Em outubro de 2025, a Particular Audience, especialista em soluções de retail media com tecnologia de IA, introduziu um conjunto de ferramentas de desenvolvedor de código aberto composto por três ferramentas principais, agora disponíveis gratuitamente via GitHub. Este lançamento abrange uma Ferramenta de Relatórios de Retail Media, um SDK JavaScript para fácil integração de recomendações e rastreamento de eventos, e um Servidor MCP de Busca Adaptativa Transformer (ATS), que possibilita acesso direto, compatível com IA, a tecnologias de busca adaptativa. Estes recursos são estruturados para reduzir as barreiras técnicas para varejistas, marcas e desenvolvedores que desejam construir ou aprimorar ofertas de retail media sem depender de plataformas proprietárias e fechadas.
O conjunto de código aberto é posicionado como um complemento não disruptivo à plataforma DiscoveryOS gerenciada da Particular Audience, que impulsiona serviços de busca, personalização e retail media para empresas de varejo globalmente. Ao abrir utilitários para análise de dados, integração e aplicação de IA, a empresa afirma ser a primeira grande fornecedora de tecnologia de retail media a oferecer tal infraestrutura de suporte, visando acelerar a adoção e a interoperabilidade em todo o setor. As ferramentas, licenciadas sob a MIT, são projetadas para amplo uso: a Ferramenta de Relatórios fornece análises granulares de campanhas, o SDK reduz a complexidade da integração e o Servidor MCP ATS permite o uso perfeito de modelos de busca de IA em configurações de comércio e agentes virtuais.
Contexto e Racional por Trás da Estratégia de Código Aberto
O cenário de retail media tem sido, por anos, caracterizado por ecossistemas fechados que exigem extenso trabalho de integração, configuração manual de campanhas e frequente "vendor lock-in" — todos fatores que tornaram operações avançadas de retail media menos acessíveis, particularmente para players de médio porte. De acordo com o mapeamento da indústria do desenvolvimento de tecnologia em retail media, o setor passou por vários ciclos de inovação: de soluções iniciais de colocação manual de anúncios, passando por módulos pontuais para busca ou recomendação, até o padrão de hoje de personalização e monetização automatizadas e com tecnologia de IA.
A iniciativa de código aberto da Particular Audience pode ser interpretada como uma resposta às principais barreiras que historicamente têm dificultado a implantação e o dimensionamento do retail media. Ao desacoplar as ferramentas de desenvolvedor da plataforma paga, a empresa está avançando uma tendência em direção a arquiteturas modulares, baseadas em API e de baixo código/sem código que suportam experimentação rápida e compatibilidade entre sistemas. Essa modularidade é amplamente considerada fundamental para impulsionar a infraestrutura de e-commerce em direção a um modelo mais componível, headless — onde os varejistas podem integrar seletivamente os melhores componentes sem substituições completas da plataforma.
Impacto na Infraestrutura de Conteúdo de E-commerce
Feeds de Produtos e Fluxo de Dados
Retail media e publicidade no site dependem fortemente da qualidade e da estrutura dos feeds de produtos. APIs abertas e ferramentas de análise padronizadas, como as agora lançadas pela Particular Audience, facilitam a ingestão programática e a transformação de grandes conjuntos de dados de produtos, permitindo a sincronização em tempo real de estoque e uma atribuição de dados de desempenho mais rica. Isso não apenas acelera o tempo de lançamento de novos SKUs, mas também permite que usuários de negócios e equipes de dados monitorem e otimizem campanhas em um nível muito mais granular.
Padrões de Catálogo e Qualidade de Conteúdo
Historicamente, inconsistências no catalog de produtos — como estruturas de taxonomia divergentes e mapeamentos de atributos incompletos — limitaram a sofisticação dos sistemas automatizados de recomendação e produtos patrocinados. Ao fornecer relatórios abertos e utilitários de integração, há maior escopo para os varejistas alinharem seus dados com os padrões emergentes, tanto internamente quanto em todo o ecossistema de varejo mais amplo. O gerenciamento simplificado do catálogo, por sua vez, aprimora a precisão das recomendações orientadas por IA e a correspondência automatizada de produtos com as intenções do usuário, fatores críticos tanto para a conversão de compradores quanto para o ROI do anunciante.
Velocidade de Lançamento do Sortimento
O novo SDK e as ferramentas de integração são projetados para reduzir os ciclos de desenvolvimento para conectar estoque, integrar novas linhas de produtos e ativar campanhas de mídia. Para equipes de conteúdo e operadores de lojas, a capacidade de atualizar e enriquecer rapidamente as páginas de produtos — aproveitando modelos de IA para categorização, preenchimento de atributos ou até mesmo criação automatizada de ativos — ganha novo ímpeto com pipelines simplificados e menor necessidade de codificação manual.
Utilização de Sem Código, Baixo Código e IA
À medida que a infraestrutura sem código e de IA se torna onipresente no e-commerce, as ferramentas que abstraem a complexidade técnica são cada vez mais centrais para a inovação contínua. O conjunto da Particular Audience estende esse princípio para a tecnologia de retail media: o SDK permite que o rastreamento de eventos, as colocações de produtos e as recomendações sejam embutidos com o mínimo de sobrecarga de engenharia, enquanto o Servidor MCP ATS possibilita experiências de busca com IA — incluindo para interfaces conversacionais e baseadas em agentes — sem desenvolvimento de backend personalizado. Essas capacidades se alinham a uma mudança mais ampla em direção à democratização do acesso a uma infraestrutura de comércio avançada, permitindo que equipes menores aproveitem tecnologias que antes exigiriam recursos dedicados de TI e ciência de dados.
Abordando Desafios Estruturais do Mercado
O mercado global de e-commerce e retail media está estimado em cerca de US$ 300 bilhões, grande parte do qual permanece limitado por operações de anúncios ineficientes, medição fragmentada e experiências de usuário subótimas resultantes de pilhas de conteúdo e publicidade desconectadas. Ao disponibilizar abertamente ferramentas de suporte, a Particular Audience busca acelerar a maturidade do setor — incentivando a adoção mais rápida da IA, um melhor alinhamento entre os gastos com mídia e os resultados reais de negócios, e um ambiente de inovação mais aberto e colaborativo.
Hipóteses e Questões Abertas
Embora a abertura de pilhas de tecnologia de suporte possa acelerar a adoção e a integração, permanecem questões sobre estratégias de monetização de longo prazo para fornecedores, convergência de padrões e a futura divisão de trabalho entre modelos gerenciados e de autoatendimento. Existe um amplo consenso do setor de que a interoperabilidade e os padrões abertos beneficiam o ecossistema, mas o equilíbrio entre plataformas de código aberto e proprietárias — em particular, quem captura valor com dados e melhorias de IA — continua sendo ativamente debatido.
Conclusão
O lançamento de código aberto da Particular Audience marca um ponto de inflexão na evolução do retail media, sinalizando um futuro onde a criação avançada de relatórios de campanhas, busca e personalização pode ser perfeitamente integrada a qualquer ambiente de comércio. A iniciativa é emblemática da mudança das suítes de comércio fechadas e monolíticas em direção a uma infraestrutura aberta, habilitada para IA, que suporta o gerenciamento dinâmico de sortimento, o enriquecimento de conteúdo e a otimização de campanhas em tempo real. À medida que o e-commerce continua a priorizar a hiperpersonalização e a velocidade operacional, a abordagem de código aberto pode definir uma nova expectativa de flexibilidade, transparência de dados e inovação — potencialmente diminuindo o limite de entrada para uma gama mais ampla de varejistas e redefinindo o cenário competitivo para automação de conteúdo em comércio digital.
Fontes:
- MarComm News
- London Daily News
Abrir ferramentas de IA para retail media é um desenvolvimento significativo, destacando a crescente necessidade de flexibilidade e interoperabilidade no e-commerce. Essa mudança em direção à modularidade ecoa as tendências que estamos vendo com o gerenciamento de informações de produtos. Na NotPIM, acreditamos que fornecer dados de produtos limpos e padronizados é crucial para impulsionar campanhas de mídia eficazes. Ao integrar com APIs abertas, os varejistas podem garantir que seus feeds de produtos sejam otimizados para essas novas soluções orientadas por IA, levando a um melhor direcionamento, melhor qualidade de conteúdo e, por fim, maior ROI em seus gastos com publicidade.