AI Agentic Commerce Виникає як Каталізатор Рітейл Медіа
AI agentic commerce включає автономні AI-системи, які діють від імені покупців, керуючи пошуком продуктів, порівнянням, переговорами та покупками на різних платформах. Нещодавні аналізи розглядають цей розвиток через бичачий та ведмежий сценарії для мереж рітейл-медіа (RMN), підкреслюючи їх потенціал або посилювати, або руйнувати стратегії, що покладаються на пошук і рекламу на сайті.
Цей тренд ґрунтується на наявних розгортаннях, де AI-агенти, вбудовані в інтерфейси розмов, впливають на рішення про покупку, скануючи варіанти, фільтруючи за вподобаннями, такими як бюджет або харчування, та виконуючи транзакції. Рітейлери володіють збагаченими власними даними, позиціонуючи їх для надання цим агентам структурованої інформації для рекомендацій, тоді як агенти можуть обійти традиційні сайти, загрожуючи виручці від пошуку, яка становить до 80% доходу RMN.
Бичачий сценарій: Агенти як Підсилювачі Попиту
В оптимістичному сценарії agentic AI створює нові потоки доходів для RMN, використовуючи переваги рітейлерів у даних. Агентам потрібні дані в реальному часі про наявність, ціни та атрибути, які контролюють рітейлери, перетворюючи каталоги на ліцензовані активи через API. Це підвищує цінність контенту про продукт як диференціатор, віддаючи перевагу стандартизованим feed-ам, а не візуальним активам.
Категорії повторних покупок, такі як продукти або електроніка, підходять для автоматизації, спрямовуючи попит до надійних мереж виконання та збільшуючи розміри кошиків. Рітейлери можуть запустити власні агенти для персоналізації лояльності або поповнення, зберігаючи контроль у своїх екосистемах. Конверсія зростає, оскільки агенти зменшують тертя, розширюючи основні рітейл-операції та медіа-дохід. Google Cloud підкреслює збагачення каталогів зображеннями та атрибутами попиту для забезпечення цього, створюючи динамічні цифрові полиці, доступні для агентів.
Ведмежий сценарій: Ризики Дезінтермедіації
І навпаки, agentic AI становить екзистенційну загрозу, переносячи пошук на чат-інтерфейси, скорочуючи трафік на сайті. Покупці, описуючи потреби природною мовою — зараз 37% використовують понад вісім слів, у порівнянні з 4% минулого року — обходять спонсоровані лістинги за ключовими словами. Реклама на сайті з маржею 70-80% зникає, монетизація даних поза сайтом розмивається, оскільки агенти агрегують записи різних рітейлерів, залишаючи in-store як стійкий потік.
Сторонні агенти агрегують та ранжують результати поза контролем рітейлера, перетворюючи вибір на товар та руйнуючи лояльність. Експерти зазначають, що рітейлери опираються широкому сторонньому доступу, щоб захистити відносини з клієнтами та монетизацію даних, обмежуючи agentic scope до партнерств. Це повторює минулі збої, але прискорюється за рахунок розмовного пошуку, що конкурує з епохою ключових слів.
Наслідки для Content-інфраструктури E-Commerce
Agentic commerce вимагає перетворення в системах контенту, центральних для масштабованості e-commerce.
Product feed-и повинні еволюціонувати від статичного експорту до AI-читабельних структур з metadata в реальному часі про функції, інвентаризацію та акції. Стандартизація прискорюється, оскільки агенти аналізують атрибути для порівняння, штрафуючи неповні дані та віддаючи перевагу маркетплейсам з широким поширенням.
Якість product card-и збільшується: агенти віддають перевагу глибині — відгуки, візуальні матеріали, специфікації — над кураторством, вимагаючи більш повних, послідовних записів для ранжування в рекомендаціях. Швидкість до полиці скорочується; no-code інструменти та AI автоматизують збагачення, скорочуючи креативні цикли з тижнів до годин, забезпечуючи точність у всіх каналах.
No-code платформи набирають обертів для швидкої оптимізації feed-ів, інтегруючи generative AI для створення атрибутів або підсумків. API-підключення стає обов'язковим, розглядаючи агентів як VIP-клієнтів для автономних переговорів та виконання замовлень. Bain & Company. McKinsey & QuantumBlack.
Стратегічні реалії в різних категоріях
Впровадження варіюється: низький інтерес до повторів делегується легко, тоді як покупки, зумовлені пристрастю, як-от макіяж чи декор, чинять опір повній автоматизації через емоційні фактори. Рітейлери балансують блокування доступу агентів, щоб захистити оголошення, проти відкриття для виявлення.
Виникають гібридні шляхи - власні агенти для фірмових вражень, оптимізовані дані для generative outputs (GXO замість SEO). RMN хеджують, зміцнюючи omnichannel, відстежуючи формати оголошень LLM та монетизуючи metadata через спонсоровані рекомендації або комісії за вплив. Обидва випадки співіснують: падіння трафіку компенсується виграшами від ліцензування, вимагаючи гнучких інфраструктур.
#
Піднесення agentic commerce підкреслює критичну потребу в надійному управлінні інформацією про продукти. Оскільки AI-агенти все більше диктують пошук та порівняння продуктів, якість та точність даних про продукти стають першорядними. Ця тенденція підкреслює важливість стандартизованих, AI-читабельних product feed-ів, що спрощує процес збору, збагачення та перетворення даних. Отже, рітейлери можуть отримати користь від єдиної платформи, яка оптимізує створення високоякісних, вичерпних даних про продукти, якими можна плавно ділитися на всіх каналах, включаючи інтерфейси, керовані агентами. Добре структурований feed даних детально розглянуто в нашій статті про product feeds. В e-commerce, product feed є критично важливою частиною, і важливо уникати common mistakes. Розуміння того, як керувати своїми даними, розглядається в інших статтях, наприклад, JSON Format: How One Store Turned Chaos into Fast Synchronization, або використовуючи delta feed. І при розробці цих feed-ів вкрай важливо розуміти як створювати sales-driving product descriptions.