Här är översättningen:
Amazon lanserar Sponsored Products och Sponsored Brands Prompts: En ny era inom e-handelsannonsering
Amazon har introducerat Sponsored Products och Sponsored Brands prompts, en ny AI-driven förbättring av sin annonsplattform som tillkännagavs vid unBoxed-konferensen den 11 november 2025.[1][2] Dessa konversationsbaserade, interaktiva annonsvariationer erbjuds kostnadsfritt under betafasen och representerar en betydande utveckling av hur produktinformation visas inom sponsrade annonser. Funktionen utnyttjar Amazons förstapartidata - inklusive produktdetaljsidor, Brand Stores, kampanjprestandamått och signaler om köpbeteende - för att automatiskt generera kontextuellt relevant produktinformation som visas direkt i annonsplaceringar i sökresultat och på detaljsidor.[1][2]
Den automatiska registreringen av befintliga Sponsored Products- och Sponsored Brands-kampanjer i promptsystemet innebär att annonsörer inte behöver utföra ytterligare inställningar eller konfiguration för att delta i betan.[1][2] När rapporteringsfunktionen blir tillgänglig i slutet av november 2025 kan säljare och leverantörer få tillgång till detaljerade prestandamått via Ads Console genom att navigera till Kampanj → Annonsgrupp → Annonser → Prompts-fliken, där de kan granska prompttext, tillhörande annonser, visningar, klick och beställningar för alla prompts som fick engagemang.[1]
Att åtgärda informationsluckor i köpresan
Amazons grundläggande premiss för den här funktionen bygger på en observerad utmaning inom dagens e-handel: köpare har ofta svårt att hitta specifik produktinformation som behövs för att fatta välgrundade köpbeslut. Genom att positionera prompts som en "virtuell produkteexpert dygnet runt" syftar företaget till att automatiskt visa relevant produktinformation innan köpare formulerar sina frågor.[1][2] Detta representerar en förändring från reaktiva kundsupportmodeller – där köpare måste aktivt söka efter information eller skicka förfrågningar – till förutseende informationsleverans inbäddad i själva annonsupplevelsen.
AI-systemet avgör vilka produktegenskaper som är viktigast för enskilda köpscenarier snarare än att presentera standardiserad information enhetligt över alla interaktioner. Detta kontextuella tillvägagångssätt innebär att prompts anpassas baserat på produktkategori, observerade köpbeteendemönster och vanliga frågor som identifieras för liknande produkter inom Amazons ekosystem.[1] Differentieringsmekanismen fungerar vid skärningspunkten mellan Amazons maskininlärningsinfrastruktur och dess egna datamängd om konsumentbeteende, köphistorik, surfmönster och sökfrågor som ackumulerats över hela dess detaljhandelsplattform.
Förstapartidata som konkurrensfördel
Arkitekturen bakom dessa prompts återspeglar en bredare strategisk positionering inom retail media: primat av förstapartidata om köp som en konkurrensfördel. Amazons förmåga att hämta prompts från verifierad produktinformation, autentiserade varumärkessignaler och historiska kundinteraktioner skapar en kvalitativ skillnad från generella implementeringar av stora språkmodeller som genererar svar utan bas i verifierade datakällor.[1] Detta designval – att förankra AI-genererat innehåll i befintlig produktinfrastruktur snarare än att tillåta obegränsad generering – adresserar en avgörande fråga inom AI-driven annonsering: varumärkessäkerhet och noggrannhetssäkring.
För e-handelsinfrastruktur i synnerhet skapar detta beroende av rika produktdataresurser nedströmskonsekvenser för katalogkvalitet och produktinformationshantering. Prompts hämtar sin intelligens från innehållet på detaljsidorna, tillgångar från Brand Store och strukturerade produktegenskaper. Detta innebär att kvaliteten och omfattningen av dessa grundläggande tillgångar direkt avgör hur effektiva prompts är. En produktlista med sparsam beskrivning, inkomplett täckning av attribut eller föråldrade specifikationer kommer att generera motsvarande svagare prompts. Omvänt kommer varumärken som investerar i detaljerad, välstrukturerad produktinformation – inklusive omfattande listor över funktioner, jämförande skillnader, tekniska specifikationer och information om användningsområden – effektivt att förstärka sin prestanda genom denna kanal.
Operativ effektivitet och annonsörens arbetsbelastning
Ur ett operativt perspektiv adresserar den automatiserade karaktären hos promptgenerering en betydande friktionspunkt i annonseringsantagandet: overhead för skapande av innehåll. Istället för att kräva att annonsörer manuellt skapar flera annonsvariationer, skriver konversationsbaserad text eller hanterar olika meddelandestrategier, genererar Amazons system automatiskt prompts från befintliga produkttillgångar.[1] Denna minskning av arbetskraftskraven för skapande av innehåll sänker teoretiskt hinder för antagandet av nya annonsformat.
Denna automatisering introducerar dock en kompletterande utmaning: annonsörens kontroll över varumärkesröst och konsistens i meddelandet. Även om Amazon anger att alternativ för att tacka nej är tillgängliga via Ads Console, förblir omfattningen av hur annonsörer kan anpassa eller påverka promptgenereringen delvis dold under betafasen.[1] Balansen mellan automatiserad effektivitet och varumärkeskontroll är en avgörande faktor för leverantörer som utvärderar sin promptstrategi. Kampanjer med stark, distinkt varumärkespositionering kan upptäcka att algoritmgenererade prompts inte på ett tillfredsställande sätt fångar varumärkesspecifika meddelanden, medan enklare produktkategorier med mer standardiserade informationsstrukturer kan dra stor fördel av automatiserad promptdistribution.
Mätningsinfrastruktur och prestationsattribution
Införandet av rapporteringsfunktioner på promptnivå signalerar Amazons utveckling mot allt mer detaljerad mätning av annonsinteraktioner.[1] När retail media-nätverk har mognat har sofistikerad mätning blivit en differentierande förmåga – vilket gör det möjligt för annonsörer att förstå inte bara prestanda på kampanjnivå utan beteende på interaktionsnivå inom enskilda annonsenheter. Promptspecifika rapporteringsmått gör det möjligt för annonsörer att observera hur konversationsbaserat engagemang korrelerar med beteende nedströms i köpet.
Den befintliga rapporteringsstrukturen fokuserar annonsörens uppmärksamhet på de prompts som genererade klick, och filtrerar bort genererade variationer som inte lyckades uppnå engagemang.[1] Denna datainsamlingsmetod förhindrar att annonsörens instrumentpaneler blir röriga med icke-presterande variationer samtidigt som man prioriterar analys av prompts som visade genomslag. När betafasen avslutas och rapporteringen blir fullt operationell får annonsörer insyn i om prompts leder till meningsfull ökning av konverteringsfrekvensen, förändrar fördelningen av ordervärdet eller förändrar kundanskaffningskostnaderna – avgörande frågor för att avgöra om man ska öka budgetallokeringen till kampanjer som utnyttjar detta format.
Konsekvenser för produktinnehållsstrategi
Den strategiska betydelsen av produktinformationsinfrastruktur intensifieras avsevärt med införandet av prompts. Produktinnehåll som tidigare främst tjänade funktioner för upptäckt och beslutstöd – att hjälpa köpare att förstå vad en produkt är och om den uppfyller deras behov – påverkar nu direkt annonsprestanda genom promptgenerering. Detta skapar en förstärkande cykel där förbättringar av produktdatakvaliteten genererar fördelar i både organiska och betalda kanaler.
Varumärken som har investerat i omfattande produktkataloger drar nytta av mer omfattande promptgenerering. De som förlitar sig på minimal produktinformation – titlar som är i minsta möjliga omfattning, sparsamma beskrivningar och begränsad täckning av attribut – står inför minskad promptkvalitet och, följaktligen, svagare annonsprestanda genom denna kanal. Denna dynamik uppmuntrar en förändring mot att behandla produktinformation som en strategisk tillgång snarare än ett krav för efterlevnad, med direkta konsekvenser för hur varumärken strukturerar innehållsstyrning, kataloghantering och informationsarkitektur. Den tekniska implementeringen antyder också att produktinformation måste vara konsekvent strukturerad och maskinläsbar för att generera optimala prompts. Ostrukturerad information begravd i långa beskrivningar genererar mindre tillförlitliga resultat än korrekt kategoriserade attribut, specifikationer och strukturerade datafält. Detta förstärker den pågående branschövergången mot standardiserade produktinformationsmodeller, schemakonsistens och rensad, validerad katalogdata.
Ett av de vanligaste problemen är att ladda upp en fil som plattformen helt enkelt inte kan "förstå". Kolumnavgränsare kan vara felplacerade, kolumnnamn kanske inte uppfyller kraven, kodningsfel och så vidare. För att undvika dessa problem är det viktigt att noga uppmärksamma detaljerna i product feed.
Intäktsgenereringsstrategi och betadynamik
Amazons beslut att erbjuda funktionen kostnadsfritt under betafasen återspeglar en sofistikerad strategi för teknikantagande och marknadsinlärning.[1] Den kostnadsfria betan uppfyller flera strategiska mål samtidigt: den gör det möjligt för Amazon att samla in prestandadata över olika annonsörstyper, produktkategorier och köpscenarier; den minskar antagningsfriktionen genom att eliminera omedelbara prissättningsproblem; och den positionerar funktionen som en grundläggande förväntning när företaget bestämmer framtida intäktsgenereringsmodeller.
Ackumuleringen av beteendedata under denna inlärningsfas – vilka prompts driver engagemang, vilka produktkategorier drar mest nytta av det, vilka köpsegment reagerar bäst – ger Amazon den information som behövs för att optimera funktionens underliggande algoritmer samtidigt som man informerar om prissättningsstrategibeslut. Om promptdrivna interaktioner påvisbart förbättrar konverteringsfrekvensen eller minskar kundanskaffningskostnaderna, får Amazon både motivering och förhandlingsutrymme för framtida prissättningsmodeller. Betaperioden fungerar i princip som ett storskaligt A/B-test som utförs över tusentals annonsörer samtidigt.
Konkurrenspositionering inom retail media
Inom det bredare retail media-landskapet representerar Amazons introduktion av AI-drivna konversationsbaserade prompts ytterligare ett steg i dess pågående utveckling mot mer sofistikerade, handelsfokuserade annonsupplevelser. Medan andra retail media-nätverk i allt större utsträckning har antagit sponsrade sök- och displayannonseringsmodeller, härrör Amazons fördel från kombinationen av skala, datarikedom och teknisk infrastruktur som finns tillgänglig på plattformsnivå.
Att replikera denna förmåga i andra retail media-nätverk innebär betydande utmaningar för teknisk och datainfrastruktur. Att generera pålitliga, varumärkessäkra prompts kräver inte bara stora språkmodellsförmågor utan också omfattande, strukturerad produktdata; djup förståelse för köpbeteendemönster; och tillit till noggrannheten i genererad information. Återförsäljare med mindre transaktionsvolymer, mindre mogen datainfrastruktur eller mindre produktkataloger står inför betydligt högre tekniska och resursmässiga hinder för att implementera motsvarande funktionalitet.
Konsumentupplevelse och utveckling av köpresan
Ur konsumentperspektiv representerar sponsrade prompts en fortsättning på trenden mot att bädda in stöd och informationsinfrastruktur direkt i köpmiljön. Istället för att navigera mellan produktsidor, recensionssajter och Frågor & Svar-forum för att samla in information som behövs för köpbeslut, stöter köpare på relevant produktinformation i själva annonsen. Denna koncentration av information vid beslutspunkter minskar teoretiskt friktionen och stöder snabbare inköp.
Funktionen väcker också frågor om annonstransparens och konsumentmedvetenhet. Allt eftersom annonser blir mer konversationsbaserade och informationsrika, suddas gränsen mellan "annonsering" och "hjälpsam produktinformation" ut. Köpare kan uppfatta prompts med produktdetaljer som objektiv information snarare än annonsörspåverkat innehåll, med konsekvenser för hur konsumenter utvärderar annonskredibilitet och förtroende.
Bredare konsekvenser för e-handelsinfrastruktur för innehåll
Framväxten av AI-driven konversationsbaserad annonsering återspeglar en grundläggande förändring av hur e-handelsföretag måste konceptualisera innehållsstrategin. Produktinformation är inte längre ett statiskt referensdokument utan en dynamisk tillgång som matar flera nedströmsapplikationer – organisk synlighet i sökresultaten, rekommendationsalgoritmer, konversationsbaserade shoppingassistenter och nu annonseffektivitet. Denna konvergens höjer kvaliteten på produktinformation från en bästa praxis till en konkurrensmässig nödvändighet.
Varumärken måste nu överväga hur deras produktdatastrukturer stödjer inte bara mänsklig upptäckt och utvärdering utan också maskininlärningssystem som genererar kundorienterat innehåll med direkta affärsmässiga konsekvenser. Detta inkluderar att säkerställa fullständighet av produktegenskaper, konsekvens i kategorisering, noggrannhet i specifikationer och rikedomen av beskrivande innehåll. Investeringen i produktdatainfrastruktur – system, styrning och personal – blir alltmer central för den övergripande marknadsföringsprestandan. Tänk också på hur innehåll stöder inte bara mänsklig upptäckt utan också maskininlärningssystem som genererar kundinriktat innehåll. Därför blir hög product data-kvalitet en viktig tillgång.
Experimentfasen och osäkerhet
Trots Amazons självsäkra positionering av prompts som en förbättring av annonsering, är funktionen fortfarande till stor del experimentell.[1] Prestandadata som visar en ökning av konverteringsfrekvensen, inkrementell kundanskaffning eller förbättrat avkastning på annonseringsutgifter är fortfarande begränsad. Annonsörer bör närma sig promptdrivna kampanjer som strategiska experiment snarare än optimerade kanaler, med fokus på systematisk mätning av huruvida dessa interaktioner ger de konverteringar och kundvärde som funktionen utlovar.
Betafasen representerar ett tillfälle för tidiga användare att utveckla en grundläggande förståelse av hur prompts presterar för deras specifika produktkategorier, kundsegment och konkurrenskraftiga sammanhang. Varumärken med mogna mätförmågor och systematiska testramverk kan potentiellt utvinna oproportionerlig fördel från denna inlärningsperiod och bygga kunskap om promptseffektivitet som informerar strategin när funktionen övergår från beta till standarderbjudande.
När retail media-marknaden fortsätter sin utveckling mot AI-drivna, datadrivna annonsupplevelser, exemplifierar Amazons sponsrade prompts hur konvergensen av förstapartidata, maskininlärning och annonsteknik skapar nya möjligheter samtidigt som man ställer nya krav på e-handelsinfrastrukturens kvalitet och sofistikering. Funktionens slutgiltiga framgång beror inte bara på algoritmisk prestanda utan på kvaliteten och fullständigheten av de produktinformationstillgångar från vilka prompts genereras. Detta belyser vikten av verktyg som Price list processing program - NotPIM, som kan förbättra datakvaliteten.
Ur NotPIMs perspektiv understryker detta tillkännagivande den ökande betydelsen av högkvalitativ produktdata inom e-handelns ekosystem. Amazons drag lyfter fram en växande trend: produktinformation är inte längre enbart för produktsidor utan håller på att bli en kärndrivkraft för annonseffektivitet och kundengagemang. Detta överensstämmer direkt med de utmaningar som NotPIM adresserar, eftersom kvaliteten på produktdata direkt kommer att påverka framgången för dessa nya annonsfunktioner. Genom att automatisera produktinnehållshantering och säkerställa datanoggrannhet hjälper NotPIM företag att proaktivt förbereda sig för denna utveckling och förstärka deras prestanda i både betalda och organiska kanaler.