Amazon ha introdotto i suggerimenti per i Prodotti Sponsorizzati e i suggerimenti per i Brand Sponsorizzati, un nuovo miglioramento basato sull'intelligenza artificiale per la sua piattaforma pubblicitaria, annunciato alla conferenza unBoxed l'11 novembre 2025.[1][2] Queste variazioni pubblicitarie interattive e conversazionali vengono offerte gratuitamente durante la fase beta e rappresentano una significativa evoluzione nel modo in cui le informazioni sui prodotti emergono all'interno degli annunci sponsorizzati. La funzionalità sfrutta i dati proprietari di Amazon, tra cui le pagine di dettaglio dei prodotti, i Brand Store, le metriche di performance delle campagne e i segnali relativi al comportamento degli acquirenti, per generare automaticamente informazioni sui prodotti contestualmente rilevanti che appaiono direttamente all'interno dei posizionamenti pubblicitari nei risultati di ricerca e nelle pagine di dettaglio.[1][2]
L'iscrizione automatica delle campagne esistenti di Prodotti Sponsorizzati e Brand Sponsorizzati al sistema di suggerimenti significa che gli inserzionisti non devono eseguire impostazioni o configurazioni aggiuntive per partecipare alla beta.[1][2] Una volta che la funzionalità di reporting sarà disponibile entro la fine di novembre 2025, venditori e fornitori potranno accedere a metriche dettagliate sulle performance tramite la Console Pubblicitaria, navigando in Campagna → Gruppo di annunci → Annunci → scheda Suggerimenti, dove potranno rivedere il testo dei suggerimenti, gli annunci associati, le impression, i clic e gli ordini per tutti i suggerimenti che hanno ricevuto coinvolgimento.[1]
Affrontare le lacune informative nel percorso di acquisto
La premessa fondamentale di Amazon per questa funzionalità si basa su una sfida osservata nell'e-commerce contemporaneo: gli acquirenti spesso faticano a trovare informazioni specifiche sui prodotti necessarie per prendere decisioni di acquisto sicure. Posizionando i suggerimenti come un "esperto virtuale di prodotti 24 ore su 24, 7 giorni su 7", l'azienda mira a far emergere automaticamente i dettagli pertinenti sui prodotti prima che gli acquirenti articolino le loro domande.[1][2] Ciò rappresenta un passaggio dai modelli di assistenza clienti reattivi, in cui gli acquirenti devono cercare attivamente informazioni o inviare richieste, alla fornitura anticipata di informazioni integrate nell'esperienza pubblicitaria stessa.
Il sistema di intelligenza artificiale determina quali attributi del prodotto sono più importanti per i singoli scenari di acquisto piuttosto che presentare informazioni standardizzate in modo uniforme in tutte le interazioni. Questo approccio contestuale significa che i suggerimenti si adattano in base alla categoria di prodotto, ai modelli di comportamento degli acquirenti osservati e alle domande comuni identificate tra prodotti simili all'interno dell'ecosistema di Amazon.[1] Il meccanismo di differenziazione opera all'incrocio tra l'infrastruttura di machine learning di Amazon e il suo set di dati proprietario sul comportamento dei consumatori, sulla cronologia degli acquisti, sui modelli di navigazione e sulle query di ricerca accumulate sulla sua piattaforma di vendita al dettaglio.
I dati proprietari come vantaggio competitivo
L'architettura alla base di questi suggerimenti riflette un posizionamento strategico più ampio all'interno del retail media: la preminenza dei dati di acquisto proprietari come vantaggio competitivo. La capacità di Amazon di attingere ai suggerimenti da informazioni verificate sui prodotti, segnali autenticati del brand e interazioni storiche con i clienti crea una distinzione qualitativa rispetto alle implementazioni generiche di modelli linguistici di grandi dimensioni che generano risposte senza basarsi su fonti di dati verificate.[1] Questa scelta progettuale, che ancora il contenuto generato dall'intelligenza artificiale all'infrastruttura del prodotto esistente piuttosto che consentire la generazione senza restrizioni, affronta una preoccupazione critica nella pubblicità basata sull'intelligenza artificiale: la sicurezza del brand e la garanzia di accuratezza.
Per l'infrastruttura e-commerce in particolare, questa dipendenza da ricche risorse di dati sui prodotti crea implicazioni a valle per la qualità del catalogo e la gestione delle informazioni sui prodotti. I suggerimenti attingono la loro intelligenza dai contenuti delle pagine di dettaglio, dalle risorse dei brand store e dagli attributi strutturati del prodotto. Ciò significa che la qualità e la completezza di tali risorse fondamentali determinano direttamente l'efficacia dei suggerimenti. Un'inserzione di prodotto con descrizioni scarse, una copertura incompleta degli attributi o specifiche obsolete genererà suggerimenti corrispondentemente più deboli. Al contrario, i brand che investono in informazioni dettagliate e ben strutturate sui prodotti, comprese liste complete di funzionalità, elementi di differenziazione comparativi, specifiche tecniche e informazioni sui casi d'uso, amplificano efficacemente le loro prestazioni attraverso questo canale.
Efficienza operativa e carico di lavoro degli inserzionisti
Da una prospettiva operativa, la natura automatizzata della generazione dei suggerimenti affronta un significativo punto di attrito nell'adozione della pubblicità: l'overhead di produzione creativa. Invece di richiedere agli inserzionisti di creare manualmente più varianti di annunci, scrivere copy conversazionali o gestire diverse strategie di messaggistica, il sistema di Amazon genera automaticamente i suggerimenti dalle risorse di prodotto esistenti.[1] Questa riduzione dei requisiti di lavoro creativo teoricamente abbassa le barriere all'adozione di nuovi formati pubblicitari.
Tuttavia, questa automazione introduce una sfida complementare: il controllo degli inserzionisti sulla voce del brand e sulla coerenza dei messaggi. Mentre Amazon specifica che i controlli di opt-out sono accessibili tramite la Console Pubblicitaria, la misura in cui gli inserzionisti possono personalizzare o influenzare la generazione dei suggerimenti rimane parzialmente oscurata durante la fase beta.[1] L'equilibrio tra efficienza automatizzata e controllo del brand rappresenta una considerazione critica per i fornitori che valutano la loro strategia di suggerimenti. Le campagne che presentano un posizionamento del brand forte e distintivo potrebbero scoprire che i suggerimenti generati algoritmicamente non catturano adeguatamente i messaggi specifici del brand, mentre categorie di prodotti più semplici con strutture informative più commodificate potrebbero beneficiare in modo sostanziale dall'implementazione automatizzata dei suggerimenti.
Infrastruttura di misurazione e attribuzione delle performance
L'introduzione di capacità di reporting a livello di suggerimento segnala l'evoluzione di Amazon verso una misurazione sempre più dettagliata delle interazioni pubblicitarie.[1] Mentre i network di retail media sono maturati, la sofisticazione della misurazione è diventata una capacità di differenziazione, che consente agli inserzionisti di comprendere non solo le performance a livello di campagna, ma anche il comportamento a livello di interazione all'interno delle singole unità pubblicitarie. Le metriche di reporting specifiche per i suggerimenti consentono agli inserzionisti di osservare come il coinvolgimento conversazionale si correla con il comportamento di acquisto a valle.
La struttura di reporting esistente concentra l'attenzione degli inserzionisti sui suggerimenti che hanno generato clic, filtrando le varianti generate che non sono riuscite a ottenere coinvolgimento.[1] Questa metodologia di raccolta dati impedisce che i dashboard degli inserzionisti diventino ingombranti con varianti non performanti, privilegiando al contempo l'analisi dei suggerimenti che hanno dimostrato trazione. Quando la fase beta si concluderà e il reporting diventerà pienamente operativo, gli inserzionisti acquisiranno visibilità sul fatto che i suggerimenti generano un aumento significativo dei tassi di conversione, modificano la distribuzione del valore degli ordini o spostano i costi di acquisizione dei clienti, domande critiche per determinare se aumentare l'allocazione del budget alle campagne che sfruttano questo formato.
Implicazioni per la strategia dei contenuti del prodotto
L'importanza strategica dell'infrastruttura delle informazioni sui prodotti si intensifica considerevolmente con l'introduzione dei suggerimenti. I contenuti del prodotto che in precedenza servivano principalmente funzioni di scoperta e supporto decisionale, aiutando gli acquirenti a capire cos'è un prodotto e se soddisfa le loro esigenze, ora influenzano direttamente le performance pubblicitarie attraverso la generazione di suggerimenti. Questo crea un ciclo di rafforzamento in cui i miglioramenti alla qualità dei dati del prodotto generano benefici sia sui canali organici che su quelli a pagamento.
I brand che hanno investito in cataloghi di prodotti completi beneficiano di una generazione di suggerimenti più ricca. Coloro che si affidano a informazioni minime sui prodotti, titoli minimi, descrizioni scarse e copertura limitata degli attributi, si scontrano con una qualità dei suggerimenti diminuita e, di conseguenza, con prestazioni pubblicitarie più deboli attraverso questo canale. Questa dinamica incoraggia a considerare le informazioni sui prodotti come un asset strategico piuttosto che un requisito di conformità, con implicazioni dirette sul modo in cui i brand strutturano la governance dei contenuti, la gestione del catalogo e l'architettura delle informazioni. L'implementazione tecnica suggerisce anche che le informazioni sul prodotto devono essere strutturate in modo coerente e leggibili dalla macchina per generare suggerimenti ottimali. Le informazioni non strutturate sepolte in lunghe descrizioni generano risultati meno affidabili rispetto agli attributi, alle specifiche e ai campi di dati strutturati correttamente categorizzati. Ciò rafforza la continua transizione del settore verso modelli standardizzati di informazioni sui prodotti, coerenza dello schema e dati di catalogo puliti e convalidati.
Uno dei problemi più comuni è caricare un file che la piattaforma semplicemente non può "comprendere". I separatori di colonna potrebbero essere posizionati in modo errato, i nomi delle colonne potrebbero non soddisfare i requisiti, errori di codifica e così via. Per evitare questi problemi, è importante prestare molta attenzione ai dettagli del product feed.
Strategia di monetizzazione e dinamiche beta
La decisione di Amazon di offrire la funzionalità gratuitamente durante la fase beta riflette un approccio sofisticato all'adozione della tecnologia e all'apprendimento del mercato.[1] La beta gratuita raggiunge diversi obiettivi strategici simultaneamente: consente ad Amazon di raccogliere dati sulle performance su diversi tipi di inserzionisti, categorie di prodotti e scenari di acquisto; riduce l'attrito di adozione eliminando le immediate preoccupazioni sui prezzi; e posiziona la funzionalità come un'aspettativa di base una volta che l'azienda determina i modelli di monetizzazione futuri.
L'accumulo di dati comportamentali durante questa fase di apprendimento, quali suggerimenti generano coinvolgimento, quali categorie di prodotti ne beneficiano maggiormente, quali segmenti di acquirenti rispondono più favorevolmente, fornisce ad Amazon le informazioni necessarie per ottimizzare gli algoritmi sottostanti della funzionalità, informando al contempo le decisioni sulla strategia dei prezzi. Se le interazioni guidate dai suggerimenti migliorano dimostrabilmente i tassi di conversione o riducono i costi di acquisizione dei clienti, Amazon ottiene sia la giustificazione che la leva negoziale per i futuri modelli di prezzi. Il periodo beta funziona essenzialmente come un test A/B su larga scala condotto su migliaia di inserzionisti contemporaneamente.
Posizionamento competitivo all'interno del retail media
All'interno del più ampio panorama del retail media, l'introduzione da parte di Amazon dei suggerimenti conversazionali basati sull'intelligenza artificiale rappresenta un ulteriore passo nella sua continua evoluzione verso esperienze pubblicitarie più sofisticate e incentrate sul commercio. Mentre altri network di retail media hanno sempre più adottato modelli di pubblicità sponsorizzata tramite ricerca e display, il vantaggio di Amazon deriva dalla combinazione di scala, ricchezza di dati e infrastruttura tecnica disponibile a livello di piattaforma.
Replicare questa capacità in altri network di retail media presenta notevoli sfide infrastrutturali tecniche e di dati. La generazione di suggerimenti affidabili e sicuri per il brand richiede non solo capacità di modelli linguistici di grandi dimensioni, ma anche dati completi e strutturati sui prodotti; una profonda comprensione dei modelli di comportamento degli acquirenti; e fiducia nell'accuratezza delle informazioni generate. I rivenditori con volumi di transazioni inferiori, infrastrutture di dati meno mature o cataloghi di prodotti più piccoli affrontano barriere tecniche e di risorse significativamente più elevate per l'implementazione di funzionalità equivalenti.
Esperienza del consumatore ed evoluzione del percorso di acquisto
Dal punto di vista del consumatore, i suggerimenti sponsorizzati rappresentano una continuazione della tendenza a incorporare l'infrastruttura di supporto e informativa direttamente nell'ambiente di acquisto. Invece di navigare tra le pagine del prodotto, i siti di recensioni e i forum di domande e risposte per raccogliere le informazioni necessarie per le decisioni di acquisto, gli acquirenti incontrano i dettagli pertinenti sul prodotto all'interno dell'annuncio stesso. Questa concentrazione di informazioni nei punti decisionali teoricamente riduce l'attrito e supporta il completamento più rapido degli acquisti.
La funzionalità solleva anche interrogativi sulla trasparenza della pubblicità e sulla consapevolezza dei consumatori. Man mano che gli annunci diventano sempre più conversazionali e ricchi di informazioni, la distinzione tra "pubblicità" e "informazioni utili sul prodotto" si offusca. Gli acquirenti potrebbero percepire i dettagli del prodotto suggeriti come informazioni oggettive piuttosto che contenuti influenzati dall'inserzionista, con implicazioni sul modo in cui i consumatori valutano la credibilità e l'affidabilità degli annunci.
Implicazioni più ampie per l'infrastruttura dei contenuti e-commerce
L'emergere della pubblicità conversazionale basata sull'intelligenza artificiale riflette un cambiamento fondamentale nel modo in cui le aziende di e-commerce devono concettualizzare la strategia dei contenuti. Le informazioni sui prodotti non sono più un documento di riferimento statico, ma un asset dinamico che alimenta più applicazioni a valle: visibilità nella ricerca organica, algoritmi di raccomandazione, assistenti per lo shopping conversazionale e ora efficacia della pubblicità. Questa convergenza eleva la qualità delle informazioni sui prodotti da una best practice a una necessità competitiva.
I brand devono ora considerare come le loro strutture di dati sui prodotti supportano non solo la scoperta e la valutazione umana, ma anche i sistemi di machine learning che generano contenuti rivolti ai clienti con implicazioni dirette sul business. Ciò include garantire la completezza degli attributi del prodotto, la coerenza della categorizzazione, l'accuratezza delle specifiche e la ricchezza dei contenuti descrittivi. L'investimento nell'infrastruttura dei dati sui prodotti, nei sistemi, nella governance e nel personale, diventa sempre più centrale per le performance di marketing complessive. Considera anche come i contenuti supportano non solo la scoperta umana, ma anche i sistemi di machine learning che generano contenuti rivolti ai clienti. Pertanto, l'alta qualità dei product data diventa un asset importante.
La fase di sperimentazione e l'incertezza
Nonostante il posizionamento fiducioso di Amazon dei suggerimenti come un miglioramento della pubblicità, la funzionalità rimane in gran parte sperimentale.[1] I dati sulle performance che dimostrano un aumento dei tassi di conversione, l'acquisizione di clienti incrementale o il miglioramento del ritorno sulla spesa pubblicitaria sono ancora limitati. Gli inserzionisti dovrebbero affrontare le campagne guidate dai suggerimenti come esperimenti strategici piuttosto che come canali ottimizzati, concentrandosi sulla misurazione sistematica se queste interazioni producono le conversioni e il valore per i clienti promessi dalla funzionalità.
La fase beta rappresenta un'opportunità per gli early adopter di sviluppare una comprensione di base di come i suggerimenti funzionano per le loro specifiche categorie di prodotti, segmenti di clienti e contesti competitivi. I brand con capacità di misurazione mature e framework di test sistematici possono potenzialmente estrarre un vantaggio sproporzionato da questo periodo di apprendimento, costruendo una conoscenza istituzionale sull'efficacia dei suggerimenti che informa la strategia mentre la funzionalità passa dalla beta all'offerta standard.
Mentre il mercato del retail media continua la sua evoluzione verso esperienze pubblicitarie basate sull'intelligenza artificiale e sui dati, i suggerimenti sponsorizzati di Amazon esemplificano come la convergenza di dati proprietari, machine learning e tecnologia pubblicitaria crei nuove capacità, sollevando contemporaneamente nuovi requisiti per la qualità e la sofisticazione dell'infrastruttura e-commerce. Il successo finale della funzionalità dipende non solo dalle performance algoritmiche, ma anche dalla qualità e dalla completezza delle risorse informative sui prodotti da cui vengono generati i suggerimenti. Ciò evidenzia l'importanza di strumenti come il Price list processing program - NotPIM, che possono migliorare la qualità dei dati.
Dal punto di vista di NotPIM, questo annuncio sottolinea la crescente importanza dei dati sui prodotti di alta qualità all'interno dell'ecosistema e-commerce. La mossa di Amazon evidenzia una tendenza in crescita: le informazioni sui prodotti non sono più esclusivamente per le pagine dei prodotti, ma stanno diventando un motore fondamentale dell'efficacia della pubblicità e del coinvolgimento dei clienti. Ciò è direttamente in linea con le sfide affrontate da NotPIM, poiché la qualità dei dati dei prodotti influenzerà direttamente il successo di queste nuove funzionalità pubblicitarie. Automatizzando la gestione dei contenuti dei prodotti e garantendo l'accuratezza dei dati, NotPIM aiuta le aziende a prepararsi attivamente per questa evoluzione, amplificando le loro performance su entrambi i canali a pagamento e organici.