AI u osnovi preoblikuje način na koji retail media posluje, pomiče industriju s pretraživanja temeljenog na ključnim riječima i tradicionalnih sponzoriranih plasmana prema otkrivanju temeljenom na namjeri, koje pokreću autonomni agenti za kupovinu i sučelja za razgovor. Ova transformacija predstavlja više od inkrementalnog nadogradnje postojećih modela oglašavanja—signalizira potpunu redefiniciju načina na koji trgovci unovčavaju otkrivanje, kako brendovi dosežu potrošače i kako informacije o proizvodima moraju biti strukturirane kako bi ostale vidljive i konkurentne na tržištu koje posreduje AI.[1][2]
Promjena je već u tijeku. Kako potrošači sve više delegiraju odluke o kupnji AI agentima i platformama za trgovinu razgovorom, mehanika retail medije se u osnovi remeti. Tamo gdje su sponzorirani popisi proizvoda nekoć dominirali e-commerce oglašavanjem, trgovci se sada pripremaju za budućnost u kojoj će vidljivost unutar tokova AI preporuka postati glavna bojišnica za pažnju brenda. To znači da se dinamika aukcije retail medije—sustavi nadmetanja, hijerarhije plasmana i modeli određivanja cijena koji su definirali ovaj prostor posljednje desetljeće—rekalibriraju za eru u kojoj su kontekst, namjera i relevantnost u razgovoru važniji od podudaranja ključnih riječi ili povijesne stope klikova.[1]
Kolaps pretraživanja usmjerenog na ključne riječi
Tradicionalni retail media oslanjao se na relativno jednostavnu premisu: brendovi se natječu na ključnim riječima, natječu se za plasman iznad ili uz rezultate pretraživanja i plaćaju kada njihovi oglasi generiraju klikove ili konverzije. Ovaj model generirao je ogromnu vrijednost za trgovce—predviđa se da će potrošnja na retail medije u SAD-u dosegnuti 60 milijardi dolara u 2025. godini i premašiti 100 milijardi dolara do 2028. godine, rastući pet puta brže od ukupne potrošnje na digitalne oglase.[2] Ipak, temeljnu pretpostavku—da potrošači aktivno traže proizvode koristeći specifične izraze—dovodi se u pitanje usponom agentičke trgovine.
Kada potrošač delegira odluku o kupnji AI agentu, više ne upisuje ključne riječi. Umjesto toga, izražava namjeru putem upita prirodnim jezikom, povijesti ponašanja i kontekstualnih signala. Autonomni agent za kupovinu mogao bi primiti uputu poput "pronađite mi profesionalno prijenosno računalo prikladno za uređivanje videozapisa", obraditi podatke o proračunu potrošača, tehničkim zahtjevima i prethodnim kupnjama, a zatim samostalno navigirati katalozima trgovaca kako bi identificirao odgovarajuće opcije. U ovom scenariju, tradicionalne ponude za ključne riječi postaju irelevantne. Ono što je umjesto toga važno jest je li temeljni podatak o proizvodu—njegove specifikacije, atributi, karakteristike izvedbe—dovoljno strukturiran da AI razumije njegovu relevantnost za namjeru kupca.
To predstavlja duboku promjenu u načinu na koji se informacije o proizvodima moraju organizirati i održavati. Trgovci i brendovi više se ne mogu oslanjati na tanke popise proizvoda s minimalnim atributima. AI agenti koji daju preporuke za kupnju u ime potrošača trebaju sveobuhvatne, točne i kontekstualno bogate podatke o proizvodima kako bi učinkovito funkcionirali. To znači da feedovi proizvoda, strukture kataloga i standardi sadržaja postaju kritična infrastruktura ne samo za operacije e-commerce, već i za samu isplativost retail medije.
Retail media u agentičkoj eri
Model monetizacije za retail media na agentičkom tržištu vjerojatno će odražavati obrasce već uspostavljene u drugim okruženjima posredovanim AI-jem. Baš kao što se brendovi natječu za vidljivost unutar Google Shopping feedova ili rangiranja rezultata pretraživanja, trgovci će na kraju omogućiti brendovima da se natječu za istaknutost unutar tokova preporuka AI agenta. Međutim, priroda ovih plasmana značajno će se razlikovati od trenutnih sponzoriranih modela proizvoda.
U današnjem krajoliku retail medije, vidljivost brenda često je u korelaciji s cijenom ponude i povijesnim metrikama izvedbe poput stope klikova i stopa konverzije. U agentičkoj eri, vidljivost će sve više ovisiti o signalima relevantnosti koje AI sustavi mogu interpretirati: usklađenost proizvoda i tržišta za specifične segmente kupaca, točnost atributa proizvoda, metrike zadovoljstva kupaca, dostupnost zaliha i usklađenost s izrečenim ili impliciranim potrebama kupca.
Ova promjena ima duboke implikacije za način na koji trgovci strukturiraju svoje medijske mreže i kako brendovi pristupaju marketingu proizvoda. Brend više ne može jednostavno nadmašiti konkurente i jamčiti vidljivost. Umjesto toga, moraju osigurati da su podaci o njihovim proizvodima sveobuhvatni, točni i optimizirani za AI interpretaciju. To uvodi nove dimenzije natjecanja u retail mediji—ne samo utrku za najvećom ponudom, već i utrku za pružanjem najpouzdanijih, bogato pripisanih informacija o proizvodu.
Nužnost sadržaja proizvoda
Temelj učinkovitog retail medije na tržištu pokrenutom AI-jem jest kvaliteta i potpunost podataka o proizvodima. Autonomni agenti za kupovinu koji daju preporuke u ime potrošača moraju razlikovati proizvode na temelju stotina atributa, specifikacija i kontekstualnih signala. Važne su generacija procesora prijenosnog računala, konfiguracija RAM-a, razlučivost zaslona, težina, trajanje baterije, uvjeti jamstva i kompatibilnost s određenim softverom. Isto vrijedi i za informacije o održivosti, proizvodnji, transparentnosti opskrbnog lanca i reputaciji brenda.
To stvara nezapamćenu potražnju za bogatim katalozima proizvoda. Trgovci i brendovi koji su povijesno minimizirali ulaganja u sadržaj proizvoda—umjesto toga oslanjajući se na recenzije potrošača, sadržaj koji generiraju korisnici ili minimalne specifikacije proizvođača—sada su pod pritiskom da dramatično prošire širinu i dubinu svoje infrastrukture informacija o proizvodima.
Implikacije se protežu na upravljanje katalogom i održavanje feeda proizvoda. Tamo gdje su trgovci možda nekoć tolerirali povremene nedosljednosti u podacima, nedostajuće atribute ili odgođena ažuriranja informacija o proizvodima, tržište posredovano AI-jem zahtijeva gotovo savršenu točnost i potpunost. Autonomni agent za kupovinu koji preporučuje proizvod s netočnim specifikacijama ili nedostajućim kritičnim informacijama oštećuje ne samo tu specifičnu transakciju, već i erodira povjerenje potrošača u samog agenta, što nosi šire posljedice za medijsko poslovanje trgovca.
Slično, brzina kojom trgovci mogu lansirati nove proizvode na tržište postaje sve važnija. U trenutnim modelima retail medije, novi proizvod može se lansirati s minimalnim informacijama i dobiti vidljivost putem plaćenih promocija. Na agentičkom tržištu, novi feed proizvoda s nepotpunim ili loše strukturiranim podacima može biti nevidljiv sustavima preporuka AI-ja sve dok se informacije o njegovom katalogu u potpunosti ne razviju. To stvara pritisak da se razviju brži, učinkovitiji procesi uvođenja proizvoda koji postavljaju kvalitetu sadržaja na prvo mjesto, umjesto da se na nju gleda kao na razmatranje nakon lansiranja.
No-code i AI alati u sadržajnoj infrastrukturi
Složenost upravljanja bogatim katalozima proizvoda u mjerilu potaknula je usvajanje no-code i AI-pomoćnih alata u upravljanju sadržajem proizvoda. Trgovci i brendovi sve se više oslanjaju na automatizaciju za generiranje opisa proizvoda, izdvajanje i standardizaciju atributa, prevođenje sadržaja na više jezika i održavanje kvalitete podataka u različitim kategorijama proizvoda i na globalnim tržištima.
AI postaje bitan za ovu infrastrukturu na nekoliko načina. Generativni AI alati mogu ubrzati stvaranje opisa proizvoda, tehničkih specifikacija i marketinških kopija prilagođenih različitim kanalima i publici. Modeli strojnog učenja mogu identificirati nedostajuće ili nedosljedne podatke u feedovima proizvoda, označiti potencijalne pogreške i predložiti ispravke. Obrada prirodnog jezika može izdvojiti strukturirane atribute iz nestrukturiranog sadržaja, pretvarajući informacije o proizvodu u standardizirane formate kompatibilne s raznim platformama za maloprodaju i oglašavanje.
No-code pokret demokratizirao je pristup ovim alatima, omogućujući manjim trgovcima i brendovima da upravljaju složenim katalozima proizvoda bez izgradnje prilagođene softverske inženjerske infrastrukture. To je važno jer barijera za sudjelovanje na agentičkom tržištu retail medije ne bi trebala biti sposobnost ulaganja u prilagođenu tehnologiju. Alati koji apstrahiraju tehničku složenost—omogućujući timovima za merchandising i marketing da upravljaju podacima o proizvodima putem vizualnih sučelja, a ne koda—omogućuju raznim trgovcima i brendovima da ispune standarde kvalitete podataka koje AI agenti zahtijevaju.
Standardizacija i interoperabilnost podataka
Pomak prema agentičkom e-commerceu stvara obnovljeni pritisak na standardizaciju podataka o proizvodima. Kada AI agenti djeluju na više trgovaca i platformi, trebaju dosljedne, predvidljive načine tumačenja informacija o proizvodima. Razlučivost zaslona prijenosnog računala mora značiti istu stvar, bez obzira na to dolaze li podaci iz vlasničkog sustava kataloga trgovca, platforme za upravljanje informacijama o proizvodima brenda ili agregatora podataka treće strane.
To pokreće obnovljenu pozornost na standarde podataka i sheme okvira koji već dugo postoje u e-commerceu, ali se često nedosljedno primjenjuju. Standardi kao što su Global Trade Item Number (GTIN), ICECAT i strukturirano označavanje podataka (Schema.org) postaju manje opcionalni i bitniji. Trgovci i brendovi koji mogu pouzdano strukturirati svoje podatke o proizvodima u skladu s općepriznatim standardima stječu prednosti u vidljivosti unutar AI sustava, jer te podatke AI agenti lakše tumače i vjeruju im.
Implikacija je da će sudjelovanje u agentičkom retail medije vjerojatno zahtijevati pridržavanje rigoroznijim standardima podataka nego što ih mnogi trgovci i brendovi trenutno održavaju. To predstavlja oblik pritiska standardizacije koji djeluje drugačije od regulatornih zahtjeva—proizlazi iz tehničke nužnosti, a ne pravnog mandata, ali će se vjerojatno pokazati jednako važnim.
Kratkoročni operativni izazov
Za trgovce koji upravljaju ovom tranzicijom, neposredni izazov jest upravljanje dvama modelima retail medije istodobno. Model sponzoriranog plasmana temeljen na ključnim riječima i pretraživanju ostaje dominantan i visoko profitabilan. Mreže retail medije izgrađene na sponzoriranim proizvodima, sponzoriranim brendovima i prikaznom oglašavanju stvaraju znatne dodatne prihode za velike trgovce. Istodobno, trgovci moraju ulagati u infrastrukturu podataka o proizvodima, standardizaciju kataloga i agentička sučelja koja će pokretati sljedeću generaciju retail medije.
Ovaj dualni operativni model stvara izazove u raspodjeli resursa. Bi li trgovac trebao dati prioritet optimizaciji svog postojećeg poslovanja retail medije, koje trenutno generira milijarde prihoda, ili snažno ulagati u infrastrukturu za agentičku budućnost koja ostaje djelomično neizvjesna? Odgovor je, sve više, oboje. Trgovci si ne mogu priuštiti zanemarivanje trenutne izvedbe retail medije, ali također ne mogu odgoditi ulaganje u podatke o proizvodima i infrastrukturu kataloga koja će tražiti agentički e-commerce.
Vremenski okvir za ovu tranziciju bitan je. Ako agentički e-commerce čini značajan udio e-commerce transakcija u roku od tri do pet godina—vjerojatan scenarij s obzirom na trenutne trendove u prihvaćanju AI-pomoćne kupovine od strane potrošača—tada će trgovci koji odgađaju ulaganje u kvalitetu kataloga i standardizaciju podataka suočiti se s ozbiljnim konkurentskim nedostatkom. Brendovi koji sada počnu ulagati u bogatije podatke o proizvodima, standardizirane atribute i AI-kompatibilnu sadržajnu infrastrukturu imat će značajne prednosti kako se retail media razvija.
Zaključak: Priprema i hitnost
Razgovor u podcastu koji naglašava ovu transformaciju podcrtava ključnu točku za industriju maloprodaje i e-commercea: pomak prema agentičkom e-commerceu nije daleki budući scenarij, već nastajuća stvarnost koja zahtijeva trenutačni strateški odgovor. Trgovci moraju sada početi ocjenjivati svoju infrastrukturu podataka o proizvodima, procjenjivati usklađenost s nastajućim standardima podataka i ulagati u alate i procese koji će im omogućiti da se natječu u krajoliku retail medije koji posreduju AI agenti, a ne pretraživanja ključnim riječima.
Ovo nije samo tehnološka nadogradnja; to je fundamentalno preoblikovanje odnosa između trgovaca, brendova i potrošača u trgovini. Trgovci i brendovi koji se brzo prilagode—koji ulažu u sadržaj proizvoda, standardiziraju svoje podatke i pripremaju svoju infrastrukturu za tržište posredovano AI-jem—bit će u poziciji da napreduju. Oni koji odgode rizik nalaze se marginalizirani od strane agilnijih konkurenata jer agentički e-commerce postaje mainstream.
Kako se industrija okreće otkrivanju proizvoda pokretanom AI-jem, kvaliteta i pristupačnost podataka o proizvodima bit će najvažniji. U NotPIM-u prepoznajemo ovu promjenu i pružamo no-code rješenje koje pojednostavljuje upravljanje podacima o proizvodima. Naša platforma omogućuje tvrtkama da obogate, standardiziraju i optimiziraju informacije o proizvodima, osiguravajući da udovoljavaju zahtjevima AI agenata i ostanu konkurentni u razvoju e-commerce krajolika. Vidimo snažnu potražnju za alatima koji pomažu u strukturiranju podataka o proizvodima, a NotPIM je osmišljen upravo za to.