Амазон је представио Спонорисане производе и упите Спонорисаних брендова, ново побољшање за своју платформу за оглашавање које покреће вештачка интелигенција, а које је најављено на конференцији unBoxed 11. новембра 2025.[1][2] Ове варијације огласа засноване на разговору и интеракцији нуде се бесплатно током бета фазе и представљају значајну еволуцију у начину на који се информације о производу појављују у спонзорисаним рекламама. Функција користи Амазонове првостепене податке — укључујући странице са детаљима о производу, продавнице брендова, метрике учинка кампање и сигнале понашања купаца — да би аутоматски генерисала контекстуално релевантне информације о производу које се појављују директно у пласманима огласа у резултатима претраге и страницама са детаљима.[1][2]
Аутоматско укључивање постојећих кампања Спонорисаних производа и Спонорисаних брендова у систем упита значи да оглашивачи не морају да обављају додатна подешавања или конфигурације да би учествовали у бети.[1][2] Када функционалност извештавања буде доступна до краја новембра 2025. године, продавци и добављачи могу приступити детаљним метрикама учинка преко Конзоле за огласе навигацијом до Кампања → Огласна група → Огласи → картица Упити, где могу да прегледају текст упита, повезане огласе, импресије, кликове и поруџбине за све упите који су добили ангажман.[1]
### Превазилажење информационих јаза упуту куповине
Амазонова основна премиса за ову функцију почива на запаженом изазову у савременој е-трговини: купци се често муче да лоцирају специфичне информације о производу које су им потребне да би донели одлуке о куповини са поверењем. Позиционирајући упите као "24/7 виртуелног стручњака за производе", компанија има за циљ да аутоматски изнесе релевантне детаље о производу пре него што купци изразе своја питања.[1][2] Ово представља промену са реактивних модела корисничке подршке — где купци морају активно да траже информације или да поднесу упите — на антиципаторну испоруку информација уграђену у само искуство оглашавања.
Систем вештачке интелигенције одређује које атрибуте производа су најважнији за појединачне сценарије куповине, уместо да равномерно представља стандардизоване информације у свим интеракцијама. Овај контекстуални приступ значи да се упити прилагођавају на основу категорије производа, запажених образаца понашања купаца и уобичајених питања идентификованих у сличним производима у оквиру Амазоновог екосистема.[1] Механизам диференцијације функционише на пресеку Амазонове инфраструктуре за машинско учење и његовог власничког скупа података о понашању потрошача, историји куповине, обрасцима прегледања и упитима за претрагу акумулираним на његовој малопродајној платформи.
### Првостепени подаци као конкурентски ров
Архитектура која је у основи ових упита одражава шире стратешко позиционирање у оквиру малопродајних медија: примат првостепених података о куповини као конкурентске предности. Амазонова способност да извуче упите из верификованих информација о производу, аутентификованих сигнала бренда и историјских интеракција купаца ствара квалитативну разлику у односу на генеричке имплементације великог језичког модела које генеришу одговоре без ослањања на верификоване изворе података.[1] Овај избор дизајна — усидрење садржаја генерисаног вештачком интелигенцијом у постојећу инфраструктуру производа, уместо да се дозволи отворени дизајн — бави се критичном забринутошћу у оглашавању које покреће вештачка интелигенција: сигурност бренда и обезбеђење тачности.
Конкретно за инфраструктуру е-трговине, ова зависност од богатих assets података о производима ствара импликације за квалитет каталога и управљање информацијама о производима. Упити црпе своју интелигенцију из садржаја странице са детаљима, средстава бренда и структурираних атрибута производа. То значи да квалитет и свеобухватност ових основних средстава директно одређују ефикасност упита. Списак производа са оскудним описима, непотпуном покривеношћу атрибута или застарелим спецификацијама ће генерисати сходно томе слабије упите. Насупрот томе, брендови који инвестирају у детаљне, добро структуриране информације о производима — укључујући исцрпне листе функција, компаративне диференцијаторе, техничке спецификације и информације о случају употребе — ефикасно појачавају своје перформансе путем овог канала.
### Оперативна ефикасност и радна оптерећеност оглашивача
Са оперативне тачке гледишта, аутоматизована природа генерисања упита решава значајну тачку трења у усвајању оглашавања: креативни трошкови производње. Уместо да захтева од оглашивача да ручно креирају више варијација огласа, пишу разговорне копије или управљају различитим стратегијама за размену порука, Амазонов систем аутоматски генерише упите из постојећих assets производа.[1] Ово смањење захтева за креативним радом теоретски смањује баријере за усвајање нових формата огласа.
Међутим, ова аутоматизација уводи комплементарни изазов: контролу оглашивача над гласом бренда и конзистентност размене порука. Иако Амазон наводи да су контроле одустајања доступне преко Конзоле за огласе, степен до којег оглашивачи могу да прилагоде или утичу на генерисање упита је делимично замагљен током бета фазе.[1] Равнотежа између аутоматизоване ефикасности и контроле бренда представља критично разматрање за добављаче који процењују своју стратегију упита. Кампање са снажним, специфичним позиционирањем бренда могу открити да алгоритмски генерисани упити неадекватно захватају специфичне поруке бренда, док једноставније категорије производа са више комодификованим информационим структурама могу имати значајне користи од аутоматизованог размештања упита.
### Инфраструктура мерења и приписивање учинка
Увођење могућности извештавања на нивоу упита сигнализира Амазонову еволуцију ка све детаљнијем мерењу интеракција са оглашавањем.[1] Како су малопродајне медијске мреже сазреле, софистицираност мерења је постала способност разликовања — омогућавајући оглашивачима да разумеју не само учинак на нивоу кампање, већ и понашање на нивоу интеракције унутар појединачних рекламних јединица. Метрике извештавања специфичне за упит омогућавају оглашивачима да посматрају како се разговорни ангажман корелира са понашањем након куповине.
Постојећа структура извештавања усмерава пажњу оглашивача на упите који генеришу кликове, филтрирајући генерисане варијације које нису успеле да постигну учешће.[1] Ова методологија прикупљања података спречава да се цртице оглашивача затрпају непоузданим варијацијама, док даје приоритет анализи упита који су показали привлачност. Како се бета фаза завршава и извештавање постаје потпуно оперативно, оглашивачи ће добити увид у то да ли упити утичу на значајно повећање стопе конверзије, мењају дистрибуцију вредности поруџбине или померају трошкове аквизиције купаца — критична питања за одређивање да ли да се повећа буџет за кампање које користе овај формат.
### Импликације за стратегију садржаја производа
Стратешки значај инфраструктуре информација о производима интензивира се знатно увођењем упита. Садржај производа који је претходно служио првенствено функцијама откривања и подршке одлучивању — помажући купцима да разумеју шта је производ и да ли задовољава њихове потребе — сада директно утиче на учинак оглашавања путем генерисања упита. Ово ствара зачарани круг где побољшања квалитета података о производу генеришу предности у органским и плаћеним каналима.
Брендови који су инвестирали у свеобухватне каталоге производа имају користи од богатијег генерисања упита. Они који се ослањају на минималне информације о производу — називи са минималним минимумом, оскудни описи и ограничена покривеност атрибута — суочавају се са смањеним квалитетом упита и, сходно томе, слабијим учинком оглашавања путем овог канала. Ова динамика подстиче померање према третирању информација о производу као стратешког актива, а не као захтева за усклађеношћу, са директним импликацијама на то како брендови структурирају управљање садржајем, управљање каталозима и информациону архитектуру. Техничка имплементација такође сугерише да информације о производу морају бити доследно структуриране и машински читљиве да би се генерисали оптимални упити. Неструктуриране информације закопане у дугим описима генеришу мање поуздане резултате него правилно категоризовани атрибути, спецификације и структурирана поља података. Ово појачава текућу индустријску транзицију ка стандардизованим моделима информација о производима, конзистентности шеме и очишћеним, валидираним подацима каталога.
Један од најчешћих проблема је отпремање датотеке коју платформа једноставно не може да „разуме“. Сепаратори колона могу бити погрешно постављени, називи колона можда не испуњавају захтеве, грешке у кодирању итд. Да бисте избегли ове проблеме, важно је обратити велику пажњу на детаље **product feed**.
### Стратегија монетизације и бета динамика
Амазонова одлука да понуди функцију бесплатно током бета фазе одражава софистицирани приступ усвајању технологије и учењу на тржишту.[1] Бесплатна бета постиже неколико стратешких циљева истовремено: омогућава Амазону да прикупља податке о учинку у широком спектру типова оглашивача, категорија производа и сценарија куповине; смањује трење усвајања елиминацијом непосредних проблема са ценама; и позиционира функцију као основно очекивање када компанија одреди будуће моделе монетизације.
Акумулација података о понашању током ове фазе учења — који упити подстичу ангажман, које категорије производа највише имају користи, који сегменти купаца реагују најповољније — пружа Амазону информације неопходне за оптимизацију основних алгоритама функције, док истовремено информише одлуке о стратегији цена. Ако интеракције које покрећу упит покажу да побољшавају стопе конверзије или смањују трошкове аквизиције купаца, Амазон добија и оправдање и преговарачку предност за будуће моделе цена. Бета период у суштини функционише као А/Б тест великог обима који се спроводи истовремено на хиљадама оглашивача.
### Конкурентско позиционирање у оквиру малопродајних медија
У оквиру ширег пејзажа малопродајних медија, Амазоново представљање разговорних упита које покреће вештачка интелигенција представља још један корак у његовој текућој еволуцији ка софистициранијим, комерцијално центричним искуствима оглашавања. Док су друге малопродајне медијске мреже све више усвојиле моделе спонзорисане претраге и приказа оглашавања, Амазонова предност произилази из комбинације обима, богатства подацима и техничке инфраструктуре доступне на нивоу платформе.
Реплицирање ове могућности у другим малопродајним медијским мрежама представља значајне изазове за техничку и дата инфраструктуру. Генерисање поузданих упита који су безбедни за бренд захтева не само могућности великог језичког модела, већ и свеобухватне, структуриране податке о производу; дубоко разумевање образаца понашања купаца; и поверење у тачност генерисаних информација. Трговци на мало са мањим обимима трансакција, несазрелом инфраструктуром података или мањим каталозима производа суочавају се са знатно већим техничким и ресурсним баријерама за имплементацију еквивалентне функционалности.
### Искуство потрошача и еволуција путовања куповине
Из перспективе потрошача, спонзорисани упити представљају наставак тренда ка уграђивању подршке и инфраструктуре информација директно у окружење куповине. Уместо да навигирају између страница производа, сајтова за преглед и форума за питања и одговоре да би прикупили информације неопходне за одлуке о куповини, купци наилазе на релевантне детаље о производу у самом огласу. Ова концентрација информација у тачкама одлучивања теоретски смањује трење и подржава брже завршење куповине.
Функција такође поставља питања о транспарентности оглашавања и свести потрошача. Како огласи постају све разговорнији и богатији информацијама, разлика између „оглашавања“ и „корисних информација о производу“ постаје нејасна. Купци могу да доживе упите детаље о производу као објективне информације, а не као садржај под утицајем оглашивача, са импликацијама на то како потрошачи процењују веродостојност и поверење огласа.
### Шире импликације за инфраструктуру садржаја е-трговине
Појава разговорног оглашавања које покреће вештачка интелигенција одражава фундаменталну промену у начину на који предузећа за е-трговину морају да концептуализују стратегију садржаја. Информације о производима више нису статички референтни документ, већ динамички ресурс који напаја више апликација низводно — видљивост органске претраге, алгоритми препорука, разговорни асистенти за куповину, а сада и ефикасност оглашавања. Ова конвергенција подиже квалитет информација о производу од најбоље праксе до конкурентске неопходности.
Брендови сада морају да размотре како њихове структуре података о производима подржавају не само људско откривање и евалуацију, већ и системе машинског учења који генеришу садржај који је окренут купцима са директним пословним импликацијама. То укључује обезбеђивање потпуности атрибута производа, доследности категоризације, тачности спецификација и богатства описаног садржаја. Инвестиција у инфраструктуру података о производима — системи, управљање и особље — постаје све централнија за укупне маркетиншке перформансе. Размотрите и како садржај подржава не само људско откривање, већ и системе машинског учења који генеришу садржај окренут купцима. Због тога висока квалитета **product data** постаје важан ресурс.
### Фаза експериментисања и неизвесност
Упркос Амазоновом самоувереном позиционирању упита као побољшања оглашавања, функција је углавном експериментална.[1] Подаци о учинку који показују побољшање стопа конверзије, инкременталну аквизицију купаца или побољшану повраћај инвестиције у оглашавање су и даље ограничени. Оглашивачи треба да приступе кампањама које покрећу упити као стратешким експериментима, а не као оптимизованим каналима, фокусирајући се на систематско мерење да ли ове интеракције стварају конверзије и вредност за купце које функција обећава.
Бета фаза представља прилику за ране усвојитеље да развију основно разумевање како упити функционишу за њихове специфичне категорије производа, сегменте купаца и конкурентске контексте. Брендови са зрелим могућностима мерења и систематским оквирима за тестирање потенцијално могу извући несразмерну предност од овог периода учења, градећи институционално знање о ефикасности упита које информише стратегију док функција прелази из бета у стандардну понуду.
Како малопродајно медијско тржиште наставља своју еволуцију ка искуствима оглашавања која су вођена вештачком интелигенцијом и подацима, Амазонови спонзорисани упити илуструју како конвергенција првостепених података, машинског учења и технологије оглашавања ствара нове могућности док истовремено поставља нове захтеве за квалитет и софистицираност инфраструктуре е-трговине. Коначни успех функције зависи не само од алгоритамских перформанси већ и од квалитета и потпуности assets информација о производима из којих се генеришу упити. Ово наглашава важност алата као што је **Price list processing program - NotPIM**, који може да побољша квалитет података.
***
Са становишта NotPIM-а, ово саопштење наглашава растући значај висококвалитетних података о производима унутар екосистема е-трговине. Амазонов потез наглашава растући тренд: информације о производима више нису само за странице производа, већ постају главни покретач ефикасности оглашавања и ангажовања купаца. Ово је директно усклађено са изазовима које NotPIM адресира, јер ће квалитет података о производима директно утицати на успех ових нових функција оглашавања. Аутоматизацијом управљања садржајем производа и обезбеђивањем тачности података, NotPIM помаже предузећима да се проактивно припреме за ову еволуцију, појачавајући своје перформансе у плаћеним и органским каналима.