L'IA sta fondamentalmente riscrivendo il funzionamento del retail media, spostando il settore dalla ricerca basata su parole chiave e dalle tradizionali posizioni sponsorizzate verso la scoperta basata sull'intento, alimentata da agenti di shopping autonomi e interfacce conversazionali. Questa trasformazione rappresenta più di un aggiornamento incrementale ai modelli pubblicitari esistenti: segnala una completa riprogettazione di come i retailer monetizzano la scoperta, come i brand raggiungono i consumatori e come le informazioni sui prodotti devono essere strutturate per rimanere visibili e competitivi in un marketplace mediato dall'IA.[1][2]
Il cambiamento è già in corso. Man mano che i consumatori delegano sempre più le decisioni di acquisto agli agenti IA e alle piattaforme di commercio conversazionale, le meccaniche del retail media subiscono una rottura fondamentale. Laddove gli annunci di prodotti sponsorizzati dominavano la pubblicità e-commerce, i retailer si stanno ora preparando per un futuro in cui la visibilità all'interno dei flussi di raccomandazioni IA diventerà il campo di battaglia primario per l'attenzione del brand. Ciò significa che le dinamiche d'asta del retail media - i sistemi di offerta, le gerarchie di posizionamento e i modelli di prezzo che hanno definito lo spazio nell'ultimo decennio - vengono ricalibrate per un'era in cui il contesto, l'intento e la rilevanza conversazionale contano più dell'abbinamento di parole chiave o dei tassi di clic storici.[1]
Il crollo della scoperta incentrata sulle parole chiave
Il retail media tradizionale si è basato su una proposta relativamente semplice: i brand fanno offerte sulle parole chiave, competono per la posizione sopra o accanto ai risultati di ricerca e pagano quando i loro annunci generano clic o conversioni. Questo modello ha generato un enorme valore per i retailer: si prevede che la spesa del retail media statunitense raggiungerà i 60 miliardi di dollari nel 2025 e supererà i 100 miliardi di dollari entro il 2028, crescendo cinque volte più velocemente della spesa pubblicitaria digitale totale.[2] Tuttavia, l'assunzione sottostante - che i consumatori cerchino attivamente prodotti utilizzando termini specifici - è messa in discussione dall'ascesa del commercio agentico.
Quando un consumatore delega una decisione di acquisto a un agente IA, non digita più parole chiave. Invece, esprime l'intento attraverso query in linguaggio naturale, la cronologia comportamentale e i segnali contestuali. Un agente di shopping autonomo potrebbe ricevere un'istruzione come "trovami un laptop professionale adatto al montaggio video", elaborare i dati sul budget del consumatore, sui requisiti tecnici e sugli acquisti precedenti, e quindi navigare autonomamente nei cataloghi dei retailer per identificare le opzioni adatte. In questo scenario, le offerte tradizionali basate su parole chiave diventano irrilevanti. Ciò che conta invece è se i dati sottostanti di un prodotto - le sue specifiche, gli attributi, le caratteristiche di prestazioni - sono strutturati in modo sufficientemente ricco affinché l'IA comprenda la sua rilevanza per l'intento dell'acquirente.
Ciò rappresenta un profondo cambiamento nel modo in cui le informazioni sui prodotti devono essere organizzate e mantenute. I retailer e i brand non possono più fare affidamento su schede prodotto scarne con attributi minimi. Gli agenti IA che effettuano raccomandazioni di acquisto per conto dei consumatori necessitano di dati sui prodotti completi, accurati e ricchi di contesto per funzionare in modo efficace. Ciò significa che i feed dei prodotti, le strutture dei cataloghi e gli standard dei contenuti stanno diventando infrastrutture critiche non solo per le operazioni di e-commerce, ma per la stessa product card del retail media.
Retail Media nell'era agentica
Il modello di monetizzazione per il retail media in un marketplace agentico rispecchierà probabilmente i modelli già stabiliti in altri ambienti mediati dall'IA. Proprio come i brand fanno offerte per la visibilità all'interno dei feed di Google Shopping o delle classifiche dei risultati di ricerca, i retailer consentiranno eventualmente ai brand di fare offerte per la prominenza all'interno dei flussi di raccomandazione degli agenti IA. Tuttavia, la natura di questi posizionamenti differirà in modo significativo dagli attuali modelli di prodotti sponsorizzati.
Nel panorama attuale del retail media, la visibilità di un brand è spesso correlata al prezzo dell'offerta e alle metriche di performance storiche come i tassi di clic e i tassi di conversione. In un'era agentica, la visibilità dipenderà sempre più dai segnali di rilevanza che i sistemi IA possono interpretare: l'adattamento prodotto-mercato per specifici segmenti di clienti, l'accuratezza degli attributi del prodotto, le metriche di soddisfazione del cliente, la disponibilità dell'inventario e l'allineamento con le esigenze espresse o inferite del cliente.
Questo cambiamento ha profonde implicazioni su come i retailer strutturano i loro network di media e su come i brand affrontano il product marketing. Un brand non può più semplicemente superare le offerte dei concorrenti e garantire la visibilità. Invece, deve assicurarsi che i suoi dati sui prodotti siano completi, accurati e ottimizzati per l'interpretazione dell'IA. Ciò introduce nuove dimensioni di competizione nel retail media: non solo una corsa a fare l'offerta più alta, ma una corsa a fornire le informazioni sui prodotti più affidabili e riccamente attribuite.
L'imperativo del contenuto del prodotto
La base di un retail media efficace in un marketplace basato sull'IA è la qualità e la completezza dei dati sui prodotti. Gli agenti di shopping autonomi che effettuano raccomandazioni per conto dei consumatori devono distinguere tra i prodotti in base a centinaia di attributi, specifiche e segnali contestuali. La generazione del processore di un laptop, la configurazione della RAM, la risoluzione dello schermo, il peso, la durata della batteria, i termini della garanzia e la compatibilità con software specifici sono tutti importanti quando un agente abbina i prodotti all'intento del cliente. Così come lo sono le informazioni sulla sostenibilità, la produzione, la trasparenza della catena di approvvigionamento e la reputazione del brand.
Ciò crea una domanda senza precedenti di cataloghi di prodotti ricchi. I retailer e i brand che storicamente hanno minimizzato gli investimenti nei contenuti dei prodotti - facendo invece affidamento su recensioni dei consumatori, contenuti generati dagli utenti o specifiche minime del produttore - ora devono affrontare la pressione per ampliare drasticamente l'ampiezza e la profondità della loro infrastruttura di informazioni sui prodotti.
Le implicazioni si estendono alla gestione del cataloghi e alla manutenzione dei feed dei prodotti. Laddove i retailer avrebbero potuto tollerare occasionali incoerenze dei dati, attributi mancanti o aggiornamenti ritardati alle informazioni sui prodotti, un marketplace mediato dall'IA richiede un'accuratezza e una completezza quasi perfette. Un agente di shopping autonomo che raccomanda un prodotto con specifiche imprecise o informazioni critiche mancanti danneggia non solo quella specifica transazione, ma erode la fiducia del consumatore nell'agente stesso, il che comporta conseguenze più ampie per l'attività di media del retailer.
Allo stesso modo, la velocità con cui i retailer possono immettere nuovi prodotti sul mercato diventa sempre più importante. Negli attuali modelli di retail media, un nuovo prodotto può essere lanciato con informazioni minime e guadagnare visibilità attraverso promozioni a pagamento. In un marketplace agentico, un nuovo product feed con dati incompleti o mal strutturati potrebbe essere invisibile ai sistemi di raccomandazione IA fino a quando le informazioni del suo catalogo non saranno completamente mature. Ciò crea la pressione per sviluppare processi di onboarding dei prodotti più rapidi ed efficienti che privilegiano la qualità dei contenuti piuttosto che considerarla una considerazione post-lancio.
Strumenti No-Code e IA nell'infrastruttura dei contenuti
La complessità della gestione di cataloghi di prodotti ricchi su larga scala ha guidato l'adozione di strumenti no-code e assistiti dall'IA nella gestione dei contenuti dei prodotti. I retailer e i brand si affidano sempre più all'automazione per generare descrizioni dei prodotti, estrarre e standardizzare attributi, tradurre contenuti in più lingue e mantenere la qualità dei dati in diverse categorie di prodotti e mercati globali.
L'IA sta diventando essenziale per questa infrastruttura in diversi modi. Gli strumenti di IA generativa possono accelerare la creazione di descrizioni dei prodotti, specifiche tecniche e copy di marketing personalizzati per diversi canali e pubblici. I modelli di machine learning possono identificare dati mancanti o incoerenti nei feed dei prodotti, segnalare potenziali errori e suggerire correzioni. L'elaborazione del linguaggio naturale può estrarre attributi strutturati da contenuti non strutturati, convertendo le informazioni sui prodotti in formati standardizzati compatibili con varie piattaforme di retail e pubblicità.
Il movimento no-code ha democratizzato l'accesso a questi strumenti, consentendo a retailer e brand più piccoli di gestire cataloghi di prodotti complessi senza costruire un'infrastruttura di ingegneria software personalizzata. Questo è importante perché la barriera alla partecipazione a un marketplace di retail media agentico non dovrebbe essere la capacità di investire in tecnologia personalizzata. Gli strumenti che astraggono la complessità tecnica - consentendo ai team di merchandising e marketing di gestire i dati dei prodotti attraverso interfacce visive piuttosto che codice - rendono fattibile per diversi retailer e brand soddisfare gli standard di qualità dei dati richiesti dagli agenti IA.
Standardizzazione e interoperabilità dei dati
Il passaggio al commercio agentico sta creando una rinnovata pressione per la standardizzazione dei dati sui prodotti. Quando gli agenti IA operano su più retailer e piattaforme, hanno bisogno di modi coerenti e prevedibili per interpretare le informazioni sui prodotti. La risoluzione dello schermo di un laptop deve significare la stessa cosa, indipendentemente dal fatto che i dati provengano dal sistema di cataloghi proprietario di un retailer, dalla piattaforma di PIM di un brand o da un aggregatore di dati di terze parti.
Ciò sta attirando una rinnovata attenzione agli standard dei dati e ai framework di schema che esistono da tempo nell'e-commerce, ma sono stati spesso implementati in modo incoerente. Standard come il Global Trade Item Number (GTIN), ICECAT e il markup di dati strutturati (Schema.org) stanno diventando meno opzionali e più essenziali. I retailer e i brand che possono strutturare in modo affidabile i propri dati sui prodotti in base a standard ampiamente riconosciuti ottengono vantaggi in termini di visibilità all'interno dei sistemi IA, perché tali dati diventano più facili da interpretare e di cui fidarsi per gli agenti IA.
L'implicazione è che la partecipazione al retail media agentico richiederà probabilmente l'adesione a standard di dati più rigorosi di quelli che molti retailer e brand mantengono attualmente. Ciò rappresenta una forma di pressione di standardizzazione che opera in modo diverso dai requisiti normativi: emerge dalla necessità tecnica piuttosto che dal mandato legale, ma probabilmente si dimostrerà altrettanto importante.
La sfida operativa a breve termine
Per i retailer che gestiscono questa transizione, la sfida immediata è gestire due modelli di retail media contemporaneamente. Il modello di posizionamento sponsorizzato basato sulla ricerca e sulle parole chiave rimane dominante e altamente redditizio. I network di retail media costruiti sui prodotti sponsorizzati, sui brand sponsorizzati e sulla pubblicità display stanno generando entrate incrementali sostanziali per i principali retailer. Allo stesso tempo, i retailer devono investire nell'infrastruttura dei dati sui prodotti, nella standardizzazione dei cataloghi e nelle interfacce agentiche che alimenteranno la prossima generazione di retail media.
Questo modello operativo duale crea sfide nell'allocazione delle risorse. Un retailer dovrebbe dare priorità all'ottimizzazione della sua attività di retail media esistente, che attualmente genera miliardi di entrate, o investire pesantemente nell'infrastruttura per un futuro agentico che rimane parzialmente incerto? La risposta, sempre più, è entrambi. I retailer non possono permettersi di trascurare le attuali performance del retail media, ma non possono nemmeno ritardare gli investimenti nei dati sui prodotti e nell'infrastruttura dei cataloghi che il commercio agentico richiederà.
La tempistica di questa transizione è significativa. Se il commercio agentico rappresenta una porzione sostanziale delle transazioni di e-commerce entro tre-cinque anni - uno scenario plausibile, date le attuali tendenze nell'adozione da parte dei consumatori dello shopping assistito dall'IA - i retailer che ritardano gli investimenti nella qualità del catalogo e nella standardizzazione dei dati dovranno affrontare un grave svantaggio competitivo. I brand che iniziano ora a investire in dati sui prodotti più ricchi, attributi standardizzati e infrastrutture di contenuti compatibili con l'IA avranno vantaggi significativi man mano che il retail media si evolve.
Conclusione: Preparazione e urgenza
La conversazione sul podcast che evidenzia questa trasformazione sottolinea un punto critico per il settore del retail e dell'e-commerce: il passaggio al commercio agentico non è uno scenario futuro lontano, ma una realtà emergente che richiede una risposta strategica immediata. I retailer devono iniziare ora a valutare la loro infrastruttura dei dati sui prodotti, valutare la conformità agli standard dei dati emergenti e investire negli strumenti e nei processi che consentiranno loro di competere in un panorama del retail media mediato da agenti IA piuttosto che da ricerche per parole chiave.
Non si tratta semplicemente di un aggiornamento tecnologico; è una riprogettazione fondamentale della relazione tra retailer, brand e consumatori nel commercio. I retailer e i brand che si adattano rapidamente - che investono nei contenuti dei prodotti, standardizzano i loro dati e preparano la loro infrastruttura per un marketplace mediato dall'IA - saranno in grado di prosperare. Coloro che ritardano rischiano di ritrovarsi emarginati da concorrenti più agili man mano che il commercio agentico diventa mainstream.
Mentre il settore si orienta verso la scoperta dei prodotti basata sull'IA, la qualità e l'accessibilità dei dati sui prodotti saranno fondamentali. In NotPIM, riconosciamo questo cambiamento e forniamo una soluzione no-code che semplifica la gestione dei dati sui prodotti. La nostra piattaforma consente alle aziende di arricchire, standardizzare e ottimizzare le informazioni sui prodotti, garantendo che soddisfino le esigenze degli agenti IA e rimangano competitive nel panorama e-commerce in evoluzione. Vediamo una forte domanda di strumenti che aiutino a strutturare i dati sui prodotti e NotPIM è progettato per fornire proprio questo.