### IAB Europe Lança Padrões Atualizados para Retail e Commerce Media
A IAB Europe publicou o Commerce (Incl. Retail) Media Measurement Standards V2 e as Flexi Ad Sizes Guidelines para Retail Media Networks. Estes recursos, lançados em 22 de janeiro de 2026, atualizam os Retail Media Measurement Standards originais de abril de 2024, após um período de comentários públicos de setembro a novembro de 2025. Desenvolvidos pelo Retail & Commerce Media Committee e pelo Retailer Leaders Council, eles abordam a consistência da medição e formatos de anúncios escaláveis em meio ao aumento dos investimentos em retail e commerce media[1][4].
Os Measurement Standards V2 incorporam feedback da indústria para refinar o funil de medição, definir vendas brutas e líquidas, introduzir métricas de quick commerce, formalizar metodologias de incrementalidade e expandir os prazos de novos-na-marca/categoria para cinco opções. Uma janela de observação de 30 dias se torna o padrão para relatórios, com alternativas flexíveis obrigatórias. As diretrizes também adicionam seções sobre ferramentas de entrega de insights. Um período de carência de seis meses permite a conformidade com V1 ou V2 até julho de 2026, com o suporte de um Retail Media Certification Programme para adesão auditada. Expansões futuras visam travel e finance media em 2026[1][4][9].
Complementando isso, as Flexi Ad Sizes Guidelines propõem quatro proporções flexíveis para anúncios de display estáticos, otimizadas para uso em vários dispositivos. Elaboradas com a contribuição de varejistas, estas visam simplificar formatos fragmentados, facilitando a produção e implantação criativa, ao mesmo tempo em que aprimoram a experiência do comprador[1].
### Significado para Medição e Operações de E-Commerce
A padronização aborda a principal barreira ao crescimento do retail media: métricas inconsistentes, permitindo comparações de desempenho mais claras em todas as plataformas. Para e-commerce, isso impacta diretamente a qualidade do feed do produto, aplicando definições uniformes como vendas brutas/líquidas e incrementalidade, reduzindo discrepâncias no processamento de dados do feed e na atribuição. Varejistas que lidam com feeds diversos - abrangendo quick commerce a varejo tradicional - se beneficiam de métricas personalizadas, minimizando erros nos cálculos de elevação de vendas e melhorando a integridade do feed para análises posteriores[1][2].
A padronização do catálogo também é vantajosa. O funil refinado e as expansões de prazo fornecem referências para o desempenho do catálogo, como conversões para novas categorias. Isso promove práticas de catalogação consistentes, onde os feeds mapeiam de forma mais confiável para KPIs padronizados, facilitando a integração em ambientes de vários varejistas. As plataformas agora podem comparar a integridade do catálogo com métricas compartilhadas, potencialmente acelerando os ciclos de otimização do catálogo[4][9]. Para ajudar a lidar com problemas de *product feed*, confira a [publicação do blog](/blog/product_feed/) relevante da NotPIM.
### Implicações para Infraestrutura de Conteúdo e Automação
A qualidade e a integridade do cartão são indiretamente aprimoradas por meio de ferramentas de insights melhores. Relatórios padronizados sobre incrementalidade e lookbacks permitem a avaliação precisa da eficácia do cartão do produto, destacando lacunas em visuais, descrições ou dados de preços. Este loop-back de dados refina os feeds do cartão programaticamente, priorizando itens de alta incrementalidade sem auditorias manuais[1].
A velocidade de lançamento do sortimento aumenta por meio de diretrizes de anúncios flexíveis. Quatro proporções universais simplificam a adaptação criativa em todos os dispositivos, reduzindo o tempo de produção para promoções de sortimento. Os operadores podem implantar criativos baseados em feed mais rapidamente, sincronizando o inventário de anúncios com as mudanças de estoque em tempo real e reduzindo os atrasos nas listagens do marketplace[1].
Ferramentas no-code e AI se alinham perfeitamente com essas mudanças. Formatos flexíveis reduzem as barreiras para construtores no-code, que geram anúncios a partir de feeds de produtos usando proporções predefinidas. Os modelos de AI treinando em métricas padronizadas - como KPIs de quick commerce - melhoram o lance preditivo e a personalização, automatizando aprimoramentos de feed como preços dinâmicos ou recomendações de sortimento. Hipótese: à medida que a certificação aumenta após 2026, a adoção de AI pode aumentar, com plataformas verificando a conformidade para desbloquear a escalabilidade automatizada[2][4]. Saiba mais sobre como alavancar [AI for Business](/blog/artificial-intelligence-for-business/) para automatizar processos de e-commerce.
Estas atualizações posicionam o retail media para expansão eficiente, preenchendo as lacunas de medição para suportar fluxos de trabalho de e-commerce baseados em dados. Para uma análise mais aprofundada dos desafios, considere ler nossa publicação sobre [Data Integration Challenges: What’s Holding Your Online Store Back?](/blog/data-integration-challenges-whats-holding-your-online-store-back/).
*InternetRetailing*
*IAB Europe*
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À medida que a NotPIM observa essa evolução nos padrões de retail media, vemos uma clara tendência para maior integridade de dados e fluxos de trabalho automatizados. A ênfase em métricas padronizadas oferece oportunidades significativas para empresas de e-commerce simplificarem processos e obterem insights mais profundos por meio de dados de feed consistentes. O foco do nosso produto em conversão, enriquecimento e automação de feed está diretamente alinhado com esses desenvolvimentos, fornecendo às equipes de e-commerce as ferramentas necessárias para alavancar o poder dos dados padronizados e otimizar o gerenciamento de informações de seus produtos. Nosso [Delta Feed: How Small Changes Save Big Resources - NotPIM](/blog/how-delta-feeds-save-resources/) é uma das maneiras. Para obter informações sobre como trabalhar com product cards, consulte nosso [How to upload product cards - NotPIM](/blog/how-to-upload_product_cards/).