Карл Франзен
Для ориентированных на будущее брендов электронной коммерции основной клиент быстро меняется: вместо человека за экраном появляются агенты искусственного интеллекта, которых этот клиент-человек использует от его имени для исследования товара и, если прогнозы верны, для его покупки.
Например, гигант инвестиционного банкинга и финансовых услуг Morgan Stanley опубликовал исследование, согласно которому к 2030 году 10-20% всех коммерческих расходов США могут быть осуществлены силами агентов, что составит от 190 до 385 миллиардов долларов.
В ответ на эти кардинальные изменения четырехлетний стартап Azoma, занимающийся электронной коммерцией с использованием агентного ИИ, представил протокол Agentic Merchant Protocol (AMP).
Эта новая концепция призвана предоставить крупным розничным продавцам — таким как продуктовые магазины, производители электроники и модные бренды — удобную для бренда точку опоры в экосистеме, все больше доминируемой автономными покупателями.
Идея привлекательна и обманчиво проста по своей сути: вместо нынешнего положения дел, когда продавцам физических товаров в интернете приходится вручную вводить информацию о каждом товаре, такую как артикулы и материалы, на различных онлайн-площадках и агрегаторах товарных объявлений (например, Walmart, Amazon, Google Shopping и т. д.), — теперь бренды могут просто взять всю эту информацию, загрузить ее на платформу Azoma и распространить везде, где это необходимо, включая страницы, оптимизированные для поиска и извлечения информации агентами ИИ, которые будут рекомендовать пользователям товары, соответствующие их конкретному запросу.
Использование технологий для завершения эры «черного ящика» ранней эпохи агентного ИИ в электронной коммерции.
Современная интеграция ИИ обычно опирается на изолированные системы, такие как ACP от OpenAI или UCP от Google. Хотя эти протоколы управляют техническими процедурами, необходимыми для обнаружения и оплаты, они обеспечивают минимальный контроль за целостностью бренда.
Когда агент искусственного интеллекта, используемый клиентом, «рассуждает» на основе запроса потребителя о товаре, он часто синтезирует данные из непроверенных источников в интернете, таких как Reddit или устаревшие партнерские сайты, создавая эффект «черного ящика», из-за которого теряется первоначальный посыл бренда.
AMP функционирует как высокоуровневая «система учета», которая объединяет эти разрозненные платформы. Она позволяет компаниям централизовать информацию о своих продуктах, включая юридические ограничения и брендбуки, в едином, машинно-ориентированном формате.
«AMP разрушает основы традиционной электронной коммерции», — заявляет Макс Синклер, генеральный директор Azoma, в пресс-релизе, предоставленном VentureBeat перед официальным объявлением, запланированным на 12 марта в Лондоне. «На протяжении десятилетий такие торговые площадки, как Amazon и Walmart, выступали в роли привратников, контролируя страницы с подробным описанием товаров, рейтинги и распространение. Бренды оптимизировали ограниченный набор конечных точек: страницы с подробным описанием товаров, рекламу, результаты поиска. В мире, где все контролируется агентами, этих фиксированных страниц больше не существует».
Платформа Azoma специально разработана для крупных розничных продавцов и производителей физических товаров, с основным упором на секторы товаров повседневного спроса (CPG) и товаров быстрого потребления (FMCG).
В интервью VentureBeat Синклер четко разграничил полезность протокола от цифровых активов или услуг, отметив, что Azoma в настоящее время не поддерживает NFT, SaaS или финансовый сектор, такой как банковское дело и страхование.
Будь то автоматизация повторного заказа таких необходимых в быту товаров, как средство для мытья посуды, или предоставление данных об обосновании покупок, требующих тщательного обдумывания, например, специализированных пищевых добавок и лыжного снаряжения, протокол служит цифровой связующей нитью для брендов, ценность которых коренится в физическом мире.
Суверенитет в мире, где действуют несколько агентов
Протокол уже получил быстрое распространение среди коалиции гигантов потребительских товаров, включая L'Oréal, Unilever, Mars, Beiersdorf и Reckitt. Для этих организаций поддержание единообразной идентичности на различных платформах искусственного интеллекта является неотложной задачей.
«Тот факт, что такие компании, как L'Oréal, Unilever, Mars и Beiersdorf, так быстро внедрили AMP, говорит о том, насколько срочно они это делают», — отметил Синклер в недавнем интервью VentureBeat. «Эти компании десятилетиями создавали ценность бренда — они не собираются передавать контроль над тем, как представлена их продукция, в руки «черного ящика» искусственного интеллекта».
Пакет программ AMP предоставляет техническим руководителям ряд важных инструментов:
Канонические машинные каталоги : структуры данных, разработанные специально для обработки LLM-данных и дополненные сигналами на уровне персоны.
Программное распространение информации в открытом интернете : обеспечение соответствия данных, которые агенты находят в открытом интернете, официальной документации бренда.
Инфраструктура, не зависящая от конкретного поставщика : конструкция, предотвращающая зависимость от конкретного поставщика, позволяющая брендам взаимодействовать с любым ИИ-помощником или агентом на торговой площадке.
Отображение производительности : Инструменты для измерения того, как агенты «оценивают» конкретные атрибуты продукта и проверяют соответствие требованиям во всей экосистеме.
Интеллект как конкурентное преимущество
Azoma предлагает не простое распространение данных, а комплексный рабочий процесс, разработанный для обеспечения доли рынка в экономике, ориентированной на искусственный интеллект.
Платформа включает в себя запатентованный механизм «RegGuard™ Compliance», который автоматически проверяет весь сгенерированный контент на соответствие строгим требованиям бренда и нормативным правилам, таким как стандарты FDA/DSHEA.
Этот автоматизированный контроль сочетается с расширенным отслеживанием цитирований, что позволяет брендам точно видеть, на какие источники — от Reddit и Quora до Википедии и YouTube — ссылаются агенты ИИ, когда дают рекомендации.
Такая детальная прозрачность уже принесла значительный прирост производительности первым партнерам. Компания сообщает, что для бренда Ruroc трафик с ChatGPT увеличился в 14 раз, что вывело его на первое место среди рекомендуемых брендов горнолыжных шлемов в целевых регионах.
Аналогичным образом, клиенты отметили пятикратное увеличение количества упоминаний своих товаров в рамках конкретных розничных сервисов, таких как Amazon Rufus, а оптимизированный контент продемонстрировал рост конверсии до 32% в ходе A/B-тестирования.
Устраняя технические «географические препятствия» — такие как ошибки схемы, пробелы в доступности для индексаторов и контент, доступный только по JavaScript, который традиционные парсеры могут пропустить, — Azoma позволяет брендам перейти от пассивного наблюдения к активной оптимизации взаимодействия с ИИ.
Для быстрорастущих компаний, таких как Perfect Ted, эта известность способствовала увеличению выручки на +532% в годовом исчислении.
Объединение ДНК рынка с исследованиями в области искусственного интеллекта.
Руководящая команда Azoma отражает сочетание крупномасштабной розничной торговли и передовых вычислительных технологий.
Синклер проработал шесть лет в Amazon, где возглавлял разработку пользовательского интерфейса для запуска сервиса в Сингапуре и руководил расширением Amazon Grocery по всему Европейскому союзу.
Эта работа в крупнейшей в мире розничной сети выявила ограничения статических описаний товаров на динамичном рынке, управляемом искусственным интеллектом. «В традиционном мире электронной коммерции… вы создавали описание товара, публиковали его, и на этом все заканчивалось», — заметил Синклер. «В этом новом мире страницы с подробным описанием товара генерируются… наши клиенты теряют всякий контроль».
Техническую основу протокола возглавляет технический директор Тимур Лугуев, стипендиат программы Фулбрайта и член ERCIM с более чем десятилетним опытом работы в области многомодального глубокого обучения.
Лугуев рассматривает AMP как способ косвенного влияния на более широкий «онлайн-след», который определяет ход рассуждений ИИ. «Мы хотим передавать информацию агентам, по сути, косвенно, через открытый онлайн-след», — пояснил Лугуев.
«Главная цель: сначала определить своего рода стандарт, централизовать информацию о продукте и бренде в одном месте, затем распространить ее по всем открытым каналам, а затем количественно оценить и измерить ее влияние».
Лицензирование и рыночные последствия
Azoma позиционирует свой протокол как нейтральную альтернативу закрытым экосистемам крупных технологических компаний. В то время как поисковые системы отдают приоритет пользовательскому опыту потребителя, AMP фокусируется исключительно на требованиях продавца к предсказуемости и точности.
Особенность | Протоколы платформы (ACP/UCP) | Азома АМФ |
Основное внимание | Выполнение транзакции | Контроль над брендом и многоагентная синдикация |
Данные Достижения | Только внутренняя экосистема | Кроссплатформенность и открытый веб |
Управление брендом | Отсутствие/частичный контроль | Полный контроль на уровне предприятия. |
Интеграция | API, ориентированные на разработчиков | Удобная для команд в сфере маркетинга и коммерции |
Этот сдвиг фактически заменяет традиционную поисковую оптимизацию (SEO) на агентную коммерческую оптимизацию (ACO).
Синклер утверждает, что этот переход обусловлен изменением доверия потребителей. «Вы будете больше доверять ChatGPT, когда он обрабатывает ваши данные, чем просто вводя в Google запрос „какой матрас мне выбрать“ и переходя по ссылке того, кто заплатил за этот запрос», — говорит он.
Структура ценообразования
Коммерческая стратегия Azoma призвана преодолеть разрыв между традиционными методами закупки корпоративного программного обеспечения и показателями эффективности, характерными для эпохи искусственного интеллекта. В настоящее время компания использует стандартную корпоративную модель, взаимодействуя со своими глобальными партнерами на основе годовых контрактов, которые обычно составляют от шести до семизначных сумм. Такая структура призвана соответствовать существующим бюджетным рамкам крупных организаций, обеспечивая предсказуемость, необходимую для планирования работы многонациональных подразделений.
Однако долгосрочная стратегия компании предполагает фундаментальный переход к модели ценообразования, ориентированной на результат. Благодаря прямой интеграции с данными и потоками доходов бренда, Azoma может измерять конкретное финансовое воздействие каждого синдицированного вмешательства в рамках агентской экосистемы.
«В будущем мы стремимся получать свою долю прибыли, когда агенты приносят пользу», — пояснил Синклер.
Эта цель позволит эффективно перевести протокол из разряда затрат на SaaS в актив, основанный на результатах, по аналогии с тем, как работают современные рекламные платформы, напрямую связывая затраты с ростом доходов.
ориентированная на результат агентная электронная коммерция
Пока рынок готовится к официальной презентации протокола на мероприятии Agentic Commerce Optimization в Лондоне 12 марта, послание для высшего руководства ясно: «фиксированная» страница продукта устарела. «Когда L'Oréal, Unilever и Mars движутся в одном направлении, остальная часть рынка обращает на это внимание», — заключил Синклер.
Подпишитесь, чтобы получать самые свежие новости!
Подробные аналитические данные для руководителей предприятий в области искусственного интеллекта, данных и безопасности.
Отправляя свой адрес электронной почты, вы соглашаетесь с нашими Условиями использования и Политикой конфиденциальности.
Получайте обновления ! Вы подписаны! Наши последние новости скоро поступят на вашу электронную почту.
Источник: venturebeat.com
