco ostatní retail media sítě stále více přijaly sponzorované vyhledávání a modely zobrazení reklam, výhoda Amazonu vyplývá z kombinace rozsahu, bohatosti dat a technické infrastruktury dostupné na úrovni platformy.
Duplikace této schopnosti v jiných retail media sítích představuje značné technické a datové infrastrukturní problémy. Generování spolehlivých výzev bezpečných pro značku vyžaduje nejen možnosti velkého jazykového modelu, ale také komplexní, strukturovaná data o produktech; hluboké porozumění vzorcům chování nakupujících a důvěru v přesnost generovaných informací. Prodejci s menším objemem transakcí, méně vyspělou datovou infrastrukturou nebo menšími katalogy produktů čelí výrazně vyšším technickým a zdrojovým bariérám pro implementaci ekvivalentní funkcionality.
Zkušenosti spotřebitelů a vývoj nákupního procesu
Z pohledu spotřebitele představují sponzorované výzvy pokračování trendu směrem k zabudování podpory a informační infrastruktury přímo do nákupního prostředí. Nakupující se setkávají s relevantními detaily produktu v rámci samotné reklamy, spíše než aby navigovali mezi stránkami produktu, stránkami s recenzemi a fóry otázek a odpovědí, aby shromáždili informace potřebné pro rozhodnutí o nákupu. Toto soustředění informací v rozhodovacích bodech teoreticky snižuje tření a podporuje rychlejší dokončení nákupu.
Funkce také vyvolává otázky ohledně transparentnosti reklamy a povědomí spotřebitelů. Jak se reklamy stávají stále konverzačnějšími a bohatšími na informace, rozmazává se rozdíl mezi „reklamou“ a „užitečnými informacemi o produktu“. Nakupující mohou vnímat vyzvány detaily produktu jako objektivní informace spíše než obsah ovlivněný inzerentem, s důsledky pro to, jak spotřebitelé hodnotí věrohodnost a důvěru v reklamu.
Širší důsledky pro infrastrukturu obsahu e-commerce
Vznik konverzační reklamy poháněné umělou inteligencí odráží zásadní posun v tom, jak musí podniky e-commerce koncepčně pojímat strategii obsahu. Informace o produktu již nejsou statickým referenčním dokumentem, ale dynamickým aktivem, které napájí více aplikací po proudu – viditelnost organického vyhledávání, doporučovací algoritmy, konverzační nákupní asistenti a nyní efektivitu reklamy. Tato konvergence zvyšuje kvalitu informací o produktu z osvědčené praxe na konkurenční nutnost.
Značky musí nyní zvážit, jak jejich datové struktury produktu podporují nejen lidské objevování a hodnocení, ale také systémy strojového učení, které generují obsah orientovaný na zákazníky s přímými obchodními důsledky. To zahrnuje zajištění úplnosti atributů produktu, konzistence kategorizace, přesnosti specifikací a bohatosti popisného obsahu. Investice do infrastruktury dat o produktech – systémů, řízení a personálu – se stále více stává klíčovou pro celkový marketingový výkon. Zvažte také, jak obsah podporuje nejen lidské objevování, ale také systémy strojového učení, které generují obsah zaměřený na zákazníka. Proto se vysoká kvalita dat o produktech stává důležitým aktivem.
Experimentální fáze a nejistota
Navzdory sebevědomému postavení Amazonu v oblasti výzev jako vylepšení reklamy zůstává tato funkce do značné míry experimentální.[1] Údaje o výkonu prokazující zvýšení konverzních poměrů, přírůstkové získávání zákazníků nebo zlepšená návratnost investic do reklamy jsou stále omezené. Inzerenti by měli přistupovat ke kampaním řízeným výzvami jako ke strategickým experimentům, spíše než k optimalizovaným kanálům, se zaměřením na systematické měření, zda tyto interakce produkují konverze a hodnotu zákazníka, jakou funkce slibuje.
Beta fáze představuje příležitost pro rané uživatele vyvinout základní porozumění tomu, jak výzvy fungují pro jejich konkrétní kategorie produktů, segmenty zákazníků a konkurenční kontexty. Značky s vyspělými možnostmi měření a systematickými testovacími rámci mohou potenciálně získat nepřiměřenou výhodu z tohoto období učení, budováním institucionálních znalostí o účinnosti výzev, které informují o strategii, jak se funkce přesune z beta verze na standardní nabídku.
Jak se trh retail media nadále vyvíjí směrem k reklamním zážitkům založeným na umělé inteligenci a datech, sponzorované výzvy Amazonu ilustrují, jak konvergence dat první strany, strojového učení a reklamní technologie vytváří nové možnosti a současně zvyšuje nové požadavky na kvalitu a sofistikovanost e-commerce infrastruktury. Konečný úspěch funkce závisí nejen na výkonu algoritmů, ale také na kvalitě a úplnosti datových aktiv o produktech, ze kterých jsou výzvy generovány. To zdůrazňuje důležitost nástrojů, jako je Price list processing program - NotPIM, který může zlepšit kvalitu dat.
Z pohledu NotPIM toto oznámení podtrhuje rostoucí význam vysoce kvalitních dat o produktech v ekosystému e-commerce. Krok Amazonu zdůrazňuje rostoucí trend: informace o produktech již neslouží pouze pro stránky produktů, ale stávají se jádrem efektivity reklamy a zapojení zákazníků. To se přímo shoduje s výzvami, které NotPIM řeší, protože kvalita dat o produktech bude přímo ovlivňovat úspěch těchto nových reklamních funkcí. Automatizací správy obsahu produktu a zajištěním přesnosti dat pomáhá NotPIM podnikům proaktivně připravovat se na tuto evoluci a zvyšovat jejich výkon napříč placenými i organickými kanály.