AI fundamentally rewrite how retail media operates, shifting the industry from keyword-driven search and traditional sponsored placements toward intent-based discovery powered by autonomous shopping agents and conversational interfaces. This transformation represents more than an incremental upgrade to existing advertising models—it signals a wholesale reimagining of how retailers monetize discovery, how brands reach consumers, and how product information must be structured to remain visible and competitive in an AI-mediated marketplace.[1][2]
The shift is already underway. Як споживачі все частіше делегують рішення щодо покупок агентам штучного інтелекту та платформам для розмовної комерції, механіка retail media кардинально змінюється. Там, де спонсоровані списки продуктів колись домінували в рекламі електронної комерції, роздрібні торговці зараз готуються до майбутнього, коли видимість у потоках рекомендацій ШІ стане основним полем битви за увагу бренду. Це означає, що динаміка аукціонів retail media — системи ставок, ієрархії розміщень і моделі ціноутворення, які визначали простір протягом останнього десятиліття, — переналаштовуються для епохи, коли контекст, намір і релевантність розмови мають більше значення, ніж відповідність ключовим словам або історичний показник кліків.[1]
The Collapse of Keyword-Centric Discovery
Традиційні retail media покладалися на відносно просте твердження: бренди роблять ставки на ключові слова, змагаються за розміщення над або поруч з результатами пошуку та платять, коли їхні оголошення генерують кліки або конверсії. Ця модель створила величезну цінність для роздрібних торговців — витрати retail media у США, за прогнозами, досягнуть 60 мільярдів доларів у 2025 році та перевищать 100 мільярдів доларів до 2028 року, зростаючи вп'ятеро швидше, ніж загальні витрати на цифрову рекламу.[2] Однак основне припущення — що споживачі активно шукають продукти, використовуючи певні терміни — кидає виклик появі агентської комерції.
Коли споживач делегує рішення про покупку агенту ШІ, він більше не вводить ключові слова. Натомість вони виражають свій намір через запити природною мовою, історію поведінки та контекстуальні сигнали. Автономний агент покупок може отримати інструкцію на кшталт «знайти мені професійний ноутбук, придатний для редагування відео», обробити дані про бюджет споживача, технічні вимоги та попередні покупки, а потім автономно переходити по каталогах роздрібних торговців, щоб визначити відповідні варіанти. У цьому сценарії традиційні ставки на ключові слова втрачають актуальність. Натомість має значення те, чи достатньо структуровані основні дані про продукт — його специфікації, атрибути, характеристики продуктивності — для ШІ, щоб зрозуміти його актуальність для наміру покупця.
Це являє собою глибокий зсув у тому, як інформація про продукт має бути організована та підтримувана. Роздрібні торговці та бренди більше не можуть покладатися на тонкі списки продуктів з мінімальною кількістю атрибутів. Агенти ШІ, які роблять рекомендації щодо покупок від імені споживачів, потребують вичерпних, точних і контекстуально насичених даних про продукт для ефективної роботи. Це означає, що стрічки продуктів, структури каталогів і стандарти контенту стають критичною інфраструктурою не лише для операцій електронної комерції, а й для життєздатності самих retail media.
Retail Media in the Agentic Era
Модель монетизації для retail media на агентському ринку, ймовірно, буде повторювати схеми, які вже склалися в інших середовищах, керованих ШІ. Так само, як бренди роблять ставки на видимість у фідах Google Shopping або рейтингах результатів пошуку, роздрібні торговці з часом зможуть дозволити брендам робити ставки на видимість у потоках рекомендацій агентів ШІ. Однак характер цих місць значно відрізнятиметься від поточних моделей спонсорованих продуктів.
У сучасному ландшафті retail media видимість бренду часто корелює з ціною ставки та показниками історичної ефективності, такими як показники кліків і показники конверсії. В агентську еру видимість все більше залежатиме від сигналів релевантності, які системи ШІ можуть інтерпретувати: відповідність продукту конкретним сегментам клієнтів, точність атрибутів продукту, показники задоволеності клієнтів, наявність товарних запасів і відповідність вираженим або виведеним потребам клієнта.
Цей зсув має глибокі наслідки для того, як роздрібні торговці структурують свої медійні мережі та як бренди підходять до маркетингу продуктів. Бренд більше не може просто перебити конкурентів і гарантувати видимість. Натомість вони повинні забезпечити, щоб дані їх продукту були вичерпними, точними та оптимізованими для інтерпретації ШІ. Це вносить нові виміри конкуренції в retail media — не просто гонка, щоб зробити найвищу ставку, а гонка, щоб надати найбільш надійну, добре атрибутовану інформацію про продукт.
The Product Content Imperative
Основою ефективних retail media на ринку, керованому ШІ, є якість і повнота даних про продукт. Автономні агенти покупок, які роблять рекомендації від імені споживачів, повинні розрізняти продукти на основі сотень атрибутів, специфікацій і контекстуальних сигналів. Покоління процесора ноутбука, конфігурація оперативної пам'яті, роздільна здатність екрана, вага, час автономної роботи, умови гарантії та сумісність з певним програмним забезпеченням — все це має значення, коли агент підбирає продукти відповідно до наміру клієнта. Важлива також інформація про стійкість, виробництво, прозорість ланцюга поставок і репутацію бренду.
Це створює безпрецедентний попит на насичені каталоги продуктів. Роздрібні торговці та бренди, які історично мінімізували інвестиції в контент продуктів — покладаючись на відгуки споживачів, контент, створений користувачами, або мінімальні специфікації виробників — тепер стикаються з тиском, щоб значно розширити широту та глибину своєї інфраструктури інформації про продукти.
Наслідки поширюються на управління каталогом і обслуговування фіда продуктів. Там, де роздрібні торговці колись могли терпіти випадкові невідповідності даних, відсутні атрибути або затримки оновлення інформації про продукт, ринок, керований ШІ, вимагає майже ідеальної точності та повноти. Автономний агент покупок, який рекомендує продукт з неточними специфікаціями або відсутньою критичною інформацією, завдає шкоди не лише конкретній транзакції, але й підриває довіру споживачів до самого агента, що має ширші наслідки для медійного бізнесу роздрібного торговця.
Так само швидкість, з якою роздрібні торговці можуть виводити нові продукти на ринок, стає все більш важливою. У сучасних моделях retail media новий продукт може бути запущений з мінімальною інформацією та отримати видимість за допомогою платних акцій. На агентському ринку новий product feed з неповною або погано структурованою інформацією може бути невидимим для систем рекомендацій ШІ, доки інформація про каталог повністю не дозріє. Це створює тиск на розробку швидших, ефективніших процесів адаптації продуктів, які виводять якість контенту на перший план, а не ставляться до неї як до розгляду після запуску.
No-Code and AI Tools in Content Infrastructure
Складність управління насиченими каталогами продуктів у великих масштабах сприяла впровадженню інструментів без коду та інструментів з підтримкою ШІ в управлінні контентом продуктів. Роздрібні торговці та бренди все частіше покладаються на автоматизацію для створення описів продуктів, вилучення та стандартизації атрибутів, перекладу контенту кількома мовами та підтримки якості даних у різних категоріях продуктів і на глобальних ринках.
ШІ стає необхідним для цієї інфраструктури кількома способами. Інструменти генеративного ШІ можуть прискорити створення описів продуктів, технічних специфікацій і маркетингових копій, адаптованих до різних каналів і аудиторій. Моделі машинного навчання можуть виявляти відсутні або неузгоджені дані у фідах продуктів, позначати потенційні помилки та пропонувати виправлення. Обробка природної мови може витягувати структуровані атрибути з неструктурованого контенту, перетворюючи інформацію про продукт у стандартизовані формати, сумісні з різними платформами роздрібної торгівлі та реклами.
Рух без коду демократизував доступ до цих інструментів, дозволяючи меншим роздрібним торговцям і брендам керувати складними каталогами продуктів, не створюючи власну інфраструктуру програмної інженерії. Це важливо, тому що бар’єром для участі в агентському ринку retail media не повинна бути можливість інвестувати у власні технології. Інструменти, які абстрагують технічну складність — дозволяючи командам мерчандайзингу та маркетингу керувати даними про продукт через візуальні інтерфейси, а не код — роблять можливим для різних роздрібних торговців і брендів відповідати стандартам якості даних, яких вимагає ШІ.
Standardization and Data Interoperability
Перехід до агентської комерції створює новий тиск для стандартизації даних про продукт. Коли агенти ШІ працюють у різних роздрібних торговцях і на платформах, їм потрібні послідовні, передбачувані способи інтерпретації інформації про продукт. Роздільна здатність екрана ноутбука має означати те саме, незалежно від того, надходять дані з власної системи каталогів роздрібного продавця, з платформи управління інформацією про продукт (PIM) бренду або з стороннього агрегатора даних.
Це привертає нову увагу до стандартів даних і схемних фреймворків, які вже давно існують в електронній комерції, але часто реалізуються непослідовно. Стандарти на кшталт Global Trade Item Number (GTIN), ICECAT і structured data markup (Schema.org) стають менш необов’язковими і більш важливими. Роздрібні торговці та бренди, які можуть надійно структурувати свої дані про продукти відповідно до широко визнаних стандартів, отримують переваги у видимості в системах ШІ, оскільки ці дані стають легшими для інтерпретації та довіри агентів ШІ.
Наслідком є те, що участь у агентських retail media, ймовірно, вимагатиме дотримання більш суворих стандартів даних, ніж багато роздрібних торговців і брендів підтримують сьогодні. Це являє собою форму тиску стандартизації, яка працює інакше, ніж нормативні вимоги — вона виникає з технічної необхідності, а не з юридичного мандату, але вона, ймовірно, виявиться такою ж важливою.
The Near-Term Operational Challenge
Для роздрібних торговців, які керують цим переходом, безпосереднім викликом є одночасне керування двома моделями retail media. Модель спонсорованих розміщень на основі ключових слів і пошуку залишається домінуючою та дуже прибутковою. Мережі retail media, побудовані на спонсорованих продуктах, спонсорованих брендах і медійній рекламі, генерують значний додатковий дохід для великих роздрібних торговців. Водночас роздрібні торговці повинні інвестувати в інфраструктуру даних про продукт, стандартизацію каталогів та агентські інтерфейси, які забезпечать роботу наступного покоління retail media.
Ця подвійна операційна модель створює проблеми з розподілом ресурсів. Чи повинен роздрібний торговець віддавати перевагу оптимізації свого існуючого бізнесу retail media, який наразі генерує мільярди доларів доходу, чи інвестувати значні кошти в інфраструктуру для агентського майбутнього, яке залишається частково невизначеним? Відповідь, все частіше, — і те, й інше. Роздрібні торговці не можуть дозволити собі нехтувати поточним performance retail media, але вони також не можуть відкладати інвестиції в дані про продукт та інфраструктуру каталогів, які потребуватиме агентська комерція.
Терміни цього переходу мають важливе значення. Якщо агентська комерція становитиме суттєву частину транзакцій електронної комерції протягом трьох-п’яти років — імовірний сценарій, враховуючи поточні тенденції прийняття споживачами покупок за допомогою ШІ — тоді роздрібні торговці, які затримують інвестиції в якість каталогу та стандартизацію даних, зіткнуться з серйозною конкурентною перевагою. Бренди, які починають зараз інвестувати в більш насичені дані про продукт, стандартизовані атрибути та сумісну з ШІ інфраструктуру контенту, матимуть значні переваги в міру розвитку retail media.
Conclusion: Preparation and Urgency
The podcast conversation highlighting this transformation underscores a critical point for the retail and e-commerce industry: the shift toward agentic commerce is not a distant future scenario, but an emerging reality that demands immediate strategic response. Роздрібні торговці повинні почати зараз, щоб оцінити свою інфраструктуру даних про продукт, оцінити відповідність вимогам нових стандартів даних та інвестувати в інструменти та процеси, які дозволять їм конкурувати в ландшафті retail media, який посередній агентами ШІ, а не пошуком за ключовими словами.
Це не просто технологічний апгрейд; це фундаментальне перетворення відносин між роздрібними торговцями, брендами та споживачами в комерції. Роздрібні торговці та бренди, які швидко адаптуються — які інвестують у контент продуктів, стандартизують свої дані та готують свою інфраструктуру до ринку, керованого ШІ, — будуть позиціонуватися для процвітання. Ті, хто зволікає, ризикують опинитися на узбіччі більш гнучких конкурентів, оскільки агентська комерція стає мейнстрімом.
Оскільки галузь переходить до пошуку продуктів, керованого ШІ, якість і доступність даних про продукт будуть надзвичайно важливими. У NotPIM ми визнаємо цей зсув і надаємо рішення без коду, яке спрощує управління даними про продукт. Наша платформа дозволяє бізнесу збагачувати, стандартизувати та оптимізувати інформацію про продукт, гарантуючи, що вони відповідають вимогам агентів ШІ та залишаються конкурентоспроможними в e-commerce ландшафті, що розвивається. Ми бачимо великий попит на інструменти, які допомагають структурувати дані про продукти, і NotPIM створено для забезпечення саме цього.