Amazon wprowadził zapytania Sponsored Products i Sponsored Brands, nowe ulepszenie oparte na sztucznej inteligencji dla swojej platformy reklamowej, które zostało ogłoszone na konferencji unBoxed 11 listopada 2025 r.[1][2] Te konwersacyjne, interaktywne warianty reklam są oferowane bezpłatnie podczas fazy beta i stanowią znaczącą ewolucję w sposobie prezentowania informacji o produktach w reklamach sponsorowanych. Funkcja ta wykorzystuje dane własne Amazon - w tym strony szczegółów produktu, Brand Stores, wskaźniki efektywności kampanii i sygnały zachowań kupujących - do automatycznego generowania kontekstowo istotnych informacji o produkcie, które pojawiają się bezpośrednio w miejscach umieszczania reklam w wynikach wyszukiwania i na stronach szczegółów.[1][2]
Automatyczne włączenie istniejących kampanii Sponsored Products i Sponsored Brands do systemu zapytań oznacza, że reklamodawcy nie muszą wykonywać dodatkowych ustawień ani konfiguracji, aby wziąć udział w wersji beta.[1][2] Po udostępnieniu funkcji raportowania pod koniec listopada 2025 r. sprzedawcy i dostawcy będą mogli uzyskać dostęp do szczegółowych wskaźników efektywności za pośrednictwem Konsoli reklamowej, przechodząc do Kampania → Grupa reklam → Reklamy → Zakładka Zapytania, gdzie mogą przejrzeć tekst zapytania, powiązane reklamy, wyświetlenia, kliknięcia i zamówienia dla wszelkich zapytań, które otrzymały zaangażowanie.[1]
Adresowanie luk informacyjnych w podróży zakupowej
Podstawową przesłanką Amazon dla tej funkcji jest zaobserwowane wyzwanie we współczesnym e-commerce: kupujący często mają problemy ze zlokalizowaniem konkretnych informacji o produkcie potrzebnych do podejmowania decyzji o zakupie z pewnością. Pozycjonując zapytania jako "wirtualnego eksperta ds. produktów 24/7", firma dąży do automatycznego wyświetlania istotnych szczegółów produktu, zanim kupujący sformułują swoje pytania.[1][2] Stanowi to przejście od reaktywnych modeli obsługi klienta - w których kupujący muszą aktywnie wyszukiwać informacje lub składać zapytania - do przewidywanego dostarczania informacji osadzonego w samym doświadczeniu reklamowym.
System AI określa, które atrybuty produktu mają największe znaczenie dla poszczególnych scenariuszy zakupowych, zamiast prezentować znormalizowane informacje w sposób jednolity we wszystkich interakcjach. To podejście kontekstowe oznacza, że zapytania dostosowują się w oparciu o kategorię produktu, zaobserwowane wzorce zachowań kupujących i typowe pytania zidentyfikowane dla podobnych produktów w ekosystemie Amazon.[1] Mechanizm różnicowania działa na przecięciu infrastruktury uczenia maszynowego Amazon i jego własnego zbioru danych dotyczących zachowań konsumentów, historii zakupów, wzorców przeglądania i zapytań wyszukiwania zgromadzonych na platformie detalicznej.
Dane pierwszej strony jako rów konkurencyjny
Architektura leżąca u podstaw tych zapytań odzwierciedla szersze pozycjonowanie strategiczne w mediach handlowych: prymat danych zakupowych pierwszej strony jako przewagi konkurencyjnej. Zdolność Amazon do pobierania zapytań z zweryfikowanych informacji o produkcie, uwierzytelnionych sygnałów marki i historycznych interakcji z klientami tworzy jakościowe rozróżnienie w stosunku do generycznych implementacji dużych modeli językowych, które generują odpowiedzi bez oparcia o zweryfikowane źródła danych.[1] Ten wybór projektowy - zakotwiczenie treści generowanych przez AI w istniejącej infrastrukturze produktu, zamiast zezwalania na generowanie otwarte - porusza krytyczne zagadnienie w reklamie opartej na AI: bezpieczeństwo marki i zapewnienie dokładności.
W szczególności dla infrastruktury e-commerce, ta zależność od bogatych zasobów danych o produkcie tworzy skutki dla jakości katalogu i zarządzania informacjami o produkcie. Zapytania czerpią swoją inteligencję z treści stron szczegółów, zasobów brand store i ustrukturyzowanych atrybutów produktu. Oznacza to, że jakość i kompleksowość tych podstawowych zasobów bezpośrednio wpływa na skuteczność zapytań. Lista produktów z ubogimi opisami, niekompletnym zakresem atrybutów lub przestarzałymi specyfikacjami wygeneruje odpowiednio słabsze zapytania. Z drugiej strony, marki, które inwestują w szczegółowe, dobrze ustrukturyzowane informacje o produkcie - w tym kompleksowe listy funkcji, porównawcze wyróżniki, specyfikacje techniczne i informacje o zastosowaniu - skutecznie zwiększają swoją wydajność za pośrednictwem tego kanału.
Efektywność operacyjna i obciążenie pracą reklamodawcy
Z perspektywy operacyjnej, zautomatyzowany charakter generowania pytań rozwiązuje istotny punkt tarcia w adopcji reklam: obciążenie związane z tworzeniem kreacji. Zamiast wymagać od reklamodawców ręcznego tworzenia wielu wariantów reklam, pisania konwersacyjnych tekstów lub zarządzania różnymi strategiami przekazu, system Amazon automatycznie generuje zapytania z istniejących zasobów produktowych.[1] To ograniczenie wymagań dotyczących pracy twórczej teoretycznie obniża bariery wejścia dla nowych formatów reklam.
Automatyzacja ta wprowadza jednak komplementarne wyzwanie: kontrola reklamodawcy nad głosem marki i spójnością przekazu. Chociaż Amazon precyzuje, że kontrolki rezygnacji są dostępne za pośrednictwem Konsoli reklamowej, zakres, w jakim reklamodawcy mogą dostosowywać generowanie pytań lub wpływać na nie, pozostaje częściowo ukryty podczas fazy beta.[1] Równowaga między zautomatyzowaną wydajnością a kontrolą marki stanowi krytyczne rozważanie dla dostawców oceniających swoją strategię pytań. Kampanie cechujące się silnym, charakterystycznym pozycjonowaniem marki mogą stwierdzić, że algorytmicznie generowane pytania niedostatecznie oddają charakterystyczny przekaz marki, podczas gdy prostsze kategorie produktów z bardziej skomodyfikowanymi strukturami informacji mogą znacznie skorzystać z zautomatyzowanego wdrażania pytań.
Infrastruktura pomiaru i atrybucja wydajności
Wprowadzenie możliwości raportowania na poziomie pytań sygnalizuje ewolucję firmy Amazon w kierunku coraz bardziej szczegółowego pomiaru interakcji reklamowych.[1] W miarę dojrzewania sieci mediów handlowych, zaawansowanie pomiaru stało się zdolnością różnicującą - umożliwiając reklamodawcom zrozumienie nie tylko efektywności kampanii, ale także zachowań na poziomie interakcji w poszczególnych jednostkach reklamowych. Metryki raportowania specyficzne dla pytań pozwalają reklamodawcom obserwować, jak zaangażowanie konwersacyjne koreluje z zachowaniami zakupowymi.
Istniejąca struktura raportowania skupia uwagę reklamodawcy na pytaniach, które wygenerowały kliknięcia, filtrując wygenerowane warianty, które nie osiągnęły zaangażowania.[1] Ta metodologia zbierania danych zapobiega zaśmiecaniu pulpitów reklamodawców przez warianty, które nie osiągają wyników, jednocześnie priorytetyzując analizę pytań, które wykazały trakcji. Wraz z zakończeniem fazy beta i pełnym uruchomieniem raportowania, reklamodawcy uzyskać wgląd w to, czy pytania generują znaczący wzrost wskaźników konwersji, zmieniają rozkład wartości zamówień lub przesuwają koszty pozyskania klienta - krytyczne pytania dla określenia, czy zwiększyć alokację budżetu na kampanie wykorzystujące ten format.
Implikacje dla strategii treści produktowych
Znaczenie strategiczne infrastruktury informacji o produkcie zwiększa się znacznie wraz z wprowadzeniem pytań. Treści produktowe, które wcześniej służyły przede wszystkim funkcjom wyszukiwania i wsparcia decyzji - pomagając kupującym zrozumieć, czym jest produkt i czy spełnia ich potrzeby - wpływają teraz bezpośrednio na efektywność reklamową poprzez generowanie pytań. Tworzy to wzmacniający cykl, w którym ulepszenia jakości danych produktowych generują korzyści w kanałach organicznych i płatnych.
Marki, które zainwestowały w kompleksowe katalogi produktów, korzystają z bogatszego generowania pytań. Te, które opierają się na minimalnych informacjach o produkcie - tytułach minimalnych, ubogich opisach i ograniczonym pokryciu atrybutów - borykają się ze zmniejszoną jakością pytań i, odpowiednio, słabszą efektywnością reklamową za pośrednictwem tego kanału. Dynamika ta zachęca do przejścia w kierunku traktowania informacji o produkcie jako zasobu strategicznego, a nie wymogu zgodności, z bezpośrednimi implikacjami dla sposobu, w jaki marki strukturyzują zarządzanie treścią, zarządzanie katalogiem i architekturę informacji. Implementacja techniczna sugeruje również, że informacje o produkcie muszą być spójnie ustrukturyzowane i odczytywane przez maszyny, aby generować optymalne pytania. Nieustrukturyzowane informacje pogrzebane w długich opisach generują mniej wiarygodne wyniki niż prawidłowo skategoryzowane atrybuty, specyfikacje i ustrukturyzowane pola danych. Wzmacnia to trwające przejście branży w kierunku standaryzowanych modeli informacji o produkcie, spójności schematu oraz czystych, zwalidowanych danych katalogowych.
Jednym z najczęstszych problemów jest przesłanie pliku, którego platforma po prostu nie może "zrozumieć". Separatory kolumn mogą być nieprawidłowo umieszczone, nazwy kolumn mogą nie spełniać wymagań, błędy kodowania i tak dalej. Aby uniknąć tych problemów, ważne jest, aby zwrócić szczególną uwagę na szczegóły product feed.
Strategia monetyzacji i dynamika beta
Decyzja Amazon o oferowaniu funkcji bezpłatnie podczas fazy beta odzwierciedla zaawansowane podejście do wdrażania technologii i uczenia się rynku.[1] Bezpłatna wersja beta realizuje kilka celów strategicznych jednocześnie: umożliwia firmie Amazon zbieranie danych o wydajności różnych typów reklamodawców, kategorii produktów i scenariuszy zakupowych; zmniejsza tarcie związane z wdrażaniem, eliminując bezpośrednie obawy cenowe; i pozycjonuje funkcję jako oczekiwanie bazowe po tym, jak firma określi przyszłe modele monetyzacji.
Gromadzenie danych behawioralnych podczas tej fazy uczenia się - które pytania generują zaangażowanie, które kategorie produktów korzystają najwięcej, które segmenty kupujących reagują najkorzystniej - zapewnia Amazon informacje niezbędne do optymalizacji algorytmów leżących u podstaw funkcji, jednocześnie informując o decyzjach dotyczących strategii cenowej. Jeśli interakcje oparte na pytaniach wyraźnie poprawią wskaźniki konwersji lub obniżą koszty pozyskania klienta, Amazon zyskuje zarówno uzasadnienie, jak i dźwignię negocjacyjną dla przyszłych modeli cenowych. Okres beta zasadniczo funkcjonuje jako test A/B na dużą skalę prowadzony jednocześnie na tysiącach reklamodawców.
Pozycjonowanie konkurencyjne w mediach handlowych
W szerszym krajobrazie mediów handlowych wprowadzenie przez Amazon zapytań konwersacyjnych opartych na AI stanowi kolejny krok w jego ciągłej ewolucji w kierunku bardziej wyrafinowanych, zorientowanych na handel, doświadczeń reklamowych. Podczas gdy inne sieci mediów handlowych coraz częściej przyjęły modele reklam sponsorowanych w wyszukiwarkach i reklamach displayowych, przewaga Amazon wynika z połączenia skali, bogactwa danych i infrastruktury technicznej dostępnej na poziomie platformy.
Odtworzenie tej możliwości w innych sieciach mediów handlowych stwarza znaczne wyzwania związane z infrastrukturą techniczną i danymi. Generowanie wiarygodnych, bezpiecznych dla marki pytań wymaga nie tylko możliwości dużego modelu językowego, ale także kompleksowych, ustrukturyzowanych danych o produkcie; głębokiego zrozumienia wzorców zachowań kupujących; oraz pewności co do dokładności wygenerowanych informacji. Sprzedawcy o mniejszej wolumenie transakcji, mniej dojrzałej infrastrukturze danych lub mniejszych katalogach produktów stawiają czoła znacznie wyższym barierom technicznym i zasobowym w implementacji równoważnej funkcjonalności.
Doświadczenie konsumenta i ewolucja podróży zakupowej
Z perspektywy konsumenta, sponsorowane zapytania stanowią kontynuację trendu w kierunku osadzania wsparcia i infrastruktury informacyjnej bezpośrednio w środowisku zakupowym. Zamiast nawigować między stronami produktów, stronami recenzji i forami Q&A, aby zebrać informacje niezbędne do podjęcia decyzji o zakupie, kupujący napotykają istotne szczegóły produktu w samej reklamie. Ta koncentracja informacji w punktach decyzyjnych teoretycznie zmniejsza tarcie i wspiera szybsze zakończenie zakupu.
Funkcja ta rodzi również pytania dotyczące przejrzystości reklam i świadomości konsumentów. W miarę jak reklamy stają się coraz bardziej konwersacyjne i bogate w informacje, zaciera się granica między "reklamą" a "pomocnymi informacjami o produkcie". Kupujący mogą postrzegać podpowiedzi dotyczące szczegółów produktu jako obiektywne informacje, a nie treści wpływające na reklamodawcę, co ma implikacje dla sposobu, w jaki konsumenci oceniają wiarygodność i zaufanie reklam.
Szersze implikacje dla infrastruktury treści e-commerce
Pojawienie się reklam konwersacyjnych opartych na AI odzwierciedla fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki firmy e-commerce muszą koncepcyjnie podchodzić do strategii treści. Informacje o produkcie nie są już statycznym dokumentem odniesienia, ale dynamicznym zasobem, który zasila wiele aplikacji downstream - widoczność w wyszukiwarce organicznej, algorytmy rekomendacji, konwersacyjnych asystentów zakupowych, a teraz efektywność reklam. Ta konwergencja podnosi jakość informacji o produkcie od najlepszej praktyki do konieczności konkurencyjnej.
Marki muszą teraz rozważyć, w jaki sposób ich struktury danych produktowych obsługują nie tylko ludzkie odkrywanie i ocenę, ale także systemy uczenia maszynowego, które generują treści skierowane do klientów, mające bezpośrednie implikacje biznesowe. Obejmuje to zapewnienie kompletności atrybutów produktu, spójności kategoryzacji, dokładności specyfikacji i bogactwa treści opisowych. Inwestycja w infrastrukturę danych o produkcie - systemy, zarządzanie i personel - staje się coraz bardziej centralna dla ogólnej wydajności marketingowej. Należy również wziąć pod uwagę, w jaki sposób treść obsługuje nie tylko odkrywanie przez człowieka, ale także systemy uczenia maszynowego, które generują treści skierowane do klientów. Dlatego wysoka jakość product data staje się ważnym atutem.
Faza eksperymentu i niepewność
Pomimo pewnego pozycjonowania pytań przez Amazon jako ulepszenia reklam, funkcja pozostaje w dużej mierze eksperymentalna.[1] Dane o wydajności pokazujące wzrost wskaźników konwersji, przyrostowego pozyskiwania klientów lub poprawy zwrotu z wydatków na reklamę są nadal ograniczone. Reklamodawcy powinni podejść do kampanii opartych na pytaniach jako eksperymentów strategicznych, a nie zoptymalizowanych kanałów, koncentrując się na systematycznym pomiarze tego, czy te interakcje przynoszą konwersje i wartość dla klienta, które obiecuje funkcja.
Faza beta stanowi okazję dla wczesnych użytkowników, aby rozwinąć podstawowe zrozumienie, jak pytania działają dla ich konkretnych kategorii produktów, segmentów klientów i kontekstów konkurencyjnych. Marki z dojrzałymi możliwościami pomiaru i systematycznymi ramami testowymi mogą potencjalnie uzyskać nieproporcjonalną przewagę z tego okresu uczenia się, budując wiedzę instytucjonalną na temat skuteczności pytań, która informuje o strategii, gdy funkcja przechodzi z wersji beta do standardowej oferty.
W miarę jak rynek mediów handlowych kontynuuje swoją ewolucję w kierunku reklam opartych na AI, opartych na danych, sponsorowane zapytania firmy Amazon ilustrują, w jaki sposób konwergencja danych pierwszej strony, uczenia maszynowego i technologii reklamowej tworzy nowe możliwości, jednocześnie stawiając nowe wymagania dotyczące jakości i wyrafinowania infrastruktury e-commerce. Ostateczny sukces funkcji zależy nie tylko od wydajności algorytmicznej, ale od jakości i kompletności zasobów informacji o produkcie, z których generowane są zapytania. To podkreśla znaczenie narzędzi takich jak Price list processing program - NotPIM, które mogą poprawić jakość danych.
Z perspektywy NotPIM, to ogłoszenie podkreśla rosnące znaczenie wysokiej jakości danych o produkcie w ekosystemie e-commerce. Ruch Amazon podkreśla rosnący trend: informacje o produkcie nie służą już wyłącznie stronom produktów, ale stają się głównym motorem efektywności reklamowej i zaangażowania klientów. Jest to bezpośrednio zgodne z wyzwaniami, którym stawia czoła NotPIM, ponieważ jakość danych o produkcie będzie bezpośrednio wpływać na sukces tych nowych funkcji reklamowych. Automatyzując zarządzanie treścią produktu i zapewniając dokładność danych, NotPIM pomaga firmom proaktywnie przygotować się na tę ewolucję, zwiększając ich wydajność w kanałach płatnych i organicznych.