### AI som et primært lag af produktdækning
Nyere forbrugerundersøgelser viser et strukturelt skifte i, hvordan shoppere opdager og evaluerer produkter online. Ifølge den seneste Marketplace Shopping Behavior Report 2026 bruger 58 procent af shopperne nu AI-værktøjer til at undersøge produkter, mens 37 procent starter deres shoppingrejse på markedspladser – et fald på 10 procentpoint sammenlignet med det foregående år. Markedspladser er fortsat den største indgang, men deres dominans eroderes, efterhånden som opmærksomheden fragmenteres på tværs af søgning, sociale medier og AI-assistenter.
Samtidig er AI klart positioneret som et undersøgelseslag snarere end en fuld købskanal. Kun 17 procent af forbrugerne føler sig trygge ved at gennemføre et køb direkte via AI, på trods af at mere end en tredjedel allerede har startet en købsrejse gennem en AI-assistent. Parallelt hermed indikerer andre undersøgelser, at en væsentlig andel af forbrugerne allerede "ankommer informeret": næsten halvdelen bruger AI et eller andet sted i købsrejsen, herunder til at fortolke anmeldelser og evaluere tilbud, mens et voksende mindretal eksperimenterer med generative AI-shoppingværktøjer for at få skræddersyede forslag og sammenligninger.
Denne kombination af adfærd ændrer mekanikken i produktdækning. I stedet for at browse brede kategorisider eller køre generiske søgeordsøgninger beder forbrugerne i stigende grad AI-systemer om at forhåndsfiltrere muligheder efter pris, anvendelsestilfælde, kompatibilitet, bæredygtighed eller andre begrænsninger. Dækning, sammenligning og udvælgelse komprimeres til et mindre antal interaktioner med høj hensigt, hvor AI fungerer som det beslutningslag, der formidler, hvilke produkter der overhovedet overvejes.
### Hvorfor det er vigtigt for produktdata og katalogstandarder
Efterhånden som AI-assistenter bliver den første fortolker af produktinformation, flytter kvaliteten og strukturen af produktdata sig fra operationel hygiejne til en strategisk gearing. Traditionelle produktfeeds blev optimeret til søgemaskiner og markedspladsers søgning: ensartede titler, grundlæggende attributter, SEO-venlige beskrivelser. I et AI-medieret miljø skal de samme feeds understøtte systemer, der parser, opsummerer og krydshenviser på tværs af mange kilder samtidigt.
Tre forbrugeradfærd forstærker presset på datakvalitet:
- Et flertal af shoppere bruger AI til research, hvilket betyder, at modeller løbende aggregerer og normaliserer produktinformation fra flere kanaler.
- Over halvdelen af shoppere siger, at de ofte sammenligner det samme produkt på flere markedspladser og typisk browser omkring tre platforme, før de køber.
- Priskonsistens og modstridende produktinformation på tværs af kanaler er nævnt som vigtige årsager til tab af tillid, især når anmeldelser mangler eller er sparsomme.
For brands og forhandlere er enhver uoverensstemmelse mellem feed-varianter, markedspladsnoteringer og direkte-til-forbruger-kataloger ikke længere bare et UX-problem; det nedbryder aktivt, hvordan AI-systemer rangerer, opsummerer og anbefaler deres produkter. Hvis én kilde angiver en anden materialsammensætning, dimensioner eller garantibetingelser, skal assistenten enten afstemme konflikten eller nedgradere tilliden til produktet helt. Det gør standardiserede, maskinlæsbare kataloger til en forudsætning for synlighed i AI-svar.
Ud fra et katalogstyringsperspektiv presser dette markedet i retning af:
- Strammere attributtaksonomier og delte definitioner på tværs af kanaler.
- Normaliserede enheder, klassifikationer og kompatibilitetsdata til understøttelse af struktureret ræsonnement.
- Systematisk berigelse af "long-tail"-attributter, der tidligere virkede valgfrie, men som er kritiske for AI-drevet sammenligning (f.eks. bæredygtighedsindikatorer, detaljerede tekniske specifikationer, use-case tags).
### Produktfeeds' udviklende rolle
I denne sammenhæng skifter produktfeeds fra eksportartefakter til den centrale repræsentation af sortimentet. Hvor et feed tidligere kunne være minimalt kompatibelt for hver markedsplads eller annonce netværk, antager AI-drevet dækning, at enhver repræsentation af produktet er en trofast, struktureret abstraktion af den samme sandhedskilde.
Flere ændringer følger heraf:
- Semantisk dybde over overflade søgeord. AI-modeller er mindre afhængige af nøjagtige søgeordsmatch og mere af semantiske relationer. Feeds, der fanger præcise funktioner, scenarier og begrænsninger, hjælper assistenter med at knytte produkter til meget specifikke brugerprompter ("en kompakt opvaskemaskine til en familie på tre med lavt vandforbrug" snarere end bare "opvaskemaskine").
- Konsistens på tværs af slutpunkter. Fordi assistenter integrerer information fra brand-websteder, markedspladser, anmeldelsesplatforme og sammenligningsværktøjer, bliver uoverensstemmelser mellem feeds direkte synlige. Dette påvirker opfattet pålidelighed og kan komme til udtryk som "blandede" eller forsigtige anbefalinger.
- Kontinuerlig synkronisering. I betragtning af, hvor ofte priser, lager og varianter ændres, øger statiske eller sjældent opdaterede feeds risikoen for, at AI præsenterer forældet eller ukorrekt information. Synkronisering i realtid eller næsten realtid mellem PIM, e-commerce platform og eksterne feeds bliver afgørende ikke kun for konvertering, men også for at opretholde modellens tillid til dataene.
I praksis løfter dette API'er og event-drevne integrationer over batch CSV-eksport. Jo mere aktuelt og granulært feedet er, jo lettere er det for AI-systemer at besvare detaljerede, tidsfølsomme spørgsmål uden at falde tilbage på generelle eller konservative forslag. For at forstå de forskellige formater for disse feeds, kan du læse mere om [product feed](/blog/product_feed/).
### Produktdetaljesider i en AI-medieret rejse
Hvis AI nu håndterer den første runde af dækning, ændres rollen for produktdetaljesiden (PDP) også. På det tidspunkt, hvor en bruger lander på en PDP, har de ofte indsnævret en liste gennem en assistent og ønsker at verificere specifikke aspekter: nøjagtige specifikationer, trade-offs, visuel bekræftelse og social proof.
Undersøgelser af forbrugeradfærd viser, at tre ud af fem shoppere tøver med at købe, hvis et produkt ikke har nogen anmeldelser, og at inkonsekvent information på tværs af kanaler eroderer tilliden under sammenligningen. Kombineret med brugen af AI til at fortolke anmeldelser og opsummere sentiment, stiller dette nye krav til PDP-indhold:
- Fuldstændighed og struktur. Manglende attributter frustrerer ikke bare brugere; de skaber huller i modellens evne til at besvare spørgsmål. Rige, strukturerede felter til materialer, dimensioner, kompatibilitet, plejeinstruktioner og anvendelsestilfælde forbedrer både AI-svar og menneskelig beslutningstagen.
- Maskinvenlig formatering. Bulletpoint-specifikationer, tabel-attributter og tydeligt segmenterede sektioner hjælper modeller med at udtrække information mere præcist end lange, ustrukturerede tekstblokke.
- Anmeldelsesdybde og metadata. Mængden af anmeldelser er fortsat vigtig, men det samme er tilstedeværelsen af kvantitative og kategoriske data (vurderinger efter funktion, use-case tags, fordele/ulemper), som AI kan aggregeres og præsentere tilbage til brugeren. For at sikre, at du har det hele korrekt, skal du tjekke vores guide til [how to create a product description for your website](/blog/how-to_create_a_description_for_a_product_on_a_website/).
Under disse forhold mister generiske eller skabelonprægede PDP'er hurtigt effektivitet. Indholdet skal være specifikt nok til, at en assistent trygt kan sige, hvorfor et givet produkt er egnet (eller ikke) til et bestemt scenario, snarere end at returnere vage, uforpligtende opsummeringer.
### Hastighed af sortimentsudvidelse og automatisering
Den voksende rolle for AI i dækning reducerer ikke presset for hurtigt at udvide sortimentet; hvis noget, intensiverer det det. Efterhånden som forbrugerne stiller mere granulære spørgsmål, øges sandsynligheden for, at nichevarianter, bundter eller konfigurationer er nødvendige for at matche specifikke begrænsninger. Alligevel multiplicerer hver ny SKU efterspørgslen efter strukturerede data, nøjagtige beskrivelser og tilpassede feeds på tværs af kanaler.
Manuel indholdsproduktion er den største flaskehals i denne ligning. Behovet for at skabe, lokalisere og vedligeholde produktinformation af høj kvalitet for tusindvis af SKU'er kan ikke imødekommes i stor skala ved hjælp af rent menneskelige workflows. Det er her, no-code-værktøjer og AI-drevet automatisering bliver centrale for indfrastruktur:
- Skabelon-drevet indholdsgenerering kan sikre, at kerneattributter og overensstemmelsesoplysninger findes for hver SKU, samtidig med at der stadig er mulighed for differentiering, hvor det er vigtigt.
- AI-assisteret berigelse kan udlede manglende attributter fra eksisterende data, producentdokumentation eller lignende produkter og flagge usikkerheder til menneskelig gennemgang.
- Workflow-automatisering kan orkestrere sekvensen fra masterdataindtastning til feedgenerering, validering og distribution på tværs af markedspladser, sociale commerce-overflader og nye AI-shoppingværktøjer. Det hele starter med det rigtige [product feed](/blog/product_feed/).
Den vigtigste begrænsning er styring: automatiseret indhold skal stadig overholde brand-, juridiske og lovgivningsmæssige krav, og enhver hallucineret eller ukorrekt attribut kan bredt formidles gennem AI-systemer, der er afhængige af disse data. Som et resultat har menneskelig tilsyn tendens til at flytte sig fra praktisk skrivning til konfiguration, gennemgang og håndtering af undtagelser. Hvis du vil dykke dybere ned i oprettelsen af product cards, skal du kigge på vores artikel, [How to upload product cards](/blog/how-to_upload_product_cards/).
### No-code, AI og den nye grænseflade til forbrugere
Der sker et parallelt skift i frontend af e-commerce. Efterhånden som dækning flytter sig fra søgebokse og kategoritræer til samtalegrænseflader, har detailhandlere og brands brug for måder at eksponere deres kataloger til disse grænseflader uden brugerdefineret udvikling for hver ny AI-kanal.
No-code- og low-code-værktøjer er ved at dukke op som en bro mellem backend-produktinfrastruktur og AI-native oplevelser:
- Konversationel dækning på egne kanaler (f.eks. chatgrænseflader på websteder eller i apps) kan konfigureres til at spørge eksisterende produkt-API'er og PIM-systemer ved hjælp af en kombination af naturlig sprogforståelse og regler.
- AI-drevet søgning og anbefalingslag på stedet kan trænes på de samme kanoniske produktdata, der bruges til eksterne feeds, hvilket sikrer, at forbrugerne får ensartede svar, uanset om de spørger en tredjepartsassistent eller detailhandlerens egen grænseflade.
- Visuel og multimodal dækning (billedbaseret søgning, stemmeforespørgsler) kan plugges ind i kataloger uden at genopbygge hele stacken, så længe den underliggende datamodel er robust og velstruktureret. Har du brug for mere information om, hvordan CSV'er kan hjælpe? Så gennemgå vores artikel om [CSV Format](/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/).
Ud fra et infrastrukturperspektiv er det centrale krav konvergens: i stedet for separate indholdsrørledninger til websted, markedsplads og markedsføring er der stigende pres for at vedligeholde en enkelt, struktureret produktgraf, som alle AI-oplevelser – interne og eksterne – kan forhøre sig om.
### Implikationer for e-commerce-strategi
Det faktum, at et flertal af forbrugerne nu bruger AI-værktøjer til produktundersøgelser, mens færre begynder på markedspladser end for et år siden, signalerer en afbalancering af magten i e-commerce. Trafik og indflydelse skifter fra individuelle platforme til det formidlende intelligenslag, der ligger mellem forbrugere og kataloger.
For operatører har dette flere strategiske implikationer:
- Synlighed afhænger mindre af budstrategier og kategorirangeringer og mere af, hvor forståelige og pålidelige produktdata fremstår for AI-systemer.
- Investering i produktinformationsstyring, taksonomi og indholdsopgaver giver en direkte konkurrencefordel i AI-medierede miljøer.
- Fragmentering af dækningskanaler – markedspladser, søgning, sociale medier, AI-assistenter – gør konsistens på tværs af alle produktrepræsentationer afgørende for at opretholde tillid og konvertering.
- Automatisering og no-code-funktioner er ikke længere valgfrie effektivitetsspil; de er nødvendige for at holde katalogkvalitet og ændringshastighed afstemt med, hvor hurtigt forbrugernes forespørgsler og forventninger udvikler sig.
I dette landskab er den centrale ressource ikke en enkelt butiksfront, men dybden, strukturen og pålideligheden af de produktdata, som alle dækningskanaler forbruger. Efterhånden som AI fortsætter med at påtage sig mere af undersøgelsesarbejdsbyrden, vil e-commerce og SaaS-udbydere, der behandler produktindhold som kerneinfrastruktur – snarere end en downstream markedsføringsartefakt – være bedst positioneret til at tilpasse sig de nye, AI-drevne mønstre for forbrugeradfærd.
---
De tendenser, der er fremhævet i denne analyse, understreger den afgørende betydning af et robust product information management (PIM)-system. Efterhånden som AI i stigende grad formidler produktdækning, bliver kvaliteten og konsistensen af produktdata afgørende. NotPIM tilbyder en no-code-løsning til at centralisere, berige og harmonisere produktinformation fra forskellige kilder, hvilket sikrer, at brands og detailhandlere kan give AI-systemer de nøjagtige, strukturerede data, de har brug for, for at drive synlighed og salg. Ved at udnytte NotPIM kan virksomheder tilpasse sig det udviklende landskab i AI-drevet handel og fastholde en konkurrencemæssig fordel.