Amazon представила підказки для Спонсорованих продуктів та Спонсорованих брендів (Sponsored Products prompts і Sponsored Brands prompts), нове вдосконалення на базі штучного інтелекту для своєї рекламної платформи, про яке було оголошено на конференції unBoxed 11 листопада 2025 року. Ці розмовні інтерактивні варіанти реклами пропонуються безкоштовно під час бета-фази та являють собою значну еволюцію в тому, як інформація про продукт з'являється у спонсорованих оголошеннях. Функція використовує дані Amazon першої сторони — зокрема сторінки з інформацією про продукти, магазини брендів, показники ефективності кампаній та сигнали поведінки покупців — для автоматичного генерування контекстно-релевантної інформації про продукт, яка з'являється безпосередньо в рекламних місцях у результатах пошуку та на сторінках з інформацією.
Автоматичне включення наявних кампаній з Спонсорованими продуктами та Спонсорованими брендами в систему підказок означає, що рекламодавцям не потрібно виконувати додаткове налаштування чи конфігурацію, щоб взяти участь у бета-тестуванні. Щойно функція звітування стане доступною до кінця листопада 2025 року, продавці та постачальники зможуть отримати доступ до детальних показників ефективності через Ads Console, перейшовши до Campaign → Ad Group → Ads → вкладка Prompts, де вони зможуть переглянути текст підказки, пов'язані рекламні оголошення, покази, кліки та замовлення для будь-яких підказок, які отримали залучення.
Усунення прогалин в інформації на шляху до покупки
Основна передумова Amazon для цієї функції полягає у спостережуваній проблемі в сучасній електронній комерції: покупці часто намагаються знайти конкретну інформацію про продукт, необхідну для прийняття обґрунтованих рішень про покупку. Позиціонуючи підказки як «цілодобовий віртуальний експерт з продуктів», компанія прагне автоматично відображати відповідну інформацію про продукт ще до того, як покупці сформулюють свої запитання. Це являє собою перехід від реактивних моделей підтримки клієнтів — коли покупці повинні активно шукати інформацію або надсилати запити — до випереджаючої доставки інформації, вбудованої в сам рекламний досвід.
Система штучного інтелекту визначає, які атрибути продукту є найважливішими для окремих сценаріїв покупок, замість того, щоб представляти стандартизовану інформацію однаково для всіх взаємодій. Такий контекстний підхід означає, що підказки адаптуються в залежності від категорії продукту, спостережуваних моделей поведінки покупців та поширених запитань, виявлених для аналогічних продуктів в екосистемі Amazon. Механізм диференціації працює на перетині інфраструктури машинного навчання Amazon та її власного набору даних про поведінку споживачів, історію покупок, шаблони перегляду та пошукові запити, накопичені на її роздрібній платформі.
Дані першої сторони як конкурентний рів
Архітектура, що лежить в основі цих підказок, відбиває ширше стратегічне позиціонування в роздрібній торгівлі: першість даних про покупки першої сторони як конкурентної переваги. Здатність Amazon отримувати підказки з перевіреної інформації про продукт, аутентифікованих сигналів бренду та історичних взаємодій з клієнтами створює якісну відмінність від загальних реалізацій великих мовних моделей, які генерують відповіді без прив'язки до перевірених джерел даних. Такий вибір дизайну — прив'язування контенту, згенерованого штучним інтелектом, до наявної інфраструктури продуктів, а не надання можливості вільного генерування — вирішує критичну проблему в рекламі на основі штучного інтелекту: безпека бренду та забезпечення точності.
Для інфраструктури електронної комерції, зокрема, ця залежність від багатих даних про продукт створює наслідки для якості каталогу та управління інформацією про продукт. Підказки використовують інформацію зі сторінки з інформацією про продукт, активів магазину бренду та структурованих атрибутів продукту. Це означає, що якість та всеосяжність цих базових активів безпосередньо визначає ефективність підказок. Список продуктів з короткими описами, неповною інформацією про атрибути або застарілими специфікаціями буде генерувати відповідні слабші підказки. І навпаки, бренди, які інвестують у детальну, добре структуровану інформацію про продукт, включаючи вичерпні списки функцій, порівняльні відмінності, технічні характеристики та інформацію про варіанти використання, ефективно збільшують свою продуктивність через цей канал.
Операційна ефективність та робоче навантаження рекламодавців
З операційної точки зору автоматизована природа генерації підказок вирішує значну проблему в прийнятті реклами: накладні витрати на створення креативу. Замість того, щоб вимагати від рекламодавців вручну створювати кілька варіантів реклами, писати розмовний текст або керувати різними стратегіями обміну повідомленнями, система Amazon автоматично генерує підказки з наявних активів продукту. Таке зменшення вимог до творчої праці теоретично знижує бар'єри для прийняття нових рекламних форматів.
Однак ця автоматизація вводить додаткову проблему: контроль рекламодавця над голосом бренду та узгодженістю повідомлень. Хоча Amazon зазначає, що елементи керування відмовою доступні через Ads Console, ступінь, до якої рекламодавці можуть налаштовувати або впливати на створення підказок, залишається частково прихованою під час бета-фази. Баланс між автоматизованою ефективністю та контролем над брендом представляє собою критичне питання для постачальників, які оцінюють свою стратегію роботи з підказками. Кампанії з сильним, відмінним позиціюванням бренду можуть виявити, що алгоритмічно згенеровані підказки неналежним чином передають бренд-специфічні повідомлення, тоді як простіші категорії продуктів з більш стандартизованими інформаційними структурами можуть суттєво виграти від автоматичного розгортання підказок.
Інфраструктура вимірювання та атрибуція ефективності
Впровадження можливостей звітування на рівні підказок сигналізує про еволюцію Amazon у напрямку все більш детального вимірювання рекламних взаємодій. У міру того, як мережі роздрібних медіа стають зрілими, витонченість вимірювань стає диференціюючою здатністю — дозволяючи рекламодавцям розуміти не лише ефективність на рівні кампанії, але й поведінку на рівні взаємодії в окремих рекламних блоках. Метрики звітності для конкретних підказок дозволяють рекламодавцям спостерігати, як розмовна взаємодія корелює з подальшою поведінкою при покупках.
Існуюча структура звітності зосереджує увагу рекламодавця на підказках, які згенерували кліки, відфільтровуючи згенеровані варіанти, які не досягли залучення. Ця методологія збору даних запобігає захаращенню інформаційних панелей рекламодавців невиконавчими варіантами, водночас приділяючи пріоритет аналізу підказок, які продемонстрували зацікавленість. Після завершення бета-фази та повної експлуатації звітності рекламодавці отримають уявлення про те, чи спонукають підказки до значного збільшення коефіцієнтів конверсії, змінюють розподіл вартості замовлення або змінюють витрати на залучення клієнтів — критичні питання для визначення, чи варто збільшити розподіл бюджету на кампанії, які використовують цей формат.
Наслідки для стратегії контенту про продукт
Стратегічна важливість інфраструктури інформації про продукти значно посилюється з появою підказок. Інформація про продукт, яка раніше служила в першу чергу функціям відкриття та підтримки прийняття рішень — допомагаючи покупцям зрозуміти, що таке продукт і чи відповідає він їхнім потребам — тепер безпосередньо впливає на ефективність реклами за допомогою генерації підказок. Це створює цикл, що підсилює, коли покращення якості даних про продукт приносить користь у органічних і платних каналах.
Бренди, які інвестували у всеосяжні каталоги продуктів, отримують вигоду від більш насиченої генерації підказок. Ті, хто покладається на мінімальну інформацію про продукт — назви мінімумів, невеликі описи та обмежене охоплення атрибутів — стикаються з погіршенням якості підказок і, відповідно, слабшою ефективністю реклами через цей канал. Ця динаміка заохочує перехід до розгляду інформації про продукт як стратегічного активу, а не вимоги відповідності, з прямими наслідками для того, як бренди структурують управління контентом, управління каталогом та інформаційну архітектуру. Технічна реалізація також передбачає, що інформація про продукт повинна бути послідовно структурована та машинно-читабельною для генерування оптимальних підказок. Неструктурована інформація, захована у довгих описах, генерує менш надійні результати, ніж правильно категоризовані атрибути, специфікації та структуровані поля даних. Це підсилює поточний галузевий перехід до стандартизованих моделей інформації про продукт, узгодженості схеми та очищених, перевірених даних каталогу.
Однією з найпоширеніших проблем є завантаження файлу, який платформа просто не може «зрозуміти». Роздільники стовпців можуть бути неправильно розташовані, імена стовпців можуть не відповідати вимогам, помилки кодування тощо. Щоб уникнути цих проблем, важливо приділяти пильну увагу деталям product feed.
Стратегія монетизації та динаміка бета-тестування
Рішення Amazon запропонувати функцію безкоштовно під час бета-фази відображає складний підхід до впровадження технологій та вивчення ринку. Безкоштовна бета-версія одночасно досягає кількох стратегічних цілей: вона дозволяє Amazon збирати дані про ефективність для різних типів рекламодавців, категорій продуктів і сценаріїв покупок; вона зменшує тертя при впровадженні, усуваючи безпосередні проблеми ціноутворення; та позиціонує функцію як базове очікування після того, як компанія визначить майбутні моделі монетизації.
Накопичення даних про поведінку протягом цієї фази навчання — які підказки сприяють взаємодії, які категорії продуктів приносять найбільшу користь, які сегменти покупців реагують найбільш сприятливо — надає Amazon інформацію, необхідну для оптимізації базових алгоритмів функції, інформуючи при цьому рішення щодо ціноутворення. Якщо взаємодії, керовані підказками, демонструють покращення коефіцієнтів конверсії або зменшують витрати на залучення клієнтів, Amazon отримує як обґрунтування, так і важелі впливу для майбутніх моделей ціноутворення. Бета-період по суті функціонує як великомасштабний A/B-тест, проведений одночасно для тисяч рекламодавців.
Конкурентне позиціонування в роздрібних медіа
У ширшому ландшафті роздрібних медіа поява розмовних підказок на основі штучного інтелекту від Amazon представляє собою ще один крок у постійній еволюції компанії до більш складних, орієнтованих на комерцію рекламних удосконалень. У той час як інші мережі роздрібних медіа все частіше використовують моделі спонсорованого пошуку та медійної реклами, перевага Amazon випливає з поєднання масштабу, багатства даних та технічної інфраструктури, доступної на рівні платформи.
Відтворення цієї можливості в інших мережах роздрібних медіа представляє значні проблеми технічної та інформаційної інфраструктури. Генерування надійних, безпечних для бренду підказок вимагає не лише можливостей великої мовної моделі, а й всеосяжних, структурованих даних про продукт; глибоке розуміння моделей поведінки покупців; та впевненість у точності згенерованої інформації. Роздрібні торговці з меншим обсягом транзакцій, менш зрілою інфраструктурою даних або меншими каталогами продуктів стикаються зі значно вищими технічними та ресурсними бар'єрами для реалізації еквівалентної функціональності.
Споживчий досвід та еволюція шляху до покупок
З погляду споживачів, спонсоровані підказки представляють собою продовження тенденції до вбудовування інфраструктури підтримки та інформації безпосередньо в середовище покупок. Замість того, щоб переміщатися між сторінками продуктів, сайтами оглядів та форумами запитань та відповідей, щоб зібрати інформацію, необхідну для прийняття рішення про покупку, покупці зустрічають відповідні деталі продукту безпосередньо в рекламі. Ця концентрація інформації в точках прийняття рішень теоретично зменшує тертя та підтримує швидше завершення покупки.
Функція також ставить питання про прозорість реклами та обізнаність споживачів. У міру того, як реклама стає все більш розмовною та насиченою інформацією, розмивається різниця між «рекламою» та «корисною інформацією про продукт». Покупці можуть сприймати підказки про продукт як об'єктивну інформацію, а не як контент, на який впливає рекламодавець, що впливає на те, як споживачі оцінюють достовірність та довіру до реклами.
Більш широкі наслідки для інфраструктури контенту електронної комерції
Поява розмовної реклами на основі штучного інтелекту відображає фундаментальний зсув у тому, як підприємства електронної комерції повинні концептуалізувати стратегію контенту. Інформація про продукт більше не є статичним довідковим документом, а є динамічним активом, який живить кілька програм нижче за течією — видимість у органічному пошуку, алгоритми рекомендацій, розмовні помічники з покупок, а тепер і ефективність реклами. Це зближення підносить якість інформації про продукт від найкращої практики до конкурентної необхідності.
Бренди тепер повинні враховувати, як їхні структури даних про продукти підтримують не лише людське відкриття та оцінку, а й системи машинного навчання, які генерують контент для клієнтів із прямими наслідками для бізнесу. Це включає забезпечення повноти атрибутів продукту, узгодженості категоризації, точності специфікацій та насиченості описового контенту. Інвестиції в інфраструктуру даних про продукт — системи, управління та персонал — стають дедалі важливішими для загальної ефективності маркетингу. Враховуйте також, як контент підтримує не лише виявлення людиною, але й системи машинного навчання, які генерують контент для клієнтів. Тому висока якість даних про product data стає важливим активом.
Експериментальна фаза та невизначеність
Незважаючи на впевнене позиціонування Amazon підказок як удосконалення реклами, ця функція залишається переважно експериментальною. Дані про ефективність, що демонструють збільшення коефіцієнтів конверсії, збільшення залучення клієнтів або покращення рентабельності рекламних витрат, все ще обмежені. Рекламодавці повинні підходити до кампаній, керованих підказками, як до стратегічних експериментів, а не як до оптимізованих каналів, зосереджуючись на систематичному вимірюванні того, чи приносять ці взаємодії ті перетворення та цінність клієнтів, які обіцяє функція.
Бета-фаза представляє можливість для перших користувачів розробити базове розуміння того, як працюють підказки для їхніх конкретних категорій продуктів, сегментів клієнтів та конкурентного контексту. Бренди зі зрілими можливостями вимірювання та системами систематичного тестування потенційно можуть отримати непропорційну перевагу від цього періоду навчання, створюючи інституційні знання про ефективність підказок, які інформують стратегію, коли функція переходить від бета-версії до стандартної пропозиції.
Оскільки ринок роздрібної торгівлі продовжує розвиватися у напрямку рекламних досвідів на основі штучного інтелекту, керованих даними, спонсоровані підказки Amazon демонструють, як конвергенція даних першої сторони, машинного навчання та рекламних технологій створює нові можливості, одночасно підвищуючи нові вимоги до якості та витонченості інфраструктури електронної комерції. Остаточний успіх функції залежить не лише від продуктивності алгоритмів, але й від якості та повноти активів інформації про продукт, з яких генеруються підказки. Це підкреслює важливість таких інструментів, як Price list processing program - NotPIM, які можуть покращити якість даних.
З точки зору NotPIM, це оголошення підкреслює зростаючу важливість високоякісних даних про продукт в екосистемі електронної комерції. Крок Amazon підкреслює зростаючу тенденцію: інформація про продукт більше не призначена лише для сторінок продуктів, а стає основним рушієм ефективності реклами та залучення клієнтів. Це безпосередньо відповідає проблемам, які вирішує NotPIM, оскільки якість даних про продукт безпосередньо впливатиме на успіх цих нових рекламних функцій. Автоматизуючи управління контентом продуктів і забезпечуючи точність даних, NotPIM допомагає підприємствам проактивно готуватися до цієї еволюції, збільшуючи їхню продуктивність як у платних, так і в органічних каналах.