Amazon heeft Sponsored Products prompts en Sponsored Brands prompts geïntroduceerd, een nieuwe AI-gestuurde verbetering van het advertentieplatform, aangekondigd op de unBoxed-conferentie op 11 november 2025. [1][2] Deze conversationele, interactieve advertentievarianten worden gratis aangeboden tijdens de bètafase en vertegenwoordigen een aanzienlijke evolutie in de manier waarop productinformatie naar voren komt binnen gesponsorde advertenties. De functie maakt gebruik van Amazon's first-party data, waaronder productdetailpagina's, Brand Stores, campagneprestatiemetingen en signalen van het gedrag van shoppers, om automatisch contextueel relevante productinformatie te genereren die rechtstreeks verschijnt binnen advertentieplaatsingen in zoekresultaten en detailpagina's. [1][2]
De automatische inschrijving van bestaande Sponsored Products- en Sponsored Brands-campagnes in het promptsysteem betekent dat adverteerders geen extra setup of configuratie hoeven uit te voeren om deel te nemen aan de bèta. [1][2] Zodra de rapportagefunctionaliteit eind november 2025 beschikbaar komt, krijgen verkopers en leveranciers via de Ads Console toegang tot gedetailleerde prestatiemetingen door te navigeren naar Campagne → Ad Group → Advertenties → Prompts tabblad, waar ze prompttekst, bijbehorende advertenties, impressies, klikken en bestellingen kunnen bekijken voor alle prompts die interactie hebben gegenereerd. [1]
### Informatiegaten in het aankoopproces aanpakken
Amazon's fundamentele uitgangspunt voor deze functie berust op een geconstateerde uitdaging in de hedendaagse e-commerce: shoppers worstelen vaak met het vinden van specifieke productinformatie die nodig is om weloverwogen aankoopbeslissingen te nemen. Door prompts te positioneren als een "24/7 virtuele productexpert", wil het bedrijf automatisch relevante productdetails naar voren halen voordat shoppers hun vragen stellen. [1][2] Dit vertegenwoordigt een verschuiving van reactieve klantondersteuningsmodellen – waarbij shoppers actief naar informatie moeten zoeken of vragen moeten indienen – naar anticiperende informatieverstrekking die is ingebed in de advertentie-ervaring zelf.
Het AI-systeem bepaalt welke productattributen het belangrijkst zijn voor individuele winkelscenario's in plaats van uniforme gestandaardiseerde informatie te presenteren in alle interacties. Deze contextuele aanpak betekent dat de prompts zich aanpassen op basis van productcategorie, waargenomen shoppergedragspatronen en veelvoorkomende vragen die zijn geïdentificeerd voor vergelijkbare producten binnen Amazon's ecosysteem. [1] Het differentiatiemechanisme opereert op het snijvlak van Amazon's machine learning-infrastructuur en de eigen dataset van consumentengedrag, aankoopgeschiedenis, browsepatronen en zoekopdrachten die zijn verzameld via het retailplatform.
### First-party data als competitieve gracht
De architectuur die aan deze prompts ten grondslag ligt, weerspiegelt een bredere strategische positionering binnen retail media: de voorrang van first-party shopping data als concurrentievoordeel. Amazon's vermogen om prompts te putten uit geverifieerde productinformatie, authentieke merksignalen en historische klantinteracties creëert een kwalitatieve onderscheiding ten opzichte van generieke implementaties van grote taalmodellen die antwoorden genereren zonder basis in geverifieerde gegevensbronnen. [1] Deze ontwerpkeuze – het verankeren van door AI gegenereerde content aan bestaande productinfrastructuur in plaats van open-ended generatie toe te staan – pakt een kritieke zorg in AI-gestuurde advertising aan: merkbescherming en nauwkeurigheidsborging.
Specifiek voor e-commerce-infrastructuur creëert deze afhankelijkheid van rijke productgegevensactiva gevolgen voor de cataloguskwaliteit en het product information management. De prompts putten hun intelligentie uit detailpagina-inhoud, brand store-activa en gestructureerde productattributen. Dit betekent dat de kwaliteit en volledigheid van deze fundamentele activa direct de effectiviteit van de prompts bepalen. Een productvermelding met schaarse beschrijvingen, onvolledige attributendekking of verouderde specificaties genereert navenant zwakkere prompts. Omgekeerd versterken merken die investeren in gedetailleerde, goed gestructureerde productinformatie – inclusief uitgebreide functielijsten, vergelijkende onderscheidingen, technische specificaties en informatie over gebruiksscenario's – hun prestaties effectief via dit kanaal.
### Operationele efficiëntie en de workload van adverteerders
Vanuit een operationeel perspectief pakt de geautomatiseerde aard van promptgeneratie een aanzienlijk wrijvingspunt in de adoptie van advertising aan: creative production overhead. In plaats van adverteerders te verplichten om handmatig meerdere advertentievarianten te maken, conversationele tekst te schrijven of verschillende berichtenstrategieën te beheren, genereert Amazon's systeem automatisch prompts uit bestaande productactiva. [1] Deze vermindering van creatief werk verlaagt theoretisch de drempels voor de adoptie van nieuwe advertentieformaten.
Deze automatisering introduceert echter een complementaire uitdaging: controle van de adverteerder over merkstem en berichtenconsistentie. Hoewel Amazon specificeert dat opt-out-bedieningselementen toegankelijk zijn via de Ads Console, blijft de mate waarin adverteerders de promptgeneratie kunnen aanpassen of beïnvloeden gedeeltelijk onduidelijk tijdens de bètafase. [1] Het evenwicht tussen geautomatiseerde efficiëntie en merkcontrole vertegenwoordigt een cruciale overweging voor leveranciers die hun promptstrategie evalueren. Campagnes met een sterke, onderscheidende merkpositionering kunnen merken dat algoritmisch gegenereerde prompts de merkspecifieke messaging onvoldoende vastleggen, terwijl eenvoudigere productcategorieën met meer gecommodifieerde informatiestructuren aanzienlijk kunnen profiteren van geautomatiseerde promptimplementatie.
### Metingsinfrastructuur en prestatieattributie
De introductie van promt-specifieke rapportagemogelijkheden signaleert Amazon's evolutie naar steeds nauwkeurigere meting van advertentie-interacties. [1] Naarmate retail medianetwerken volwassener zijn geworden, is metingsverfijning een onderscheidend vermogen geworden – waardoor adverteerders niet alleen de prestaties op campagneniveau kunnen begrijpen, maar ook het gedrag op interactieniveau binnen individuele advertentie-eenheden. Promt-specifieke rapportagemetingen stellen adverteerders in staat om te observeren hoe conversationele interactie correleert met downstream aankoopgedrag.
De bestaande rapportagestructuur vestigt de aandacht van adverteerders op prompts die klikken genereerden en filtert gegenereerde varianten uit die geen succes hadden. [1] Deze methodologie voor het verzamelen van gegevens voorkomt dat de dashboards van adverteerders worden belast met niet-presterende varianten en geeft prioriteit aan analyse van prompts die tractie vertoonden. Naarmate de bètafase wordt afgerond en de rapportage volledig operationeel wordt, krijgen adverteerders inzicht in de vraag of prompts een zinvolle lift in conversiepercentages bewerkstelligen, de verdeling van de orderwaarde veranderen of de kosten voor klantenwerving verschuiven – cruciale vragen om te bepalen of de budgettoewijzing aan campagnes die van dit formaat gebruikmaken, moet worden verhoogd.
### Implicaties voor product content-strategie
Het strategische belang van productinformatie-infrastructuur neemt aanzienlijk toe met de introductie van prompts. Product content die voorheen voornamelijk discovery- en beslissingsondersteunende functies vervulde – shoppers helpen te begrijpen wat een product is en of het aan hun behoeften voldoet – beïnvloedt nu direct de advertentieprestaties via promptgeneratie. Dit creëert een versterkende cyclus waarbij verbeteringen in de kwaliteit van productgegevens voordelen genereren in zowel organische als betaalde kanalen.
Merken die hebben geïnvesteerd in uitgebreide productcatalogi, profiteren van een rijkere promptgeneratie. Degenen die afhankelijk zijn van minimale productinformatie – titels met het absolute minimum, schaarse beschrijvingen en beperkte attributendekking – worden geconfronteerd met verminderde promptkwaliteit en, navenant, zwakkere advertentieprestaties via dit kanaal. Deze dynamiek stimuleert een verschuiving naar het behandelen van productinformatie als een strategisch activum in plaats van een nalevingsvereiste, met directe implicaties voor de manier waarop merken content governance, catalogusbeheer en informatiearchitectuur structuren. De technische implementatie suggereert ook dat productinformatie consistent gestructureerd en machine-leesbaar moet zijn om optimale prompts te genereren. Ongestructureerde informatie die verborgen zit in lange beschrijvingen, genereert minder betrouwbare resultaten dan correct gecategoriseerde attributen, specificaties en gestructureerde gegevensvelden. Dit versterkt de voortdurende industriële overgang naar gestandaardiseerde productinformatie-modellen, schemasistentie en opgeschoonde, gevalideerde catalogusgegevens.
Een van de meest voorkomende problemen is het uploaden van een bestand dat het platform simpelweg niet kan "begrijpen". Kolomscheiders kunnen verkeerd zijn geplaatst, kolomnamen voldoen mogelijk niet aan de vereisten, coderingsfouten, enzovoort. Om deze problemen te voorkomen, is het belangrijk om goed op de details van de **product feed** te letten.
### Monetariseringstrategie en bèta-dynamiek
Amazon's beslissing om de functie gratis aan te bieden tijdens de bètafase weerspiegelt een geavanceerde aanpak van technologie-adoptie en marktleer. [1] De gratis bèta bereikt tegelijkertijd verschillende strategische doelstellingen: het stelt Amazon in staat om prestatiegegevens te verzamelen voor diverse adverteerdertypen, productcategorieën en winkelsituaties; het vermindert de wrijving bij de adoptie door onmiddellijke prijszorgen te elimineren; en het positioneert de functie als een basisverwachting zodra het bedrijf toekomstige monetariseringsmodellen heeft bepaald.
De verzameling van gedragsgegevens tijdens deze leerfase – welke prompts interactie creëren, welke productcategorieën het meest profiteren, welke shoppersegmenten het meest gunstig reageren – biedt Amazon de informatie die nodig is om de onderliggende algoritmen van de functie te optimaliseren en tegelijkertijd de beslissingen over de prijsstrategie te informeren. Als door prompts gestuurde interacties aantoonbaar de conversiepercentages verbeteren of de kosten voor klantenwerving verlagen, krijgt Amazon zowel rechtvaardiging als onderhandelingshefboomwerking voor toekomstige prijsmodellen. De bètatestperiode functioneert in wezen als een grootschalige A/B-test die tegelijkertijd wordt uitgevoerd over duizenden adverteerders.
### Competitieve positionering binnen retail media
Binnen het bredere retail medialandschap vertegenwoordigt Amazon's introductie van AI-gestuurde conversationele prompts een verdere stap in de voortdurende evolutie naar meer geavanceerde, commerce-gerichte advertentie-ervaringen. Hoewel andere retail media netwerken in toenemende mate gesponsorde zoek- en display-advertentiemodellen hebben overgenomen, komt Amazon's voordeel voort uit de combinatie van schaal, datarijkheid en technische infrastructuur die beschikbaar is op platformniveau.
Het repliceren van deze mogelijkheden bij andere retail media netwerken brengt aanzienlijke technische en data-infrastructurele uitdagingen met zich mee. Het genereren van betrouwbare, merveilige prompts vereist niet alleen mogelijkheden voor grote taalmodellen, maar ook uitgebreide, gestructureerde productgegevens; diepgaand inzicht in shoppergedragspatronen; en vertrouwen in de nauwkeurigheid van gegenereerde informatie. Retailers met kleinere transactievolumes, minder volwassen data-infrastructuur of kleinere productcatalogi worden geconfronteerd met aanzienlijk hogere technische en resourcebarrières om equivalente functionaliteit te implementeren.
### Consumentenervaring en evolutie van het aankoopproces
Vanuit het consumentenperspectief vertegenwoordigen gesponsorde prompts een voortzetting van de trend om ondersteuning en informatie-infrastructuur direct in de aankoopomgeving in te bedden. In plaats van te navigeren tussen productpagina's, beoordelingssites en Q&A-forums om informatie te verzamelen die nodig is voor aankoopbeslissingen, komen shoppers relevante productdetails tegen in de advertentie zelf. Deze concentratie van informatie op beslissingspunten vermindert theoretisch de wrijving en ondersteunt een snellere afronding van de aankoop.
De functie roept ook vragen op over transparantie van advertenties en consumentenbewustzijn. Naarmate advertenties steeds conversationeler en informatiever worden, vervaagt het onderscheid tussen "advertising" en "nuttige productinformatie". Shoppers kunnen geprompte productdetails waarnemen als objectieve informatie in plaats van door adverteerders beïnvloede content, met implicaties voor de manier waarop consumenten de geloofwaardigheid en het vertrouwen van advertenties evalueren.
### Bredere implicaties voor e-commerce content-infrastructuur
De opkomst van AI-gestuurde conversationele advertising weerspiegelt een fundamentele verschuiving in hoe e-commercebedrijven de contentstrategie moeten conceptualiseren. Productinformatie is niet langer een statisch referentiedocument, maar een dynamisch activum dat meerdere downstream-toepassingen voedt – organische zoekzichtbaarheid, aanbevelingsalgoritmen, conversationele shopping assistants en nu advertentie-effectiviteit. Deze convergentie verheft de kwaliteit van productinformatie van een best practice naar een competitieve noodzaak.
Merken moeten nu overwegen hoe hun productgegevensstructuren niet alleen menselijke discovery en evaluatie ondersteunen, maar ook machine learning-systemen die klantgerichte content produceren met directe zakelijke implicaties. Dit omvat het waarborgen van de volledigheid van productattributen, de consistentie van categorisering, de nauwkeurigheid van specificaties en de rijkdom van beschrijvende content. De investering in productgegevens-infrastructuur – systemen, governance en personeel – wordt steeds belangrijker voor de algehele marketingprestaties. Denk ook na over hoe content niet alleen menselijke discovery, maar ook machine learning-systemen ondersteunt die klantgerichte content genereren. Daarom wordt een hoge kwaliteit van **product data** een belangrijk activum.
### De experimenteerfase en onzekerheid
Ondanks Amazon's zelfverzekerde positionering van prompts als een verbetering van advertising, blijft de functie grotendeels experimenteel. [1] Prestatiegegevens die een lift in conversiepercentages, incrementele klantenwerving of een verbetering van de return on advertising spend aantonen, zijn nog steeds beperkt. Adverteerders moeten prompt-gestuurde campagnes benaderen als strategische experimenten in plaats van geoptimaliseerde kanalen, waarbij de nadruk ligt op systematische meting van de vraag of deze interacties de conversies en de klantwaarde opleveren die de functie belooft.
De bètafase vertegenwoordigt een kans voor early adopters om een basisbegrip te ontwikkelen van hoe prompts presteren voor hun specifieke productcategorieën, klantsegmenten en competitieve contexten. Merken met volwassen meetmogelijkheden en systematische testkaders kunnen mogelijk onevenredig voordeel halen uit deze leerperiode, door institutionele kennis op te bouwen over de effectiviteit van prompts die de strategie informeert naarmate de functie overgaat van bèta naar standaardaanbod.
Naarmate de retail media markt zich blijft ontwikkelen in de richting van AI-gestuurde, datagestuurde advertentie-ervaringen, illustreren Amazon's gesponsorde prompts hoe de convergentie van first-party data, machine learning en advertentietechnologie nieuwe mogelijkheden creëert en tegelijkertijd nieuwe vereisten oplevert voor de kwaliteit en verfijning van e-commerce-infrastructuur. Het uiteindelijke succes van de functie is niet alleen afhankelijk van de algoritmische prestaties, maar ook van de kwaliteit en volledigheid van de productinformatieactiva waaruit prompts worden gegenereerd. Dit benadrukt het belang van tools zoals **Price list processing program - NotPIM**, die de gegevenskwaliteit kunnen verbeteren.
***
Vanuit het perspectief van NotPIM onderstreept deze aankondiging het toenemende belang van hoogwaardige productgegevens binnen het e-commerce-ecosysteem. Amazon's stap belicht een groeiende trend: productinformatie is niet langer alleen voor de productpagina's, maar wordt een kernmotor van advertentie-effectiviteit en klantbetrokkenheid. Dit sluit rechtstreeks aan bij de uitdagingen die NotPIM aanpakt, aangezien de kwaliteit van productgegevens direct van invloed is op het succes van deze nieuwe advertentiefuncties. Door het product content management te automatiseren en de nauwkeurigheid van gegevens te waarborgen, helpt NotPIM bedrijven zich proactief voor te bereiden op deze evolutie, waardoor hun prestaties in zowel betaalde als organische kanalen worden versterkt.