Umjetna inteligencija kao primarni sloj otkrivanja proizvoda
Nedavna istraživanja potrošača pokazuju strukturni pomak u načinu na koji kupci otkrivaju i procjenjuju proizvode na internetu. Prema najnovijem Izvješću o ponašanju kupovine na tržištu 2026., 58 posto kupaca sada koristi alate umjetne inteligencije za istraživanje proizvoda, dok 37 posto započinje svoje putovanje kupovine na tržištima – što je pad od 10 postotnih bodova u usporedbi s prethodnom godinom. Tržišta ostaju najveća ulazna točka, ali njihova dominacija erodira dok se pažnja raspršuje preko pretraživanja, društvenih mreža i AI asistenata.
Istodobno, umjetna inteligencija jasno je pozicionirana kao sloj istraživanja, a ne kao puni kanal kupovine. Samo 17 posto potrošača osjeća se ugodno dovršiti kupnju izravno putem umjetne inteligencije, unatoč tome što je više od trećine već započelo putovanje kupovine putem AI asistenta. Paralelno, druge studije ukazuju na to da značajan udio potrošača već "pristupa informiran": gotovo polovica koristi umjetnu inteligenciju negdje u putovanju kupovine, uključujući tumačenje recenzija i procjenu ponuda, dok sve veća manjina eksperimentira s generativnim alatima za kupovinu umjetne inteligencije kako bi dobili prilagođene prijedloge i usporedbe.
Ova kombinacija ponašanja mijenja mehaniku otkrivanja proizvoda. Umjesto pregledavanja stranica širokih kategorija ili pokretanja generičkih pretraživanja ključnih riječi, potrošači sve više traže od AI sustava da prethodno filtriraju opcije prema cijeni, slučaju uporabe, kompatibilnosti, održivosti ili drugim ograničenjima. Otkrivanje, usporedba i uža lista sažimaju se u manji broj interakcija visoke namjere, pri čemu umjetna inteligencija djeluje kao sloj odluka koji posreduje koji se proizvodi uopće razmatraju.
Zašto je to važno za podatke o proizvodima i standarde kataloga
Kako AI asistenti postaju prvi tumači informacija o proizvodima, kvaliteta i struktura podataka o proizvodima prelaze s operativne higijene na stratešku polugu. Tradicionalni feedovi proizvoda bili su optimizirani za tražilice i tržišno pretraživanje: dosljedni naslovi, osnovni atributi, SEO-friendly opisi. U okruženju posredovanom AI, isti feedovi moraju podržavati sustave koji raščlanjuju, sažimaju i međusobno uspoređuju iz mnogih izvora istovremeno.
Tri ponašanja potrošača pojačavaju pritisak na kvalitetu podataka:
- Većina kupaca koristi umjetnu inteligenciju za istraživanje, što znači da modeli kontinuirano agregiraju i normaliziraju informacije o proizvodima s više kanala.
- Više od polovice kupaca kaže da često uspoređuju isti proizvod na više tržišta, obično pretražujući oko tri platforme prije kupnje.
- Nedosljednosti u cijenama i sukobljene informacije o proizvodima na različitim kanalima navode se kao ključni razlozi za gubljenje povjerenja, osobito kada nedostaju ili su rijetke recenzije.
Za robne marke i trgovce na malo, svaka nedosljednost između varijanti feeda, oglasa na tržištu i izravnih kataloga za potrošače više nije samo problem UX-a; aktivno degradira kako AI sustavi rangiraju, sažimaju i preporučuju svoje proizvode. Ako jedan izvor navodi drugačiji sastav materijala, dimenzije ili uvjete jamstva, asistent mora ili pomiriti sukob ili spustiti povjerenje u proizvod. To čini standardizirane, strojno čitljive kataloge preduvjetom za vidljivost u AI odgovorima.
Iz perspektive upravljanja katalogom, to gura tržište prema:
- Strožim taksonomijama atributa i zajedničkim definicijama na svim kanalima.
- Normaliziranim jedinicama, klasifikacijama i podacima o kompatibilnosti za podršku strukturiranom zaključivanju.
- Sustavnoj obogativanju atributa "dugog repa" koji su se prije činili opcionalnima, ali su kritični za usporedbu vođenu umjetnom inteligencijom (npr. pokazatelji održivosti, detaljne tehničke specifikacije, oznake slučaja uporabe).
Evolving role of product feeds (Evoluirajuća uloga feedova proizvoda)
U tom kontekstu, feedovi proizvoda prelaze s izvoznih artefakata u temeljnu reprezentaciju asortimana. Tamo gdje je prije feed mogao biti minimalno usklađen za svako tržište ili oglasnu mrežu, otkrivanje vođeno umjetnom inteligencijom pretpostavlja da je svaka reprezentacija proizvoda vjerna, strukturirana apstrakcija istog izvora istine.
Nekoliko promjena slijedi iz ovoga:
- Semantička dubina nad površinskim ključnim riječima. AI modeli se manje oslanjaju na točna podudaranja ključnih riječi, a više na semantičke odnose. Feedovi koji bilježe precizne funkcije, scenarije i ograničenja pomažu asistentima da mapiraju proizvode u vrlo specifične upute korisnika ("kompaktna perilica posuđa za obitelj od troje ljudi s niskom potrošnjom vode" umjesto samo "perilica posuđa").
- Dosljednost na svim krajnjim točkama. Budući da asistenti integriraju informacije s web-mjesta robnih marki, tržišta, platformi za recenzije i alata za usporedbu, neslaganja između feedova postaju izravno vidljiva. To utječe na percipiranu pouzdanost i može se pojaviti kao "mješovite" ili oprezne preporuke.
- Kontinuirana sinkronizacija. S obzirom na to koliko često se cijene, zalihe i varijante mijenjaju, statički ili rijetko ažurirani feedovi povećavaju rizik da AI predstavi zastarjele ili netočne informacije. Sinkronizacija u stvarnom vremenu ili blizu stvarnog vremena između PIM-a, platforme e-trgovine i vanjskih feedova postaje neophodna ne samo za konverziju, već i za održavanje povjerenja modela u podatke.
U praktičnom smislu, to podiže API-je i integracije vođene događajima preko skupnih CSV izvoza. Što je feed aktualniji i detaljniji, to je lakše za AI sustave da odgovore na detaljna pitanja koja su osjetljiva na vrijeme bez pribjegavanja generičkim ili konzervativnim prijedlozima. Da biste razumjeli različite formate za ove feedove, pročitajte više o feed proizvoda.
Stranice s detaljima o proizvodima u putovanju posredovanom umjetnom inteligencijom
Ako umjetna inteligencija sada upravlja prvim krugom otkrivanja, uloga stranice s detaljima o proizvodu (PDP) također se mijenja. Do trenutka kad korisnik sleti na PDP, često su suzili popis putem asistenta i žele provjeriti specifične aspekte: točne specifikacije, kompromise, vizualnu potvrdu i društveni dokaz.
Istraživanje ponašanja potrošača pokazuje da tri od pet kupaca oklijevaju kupiti ako proizvod nema recenzija, a da nedosljedne informacije na različitim kanalima erodiraju povjerenje tijekom usporedbe. U kombinaciji s upotrebom AI za tumačenje recenzija i sažimanje sentimenta, to postavlja nove zahtjeve za sadržaj PDP-a:
- Potpunost i struktura. Atributi koji nedostaju ne samo da frustriraju korisnike; stvaraju rupe u sposobnosti modela da odgovaraju na pitanja. Bogata, strukturirana polja za materijale, dimenzije, kompatibilnost, upute za njegu i slučajeve uporabe poboljšavaju i AI odgovore i ljudsko donošenje odluka.
- Formatiranje pogodno za strojeve. Specifikacije s točkama, atributi u tablicama i jasno segmentirani odjeljci pomažu modelima da točnije ekstrahiraju informacije od dugih, nestrukturiranih blokova teksta.
- Dubina recenzije i metapodaci. Volumen recenzija ostaje važan, ali i prisutnost kvantitativnih i kategorijskih podataka (ocjene po značajkama, oznake slučaja uporabe, prednosti/nedostaci) koje AI može agregirati i prezentirati natrag korisniku. Da biste bili sigurni da imate sve to ispravno, provjerite naš vodič o kako stvoriti opis proizvoda za svoju web stranicu.
Pod tim uvjetima, generički ili predloženi PDP-ovi brzo gube učinkovitost. Sadržaj mora biti dovoljno specifičan da asistent može pouzdano reći zašto je određeni proizvod prikladan (ili nije) za određeni scenarij, umjesto da vraća nejasne, neobvezujuće sažetke.
Brzina širenja asortimana i automatizacija
Sve veća uloga umjetne inteligencije u otkrivanju ne smanjuje pritisak da se asortiman brzo proširi; ako ništa drugo, intenzivira ga. Dok potrošači postavljaju detaljnija pitanja, povećava se vjerojatnost da su potrebne nišne varijante, paketi ili konfiguracije kako bi odgovarali specifičnim ograničenjima. Ipak, svaki novi SKU umnožava potražnju za strukturiranim podacima, točnim opisima i usklađenim feedovima na različitim kanalima.
Ručna proizvodnja sadržaja glavno je usko grlo u ovoj jednadžbi. Potreba za stvaranjem, lokaliziranjem i održavanjem visokokvalitetnih informacija o proizvodima za tisuće SKU-ova ne može se zadovoljiti u razmjerima korištenjem isključivo ljudskih tijekova rada. Tu no-code alati i automatizacija vođena umjetnom inteligencijom postaju središnji za infrastrukturu sadržaja:
- Generiranje sadržaja vođeno predlošcima može osigurati da su osnovni atributi i podaci o usklađenosti prisutni za svaki SKU, dok još uvijek omogućuju diferencijaciju tamo gdje je to važno.
- Enrichment potpomognut umjetnom inteligencijom može zaključiti atribute koji nedostaju iz postojećih podataka, dokumentacije proizvođača ili sličnih proizvoda, označavajući nesigurnosti za ljudski pregled.
- Automatizacija tijeka rada može orkestrirati slijed od unosa glavnih podataka do generiranja feeda, validacije i distribucije na tržištima, površinama društvene trgovine i novim alatima za kupovinu umjetne inteligencije. Sve počinje s pravim feedom proizvoda.
Ključno ograničenje je upravljanje: automatizirani sadržaj i dalje se mora pridržavati zahtjeva robne marke, pravnih i regulatornih zahtjeva, a svaki haluciniran ili netočan atribut može se naširoko širiti putem AI sustava koji se oslanjaju na te podatke. Kao rezultat toga, ljudski nadzor obično se pomiče s izravnog pisanja na konfiguraciju, pregled i rješavanje iznimaka. Ako želite dublje zaroniti u stvaranje product cardova, pogledajte naš članak, Kako učitati product cardove.
No-code, umjetna inteligencija i novo sučelje za potrošače
Paralelna promjena događa se na prednjem kraju e-trgovine. Kako se otkrivanje pomiče s okvira za pretraživanje i stabala kategorija na sučelja za razgovor, trgovci na malo i robne marke trebaju načine da svoje kataloge izlože tim sučeljima bez prilagođenog razvoja za svaki novi AI kanal.
No-code i low-code alati pojavljuju se kao most između pozadinske infrastrukture proizvoda i iskustava izvorne umjetne inteligencije:
- Otkrivanje razgovora na vlastitim kanalima (npr. sučelja za chat na web-mjestima ili u aplikacijama) može se konfigurirati za upit postojećih API-ja proizvoda i PIM sustava, pomoću kombinacije razumijevanja prirodnog jezika i pravila.
- AI-powered ugrađeno pretraživanje i slojevi preporuka mogu se obučiti na istim kanonskim podacima o proizvodima koji se koriste za vanjske feedove, osiguravajući da potrošači dobiju dosljedne odgovore bez obzira jesu li postavili pitanje asistentu treće strane ili vlastitom sučelju trgovca.
- Vizualno i multimodalno otkrivanje (pretraživanje na temelju slika, glasovni upiti) može se priključiti u kataloge bez ponovnog izgradnje cijelog stoga, sve dok je temeljni model podataka robustan i dobro strukturiran. Trebate više informacija o tome kako CSV-ovi mogu pomoći? Zatim pregledajte naš članak o CSV formatu.
Iz perspektive infrastrukture, osnovni zahtjev je konvergencija: umjesto zasebnih cjevovoda sadržaja za web-mjesto, tržište i marketing, postoji sve veći pritisak da se održi jedan, strukturirani graf proizvoda koji sva AI iskustva – interna i vanjska – mogu ispitati.
Implikacije za strategiju e-trgovine
Činjenica da većina potrošača sada koristi AI alate za istraživanje proizvoda, dok ih manje počinje na tržištima nego prije godinu dana, signalizira uravnoteženje snaga u e-trgovini. Promet i utjecaj pomiču se s pojedinačnih platformi na sloj posredničke inteligencije koji se nalazi između potrošača i kataloga.
Za operatere to ima nekoliko strateških implikacija:
- Vidljivost ovisi manje o strategijama licitiranja i rangiranju kategorija, a više o tome koliko se razumljivi i pouzdani podaci o proizvodima pojavljuju AI sustavima.
- Ulaganje u upravljanje informacijama o proizvodima, taksonomiju i operacije sadržaja donosi izravnu konkurentsku prednost u okruženjima posredovanim umjetnom inteligencijom.
- Fragmentacija kanala otkrivanja – tržišta, pretraživanje, društveni sadržaj, AI asistenti – čini dosljednost na svim reprezentacijama proizvoda kritičnom za održavanje povjerenja i konverzije.
- Automatizacija i no-code mogućnosti više nisu opcionalne igre učinkovitosti; potrebne su kako bi se kvaliteta kataloga i brzina promjene uskladili sa brzinom kojom se razvijaju upiti i očekivanja potrošača.
U ovom krajoliku, središnja prednost nije ni jedna trgovina, već dubina, struktura i pouzdanost podataka o proizvodima koje konzumiraju svi kanali otkrivanja. Kako umjetna inteligencija nastavlja preuzimati više radnih opterećenja istraživanja, davatelji e-trgovine i SaaS-a koji tretiraju sadržaj proizvoda kao temeljnu infrastrukturu – umjesto kao marketinški artefakt – bit će u najboljoj poziciji da se usklade s novim, AI-vođenim obrascima ponašanja potrošača.
Trendovi istaknuti u ovoj analizi naglašavaju kritično značenje robusnog sustava upravljanja informacijama o proizvodima (PIM). Kako umjetna inteligencija sve više posreduje u otkrivanju proizvoda, kvaliteta i dosljednost podataka o proizvodima postaju najvažniji. NotPIM nudi rješenje bez kodiranja za centralizaciju, obogaćivanje i usklađivanje informacija o proizvodima iz različitih izvora, osiguravajući da robne marke i trgovci na malo mogu AI sustavima pružiti točne, strukturirane podatke koji su im potrebni za poticanje vidljivosti i prodaje. Korištenjem NotPIM-a tvrtke se mogu prilagoditi krajoliku e-trgovine vođenom umjetnom inteligencijom i održati konkurentsku prednost.