Amazon, 11 Kasım 2025'te unBoxed konferansında duyurulan, reklam platformuna yeni bir yapay zeka destekli geliştirmesi olan Sponsorlu Ürün İstekleri ve Sponsorlu Marka İsteklerini tanıttı.[1][2] Bu konuşmaya dayalı, etkileşimli reklam varyasyonları, beta aşamasında ücretsiz olarak sunuluyor ve ürün bilgilerinin sponsorlu reklamlarda nasıl ortaya çıktığında önemli bir evrimi temsil ediyor. Özellik, Amazon'un birinci taraf verilerinden (ürün detay sayfaları, Marka Mağazaları, kampanya performans metrikleri ve alışverişçi davranış sinyalleri dahil) yararlanarak, arama sonuçları ve detay sayfalarındaki reklam yerleşimlerinde doğrudan görünen, bağlamsal olarak ilgili ürün bilgilerini otomatik olarak üretiyor.[1][2]
Mevcut Sponsorlu Ürünler ve Sponsorlu Marka kampanyalarının istemler sistemine otomatik olarak dahil edilmesi, reklamverenlerin betaya katılmak için ek kurulum veya yapılandırma yapması gerekmediği anlamına geliyor.[1][2] Raporlama işlevi 2025 Kasım sonuna kadar kullanıma sunulduğunda, satıcılar ve tedarikçiler Reklam Konsolu aracılığıyla Kampanya → Reklam Grubu → Reklamlar → İstekler sekmesine giderek detaylı performans metriklerine erişebilir, burada istem metnini, ilgili reklamları, gösterimleri, tıklamaları ve etkileşim alan her türlü istekle ilgili siparişleri inceleyebilirler.[1]
Satın Alma Yolculuğundaki Bilgi Boşluklarını Gidermek
Amazon'un bu özellik için temel önermesi, çağdaş e-ticaretteki gözlemlenen bir zorluğa dayanıyor: Alışveriş yapanlar, güvenli satın alma kararları vermek için ihtiyaç duydukları belirli ürün bilgilerini bulmakta sıklıkla zorlanıyorlar. Şirket, istekleri bir "7/24 sanal ürün uzmanı" olarak konumlandırarak, alışveriş yapanların sorularını dile getirmeden önce ilgili ürün detaylarını otomatik olarak sunmayı amaçlıyor.[1][2] Bu, alışveriş yapanların bilgi araması veya sorgu göndermesi gerektiği reaktif müşteri destek modellerinden, reklam deneyiminin içine gömülmüş öngörülü bilgi dağıtımına doğru bir kaymayı temsil ediyor.
Yapay zeka sistemi, tüm etkileşimlerde standartlaştırılmış bilgileri sunmak yerine, bireysel alışveriş senaryoları için hangi ürün özelliklerinin en önemli olduğuna karar veriyor. Bu bağlamsal yaklaşım, isteklerin ürün kategorisine, gözlemlenen alışverişçi davranış kalıplarına ve Amazon'un ekosistemindeki benzer ürünler arasında tespit edilen yaygın sorulara göre uyum sağladığı anlamına geliyor.[1] Farklılaştırma mekanizması, Amazon'un makine öğrenimi altyapısı ile perakende platformunda birikmiş olan tüketici davranışı, satın alma geçmişi, göz atma kalıpları ve arama sorgularından oluşan tescilli veri kümesinin kesişim noktasında çalışır.
Birinci Taraf Verilerin Rekabet Avantajı Olarak Kullanımı
Bu isteklerin altında yatan mimari, perakende medyasında daha geniş bir stratejik konumlandırmayı yansıtuyor: Rekabet avantajı olarak birinci taraf alışveriş verilerinin önceliği. Amazon'un doğrulanmış ürün bilgilerinden, doğrulanmış marka sinyallerinden ve geçmiş müşteri etkileşimlerinden istekler çekebilmesi, doğrulanmış veri kaynaklarına dayanmadan yanıtlar üreten genel büyük dil modeli uygulamalarından niteliksel bir farklılık yaratıyor.[1] Bu tasarım seçimi - yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği açık uçlu oluşturmaya izin vermek yerine mevcut ürün altyapısına bağlamak - yapay zeka destekli reklamcılıkta kritik bir endişeyi gideriyor: marka güvenliği ve doğruluk güvencesi.
Özellikle e-ticaret altyapısı için, zengin ürün verisi varlıklarına olan bu bağımlılık, katalog kalitesi ve ürün bilgileri yönetimi için aşağı yönlü sonuçlar yaratıyor. İstekler, detay sayfası içeriğinden, marka mağazası varlıklarından ve yapılandırılmış ürün özelliklerinden yararlanıyor. Bu, bu temel varlıkların kalitesi ve kapsamlılığının, isteklerin etkinliğini doğrudan belirlediği anlamına geliyor. Seyrek açıklamalar, eksik öbek kapsamı veya güncelliğini yitirmiş özelliklere sahip bir ürün listesi buna göre daha zayıf istekler üretecektir. Tersine, detaylı, iyi yapılandırılmış ürün bilgilerine (kapsamlı özellik listeleri, karşılaştırmalı farklılaştırıcılar, teknik özellikler ve kullanım durumu bilgileri dahil) yatırım yapan markalar, bu kanal aracılığıyla performanslarını etkili bir şekilde artırırlar.
Operasyonel Verimlilik ve Reklamveren İş Yükü
Operasyonel bir perspektiften bakıldığında, istek oluşturmanın otomatik doğası, reklamcılığın benimsenmesinde önemli bir sürtünme noktasını ele alıyor: yaratıcı üretim maliyeti. Reklamverenlerin birden fazla reklam varyasyonunu manuel olarak hazırlaması, konuşma metinleri yazması veya farklı mesajlaşma stratejileri yönetmesi yerine, Amazon'un sistemi mevcut ürün varlıklarından otomatik olarak istekler üretiyor.[1] Yaratıcı işgücü gereksinimlerindeki bu azalma, teorik olarak yeni reklam formatlarının benimsenmesinin önündeki engelleri azaltır.
Ancak, bu otomasyon tamamlayıcı bir zorluk yaratıyor: reklamverenin marka sesi ve mesajlaşma tutarlılığı üzerindeki kontrolü. Amazon, Reklam Konsolu aracılığıyla kapatma kontrollerine erişilebildiğini belirtirken, reklamverenlerin istek oluşturmayı ne ölçüde özelleştirebileceği veya etkileyebileceği, beta aşamasında kısmen belirsizliğini koruyor.[1] Otomatik verimlilik ile marka kontrolü arasındaki denge, istek stratejilerini değerlendiren tedarikçiler için kritik bir hususu temsil ediyor. Güçlü, farklı bir marka konumlandırması içeren kampanyalar, algoritmik olarak oluşturulan isteklerin marka-spesifik mesajlaşmayı yetersiz bir şekilde yakaladığını görebilirken, daha basitleştirilmiş bilgi yapılarında daha fazla mal haline getirilmiş ürün kategorileri, otomatik istek dağıtımından önemli ölçüde faydalanabilir.
Ölçüm Altyapısı ve Performans Atfı
İstek düzeyinde raporlama yeteneklerinin tanıtımı, Amazon'un reklam etkileşimlerinin giderek daha ayrıntılı bir şekilde ölçülmesine doğru evrimini işaret ediyor.[1] Perakende medya ağları olgunlaştıkça, ölçüm sofistikeliği farklılaştırıcı bir yetenek haline gelmiş - reklamverenlerin sadece kampanya düzeyinde değil, aynı zamanda bireysel reklam birimleri içindeki etkileşim düzeyindeki davranışları da anlamalarını sağlıyor. İsteğe özel raporlama metrikleri, reklamverenlerin konuşmaya dayalı etkileşimin, aşağı yönlü satın alma davranışı ile nasıl bir ilişki içinde olduğunu gözlemlemelerine olanak tanıyor.
Mevcut raporlama yapısı, reklamverenlerin dikkatini tıklama üreten isteklere odaklıyor, etkileşim sağlamayan oluşturulmuş varyasyonları eliyor.[1] Bu veri toplama yöntemi, reklamveren panolarının performans göstermeyen varyasyonlarla dolmasını önlerken, çekiş gösteren isteklerin analizine öncelik veriyor. Beta aşaması sona erip raporlama tam olarak işlevsel hale geldiğinde, reklamverenler, isteklerin dönüşüm oranlarında anlamlı bir artış sağlayıp sağlamadığını, sipariş değeri dağılımını değiştirip değiştirmediğini veya müşteri edinme maliyetlerini değiştirip değiştirmediğini görecekler - bu formatı kullanan kampanyalara bütçe tahsisatını artırıp artırmayacaklarına karar verirken kritik öneme sahip sorular.
Ürün İçerik Stratejisi İçin Etkileri
İsteklerin tanıtımı ile ürün bilgileri altyapısının stratejik önemi önemli ölçüde artıyor. Daha önce esas olarak keşif ve karar verme desteği işlevlerine hizmet eden ürün içeriği - alışveriş yapanların bir ürünün ne olduğunu ve ihtiyaçlarını karşılayıp karşılamadığını anlamalarına yardımcı olmak - şimdi istek oluşturma yoluyla reklam performansını doğrudan etkiliyor. Bu, ürün verisi kalitesindeki iyileştirmelerin hem organik hem de ücretli kanallarda fayda sağladığı güçlendirici bir döngü oluşturuyor.
Kapsamlı ürün kataloglarına yatırım yapan markalar, daha zengin istek oluşturmadan faydalanıyor. Asgari ürün bilgilerine - asgari başlıklar, seyrek açıklamalar ve sınırlı özellik kapsamı - dayananlar, daha düşük istek kalitesi ve buna bağlı olarak bu kanal aracılığıyla daha zayıf reklam performansı ile karşı karşıya kalıyorlar. Bu dinamik, ürün bilgilerine bir uyumluluk gerekliliğinden ziyade stratejik bir varlık olarak yaklaşmaya yönelik bir kaymayı teşvik ediyor ve markaların içerik yönetimi, katalog yönetimi ve bilgi mimarisini nasıl yapılandırdığına doğrudan etkileri oluyor. Teknik uygulama ayrıca, optimum istekler oluşturmak için ürün bilgilerinin tutarlı bir şekilde yapılandırılması ve makine tarafından okunabilir olması gerektiğini gösteriyor. Uzun açıklamaların altına gömülen yapılandırılmamış bilgiler, düzgün bir şekilde kategorize edilmiş özellikler, özellikler ve yapılandırılmış veri alanlarından daha az güvenilir sonuçlar üretiyor. Bu, standartlaştırılmış ürün bilgileri modellerine, şema tutarlılığına ve temizlenmiş, doğrulanmış katalog verilerine doğru devam eden endüstri geçişini güçlendiriyor.
En yaygın sorunlardan biri, platformun "anlayamadığı" bir dosya yüklemektir. Sütun ayırıcılar yanlış yerleştirilmiş olabilir, sütun adları gereksinimleri karşılamayabilir, kodlama hataları vb. Bu sorunlardan kaçınmak için, ürün feed'i ayrıntılarına çok dikkat etmek önemlidir.
Para Kazanma Stratejisi ve Beta Dinamikleri
Amazon'un özelliği beta aşamasında ücretsiz olarak sunma kararı, teknoloji benimseme ve pazar öğrenimine sofistike bir yaklaşımı yansıtıyor.[1] Ücretsiz beta, aynı anda birkaç stratejik hedefe ulaşıyor: Amazon'un farklı reklamveren türleri, ürün kategorileri ve alışveriş senaryoları genelinde performans verilerini toplamasına olanak tanıyor; anında fiyatlandırma endişelerini ortadan kaldırarak benimseme sürtünmesini azaltıyor; ve şirket gelecekteki para kazanma modellerini belirlediğinde, özelliği bir temel beklenti olarak konumlandırıyor.
Bu öğrenme aşamasında davranışsal verilerin birikimi - hangi istekler etkileşim sağlıyor, hangi ürün kategorileri en çok fayda sağlıyor, hangi alışverişçi segmentleri en olumlu yanıt veriyor - Amazon'a özelliğin temel algoritmalarını optimize etmek ve aynı zamanda fiyatlandırma stratejisi kararlarını bilgilendirmek için gerekli bilgileri sağlıyor. İstek odaklı etkileşimler, dönüşüm oranlarını ölçülebilir bir şekilde iyileştirir veya müşteri edinme maliyetlerini düşürürse, Amazon gelecekteki fiyatlandırma modelleri için hem gerekçe hem de pazarlık gücü kazanır. Beta dönemi temel olarak binlerce reklamveren üzerinde eşzamanlı olarak yürütülen geniş ölçekli bir A/B testi gibi işlev görüyor.
Perakende Medya İçinde Rekabet Konumlandırması
Daha geniş perakende medya ortamında, Amazon'un yapay zeka destekli konuşmaya dayalı istekleri sunması, platform düzeyinde mevcut ölçek, veri zenginliği ve teknik altyapı kombinasyonundan kaynaklanan avantajı ile daha sofistike, ticaret odaklı reklam deneyimlerine doğru devam eden evriminde atılan bir başka adımı temsil ediyor. Diğer perakende medya ağları giderek daha fazla sponsorlu arama ve görüntülü reklamcılık modellerini benimsemiş olsa da.
Bu yeteneğin diğer perakende medya ağlarında kopyalanması, önemli teknik ve veri altyapısı zorluklarını beraberinde getiriyor. Güvenilir, marka güvenliğinde istekler oluşturmak için sadece büyük dil modeli yetenekleri değil, aynı zamanda kapsamlı, yapılandırılmış ürün verileri; alışverişçi davranış kalıpları hakkında derin bir anlayış ve üretilen bilgilerin doğruluğuna duyulan güven gereklidir. Daha küçük işlem hacmine, daha az olgun veri altyapısına veya daha küçük ürün kataloglarına sahip perakendeciler, eşdeğer işlevselliği uygulamak için önemli ölçüde daha yüksek teknik ve kaynak engelleriyle karşı karşıya kalırlar.
Tüketici Deneyimi ve Alışveriş Yolculuğu Evrimi
Tüketici açısından, sponsorlu istekler, destek ve bilgi altyapısının doğrudan satın alma ortamına gömülmesi yönündeki trendin devamını temsil ediyor. Satın alma kararları için gerekli bilgileri toplamak için ürün sayfaları, inceleme siteleri ve Soru-Cevap forumları arasında gezinmek yerine, alışveriş yapanlar reklamın kendisinde ilgili ürün detaylarıyla karşılaşıyorlar. Bilginin bu yoğunlaşması, teorik olarak sürtünmeyi azaltır ve daha hızlı satın alma işleminin tamamlanmasını destekler.
Özellik ayrıca, reklam şeffaflığı ve tüketici farkındalığıyla ilgili soruları da gündeme getiriyor. Reklamlar giderek daha konuşmaya dayalı ve bilgi açısından zengin hale geldikçe, "reklamcılık" ile "yardımcı ürün bilgisi" arasındaki ayrım bulanıklaşıyor. Alışveriş yapanlar, yönlendirilen ürün detaylarını reklam veren tarafından etkilenen içerikten ziyade nesnel bilgiler olarak algılayabilirler, bunun tüketicilerin reklam güvenilirliği ve güvenini nasıl değerlendirdikleriyle ilgili etkileri olur.
E-Ticaret İçerik Altyapısı İçin Daha Geniş Etkiler
Yapay zeka destekli konuşma reklamcılığının ortaya çıkışı, e-ticaret işletmelerinin içerik stratejisini nasıl kavraması gerektiğinde temel bir değişimi yansıtıyor. Ürün bilgileri artık statik bir referans dokümanı değil, birden fazla aşağı yönlü uygulamayı (organik arama görünürlüğü, öneri algoritmaları, konuşmaya dayalı alışveriş asistanları ve şimdi reklam etkinliği) besleyen dinamik bir varlıktır. Bu yakınsama, ürün bilgisi kalitesini en iyi uygulamadan rekabetçi bir zorunluluğa yükseltiyor.
Markalar artık ürün veri yapılarının sadece insan keşfini ve değerlendirmesini değil, aynı zamanda doğrudan ticari etkileri olan müşteri odaklı içerik üreten makine öğrenimi sistemlerini de nasıl desteklediğini düşünmelidir. Buna, ürün özelliklerinin eksiksizliğini, kategorizasyonun tutarlılığını, özelliklerin doğruluğunu ve açıklayıcı içeriğin zenginliğini sağlamak dahildir. Ürün veri altyapısına (sistemler, yönetim ve personel) yapılan yatırım, genel pazarlama performansının giderek daha merkezi hale gelir. Ayrıca, içeriğin yalnızca insan keşfini değil, aynı zamanda müşteri odaklı içerik üreten makine öğrenimi sistemlerini desteklediğini de düşünün. Bu nedenle yüksek ürün verisi kalitesi önemli bir varlık haline gelir.
Deneme Aşaması ve Belirsizlik
Amazon'un istekleri reklamcılığın bir geliştirmesi olarak güvenli bir şekilde konumlandırmasına rağmen, özellik büyük ölçüde deneysel olarak kalıyor.[1] Dönüşüm oranlarında artış, artan müşteri edinimi veya reklam harcamalarından elde edilen daha iyi getiri gösteren performans verileri hala sınırlıdır. Reklamverenler, istek odaklı kampanyalara, bu etkileşimlerin vadettiği dönüşümleri ve müşteri değerini üretip üretmediğinin sistematik olarak ölçülmesine odaklanarak optimize edilmiş kanallardan ziyade stratejik denemeler olarak yaklaşmalıdır.
Beta aşaması, erken benimseyenlerin, isteklerin kendi özel ürün kategorileri, müşteri segmentleri ve rekabet ortamları için nasıl performans gösterdiğine dair bir temel anlayış geliştirmeleri için bir fırsat sunuyor. Olgun ölçüm yetenekleri ve sistematik test çerçevelerine sahip markalar, bu öğrenme döneminden orantısız bir avantaj elde edebilir, özellik betadan standart teklife geçtikçe stratejiyi bilgilendiren istek etkinliği hakkında kurumsal bilgi oluşturabilirler.
Perakende medya pazarı, yapay zeka destekli, veri odaklı reklam deneyimlerine doğru evrimini sürdürürken, Amazon'un sponsorlu istekleri, birinci taraf verilerin, makine öğreniminin ve reklam teknolojisinin birleşmesinin e-ticaret altyapısı kalitesi ve sofistike için yeni yetenekler yaratırken, aynı zamanda yeni gereksinimleri nasıl ortaya çıkardığını gösteriyor. Özelliğin nihai başarısı sadece algoritmik performansa değil, isteklerin oluşturulduğu ürün bilgisi varlıklarının kalitesine ve eksiksizliğine bağlıdır. Bu, veri kalitesini artırabilen Fiyat listesi işleme programı - NotPIM gibi araçların önemini vurgular.
NotPIM'in bakış açısından, bu duyuru, e-ticaret ekosisteminde yüksek kaliteli ürün verilerinin artan öneminin altını çiziyor. Amazon'un hamlesi, artan bir eğilimin altını çiziyor: ürün bilgileri artık sadece ürün sayfaları için değil, aynı zamanda reklam etkinliğinin ve müşteri etkileşiminin temel bir itici gücü haline geliyor. Bu, NotPIM'in ele aldığı zorluklarla doğrudan uyumludur, çünkü ürün verilerinin kalitesi bu yeni reklam özelliklerinin başarısını doğrudan etkileyecektir. NotPIM, ürün içeriği yönetimini otomatikleştirerek ve veri doğruluğunu sağlayarak, işletmelerin bu evrime proaktif olarak hazırlanmasına ve hem ücretli hem de organik kanallardaki performanslarını artırmalarına yardımcı olur.