En octubre de 2025, Particular Audience, especialista en soluciones de retail media impulsadas por IA, presentó una suite de desarrollo de código abierto compuesta por tres herramientas clave, ahora disponibles de forma gratuita a través de GitHub. Esta versión incluye una herramienta de informes de Retail Media, un SDK de JavaScript para facilitar la integración de recomendaciones y el seguimiento de eventos, y un servidor MCP de Búsqueda con Transformador Adaptativo (ATS), que permite el acceso directo, compatible con la IA, a tecnologías de búsqueda adaptativas. Estos recursos están estructurados para reducir las barreras técnicas para minoristas, marcas y desarrolladores que deseen crear o mejorar las ofertas de retail media sin depender de plataformas propietarias y cerradas.
La suite de código abierto se posiciona como un complemento no disruptivo a la plataforma DiscoveryOS gestionada por Particular Audience, que impulsa los servicios de búsqueda, personalización y retail media para empresas minoristas a nivel mundial. Al abrir el código fuente de las utilidades para el análisis de datos, la integración y la aplicación de la IA, la empresa afirma ser el primer gran proveedor de tecnología de retail media en ofrecer dicha infraestructura de soporte, con el objetivo de acelerar la adopción y la interoperabilidad en todo el sector. Las herramientas, con licencia MIT, están diseñadas para un uso amplio: la herramienta de informes proporciona análisis de campañas granulares, el SDK reduce la complejidad de la integración y el servidor MCP ATS permite el uso perfecto de modelos de búsqueda basados en IA en entornos de comercio y agentes virtuales.
Contexto y Racional tras la Estrategia de Código Abierto
El panorama del retail media se ha caracterizado durante años por ecosistemas cerrados que requieren una extensa labor de integración, configuración manual de campañas y frecuentes bloqueos de proveedores, todos ellos factores que han hecho que las operaciones avanzadas de retail media sean menos accesibles, especialmente para los actores de mercado medio. Según el mapeo de la industria del desarrollo tecnológico en retail media, el sector ha experimentado varios ciclos de innovación: desde las primeras soluciones manuales de colocación de anuncios, pasando por módulos puntuales para la búsqueda o la recomendación, hasta el estándar actual de personalización y monetización automatizadas e impulsadas por la IA.
La iniciativa de código abierto de Particular Audience puede interpretarse como una respuesta a las barreras clave que históricamente han dificultado la implementación y la ampliación del retail media. Al desacoplar las herramientas para desarrolladores de la plataforma de pago, la empresa está impulsando una tendencia hacia arquitecturas modulares, basadas en API y de bajo código/sin código que permiten una rápida experimentación y compatibilidad entre sistemas. Esta modularidad es ampliamente considerada fundamental para impulsar la infraestructura del comercio electrónico hacia un modelo más componible y sin servidor, donde los minoristas pueden integrar selectivamente los mejores componentes sin sustituciones masivas de la plataforma.
Impacto en la Infraestructura de Contenido del Comercio Electrónico
Feeds de Producto y Flujo de Datos
El retail media y la publicidad en el sitio web dependen en gran medida de la calidad y la estructura de los feeds de producto. Las API abiertas y las herramientas de análisis estandarizadas, como las que ahora ha lanzado Particular Audience, facilitan la ingestión y transformación programática de grandes conjuntos de datos de productos, lo que permite la sincronización en tiempo real del inventario y una atribución de datos de rendimiento más rica. Esto no sólo acelera el tiempo de comercialización de los nuevos SKU, sino que también permite a los usuarios de negocio y a los equipos de datos supervisar y optimizar las campañas a un nivel mucho más granular.
Estándares de Catálogo y Calidad del Contenido
Históricamente, las inconsistencias en la catalogación de productos, como las estructuras de taxonomía divergentes y los mapeos de atributos incompletos, han limitado la sofisticación de los sistemas automatizados de recomendación y productos patrocinados. Al proporcionar utilidades abiertas de informes e integración, hay un mayor margen para que los minoristas alineen sus datos con los estándares emergentes, tanto internamente como en el ecosistema minorista más amplio. La gestión optimizada del catálogo, a su vez, mejora la precisión de las recomendaciones impulsadas por la IA y la coincidencia automática de productos con las intenciones de los usuarios, factores críticos tanto para la conversión de compradores como para el ROI de los anunciantes.
Velocidad de Lanzamiento del Surtido
El nuevo SDK y las herramientas de integración están diseñadas para reducir los tiempos del ciclo de desarrollo para conectar el inventario, incorporar nuevas líneas de productos y activar campañas de medios. Para los equipos de contenido y los operadores de tiendas, la capacidad de actualizar y enriquecer rápidamente las páginas de productos, aprovechando los modelos de IA para la categorización, la finalización de atributos o incluso la creación automatizada de activos, cobra un nuevo impulso con tuberías optimizadas y una menor necesidad de codificación manual.
Utilización de Sin Código, Bajo Código y IA
A medida que la infraestructura sin código y de IA se generaliza en el comercio electrónico, las herramientas que abstraen la complejidad técnica son cada vez más importantes para la innovación continua. La suite Particular Audience extiende este principio a la tecnología de retail media: el SDK permite la integración del seguimiento de eventos, la colocación de productos y las recomendaciones con una mínima sobrecarga de ingeniería, mientras que el servidor ATS MCP permite experiencias de búsqueda de IA, incluso para interfaces basadas en conversación y agentes, sin desarrollo de backend personalizado. Estas capacidades se alinean con un cambio más amplio hacia la democratización del acceso a la infraestructura de comercio avanzada, permitiendo a equipos más pequeños aprovechar tecnologías que antes habrían requerido recursos dedicados de TI y ciencia de datos.
Abordando los Desafíos Estructurales del Mercado
El mercado mundial del comercio electrónico y el retail media se estima en unos 300.000 millones de dólares, gran parte del cual sigue estando restringido por operaciones publicitarias ineficientes, medición fragmentada y experiencias de usuario subóptimas como resultado de pilas de contenido y publicidad desconectadas. Al poner a disposición del público herramientas de soporte, Particular Audience busca acelerar la madurez del sector, fomentando una adopción más rápida de la IA, una mejor alineación entre el gasto en medios y los verdaderos resultados de negocio, y un entorno de innovación más abierto y colaborativo.
Hipótesis y Preguntas Abiertas
Aunque la apertura de las pilas tecnológicas de soporte puede acelerar la adopción y la integración, persisten las preguntas sobre las estrategias de monetización a largo plazo para los proveedores, la convergencia de estándares y la futura división del trabajo entre los modelos gestionados y los de autoservicio. Existe un amplio consenso en el sector de que la interoperabilidad y los estándares abiertos benefician al ecosistema, pero el equilibrio entre las plataformas de código abierto y las propietarias, en particular quién captura el valor de las mejoras de datos e IA, sigue siendo objeto de un debate activo.
Conclusión
La publicación de código abierto por parte de Particular Audience marca un punto de inflexión en la evolución del retail media, lo que indica un futuro en el que los informes avanzados de campañas, la búsqueda y la personalización pueden integrarse perfectamente en cualquier entorno de comercio. La iniciativa es emblemática del cambio de las suites de comercio cerradas y monolíticas a una infraestructura abierta y habilitada para IA que soporta la gestión dinámica del surtido, el enriquecimiento de contenidos y la optimización de campañas en tiempo real. A medida que el comercio electrónico sigue priorizando la hiperpersonalización y la velocidad operativa, el enfoque de código abierto puede establecer una nueva expectativa de flexibilidad, transparencia de datos e innovación, lo que podría reducir el umbral de entrada para un espectro más amplio de minoristas y redefinir el panorama competitivo para la automatización de contenidos en el comercio digital.
Fuentes:
- MarComm News
- London Daily News
Abrir el código fuente de las herramientas impulsadas por IA para el retail media es un desarrollo significativo, que destaca la creciente necesidad de flexibilidad e interoperabilidad en el comercio electrónico. Este movimiento hacia la modularidad se hace eco de las tendencias que estamos viendo con la gestión de la información del producto. En NotPIM, creemos que proporcionar datos de producto limpios y estandarizados es crucial para impulsar campañas de medios eficaces. Al integrarse con las API abiertas, los minoristas pueden garantizar que sus feeds de producto estén optimizados para estas nuevas soluciones impulsadas por IA, lo que se traduce en una mejor segmentación, una mayor calidad del contenido y, en última instancia, un mayor ROI de su gasto publicitario.