Branża retail media osiągnęła krytyczny punkt zwrotny w miarę zbliżania się do 2026 roku. To, co zaczęło się jako marginalny strumień przychodów dla platform e-commerce, ewoluowało w globalny rynek o wartości 174,2 miliarda dolarów, który ma przewyższyć połączone inwestycje w telewizję linearną i streamingową. To dojrzewanie odzwierciedla fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki marki, sprzedawcy detaliczni i konsumenci wchodzą w interakcje w ramach cyfrowych ekosystemów handlu. Jednak pod osłoną postępów technologicznych i innowacji napędzanych przez AI, które dominują w dyskursie branżowym, podstawowe mechanizmy sukcesu retail media pozostają zakorzenione w zdecydowanie ludzkich elementach: zaufaniu, poparciu i sieciach wpływów, poprzez które propagowane są decyzje zakupowe.
Znaczenia strategicznego tego obserwacji nie można przecenić. Wraz z konsolidacją retail media wokół standardów pomiaru, ram dających przyrostowość i protokołów atrybucji, utrzymuje się podstawowa prawda, że ludzie nadal polegają na rekomendacjach rówieśników i zaufanych sygnałach, aby poruszać się po niepewności zakupowej. Ta skoncentrowana na człowieku podstawa staje się jeszcze bardziej krytyczna, gdy AI przyspiesza generowanie treści syntetycznych i dezinformacji. W środowisku, w którym wszystko może być tworzone algorytmicznie, autentyczność i zweryfikowany ludzki wpływ wyłaniają się jako aktywa premium, których żadna technologia nie może w pełni replikować.
Imperatyw konsolidacji i dojrzałość rynku
Krajobraz retail media w 2026 roku będzie charakteryzował się raczej konsolidacją niż ekspansją. Marki celowo zawężają swoje inwestycje w platformy sprzedawców detalicznych, koncentrując zasoby na sprawdzonych, zaufanych sieciach, zamiast fragmentować je na dziesiątki graczy średniego i mniejszego szczebla. Ta zmiana stwarza znaczną presję na drugorzędnych sprzedawców detalicznych, którzy próbują uzasadnić inwestycje w retail media interesariuszom. Koncentracja wydatków na dużą skalę odzwierciedla fazę dojrzewania, w której efektywność i mierzalny ROI coraz bardziej triumfują nad nowością i eksperymentalną ekspansją kanału.[1]
Ta konsolidacja ma bezpośredni wpływ na infrastrukturę danych produktowych. Wraz z racjonalizacją zakupów retail media przez marki, jednocześnie usprawniają one zarządzanie feedami produktowymi i wysiłki związane z synchronizacją katalogów. Zamiast utrzymywać oddzielne, zoptymalizowane informacje o produkcie dla wielu platform o różnych specyfikacjach technicznych i wymaganiach dotyczących danych, marki mogą teraz dostosować swoje zarządzanie danymi do mniejszego zestawu krytycznych sprzedawców detalicznych. Ta konsolidacja zmniejsza obciążenie operacyjne związane z utrzymywaniem wielu wersji katalogów, jednocześnie zwiększając presję na osiągnięcie wyjątkowej jakości danych dla sprzedawców detalicznych, którzy pozostają priorytetami.
Implikacje dla zarządzania informacjami o produkcie są ogromne. Sprzedawcy detaliczni, którzy zabezpieczają skonsolidowane wydatki marek, muszą wykazać się doskonałością techniczną w pozyskiwaniu, walidacji i wykorzystaniu danych. Oznacza to bardziej rygorystyczne specyfikacje dla feedów produktowych, bardziej wyrafinowane algorytmy dopasowywania w celu obsługi wariantów i różnic regionalnych oraz głębszą integrację między systemami retail media i systemami katalogów produktów. Epoka "wystarczająco dobrych" danych produktowych definitywnie dobiega końca. Marki inwestujące miliony w kampanie retail media wymagają pewności, że atrybuty produktu, obrazy, ceny i informacje o dostępności zostaną zsynchronizowane na wszystkich powierzchniach widocznych dla konsumentów w ciągu milisekund.
Atrybucja i ramy przyrostowości
Przez cały 2025 rok atrybucja i przyrostowość stały się hasłami definiującymi wiarygodność retail media. Jednak to skupienie nie stanowi odejścia od podstawowej obietnicy retail media, ale raczej dojrzałość rygoru pomiaru. Marki coraz bardziej domagają się dowodu na to, że wydatki na retail media generują prawdziwą przyrostową sprzedaż - autentyczne nowe zakupy, a nie tylko ponowne etykietowanie istniejących transakcji, które i tak miałyby miejsce za pośrednictwem wyszukiwania organicznego lub ruchu bezpośredniego.[1]
To obsesyjne skupienie na pomiarze ma kilka implikacji dla danych produktowych i infrastruktury treści. Po pierwsze, wymaga szczegółowego śledzenia wydajności produktu w punktach styku retail media na stronie i poza nią. Feedy produktowe muszą obsługiwać bogate metadane atrybucji, które umożliwiają sprzedawcom detalicznym odróżnienie odkrywania organicznego od impresji napędzanych przez media. Po drugie, pomiar przyrostowości wymaga wyrafinowanych metodologii grupy kontrolnej, które z kolei wymagają, aby katalogi produktów obsługiwały zrandomizowane testowanie ekspozycji bez pogorszenia doświadczenia klienta. Ta złożoność techniczna popycha sprzedawców detalicznych w kierunku bardziej zaawansowanych systemów zarządzania produktami, zdolnych do dynamicznej segmentacji i testowania wariantów.
Agenda pomiarowa tworzy również zachęty do ulepszonej kompletności danych produktowych. Atrybuty, które wcześniej były uważane za "miłe do posiadania" - takie jak certyfikaty zrównoważonego rozwoju, pozyskiwanie składników, wskaźniki trafności kulturowej lub odwołanie do społeczności lokalnych - stają się strategicznie wartościowe, gdy korelują z przyrostowym zachowaniem zakupowym. Marki i sprzedawcy detaliczni współpracujący przy kampaniach retail media coraz częściej wymagają, aby feedy produktowe obsługiwały te rozszerzone zestawy atrybutów, popychając zespoły ds. treści w kierunku bardziej kompleksowych protokołów wzbogacania katalogów.
Wyszukiwanie i odkrywanie oparte na AI zmieniające ścieżki konsumenckie
Równolegle do konsolidacji wydatków w sieciach retail media, mechanizmy wyszukiwania i odkrywania oparte na AI zasadniczo zmieniają sposób, w jaki konsumenci lokalizują i oceniają produkty. Wyszukiwania bez kliknięć spowodowały spadek ruchu odsyłającego nawet o 89 procent dla wydawców, którzy historycznie byli zależni od tradycyjnych odsyłaczy wyszukiwania. Ta gwałtowna zmiana bezpośrednio wpływa na sieci retail media, które muszą teraz uwzględniać wzorce zachowań konsumentów radykalnie różne od podróży wyszukiwania i kliknięć, które kształtowały handel cyfrowy przez dwie dekady.[1]
Pojawienie się zakupów agentowych - gdzie agenci AI autonomicznie wybierają produkty, porównują ceny i zarządzają decyzjami zakupowymi - stanowi jeszcze bardziej radykalny wektor zakłóceń. Zamiast ludzi przeglądających strony produktów, konwersacyjne systemy AI będą coraz bardziej pośredniczyć w procesie odkrywania do zakupu. Ta transformacja wymaga całkowitego przemyślenia infrastruktury danych produktowych. Agenci AI wymagają ustrukturyzowanych, kompleksowych informacji o produkcie, aby móc tworzyć rekomendacje zakupowe i porównania. Potrzebują nie tylko nazw produktów i cen, ale szczegółowych specyfikacji, atrybutów porównawczych, sygnałów trafności kontekstowej i wskaźników wiarygodności, które umożliwiają autonomiczną decyzję, zgodną z preferencjami użytkownika.
Dla zespołów ds. treści i danych produktowych ta zmiana wymaga pilnej adaptacji. Feedy produktowe muszą być zoptymalizowane pod kątem konsumpcji AI tak agresywnie, jak zostały zoptymalizowane pod kątem wizualnego przeglądania przez ludzi. Obejmuje to implementację znaczników schematów z większą precyzją, zapewnienie ustrukturyzowanych atrybutów porównawczych, integrację sygnałów zaufania i danych dotyczących sentymentu społeczności oraz zapewnienie, że architektura informacji o produkcie obsługuje logiczne ścieżki, przez które duże modele językowe przemierzają uniwersa produktów. Tradycyjny katalog produktów e-commerce — zoptymalizowany pod kątem wizualnego skanowania przez ludzi i sekwencyjnego podejmowania decyzji — jest niewystarczający dla środowisk odkrywania opartych na AI.
Zaufanie i autentyczność jako fosy konkurencyjne
W miarę rozwoju możliwości AI, paradoksalnym efektem jest to, że autentyczny ludzki wpływ i zweryfikowane zaufanie konsumentów stają się coraz bardziej wartościowe i rzadkie. Rekomendacje rówieśników, konsensus społeczności i zaufane sygnały autorytetu zapewniają kotwice pewności, których konsumenci potrzebują, gdy poruszają się po środowiskach nasyconych treściami syntetycznymi i zmanipulowanymi informacjami.
Ta dynamika zmienia ramy podstawowej propozycji wartości retail media. Retail media odnosi sukcesy nie dlatego, że sprzedawcy detaliczni wymyślili nowy format reklamowy, ale dlatego, że sprzedawcy detaliczni posiadają zweryfikowane dane zakupowe, które uwierzytelniają preferencje i zachowania konsumentów. Gdy produkt pojawia się w umieszczeniu w retail media obok powiązanych produktów na podstawie wzorców zakupowych społeczności, to umieszczenie zawiera implicite sygnały zaufania niedostępne za pośrednictwem sieci reklamowych programatycznych działających wyłącznie na podstawie wnioskowań behawioralnych.
Ta wiedza ma bezpośrednie implikacje dla strategii treści produktowych. Najcenniejsze dane produktów w kontekście retail media obejmują coraz częściej sygnały autentycznego przyjęcia, grupowania społeczności i weryfikacji popytu rzeczywistego. Sprzedawcy detaliczni, którzy potrafią zidentyfikować społeczności geograficzne lub demograficzne, w których poszczególne produkty zyskują na popularności — i połączyć tę wiedzę z ukierunkowanymi kampaniami retail media, docierającymi do sąsiadujących społeczności, w których pojawiają się podobne wzorce adopcji — uzyskują dostęp do najpotężniejszej dźwigni wzrostu retail media. Wymaga to katalogów produktów, które obsługują analizę na poziomie społeczności, śledzenie wariantów regionalnych i integrację sygnałów popytu, która wykracza daleko poza tradycyjne zarządzanie SKU.
Integracja retail media z ekosystemami handlu
Patrząc w przyszłość, retail media nie wyłoni się jako wyizolowana funkcja marketingowa, ale raczej jako zintegrowany składnik holistycznej optymalizacji handlu. Sprzedawcy detaliczni coraz częściej zdają sobie sprawę, że decyzje dotyczące merchandisingu, wydajność reklam, mechanizmy odkrywania produktów i doświadczenie kupującego muszą działać wspólnie, a nie konkurować o zasoby optymalizacyjne. To zintegrowane podejście wymaga bezprecedensowego dostosowania systemów informacji o produktach, silników cen dynamicznych, platform zarządzania zapasami i systemów zakupu mediów.
Dla zespołów ds. produktów ta konwergencja wymaga, aby infrastruktura danych katalogów wspierała zaawansowane przepływy pracy optymalizacyjne. Feedy produktowe muszą umożliwiać aktualizacje w czasie rzeczywistym odzwierciedlające stan zapasów, ceny dynamiczne, powiązania promocyjne i integrację z kampaniami medialnymi. Tradycyjny model feedów produktowych oparty na wsadowym przetwarzaniu — w którym katalogi aktualizowane są codziennie lub co tydzień — staje się przestarzały dla sprzedawców detalicznych dążących do prawdziwej optymalizacji handlu.
Ponadto, w miarę jak sprzedawcy detaliczni harmonizują cele handlowe, dane produktowe muszą coraz bardziej wspierać ocenę trafności kontekstowej. Które produkty powinny pojawiać się w napędzanych przez AI, konwersacyjnych doświadczeniach zakupowych? Które warianty powinny być wyświetlane dla różnych segmentów społeczności? W jaki sposób atrybuty produktu powinny być ważone, gdy algorytmy określają sekwencje odkrywania? Pytania te podnoszą zarządzanie informacjami o produkcie z funkcji wsparcia do strategicznej zdolności bezpośrednio wpływającej na wyniki retail media i wyniki handlu.
Zdyscyplinowane zastosowanie AI w ramach strategii skoncentrowanej na człowieku
Konsensus wyłaniający się w dyskursie retail media pod koniec 2025 roku podkreśla, że adopcja AI odnosi sukcesy nie wtedy, gdy jest wdrażana kompleksowo, ale gdy jest starannie zakreślona i rygorystycznie zarządzana. Zamiast uwalniać systemy AI do szerokiej optymalizacji operacji retail media, najskuteczniejsze implementacje przypisują AI konkretne, dobrze zdefiniowane zadania: identyfikowanie klastrów geograficznych o wysokim potencjale, testowanie strategii alokacji budżetu, optymalizowanie parametrów ofert w określonych parametrach lub przewidywanie, które atrybuty produktu będą współbrzmieć w określonych społecznościach.
To zdyscyplinowane podejście do wdrażania AI ma implikacje dla infrastruktury treści produktowych. Zespoły produktowe wdrażające wspomagane przez AI wzbogacanie katalogów, optymalizację wariantów lub systemy rekomendacji atrybutów muszą ustanowić jasne protokoły zarządzania definiujące, co AI może modyfikować, a co wymaga ludzkiego przeglądu. Automatyczne wydobycie atrybutów z obrazów produktów lub treści dostawców musi być zweryfikowane pod kątem progów jakości przed integracją z aktywnymi katalogami. Rekomendowane przez AI hierarchie wariantów produktów muszą być testowane pod kątem rzeczywistych wzorców zachowań konsumentów przed wdrożeniem.
Szerszą zasadą, która leży u podstaw tej ostrożności, jest to, że AI wzmacnia ludzki osąd, ale nie może go zastąpić, gdy w grę wchodzi reputacja marki, zaufanie konsumentów lub zgodność z przepisami. Katalogi produktów coraz częściej zawierają regulowane treści — roszczenia dotyczące opieki zdrowotnej, deklaracje zrównoważonego rozwoju, przejrzystość składników — gdzie generowanie wspomagane przez AI stwarza ryzyko odpowiedzialności, chyba że podlega walidacji przez ludzkich ekspertów. Przyszłość infrastruktury treści produktowych związanych z retail media obejmuje hybrydowe przepływy pracy człowiek-AI, w których maszyny obsługują wolumen, podczas gdy ludzie utrzymują władzę nad kluczowymi treściami.
Implikacje dla automatyzacji treści i danych
Ewolucja retail media w dojrzałą, konsolidującą się i skoncentrowaną na człowieku dyscyplinę stwarza zarówno ograniczenia, jak i możliwości dla platform no-code i automatyzacji obsługujących e-commerce. Z jednej strony intensywność pomiarów i rygor zgodności coraz częściej wymagane w środowiskach retail media wymagają wyrafinowanych możliwości śledzenia pochodzenia danych i zarządzania nimi. Platformy no-code muszą ewoluować, aby obsługiwać nie tylko tworzenie treści i zarządzanie feedami, ale także ścieżki audytu dokumentujące, które systemy modyfikowały jakie atrybuty produktu i kiedy, umożliwiając markom i sprzedawcom detalicznym uzasadnianie roszczeń dotyczących przyrostowości i zmian atrybutów.
Z drugiej strony, konsolidacja wokół sprawdzonych sprzedawców detalicznych stwarza możliwości dla głębszej integracji platform. Zamiast budować ogólne łączniki obsługujące setki sprzedawców detalicznych o różnych specyfikacjach technicznych, platformy no-code obsługujące marki zaangażowane w retail media mogą skupić się na głębszej integracji ze sprzedawcami detalicznymi pierwszego poziomu, umożliwiając bardziej wyrafinowaną automatyzację wokół pomiarów, optymalizacji feedów i dynamicznego wdrażania treści. Ta specjalizacja umożliwia większą prędkość automatyzacji, ponieważ deweloperzy platform mogą optymalizować dla konkretnych środowisk technicznych, zamiast utrzymywać kompatybilność w rozdrobnionej infrastrukturze retail.
Trajektoria dla platform automatyzacji treści obsługujących retail media obejmuje rosnące wyrafinowanie w zakresie integracji pomiarów. Platformy muszą prezentować dane atrybucji, sygnały przyrostowości i punkty odniesienia wydajności w przepływach pracy zarządzania produktami, umożliwiając zespołom ds. treści zrozumienie, w jaki sposób konkretne atrybuty produktu, konfiguracje wariantów i zmiany w katalogu korelują z wydajnością retail media. To oparte na pomiarach podejście do optymalizacji treści przekształca zarządzanie informacjami o produkcie z centrum kosztów skoncentrowanego na zgodności feedów w centrum wartości bezpośrednio optymalizujące wyniki retail media. Dla sprzedawców detalicznych, którzy chcą poprawić dokładność danych, wysokiej jakości product catalog może być kluczowym atutem.
Wizja skoncentrowana na społeczności na rok 2026
Wyłaniające się ramy sukcesu retail media w 2026 roku podkreślają mapowanie sieci społeczności w świecie rzeczywistym, zrozumienie wzorców wpływu w tych sieciach i wdrażanie retail media w celu wzmocnienia istniejącego pędu do adopcji. To podejście zasadniczo różni się od szerokiego modelu zasięgu i częstotliwości, który charakteryzował wcześniejszy rozwój retail media. Zamiast tego, jest ono skierowane do społeczności, w których zachowania już przesuwają się w kierunku określonych produktów, a następnie wykorzystuje retail media poza witryną w celu przyspieszenia adopcji w sąsiednich społecznościach wykazujących podobne cechy.
Ta strategia skoncentrowana na społeczności wymaga infrastruktury danych produktowych zdolnej do obsługi szczegółowości geograficznej, grupowania demograficznego i integracji sygnałów popytu. Katalogi produktów muszą przechowywać dane na poziomie wariantów śledzące wydajność specyficzną dla społeczności, umożliwiając identyfikację wschodzących trendów w skali sąsiedztwa, a nie tylko na poziomie krajowym lub regionalnym. Sprzedawcy detaliczni wdrażający to podejście muszą zsynchronizować feedy produktowe z systemami mapowania społeczności, algorytmami przewidywania popytu i platformami zakupu mediów w celu realizacji skoordynowanych kampanii.
Szerszą implikacją jest to, że zarządzanie informacjami o produkcie ewoluuje z funkcji transakcyjnej (zapewniającej, że produkty pojawiają się w wynikach wyszukiwania w witrynie) do zdolności strategicznej bezpośrednio wspierającej koordynację kampanii retail media. Zespoły produktowe będą coraz częściej zaangażowane w planowanie kampanii retail media, definiując, w jaki sposób atrybuty produktu powinny być podświetlane dla określonych społeczności, rekomendując konfiguracje wariantów dla docelowych odbiorców i analizując informacje zwrotne dotyczące wydajności w celu optymalizacji przyszłych priorytetów rozwoju produktu.
W miarę jak retail media dojrzewa z kanału nowości w istotny strumień przychodów i strategiczną zdolność, nacisk branży na fundamenty skoncentrowane na człowieku — zaufanie, autentyczność, wpływ społeczny — zapewnia, że treści produktowe i infrastruktura danych pozostają kluczowe dla sukcesu komercyjnego. Technologie będą nadal ewoluować, ale podstawowa zasada pozostaje: retail media odnosi sukces, ponieważ łączy autentyczne zachowania konsumentów z komunikatami marki, które rezonują w zaufanych sieciach społecznościowych.
Trendy podkreślone w tej analizie podkreślają krytyczne znaczenie solidnego systemu zarządzania informacjami o produkcie (PIM). W miarę jak strategie retail media stają się bardziej wyrafinowane i oparte na danych, możliwość zarządzania, wzbogacania i dystrybucji dokładnych, aktualnych informacji o produkcie we wszystkich kanałach ma kluczowe znaczenie. NotPIM zapewnia narzędzia i infrastrukturę niezbędną dla firm e-commerce do dostosowania się do tych zmieniających się wymagań, zapewniając jakość danych, spójność i wydajne przepływy pracy dla optymalnej wydajności retail media. Jest to kluczowe dla zwiększania konwersji i budowania zaufania z nowoczesnymi konsumentami. Skuteczne zarządzanie informacjami o produkcie to coś więcej niż tylko centrum kosztów, to wartość dodana.