Amazon je predstavio upite za sponzorirane proizvode i upite za sponzorirane robne marke, novo poboljšanje platforme za oglašavanje pokretano umjetnom inteligencijom, objavljeno na konferenciji unBoxed 11. studenoga 2025.[1][2] Ove varijacije oglasa temeljene na konverzaciji i interakciji nude se besplatno tijekom beta faze i predstavljaju značajnu evoluciju u načinu na koji se informacije o proizvodima pojavljuju unutar sponzoriranih oglasa. Značajka koristi Amazonove podatke prve strane—uključujući stranice s detaljima o proizvodima, trgovine robnim markama, mjerne podatke o učinkovitosti kampanje i signale ponašanja kupaca—za automatsko generiranje kontekstualno relevantnih informacija o proizvodima koje se pojavljuju izravno u oglasima na rezultatima pretraživanja i stranicama s detaljima.[1][2]
Automatska registracija postojećih kampanja za sponzorirane proizvode i sponzorirane robne marke u sustav upita znači da oglašivači ne moraju provoditi dodatnu postavku ili konfiguraciju kako bi sudjelovali u beta verziji.[1][2] Jednom kad funkcionalnost izvješćivanja postane dostupna do kraja studenoga 2025., prodavači i dobavljači mogu pristupiti detaljnim mjernim podacima o učinkovitosti putem konzole za oglase tako što će otići na Kampanja → Grupa oglasa → Oglasi → Kartica upita, gdje mogu pregledati tekst upita, povezane oglase, prikaze, klikove i narudžbe za sve upite koji su primili angažman.[1]
Rješavanje informacijskih rupa u putovanju kupnje
Amazonova temeljna premisa za ovu značajku temelji se na zapaženom izazovu u suvremenoj e-trgovini: kupci se često bore pronaći određene informacije o proizvodima potrebne za donošenje sigurnih odluka o kupnji. Pozicioniranjem upita kao "24/7 virtualnog stručnjaka za proizvode", tvrtka ima za cilj automatski prikazati relevantne detalje o proizvodima prije nego što kupci artikuliraju svoja pitanja.[1][2] To predstavlja pomak od reaktivnih modela korisničke podrške—gdje kupci moraju aktivno tražiti informacije ili podnositi upite—do anticipativne isporuke informacija ugrađene u samo iskustvo oglašavanja.
Sustav umjetne inteligencije određuje koja su svojstva proizvoda najvažnija za pojedinačne scenarije kupnje, umjesto da ravnomjerno prikazuje standardizirane informacije u svim interakcijama. Ovaj kontekstualni pristup znači da se upiti prilagođavaju na temelju kategorije proizvoda, promatranih obrazaca ponašanja kupaca i uobičajenih pitanja identificiranih za slične proizvode unutar Amazonovog ekosustava.[1] Mehanizam diferencijacije djeluje na sjecištu Amazonove infrastrukture strojnog učenja i njegovog vlasničkog skupa podataka o ponašanju potrošača, povijesti kupnje, obrascima pregledavanja i upitima za pretraživanje prikupljenim na njegovoj maloprodajnoj platformi.
Podaci prve strane kao konkurentni opkop
Arhitektura koja je u osnovi ovih upita odražava šire strateško pozicioniranje unutar maloprodajnih medija: primat podataka o kupnji prve strane kao konkurentska prednost. Amazonova sposobnost da crpi upite iz provjerenih informacija o proizvodima, autentificiranih signala robne marke i povijesnih interakcija s kupcima stvara kvalitativnu razliku od generičkih implementacija velikog jezičnog modela koje generiraju odgovore bez temeljenja na provjerenim izvorima podataka.[1] Ova odluka o dizajnu—sidrenje sadržaja generiranog umjetnom inteligencijom na postojeću infrastrukturu proizvoda, umjesto dopuštanja otvorenog generiranja—rješava kritičnu brigu u oglašavanju pokretanom umjetnom inteligencijom: sigurnost robne marke i osiguranje točnosti.
Za infrastrukturu e-trgovine specifično, ova ovisnost o bogatim imovinama s podacima o proizvodima stvara implikacije u nastavku za kvalitetu kataloga i upravljanje informacijama o proizvodima. Upiti se napajaju informacijama sa stranica s detaljima, robnih marki i strukturiranim svojstvima proizvoda. To znači da kvaliteta i sveobuhvatnost ovih temeljnih sredstava izravno određuje učinkovitost upita. Popis proizvoda s oskudnim opisima, nepotpunom pokrivenošću svojstava ili zastarjelim specifikacijama generirat će odgovarajuće slabije upite. Obrnuto, robne marke koje ulažu u detaljne, dobro strukturirane informacije o proizvodima—uključujući sveobuhvatne popise značajki, komparativne diferencijatore, tehničke specifikacije i informacije o upotrebi—učinkovito pojačavaju svoju izvedbu putem ovog kanala.
Operativna učinkovitost i radno opterećenje oglašivača
Iz operativne perspektive, automatizirana priroda generiranja upita rješava značajnu točku trenja u usvajanju oglašavanja: režijski troškovi kreativne produkcije. Umjesto da zahtijeva od oglašivača da ručno izrađuju više varijacija oglasa, pišu konverzacijski tekst ili upravljaju različitim strategijama slanja poruka, Amazonov sustav automatski generira upite iz postojećih sredstava proizvoda.[1] Ovo smanjenje zahtjeva za kreativnim radom teoretski snižava barijere za usvajanje novih formata oglasa.
Međutim, ova automatizacija uvodi komplementarni izazov: kontrolu oglašivača nad glasom robne marke i dosljednošću poruka. Dok Amazon navodi da su kontrole za odjavu dostupne putem konzole za oglase, opseg u kojem oglašivači mogu prilagoditi ili utjecati na generiranje upita ostaje djelomično nejasan tijekom beta faze.[1] Ravnoteža između automatizirane učinkovitosti i kontrole robne marke predstavlja kritično razmatranje za dobavljače koji procjenjuju svoju strategiju upita. Kampanje sa snažnim, prepoznatljivim pozicioniranjem robne marke mogu otkriti da algoritamski generirani upiti neadekvatno bilježe poruke specifične za robnu marku, dok jednostavnije kategorije proizvoda s komodificiranijim informacijskim strukturama mogu znatno imati koristi od automatiziranog raspoređivanja upita.
Infrastruktura mjerenja i atribucija izvedbe
Uvođenje mogućnosti izvješćivanja na razini upita signalizira Amazonovu evoluciju prema sve preciznijem mjerenju interakcija s oglašavanjem.[1] Kako su maloprodajne medijske mreže sazrijevale, sofisticiranost mjerenja postala je sposobnost diferencijacije—omogućujući oglašivačima da razumiju ne samo izvedbu na razini kampanje već i ponašanje na razini interakcije unutar pojedinačnih oglasnih jedinica. Metrički podaci izvješćivanja specifični za upite omogućuju oglašivačima da promatraju kako se angažman u razgovoru povezuje s ponašanjem pri kupnji u nastavku.
Postojeća struktura izvješćivanja usmjerava pozornost oglašivača na upite koji su generirali klikove, filtrirajući generirane varijacije koje nisu uspjele postići angažman.[1] Ova metodologija prikupljanja podataka sprječava da se nadzorne ploče oglašivača zatrpaju varijacijama koje ne rade, dok daje prioritet analizi upita koji su pokazali privlačnost. Kako se beta faza bliži kraju i izvješćivanje postane potpuno operativno, oglašivači će dobiti uvid u to potiču li upiti značajno povećanje stope konverzije, mijenjaju li distribuciju vrijednosti narudžbe ili pomiču troškove akvizicije kupaca—kritična pitanja za utvrđivanje treba li povećati raspodjelu proračuna na kampanje koje koriste ovaj format.
Implikacije za strategiju sadržaja proizvoda
Strateška važnost infrastrukture informacija o proizvodima znatno se intenzivira uvođenjem upita. Sadržaj proizvoda koji je prethodno služio prvenstveno funkcijama otkrivanja i podrške donošenju odluka—pomažući kupcima da razumiju što je proizvod i zadovoljava li njihove potrebe—sada izravno utječe na učinkovitost oglašavanja putem generiranja upita. To stvara ciklus pojačanja u kojem poboljšanja kvalitete podataka o proizvodima generiraju koristi u organskim i plaćenim kanalima.
Robne marke koje su uložile u sveobuhvatne kataloge proizvoda imaju koristi od bogatijeg generiranja upita. Oni koji se oslanjaju na minimalne informacije o proizvodima—naslove s minimalnim zahtjevima, oskudne opise i ograničenu pokrivenost svojstava—suočavaju se sa smanjenom kvalitetom upita i, u skladu s tim, slabijom izvedbom oglašavanja putem ovog kanala. Ova dinamika potiče pomak prema tretiranju informacija o proizvodima kao strateške imovine, a ne kao zahtjeva usklađenosti, s izravnim implikacijama za to kako robne marke strukturiraju upravljanje sadržajem, upravljanje katalogom i informacijsku arhitekturu. Tehnička implementacija također sugerira da informacije o proizvodima moraju biti dosljedno strukturirane i čitljive strojno kako bi se generirali optimalni upiti. Nestrukturirane informacije zakopane u dugim opisima generiraju manje pouzdane rezultate od ispravno kategoriziranih svojstava, specifikacija i strukturiranih polja podataka. To pojačava tekuću industrijsku tranziciju prema standardiziranim modelima informacija o proizvodima, dosljednosti shema i očišćenim, validiranim podacima iz kataloga.
Jedan od najčešćih problema je učitavanje datoteke koju platforma jednostavno ne može "razumjeti". Separatori stupaca mogu biti pogrešno postavljeni, nazivi stupaca možda ne ispunjavaju zahtjeve, pogreške kodiranja i tako dalje. Kako biste izbjegli ove probleme, važno je obratiti veliku pozornost na pojedinosti o product feedu (feedu proizvoda).
Strategija monetizacije i beta dinamika
Amazonova odluka da ponudi značajku besplatno tijekom beta faze odražava sofisticirani pristup usvajanju tehnologije i učenju na tržištu.[1] Besplatna beta istodobno ostvaruje nekoliko strateških ciljeva: omogućuje Amazonu prikupljanje podataka o izvedbi u raznim vrstama oglašivača, kategorijama proizvoda i scenarijima kupovine; smanjuje trenje pri usvajanju uklanjanjem neposrednih zabrinutosti oko cijena; i pozicionira značajku kao osnovno očekivanje nakon što tvrtka odredi buduće modele monetizacije.
Prikupljanje podataka o ponašanju tijekom ove faze učenja—koji upiti potiču angažman, koje kategorije proizvoda imaju najviše koristi, koji segmenti kupaca reagiraju na najpovoljniji način—pruža Amazonu informacije potrebne za optimizaciju temeljnih algoritama značajke, istodobno informirajući odluke o strategiji cijena. Ako interakcije vođene upitima demonstrabilno poboljšavaju stope konverzije ili smanjuju troškove akvizicije kupaca, Amazon dobiva opravdanje i pregovarački polugu za buduće modele cijena. Beta razdoblje u biti funkcionira kao A/B test velikih razmjera proveden istodobno na tisućama oglašivača.
Konkurentsko pozicioniranje unutar maloprodajnih medija
U širem krajoliku maloprodajnih medija, Amazonovo uvođenje upita pokretanih umjetnom inteligencijom predstavlja još jedan korak u njegovoj kontinuiranoj evoluciji prema sofisticiranijim iskustvima oglašavanja usmjerenim na trgovinu. Dok su druge maloprodajne medijske mreže sve više usvajale modele sponzoriranog pretraživanja i prikazivanja oglasa, Amazonova prednost proizlazi iz kombinacije obujma, bogatstva podataka i tehničke infrastrukture dostupne na razini platforme.
Replica ova sposobnost u drugim maloprodajnim medijskim mrežama predstavlja znatne izazove za tehničku i podatkovnu infrastrukturu. Generiranje pouzdanih upita sigurnih za robnu marku zahtijeva ne samo mogućnosti velikog jezičnog modela već i sveobuhvatne, strukturirane podatke o proizvodima; duboko razumijevanje obrazaca ponašanja kupaca; i povjerenje u točnost generiranih informacija. Trgovci na malo s manjim volumenom transakcija, manje zrelom podatkovnom infrastrukturom ili manjim katalozima proizvoda suočeni su sa znatno većim tehničkim i resursnim preprekama za implementaciju ekvivalentne funkcionalnosti.
Iskustvo potrošača i evolucija kupovnog putovanja
Iz perspektive potrošača, sponzorirani upiti predstavljaju nastavak trenda prema ugradnji infrastrukture podrške i informacija izravno u okruženje kupnje. Umjesto navigacije između stranica proizvoda, web-mjesta s recenzijama i foruma s pitanjima i odgovorima kako bi se prikupile informacije potrebne za odluke o kupnji, kupci nailaze na relevantne detalje o proizvodima unutar samog oglasa. Ova koncentracija informacija na točkama odlučivanja teoretski smanjuje trenje i podržava brže dovršavanje kupnje.
Značajka također postavlja pitanja o transparentnosti oglašavanja i svijesti potrošača. Kako oglasi postaju sve razgovorniji i bogatiji informacijama, razlika između "oglašavanja" i "korisnih informacija o proizvodu" se zamagljuje. Kupci mogu percipirati upućene detalje o proizvodima kao objektivne informacije, a ne sadržaj pod utjecajem oglašivača, s implikacijama za način na koji potrošači procjenjuju vjerodostojnost i povjerenje u oglase.
Šire implikacije za infrastrukturu sadržaja e-trgovine
Pojava oglašavanja pokretanog umjetnom inteligencijom odražava temeljni pomak u načinu na koji poduzeća e-trgovine moraju konceptualizirati strategiju sadržaja. Informacije o proizvodima više nisu statički referentni dokument, već dinamična imovina koja opskrbljuje višestruke nizvodne aplikacije—vidljivost organskog pretraživanja, algoritme preporuka, konverzacijske pomoćnike za kupovinu i sada učinkovitost oglašavanja. Ova konvergencija podiže kvalitetu informacija o proizvodima od najbolje prakse do konkurentne nužnosti.
Robne marke sada moraju razmotriti kako njihove strukture podataka o proizvodima podržavaju ne samo ljudsko otkrivanje i evaluaciju, već i sustave strojnog učenja koji generiraju sadržaj okrenut kupcima s izravnim poslovnim implikacijama. To uključuje osiguravanje potpunosti svojstava proizvoda, dosljednosti kategorizacije, točnosti specifikacija i bogatstva opisnog sadržaja. Ulaga-nje u infrastrukturu podataka o proizvodima—sustave, upravljanje i osoblje—postaje sve središnjije za cjelokupnu marketinšku izvedbu. Razmislite i o tome kako sadržaj podržava ne samo ljudsko otkriće već i sustave strojnog učenja koji generiraju sadržaj koji je usmjeren na kupce. Stoga visoka kvaliteta product data (podataka o proizvodima) postaje važna imovina.
Faza eksperimenta i neizvjesnost
Unatoč Amazonovom uvjerenom pozicioniranju upita kao poboljšanja oglašavanja, značajka ostaje uglavnom eksperimentalna.[1] Podaci o izvedbi koji pokazuju povećanje stopa konverzije, postupne akvizicije kupaca ili poboljšan povrat ulaganja u oglašavanje su još uvijek ograničeni. Oglašivači bi trebali pristupiti kampanjama vođenim upitima kao strateškim eksperimentima, a ne kao optimiziranim kanalima, usredotočujući se na sustavno mjerenje proizvode li ove interakcije konverzije i vrijednost za korisnike koje značajka obećava.
Beta faza predstavlja priliku za rane usvojitelje da razviju osnovno razumijevanje o tome kako upiti djeluju za njihove specifične kategorije proizvoda, segmente kupaca i konkurentske kontekste. Robne marke sa zrelim mogućnostima mjerenja i sustavnim okvirima za testiranje potencijalno mogu izvući nesrazmjernu prednost iz ovog razdoblja učenja, gradeći institucionalno znanje o učinkovitosti upita koje informira strategiju dok se značajka prebacuje s beta na standardnu ponudu.
Kako se tržište maloprodajnih medija nastavlja razvijati prema oglašivačkim iskustvima pokretanim umjetnom inteligencijom, vođenim podacima, Amazonovi sponzorirani upiti ilustriraju kako konvergencija podataka prve strane, strojnog učenja i tehnologije oglašavanja stvara nove mogućnosti, istodobno postavljajući nove zahtjeve za kvalitetu i sofisticiranost infrastrukture e-trgovine. Konačni uspjeh značajke ovisi ne samo o učinkovitosti algoritma već i o kvaliteti i potpunosti imovine podataka o proizvodima iz kojih se generiraju upiti. To naglašava važnost alata kao što je Price list processing program - NotPIM, koji može poboljšati kvalitetu podataka.
Iz perspektive NotPIM-a, ovo priopćenje naglašava sve veći značaj visokokvalitetnih podataka o proizvodima unutar ekosustava e-trgovine. Amazonov potez ističe rastući trend: informacije o proizvodima više nisu isključivo za stranice proizvoda, već postaju ključni pokretač učinkovitosti oglašavanja i angažmana kupaca. To je izravno u skladu s izazovima koje NotPIM rješava, jer će kvaliteta podataka o proizvodima izravno utjecati na uspjeh ovih novih značajki oglašavanja. Automatizacijom upravljanja sadržajem proizvoda i osiguravanjem točnosti podataka, NotPIM pomaže tvrtkama da proaktivno pripreme za ovu evoluciju, pojačavajući svoju izvedbu u plaćenim i organskim kanalima.