Как сделать ваш товар электронной коммерции заметным для ИИ-агентов? Используйте эту новую систему, которой доверяют L’Oréal, Unilever, Mars и Beiersdorf

Для ориентированных на будущее брендов электронной коммерции основной клиент стремительно меняется: на смену человеку по ту сторону экрана приходят ИИ-агенты, которых этот самый человек задействует от своего имени для поиска информации и, если прогнозы оправдаются, для непосредственной покупки товара.

Например, гигант инвестиционного банкинга и финансовых услуг Morgan Stanley опубликовал исследование, согласно которому к 2030 году от 10% до 20% всех расходов на американскую коммерцию будут совершаться с помощью агентов, что составит от $190 млрд до $385 млрд.

В ответ на этот сейсмический сдвиг четырехлетний стартап в сфере агентской ИИ-коммерции Azoma представил Протокол агентского мерчанта (Agentic Merchant Protocol — AMP).

Этот новый фреймворк призван обеспечить ритейлеров с большими объемами продаж — таких как производители продуктов питания, электроники и модных брендов — «дружественной к бренду» опорой в экосистеме, где все больше доминируют автономные покупатели.

Сама идея выглядит убедительно и обманчиво просто: вместо нынешнего статус-кво, когда мерчантам, продающим физические товары в интернете, приходится вручную вводить информацию о каждом продукте (например, артикулы и материалы) на различных онлайн-маркетплейсах и агрегаторах листингов (включая Walmart, Amazon, Google Shopping и т. д.), — бренды теперь могут просто собрать всю эту информацию, загрузить ее в платформу Azoma и транслировать везде, где это необходимо. Сюда входят и страницы, оптимизированные для того, чтобы ИИ-агенты могли искать и извлекать данные для пользователей, рекомендуя им продукты, соответствующие их конкретному запросу.

Использование технологий для завершения эпохи «черного ящика» в ранней агентской ИИ-коммерции

Интеграция современного ИИ обычно опирается на разрозненные системы, такие как ACP от OpenAI или UCP от Google. Хотя эти протоколы управляют техническими рукопожатиями, необходимыми для поиска и оплаты, они предлагают минимальный контроль над целостностью бренда.

Когда ИИ-агент, задействованный покупателем, «рассуждает» над поисковым запросом своего человеческого потребителя, он часто синтезирует данные из непроверенных уголков интернета — например, с Reddit или устаревших сайтов аффилированного маркетинга, — создавая эффект «черного ящика», при котором изначальное послание бренда теряется.

AMP функционирует как высокоуровневая «система учета», которая соединяет эти разрозненные платформы. Она позволяет компаниям централизовать свою продуктовую аналитику, включая юридические ограничения и бренд-буки, в единый формат, изначально понятный машинам.

«AMP разрушает основы традиционной электронной коммерции», — заявляет Макс Синклер (Max Sinclair), генеральный директор Azoma, в пресс-релизе, предоставленном VentureBeat в преддверии официального анонса, назначенного на 12 марта в Лондоне. — «На протяжении десятилетий такие маркетплейсы, как Amazon и Walmart, выступали в роли привратников, контролируя страницы с подробным описанием товаров, рейтинги и дистрибуцию. Бренды оптимизировали ограниченный набор конечных точек: целевые страницы товаров (PDP), рекламу, результаты поиска. В мире агентов эти фиксированные страницы больше не существуют».

Платформа Azoma специально разработана для крупных ритейлеров и производителей физических товаров с упором на секторы товаров повседневного спроса (CPG и FMCG).

В интервью VentureBeat Синклер четко разграничил полезность протокола, отделив его от чисто цифровых активов или услуг, и отметил, что Azoma в настоящее время не поддерживает NFT, SaaS или такие финансовые секторы, как банкинг и страхование.

Будь то автоматический повторный заказ предметов домашнего обихода вроде средства для посудомоечных машин или предоставление данных для «рассуждений» при дорогостоящих покупках (например, специализированных добавок или горнолыжного снаряжения), протокол служит цифровой соединительной тканью для брендов, чья ценность укоренена в физическом мире.

Суверенитет в мире множества агентов

Протокол уже получил широкое распространение среди коалиции гигантов потребительских товаров, включая L’Oréal, Unilever, Mars, Beiersdorf и Reckitt. Для этих организаций поддержание единого стиля на различных ИИ-платформах является первоочередной задачей.

«Тот факт, что такие компании, как L’Oréal, Unilever, Mars и Beiersdorf, так быстро перешли к внедрению AMP, говорит сам за себя — они чувствуют крайнюю необходимость», — отметил Синклер в недавнем интервью VentureBeat. — «Это компании, которые десятилетиями создавали капитал бренда, и они не собираются отдавать контроль над тем, как представлены их продукты, какому-то ИИ-черному ящику».

Комплект AMP предоставляет техническим лидерам несколько важнейших рычагов:

• Канонические каталоги, понятные машинам: Структуры данных, разработанные специально для усвоения языковыми моделями (LLM) и обогащенные сигнализацией на уровне персонажей.

• Программное распространение в открытом интернете: Обеспечение того, чтобы данные, которые агенты находят в открытом интернете, совпадали с официальной документацией бренда.

• Инфраструктура, не зависящая от конкретных агентов: Архитектура, которая предотвращает привязку к одному поставщику, позволяя брендам взаимодействовать с любым ИИ-ассистентом или агентом маркетплейса.

• Прозрачность производительности: Инструменты для измерения того, как агенты «взвешивают» определенные характеристики товаров и проверяют соответствие требованиям по всей экосистеме.

Интеллект как конкурентный ров

Помимо простой дистрибуции данных, Azoma предоставляет сквозной рабочий процесс, призванный обеспечить долю рынка в экономике, где на первом месте стоит искусственный интеллект.

Платформа включает в себя проприетарный механизм «RegGuard™ Compliance», который автоматически проверяет весь созданный контент на соответствие строгим правилам бренда и нормативным требованиям, таким как стандарты FDA/DSHEA.

Этот автоматизированный надзор сочетается с расширенным отслеживанием цитирований, что позволяет брендам точно видеть, на какие источники — от Reddit и Quora до Wikipedia и YouTube — ссылаются ИИ-агенты при выдаче рекомендаций.

Такая детальная прозрачность уже принесла значительный рост эффективности ранним партнерам. Компания сообщает, что для бренда Ruroc трафик с сайта из ChatGPT вырос в 14 раз, что вывело его на первое место среди рекомендуемых брендов горнолыжных шлемов в целевых регионах.

Аналогичным образом, у клиентов доля упоминаний в таких ритейл-агентах, как Amazon Rufus, увеличилась в 5 раз, в то время как оптимизированный контент продемонстрировал рост конверсии до 32% при сплит-тестировании.

Решая технические проблемы «GEO-блокировки» — такие как ошибки схемы, пробелы в сканировании и контент только на JavaScript, который традиционные краулеры могут пропустить, — Azoma позволяет брендам перейти от пассивного наблюдения к активной оптимизации ИИ-диалогов.

Для быстро растущих компаний вроде Perfect Ted такая видимость помогла увеличить выручку на 532% в годовом исчислении.

Сплав ДНК маркетплейсов и ИИ-исследований

Руководящая команда Azoma отражает пересечение масштабного ритейла и продвинутых вычислений.

Синклер проработал шесть лет в Amazon, где он возглавлял направление потребительского опыта при запуске сервиса в Сингапуре и руководил расширением Amazon Grocery по всему Евросоюзу.

Этот опыт работы в крупнейшем мировом ритейлере высветил ограничения статичных листингов на динамичном рынке, управляемом ИИ. «В мире традиционной электронной коммерции… вы пишете описание товара, публикуете его, и на этом все», — заметил Синклер. — «В этом новом мире страницы с описанием товаров являются генеративными… наши клиенты теряют весь контроль».

Техническую основу протокола возглавляет технический директор Тимур Лугуев, стипендиат программы Фулбрайта и стипендиат ERCIM, имеющий более чем десятилетний опыт работы в области мультимодального глубокого обучения.

Лугуев рассматривает AMP как способ косвенного влияния на более широкий «онлайн-след», который формирует рассуждения ИИ. «Мы хотим подпитывать агентов через, по сути, косвенный след в сети», — пояснил Лугуев.

«В этом и фокус: сначала в основном определить некий такой стандарт — то есть централизовать эту информацию о продукте и бренде в одном месте, затем транслировать ее на открытые поверхности, а после количественно оценить и измерить эффект».

Лицензирование и рыночные последствия

Azoma позиционирует свой протокол как нейтральную альтернативу подходам закрытых экосистем от крупных технологических провайдеров. В то время как поисковые системы отдают приоритет потребительскому опыту, AMP сосредоточен исключительно на потребностях мерчанта в предсказуемости и точности.

Этот сдвиг фактически заменяет традиционную поисковую оптимизацию (SEO) на оптимизацию агентской коммерции (ACO).

Синклер утверждает, что этот переход обусловлен изменениями в потребительском доверии. «Вы будете доверять ChatGPT, работающему с вашими данными, [гораздо больше], чем просто вбивая в Google вопрос «какой матрас мне выбрать» и кликая по тому, кто заплатил за верхнюю ссылку», — говорит он.

Структура ценообразования

Коммерческая стратегия Azoma призвана преодолеть разрыв между традиционными закупками корпоративного ПО и метриками эффективности эпохи ИИ. В настоящее время компания использует стандартную корпоративную модель, сотрудничая с глобальными партнерами на основе годовых контрактов, которые обычно исчисляются шести- и семизначными суммами. Такая структура призвана соответствовать существующим бюджетным рамкам крупных организаций, обеспечивая предсказуемость, необходимую для планирования работы транснациональных департаментов.

Тем не менее, долгосрочное видение компании предполагает фундаментальный переход к модели ценообразования на основе результатов. Интегрируясь напрямую в данные о бренде и потоки его выручки, Azoma может измерить конкретный финансовый эффект от каждого синдицированного вмешательства в агентскую экосистему.

«Наша амбиция заключается в том, что будущее выглядит примерно так… получать процент, когда они [агенты] приносят пользу», — пояснил Синклер.

Эта цель фактически превратит протокол из статьи расходов на SaaS в актив, основанный на эффективности, что отражает работу современных рекламных платформ, связывающих затраты напрямую с приростом выручки.

Агентская электронная коммерция на основе результатов

Поскольку рынок готовится к официальной презентации протокола на мероприятии по оптимизации агентской коммерции в Лондоне 12 марта, послание топ-менеджменту очевидно: «фиксированная» товарная страница мертва. «Когда L’Oréal, Unilever и Mars движутся в одном направлении, остальной рынок обращает на это внимание», — подытожил Синклер.