Amazon представила подсказки для спонсорских продуктов и спонсорских брендов, новое усовершенствование своей рекламной платформы на основе ИИ, анонсированное на конференции unBoxed 11 ноября 2025 года.[1][2] Эти интерактивные вариации рекламы, основанные на диалоговом взаимодействии, предлагаются бесплатно на этапе бета-тестирования и представляют собой значительную эволюцию в способах предоставления информации о продуктах в рамках спонсорских объявлений. Эта функция использует данные Amazon, включая страницы с информацией о продуктах, Brand Stores, показатели эффективности кампаний и данные о поведении покупателей, для автоматического создания контекстно-релевантной информации о продуктах, которая отображается непосредственно в рекламных блоках в результатах поиска и на страницах с информацией о продуктах.[1][2]
Автоматическая регистрация существующих кампаний Sponsored Products и Sponsored Brands в системе подсказок означает, что рекламодателям не нужно выполнять дополнительную настройку для участия в бета-тестировании.[1][2] Как только к концу ноября 2025 года станет доступна функция отчетности, продавцы и поставщики смогут получить доступ к подробным показателям эффективности через Ads Console, перейдя в раздел Campaign → Ad Group → Ads → Prompts, где они смогут просмотреть текст подсказок, связанные объявления, показы, клики и заказы для любых подсказок, которые получили отклик.[1]
Устранение пробелов в информации на пути к покупке
Основная предпосылка Amazon для этой функции основывается на наблюдаемой проблеме в современной электронной коммерции: покупатели часто испытывают трудности с поиском конкретной информации о продукте, необходимой для принятия обоснованных решений о покупке. Позиционируя подсказки как "виртуального эксперта по продукту 24/7", компания стремится автоматически отображать релевантную информацию о продукте до того, как покупатели сформулируют свои вопросы.[1][2] Это представляет собой отход от реактивных моделей поддержки клиентов, когда покупатели должны активно искать информацию или отправлять запросы, к предоставлению упреждающей информации, встроенной в сам рекламный опыт.
Система ИИ определяет, какие атрибуты продукта наиболее важны для отдельных сценариев покупок, а не предоставляет стандартизированную информацию единообразно во всех взаимодействиях. Этот контекстный подход означает, что подсказки адаптируются в зависимости от категории продукта, наблюдаемых моделей поведения покупателей и распространенных вопросов, выявленных для аналогичных продуктов в экосистеме Amazon.[1] Механизм дифференциации работает на стыке инфраструктуры машинного обучения Amazon и запатентованного набора данных о поведении потребителей, истории покупок, моделях просмотра и поисковых запросах, накопленных на ее розничной платформе.
Данные первой стороны как конкурентное преимущество
Архитектура, лежащая в основе этих подсказок, отражает более широкую стратегическую позицию в розничной торговле: главенство данных о покупках от первого лица как конкурентное преимущество. Способность Amazon извлекать подсказки из проверенной информации о продуктах, аутентифицированных данных о брендах и исторических взаимодействиях с клиентами создает качественное отличие от общих реализаций больших языковых моделей, которые генерируют ответы без опоры на проверенные источники данных.[1] Этот выбор дизайна — привязка контента, сгенерированного ИИ, к существующей инфраструктуре продукта, а не разрешение на открытую генерацию — решает критическую проблему в рекламе на основе ИИ: безопасность бренда и обеспечение точности.
В частности, для инфраструктуры электронной коммерции эта зависимость от богатых ресурсов с данными о продуктах создает последствия для качества каталога и управления информацией о продуктах. Подсказки берут свою информацию из контента страниц с информацией о продуктах, активов Brand Store и структурированных атрибутов продукта. Это означает, что качество и полнота этих базовых ресурсов напрямую определяет эффективность подсказок. Списки продуктов с краткими описаниями, неполным охватом атрибутов или устаревшими спецификациями будут генерировать соответственно более слабые подсказки. И наоборот, бренды, которые инвестируют в подробную, хорошо структурированную информацию о продуктах, включая исчерпывающие списки функций, сравнительные отличия, технические характеристики и информацию об использовании, эффективно повышают свою эффективность через этот канал.
Операционная эффективность и рабочая нагрузка рекламодателя
С оперативной точки зрения автоматический характер генерации подсказок устраняет существенную точку трения во внедрении рекламы: накладные расходы на создание креатива. Вместо того, чтобы требовать от рекламодателей вручную создавать несколько вариантов рекламы, писать разговорный текст или управлять различными стратегиями обмена сообщениями, система Amazon автоматически генерирует подсказки из существующих ресурсов продукта.[1] Такое сокращение требований к творческой работе теоретически снижает барьеры для внедрения новых рекламных форматов.
Однако эта автоматизация создает дополнительную проблему: контроль рекламодателей над голосом бренда и согласованностью сообщений. Хотя Amazon указывает, что элементы управления отказом доступны через Ads Console, степень, в которой рекламодатели могут настраивать или влиять на генерацию подсказок, остается частично скрытой на этапе бета-тестирования.[1] Баланс между автоматической эффективностью и контролем бренда представляет собой критический фактор для поставщиков, оценивающих свою стратегию подсказок. Кампании с сильным, отчетливым позиционированием бренда могут обнаружить, что алгоритмически генерируемые подсказки неадекватно отражают специфические сообщения бренда, в то время как более простые категории продуктов с более коммодифицированными структурами информации могут извлечь существенную пользу от автоматического развертывания подсказок.
Инфраструктура измерений и атрибуция эффективности
Представление возможностей отчетности на уровне подсказок сигнализирует об эволюции Amazon к все более детальному измерению рекламных взаимодействий.[1] По мере того, как сети розничной торговли развивались, сложность измерений стала дифференцирующей способностью, позволяющей рекламодателям понимать не только эффективность на уровне кампании, но и поведение на уровне взаимодействия в отдельных рекламных блоках. Показатели отчетности по конкретным подсказкам позволяют рекламодателям наблюдать, как разговорное взаимодействие коррелирует с последующим поведением при покупке.
Существующая структура отчетности фокусирует внимание рекламодателей на подсказках, которые генерируют клики, отфильтровывая сгенерированные варианты, которым не удалось добиться взаимодействия.[1] Эта методология сбора данных не позволяет панелям управления рекламодателей загромождаться неэффективными вариантами, уделяя приоритетное внимание анализу подсказок, которые продемонстрировали популярность. После завершения бета-фазы и полной эксплуатации отчетности рекламодатели получат представление о том, повышают ли подсказки значительный рост коэффициента конверсии, меняют ли распределение стоимости заказов или смещают ли затраты на привлечение клиентов — критические вопросы для определения необходимости увеличения выделения бюджета кампаниям, использующим этот формат.
Последствия для стратегии контента о продуктах
Стратегическая важность инфраструктуры информации о продуктах значительно возрастает с появлением подсказок. Контент о продуктах, который ранее служил в основном функциям обнаружения и поддержки принятия решений, помогая покупателям понять, что это за продукт и соответствует ли он их потребностям, теперь напрямую влияет на эффективность рекламы посредством генерации подсказок. Это создает усиливающий цикл, при котором улучшения качества данных о продукте приносят пользу как органическим, так и платным каналам.
Бренды, которые инвестировали во всеобъемлющие каталоги продуктов, получают выгоду от более богатой генерации подсказок. Те, кто полагается на минимальную информацию о продуктах, — заголовки, скудные описания и ограниченное покрытие атрибутов — сталкиваются со снижением качества подсказок и, соответственно, снижением эффективности рекламы через этот канал. Эта динамика поощряет переход к рассмотрению информации о продуктах как стратегического актива, а не требования соответствия, с прямыми последствиями для того, как бренды структурируют управление контентом, управление каталогом и информационную архитектуру. Техническая реализация также предполагает, что информация о продуктах должна быть последовательно структурирована и машиночитаема для генерации оптимальных подсказок. Неструктурированная информация, скрытая в длинных описаниях, дает менее надежные результаты, чем правильно категоризированные атрибуты, спецификации и структурированные поля данных. Это усиливает продолжающийся отраслевой переход к стандартизированным моделям информации о продуктах, согласованности схем и очищенным, проверенным данным каталога.
Одна из самых распространенных проблем — загрузка файла, который платформа просто не может "распознать". Разделители столбцов могут быть неправильно расположены, имена столбцов могут не соответствовать требованиям, ошибки кодирования и т. д. Чтобы избежать этих проблем, важно внимательно относиться к деталям product feed.
Стратегия монетизации и динамика бета-тестирования
Решение Amazon предложить эту функцию бесплатно на этапе бета-тестирования отражает сложный подход к внедрению технологий и изучению рынка.[1] Бесплатное бета-тестирование одновременно достигает нескольких стратегических целей: оно позволяет Amazon собирать данные о производительности для различных типов рекламодателей, категорий продуктов и сценариев покупок; оно снижает трения при внедрении, устраняя непосредственные вопросы ценообразования; и позиционирует функцию как базовое ожидание после того, как компания определит будущие модели монетизации.
Накопление поведенческих данных в течение этого этапа обучения — какие подсказки стимулируют взаимодействие, какие категории продуктов приносят наибольшую пользу, какие сегменты покупателей реагируют наиболее благоприятно — предоставляет Amazon информацию, необходимую для оптимизации базовых алгоритмов функции, а также для информирования решений о стратегии ценообразования. Если взаимодействие, основанное на подсказках, заметно улучшает коэффициенты конверсии или снижает затраты на привлечение клиентов, Amazon получает и оправдание, и рычаги воздействия для будущих моделей ценообразования. Период бета-тестирования по сути функционирует как крупномасштабный A/B-тест, проводимый одновременно для тысяч рекламодателей.
Конкурентное позиционирование в розничной торговле
В более широком ландшафте розничных медиа представление Amazon интерактивных подсказок на основе ИИ представляет собой еще один шаг в его постоянной эволюции к более сложным, ориентированным на коммерцию рекламным решениям. В то время как другие сети розничной торговли все чаще используют модели спонсируемого поиска и медийной рекламы, преимущество Amazon заключается в сочетании масштаба, богатства данных и технической инфраструктуры, доступной на уровне платформы.
Воссоздание этой возможности в других сетях розничной торговли представляет собой существенные проблемы технической и data infrastructure. Генерация надежных, безопасных для бренда подсказок требует не только возможностей большой языковой модели, но и всеобъемлющих, структурированных данных о продуктах; глубокого понимания моделей поведения покупателей; и уверенности в точности генерируемой информации. Розничные продавцы с меньшим объемом транзакций, менее развитой data infrastructure или меньшими каталогами продуктов сталкиваются со значительно более высокими техническими и ресурсными барьерами для реализации эквивалентной функциональности.
Опыт потребителей и эволюция пути к покупке
С точки зрения потребителя спонсорские подсказки представляют собой продолжение тенденции к встраиванию инфраструктуры поддержки и информации непосредственно в среду покупки. Вместо того, чтобы переходить между страницами продуктов, сайтами обзоров и форумами вопросов и ответов для сбора информации, необходимой для принятия решений о покупке, покупатели сталкиваются с соответствующей информацией о продукте в самом объявлении. Эта концентрация информации в точках принятия решений теоретически уменьшает трение и поддерживает более быстрое завершение покупки.
Эта функция также поднимает вопросы о прозрачности рекламы и осведомленности потребителей. По мере того, как реклама становится все более разговорной и насыщенной информацией, стирается различие между "рекламой" и "полезной информацией о продукте". Покупатели могут воспринимать подсказанную информацию о продукте как объективную, а не как контент, находящийся под влиянием рекламодателя, что влияет на то, как потребители оценивают доверие к рекламе.
Более широкие последствия для инфраструктуры контента электронной коммерции
Появление рекламных подсказок на основе ИИ отражает фундаментальный сдвиг в том, как предприятия электронной коммерции должны концептуализировать стратегию контента. Информация о продукте больше не является статическим справочным документом, а динамичным активом, который питает несколько прикладных программ — видимость в органическом поиске, алгоритмы рекомендаций, помощники по покупкам, основанные на диалоговом взаимодействии, и теперь эффективность рекламы. Это объединение повышает качество информации о продукте от лучшей практики до конкурентной необходимости.
Бренды теперь должны учитывать, как их структуры данных о продуктах поддерживают не только обнаружение и оценку людьми, но и системы машинного обучения, которые генерируют контент для клиентов с прямыми бизнес-последствиями. Это включает в себя обеспечение полноты атрибутов продукта, согласованности категоризации, точности спецификаций и насыщенности описательным контентом. Инвестиции в data infrastructure о продуктах — системы, управление и персонал — становятся все более центральными для общей эффективности маркетинга. Учитывайте также, как контент поддерживает не только обнаружение человеком, но и системы машинного обучения, которые генерируют контент для клиентов. Поэтому высокое качество product data становится важным активом.
Этап эксперимента и неопределенность
Несмотря на уверенное позиционирование Amazon подсказок как улучшения рекламы, эта функция остается в значительной степени экспериментальной.[1] Данные о производительности, демонстрирующие рост коэффициента конверсии, прирост привлечения клиентов или улучшение рентабельности расходов на рекламу, по-прежнему ограничены. Рекламодатели должны подходить к кампаниям, управляемым подсказками, как к стратегическим экспериментам, а не к оптимизированным каналам, уделяя основное внимание систематическому измерению того, приводят ли эти взаимодействия к конверсиям и ценности клиента, которые обещает функция.
Этап бета-тестирования представляет собой возможность для первых пользователей развить базовое понимание того, как подсказки работают для их конкретных категорий продуктов, сегментов клиентов и конкурентного контекста. Бренды с развитыми возможностями измерения и систематическими структурами тестирования могут потенциально извлечь непропорциональную выгоду из этого периода обучения, создавая институциональные знания об эффективности подсказок, которые информируют стратегию, когда функция переходит от бета-тестирования к стандартному предложению.
По мере того, как рынок розничных медиа продолжает свою эволюцию к рекламным решениям на основе ИИ и данных, спонсорские подсказки Amazon иллюстрируют, как конвергенция данных первой стороны, машинного обучения и рекламных технологий создает новые возможности, одновременно выдвигая новые требования к качеству и сложности инфраструктуры электронной коммерции. Окончательный успех функции зависит не только от производительности алгоритмов, но и от качества и полноты ресурсов информации о продуктах, из которых генерируются подсказки. Это подчеркивает важность таких инструментов, как Price list processing program - NotPIM, которые могут улучшить качество данных.
С точки зрения NotPIM, это объявление подчеркивает растущую важность высококачественных данных о продуктах в экосистеме электронной коммерции. Шаг Amazon подчеркивает растущую тенденцию: информация о продуктах больше не предназначена исключительно для страниц продуктов, а становится основным фактором эффективности рекламы и вовлечения клиентов. Это напрямую соответствует задачам, которые решает NotPIM, поскольку качество данных о продуктах напрямую повлияет на успех этих новых рекламных функций. Автоматизируя управление контентом о продуктах и обеспечивая точность данных, NotPIM помогает компаниям упреждающе подготовиться к этой эволюции, повышая их производительность как в платных, так и в органических каналах.