V říjnu 2025 společnost Particular Audience, specialista na retailová média s umělou inteligencí, představila open source developerskou sadu skládající se ze tří klíčových nástrojů, které jsou nyní volně dostupné prostřednictvím GitHubu. Tato verze zahrnuje Retail Media Reporting Tool, JavaScript SDK pro snadnou integraci doporučení a sledování událostí, a Adaptive Transformer Search (ATS) MCP Server, který umožňuje přímý, AI-kompatibilní přístup k adaptivním vyhledávacím technologiím. Tyto zdroje jsou strukturovány tak, aby snížily technické bariéry pro maloobchodníky, značky a vývojáře, kteří chtějí budovat nebo vylepšovat nabídky retailových médií bez závislosti na proprietárních, uzavřených platformách.
Open source sada je umístěna jako neovlivňující doplněk platformy DiscoveryOS společnosti Particular Audience, která pohání služby vyhledávání, personalizace a retailových médií pro maloobchodní podniky po celém světě. Tím, že společnost zveřejňuje nástroje pro analýzu dat, integraci a aplikaci AI, se firma označuje za prvního významného dodavatele technologií retailových médií, který nabízí takovou podpůrnou infrastrukturu, jejímž cílem je zrychlit přijetí a interoperabilitu v celém odvětví. Nástroje, licencované pod MIT, jsou navrženy pro široké použití: Reporting Tool poskytuje granulární analytiku kampaní, SDK snižuje složitost integrace a ATS MCP Server umožňuje bezproblémové používání modelů vyhledávání s AI v nastaveních obchodu a virtuálních agentů.
### Kontext a odůvodnění strategie Open Source
Prostředí retailových médií je již léta charakterizováno uzavřenými ekosystémy, které vyžadují rozsáhlé integrační práce, manuální konfiguraci kampaní a časté zablokování dodavatele – to vše jsou faktory, které znesnadnily přístup k pokročilým operacím retailových médií, zejména pro hráče na středním trhu. Podle průmyslového mapování vývoje technologií v retailových médiích prošel sektor několika inovačními cykly: od raných řešení ručního umisťování reklam přes bodové moduly pro vyhledávání nebo doporučení až po dnešní standard automatizované personalizace a monetizace s využitím AI.
Iniciativu open source společnosti Particular Audience lze interpretovat jako reakci na klíčové překážky, které historicky brzdily nasazení a škálování retailových médií. Oddělením vývojářských nástrojů od placené platformy společnost prosazuje trend směrem k modulárním architekturám založeným na API a low-code/no-code, které podporují rychlé experimentování a kompatibilitu mezi systémy. Tato modularita je široce považována za základní pro řízení infrastruktury e-commerce směrem k modelům více komponovatelným a headless – kde si maloobchodníci mohou selektivně integrovat nejlepší komponenty, aniž by museli nahrazovat celou platformu.
### Dopad na infrastrukturu obsahu e-commerce
#### Produktové feedy a tok dat
Retailová média a reklama na stránkách jsou silně závislé na kvalitě a struktuře produktových feedů. Otevřená API a standardizované analytické nástroje, jako jsou ty, které nyní vydává Particular Audience, usnadňují programové příjímání a transformaci rozsáhlých datových sad produktů, což umožňuje synchronizaci zásob v reálném čase a bohatší přiřazování dat o výkonu. To nejen urychluje uvedení na trh nových SKU, ale také umožňuje obchodním uživatelům a datovým týmům sledovat a optimalizovat kampaně na mnohem granulárnější úrovni.
#### Standardy katalogu a kvalita obsahu
Historicky nesrovnalosti v katalogizaci produktů – jako jsou odlišné taxonomické struktury a neúplné mapování atributů – omezovaly sofistikovanost automatizovaných systémů doporučení a sponzorovaných produktů. Poskytnutím otevřených reportovacích a integračních nástrojů je větší prostor pro to, aby maloobchodníci sladili svá data s novými standardy, a to jak interně, tak v celém maloobchodním ekosystému. Zefektivněná správa katalogu zase zvyšuje přesnost doporučení řízených umělou inteligencí a automatického přiřazování produktů k záměrům uživatelů, což jsou kritické faktory jak pro konverzi nakupujících, tak pro návratnost investic inzerentů.
#### Rychlost spuštění sortimentu
Nový SDK a integrační nástroje jsou navrženy tak, aby zkrátily dobu vývojového cyklu pro připojení inventáře, onboarding nových produktových řad a aktivaci mediálních kampaní. Pro obsahové týmy a provozovatele obchodů získává schopnost rychle aktualizovat a obohacovat stránky produktů – s využitím modelů AI pro kategorizaci, dokončení atributů nebo dokonce automatické vytváření aktiv – novou dynamiku se zjednodušenými procesy a sníženou potřebou ručního kódování.
#### Využití No-code, Low-code a AI
Vzhledem k tomu, že infrastruktura no-code a AI proniká do celého e-commerce, jsou nástroje, které abstrahují technickou složitost, stále důležitější pro kontinuální inovace. Sada Particular Audience rozšiřuje tento princip i na technologie retailových médií: SDK umožňuje sledování událostí, umisťování produktů a doporučení integrovat s minimálními režijními náklady na inženýring, zatímco ATS MCP Server umožňuje vyhledávací zkušenosti s AI — včetně pro konverzační a agent-based rozhraní — bez vlastní backendové vývoje. Tyto schopnosti se shodují s širším posunem směrem k demokratizaci přístupu k pokročilé obchodní infrastruktuře, což umožňuje menším týmům využívat technologie, které by dříve vyžadovaly vyhrazené zdroje IT a datových věd.
### Řešení strukturálních problémů trhu
Globální trh e-commerce a retailových médií se odhaduje na přibližně 300 miliard dolarů, z čehož velká část je omezena neefektivními reklamními operacemi, fragmentovaným měřením a suboptimálními uživatelskými zkušenostmi vyplývajícími z odpojených zásob obsahu a reklam. Tím, že společnost Particular Audience zpřístupňuje podpůrné nástroje, se snaží urychlit vyspělost sektoru – podporovat rychlejší zavádění AI, lepší sladění mezi výdaji na média a skutečnými obchodními výsledky a otevřenější prostředí pro spolupráci a inovace.
### Hypotézy a otevřené otázky
Zatímco otevření podpůrných technologických zásob může urychlit přijetí a integraci, zůstávají otázky týkající se dlouhodobých strategií monetizace pro dodavatele, konvergence standardů a budoucího rozdělení práce mezi řízenými a samoobslužnými modely. Existuje široká shoda v oboru, že interoperabilita a otevřené standardy prospívají ekosystému, ale rovnováha mezi open source a proprietárními platformami – zejména kdo získává hodnotu z vylepšení dat a AI – zůstává aktivně diskutována.
### Závěr
Uvolnění open source společností Particular Audience představuje bod obratu ve vývoji retailových médií, signalizuje budoucnost, kde lze pokročilé reportování kampaní, vyhledávání a personalizaci integrovat bez problémů do jakéhokoli obchodního prostředí. Tato iniciativa je příkladem posunu od uzavřených, monolitických obchodních sad k otevřené infrastruktuře s podporou AI, která podporuje dynamickou správu sortimentu, obohacování obsahu a optimalizaci kampaní v reálném čase. Vzhledem k tomu, že e-commerce nadále upřednostňuje hyper-personalizaci a provozní rychlost, může open source přístup stanovit nové očekávání pro flexibilitu, transparentnost dat a inovace – a potenciálně snížit vstupní práh pro širší spektrum maloobchodníků a předefinovat konkurenční prostředí pro automatizaci obsahu v digitálním obchodu.
Zdroje:
- MarComm News
- London Daily News
Otevření nástrojů s umělou inteligencí pro retailová média je významným vývojem, který zdůrazňuje rostoucí potřebu flexibility a interoperability v e-commerce. Tento krok směrem k modularitě odráží trendy, které vidíme s <a href="/cs/blog/product_feed/">managementem produktových informací</a>. Ve společnosti NotPIM se domníváme, že poskytování čistých, standardizovaných produktových dat je zásadní pro posílení účinných mediálních kampaní. Integrací s otevřenými API mohou maloobchodníci zajistit, aby byly jejich produktové feedy optimalizovány pro tato nová řešení řízená umělou inteligencí, což povede k lepšímu zacílení, zlepšené kvalitě obsahu a v konečném důsledku vyšší návratnosti investic do reklam.