Китай – 2025/02/28: У цій фото ілюстрації жінка переглядає Shopify на своєму смартфоні для Інтернету … більше
Зараз eMarketer проектує, що американські рекламодавці заливають понад 25 мільярдів доларів-приблизно 14% усіх бюджетів пошуку-в результаті пошуку, що працюють на AI, до 2029 року. Цей стрибок із всього 1,04 мільярда доларів цього року не бажає мислення: за лаштунками платформи проводяться в прямому ефірі, структуровані корми продуктів прямо у велику мову-моделі (LLM) інтерфейси.
Новий API каталогу Shopify, оголошений минулого тижня, тепер дозволяє агентам, як здивування, читати назви, ціни та інвентар для кожного Shopify SKU в режимі реального часу, не потрібно. Тим часом, ранній досвід покупок AI від Chatgpt до Amazon “Buy for Me” показує агентів, які можуть досліджувати, вдосконалювати та навіть перевіряти в одному розмовному потоці. Разом ці інфраструктурні розробки перетворюють розмовні відповіді на інвентаризацію оголошень у магазині – безперешкодно вибухонебезпечна крива emarketer прогнозує.
Зараз eMarketer проектує, що рекламодавці США залишать майже 25 мільярдів доларів – приблизно 14% усіх пошуків … більше
Від гігієни корму до переваги виявлення
На відміну від традиційних пошукових оголошень, які з’являються разом із синіми посиланнями, реклама пошуку AI буде надана всередині розмовних відповідей самі. Це являє собою те, що eMarketer визначає як “спонсоровані відповіді, згадки про бренд та партнерські посилання, вбудовані в підсумки, що генеруються AI, або розмовні відповіді”-основний зсув, що означає, що агенти AI потребують збагачених назв продуктів, детальних атрибутів та статусу запасів у режимі реального часу для рейтингу “спонсоровано”.
Інфраструктура для цієї зміни швидко впадає на місце. Каталог API Shopify, спокійно запущений під час випуску компанії 21 травня 21 травня, надає “єдину машину читабельний канал кожного товару, опублікованого в Shopify”, повідомляє Гевін МакКью, директор компанії Shero Commerce, який відвідував конференцію розробників Shopify. “Програми для виявлення, такі як чатгпт, здивування або копілот, можуть витягувати назви, ціни, рівень акцій, систематику та збагачені атрибути в режимі реального часу. Ніяких вискоблювання, ніякого щоденного відставання”.
Це створює абсолютно новий виклик оптимізації для брендів. Успіх вимагає лікування метафілдів Shopify, опису продуктів та структурованих даних не так, як це займається, а як вхідних засобів продуктивності. Порада МакКью до торговців відображає цю зміну: “Ставтеся до кожного поля продукту, як копіювання оголошень. Заповніть стандартні метафільти та затягніть описи”.
“Надійний потік агентської комерції повинен дозволити клієнтам бачити товар та купувати його всередині чату”,-каже експерт з роздрібної торгівлі Scot Wingo у статті, що відображає екосистему агента AI. Для цього потрібні канали продуктів у режимі реального часу як фундамент, плюс або безпечна обробка платежів на платформі AI, або безшовна інтеграція, яка перенаправляє на замовлення роздрібної торгівлі-без точних даних про товар, жоден шлях не працює.
Нова хокейна паличка зростання ЗМІ
Проекти траєкторії eMarketer – від 1 мільярда до 25 мільярдів доларів за п’ять років – оскаржують знайомий шаблон в еволюції цифрової реклами. Роздрібним ЗМІ знадобилося приблизно п’ять років, щоб досягти подібних масштабів (від 1 млрд. Доларів до 30 млрд. Доларів дохід від реклами), тоді як пошук та соціальна реклама потребують більш тривалих часових рамок. Пошукова реклама AI, як видається, позиціонує, щоб відповідати кривій швидкого прийняття роздрібних медіа.
Опитування Adobe з 5000 споживачів США виявляє, що 39% вже використовували генеративний ШІ для інтернет -магазинів, 53% планують це зробити в цьому році. Покупні завдання споживачі використовують AI для включення:
- Проведення досліджень (55% респондентів)
- Отримання рекомендацій щодо товару (47%)
- Шукаю угод (43%)
- Отримання теперішніх ідей (35%)
- Пошук унікальних продуктів (35%)
- Створення списків покупок (33%).
Роздрібні засоби масової інформації вибухнули, коли торговці просто перекинулися на спонсоровані списки у власних огороджених садах – всебічна інвентар, негайна віддача від витрат на рекламу. Сектор розпочав цей спринт дев'ять років тому і вже є позицією 60 мільярдів доларів, тоді як пошук AI лише входить перший рік.
Пошук AI потребує більш складної інфраструктури, перш ніж рекламодавці підштовхують великі бюджети. Чисті канали даних про продукти в режимі реального часу повинні з'єднуватися з можливостями оформлення замовлення-будь то через пряму обробку платежів або безперебійну інтеграцію роздрібної торгівлі. Точка перегину між 2027 та 2028 роками, коли eMarketer проектує, витрачає на стрибки з 4,77 мільярда до 12,65 мільярдів доларів, ймовірно, збігається з платформами, що розгортають преміальні розміщення, поверх їх безкоштовних каналів каталогів.
Для брендів та агентств, що купують засоби масової інформації, ця часова шкала пропонує негайне експерименти зі скромними бюджетами, а потім більш агресивними інвестиціями в міру дозрівання інфраструктури. Бренди, які встановлюють відносини з платформами AI, та оптимізують свої дані про продукцію, тепер будуть розміщені для масштабування, коли реклама інвентаризації стає широко доступною.
Роздрібні торговці вибирають різні шляхи AI
Поява торгових агентів AI змушує роздрібних торговців робити стратегічний вибір щодо того, як вони хочуть брати участь у розмовній торгівлі. З'являються два чіткі підходи, що мають наслідки для брендів, які планують свої пошукові рекламні стратегії AI.
Роздрібні торговці вже розходяться на своєму підході.
Нещодавно я писав, як Walmart проводить подвійний шлях: створення власних торгових агентів, досліджуючи технології, яка дозволяє споживачам купувати асортимент Walmart, використовуючи свої бажані особисті агенти покупок. Це контрастує з підходом до саду Amazon – розробка власних інструментів AI, включаючи Rufus, Alexa+та “купити для мене”, блокуючи зовнішні агенти від доступу до своєї платформи.
Тим часом, мультиферичні платформи, такі як партнерство Shopify з здивуванням, представляють третю модель: уніфікований досвід покупок, що перехресно. Користувачі можуть виявити продукти за допомогою пошуку AI, порівнювати варіанти в декількох магазинах Shopify та повні покупки за допомогою Shop Pay, все в межах одного розмовного досвіду.
Для брендів ці розбіжні стратегії роздрібної торгівлі створюють складні рішення щодо пріоритетності платформи та розподілу бюджету в різних середовищах покупок AI.
Щомісячні активні користувачі (MAUS) проти загального обсягу товарів (GMV) для основних AI LLMS
Атрибуція медіа стає ще більш розмитою
Покупки, що працюють на AI, створюють нові проблеми вимірювання, які будуть ускладнювати існуючі проблеми з атрибуцією роздрібної торгівлі. Коли транзакції починаються з розмовних інтерфейсів і завершуються за допомогою різних систем оформлення замовлення, традиційна категоризація бюджету розбивається.
Якщо покупець використовує здивування для дослідження “бездротових навушників до 200 доларів”, отримує рекомендації, що працюють на AI, а потім купують через здивування, використовуючи Shop Pay, чи належить цей продаж “пошук”, “роздрібні ЗМІ” або “партнерські” бюджет? Традиційні моделі атрибуції не були розроблені для транзакцій, які починаються в чаті та завершені в торгових гаманцях.
Цей виклик виходить за рамки простої класифікації бюджету. Команди з маркетингу потребуватимуть нових рамок для відстеження та оптимізації витрат на розмовних інтерфейсах, тим більше, що ці платформи розробляють власний рекламний інвентар. Складність збільшується, враховуючи, що один агент AI може отримати інформацію про продукцію від декількох роздрібних торговців, порівнювати ціни на платформах та повні транзакції через зовсім різні системи.
Навіть за прогнозованою шкалою в розмірі 25 мільярдів доларів до 2029 року пошукова реклама AI залишатиметься меншими, ніж роздрібні засоби масової інформації в абсолютних доларах. Але поступове зростання реклами з 2027 року все більше нахилиться до пошуку, що працює на AI, оскільки розмовні інтерфейси стають первинними каналами виявлення.
Готуємось до пошукової реклами AI
Конвергенція каналів з даними продуктів та пошукова реклама AI створює перші переваги для брендів, які бажають трактувати ці системи як інтегровані, а не окремі проблеми. Успіх вимагає вирівнювання між традиційно силими командами, які керують інформацією про товар, купівлею засобів масової інформації та технологічною інфраструктурою.
Технічна інфраструктура швидко дозріває поза підходом Shopify. Такі стандарти, як протокол контексту моделі Anthropic (MCP), створюють те, що означає “USB-C для агентів AI”-стандартні з'єднання, які розкривають продукти, інвентаризацію, програми лояльності та каси будь-яку сумісну модель AI. Це дає роздрібному торговцям можливість брати участь у кількох ринках AI, не здаючи даних клієнтів або контролю за ціноутворенням.
Джейсон Голдберг, головний директор з питань комерційної стратегії компанії Publicis Commerce, наголошує на організаційному виклику в новій білому папері: “Компанії, які процвітають у новому пошуковому ландшафті AI, не будуть найгучнішими – вони будуть найбільш адаптованими”. Його недавній аналіз зриву комерції AI дозволяє припустити, що бренди повинні “оптимізувати продукти та вміст для LLM”, одночасно пілотувавши “партнерства з комерції AI” з новими платформами.
Математика, що стоїть за проекцією eMarketer 25 мільярдів доларів, стає зрозумілою при розгляді цих інфраструктурних розробок. Казки продуктів, які колись обслуговують лише порівняльні торгові двигуни або веб -сайти роздрібної торгівлі, зараз живлять розмовний AI, який може досліджувати, рекомендувати та здійснювати трансакції автономно. У поєднанні зі зростанням прийняття споживачів існує фонд для прогнозів вибухового зростання.
Бренди, які трактують дані про продукти та стратегію медіа як підключені пріоритети, будуть краще розміщені як шкала рекламної реклами AI. Ті, хто продовжує керувати ініціативами AI окремо від своїх основних комерційних операцій, можуть опинитися у невигідному стані, оскільки розмовний пошук стає більш поширеним.
