本週零售媒體的發展,開始明顯朝 AI 與實體場景延伸。從 Amazon 將 Alexa 購物功能整合進搜尋入口、讓 AI 直接介入消費決策,到 Pacvue 把 RMN 數據串接 ChatGPT 與 Claude 等 AI 工具,再到 Avolta 將競價式零售媒體技術帶進全球機場與車站,RMN 的應用場景已不再侷限於傳統站內廣告。當 AI、第一方資料與實體場域逐漸整合,零售媒體也開始從單一廣告渠道,延伸至更即時且多元的消費接觸情境。台灣零售媒體第一品牌 TenMax,帶您一次掌握本週 RMN 三大焦點。
焦點一、Amazon 擴大 Alexa AI 購物功能,站內搜尋走向對話化
Amazon 近期宣布以全新升級的「Alexa for Shopping」取代過去的購物 AI 助理 Rufus,並將 AI 功能直接整合進網站與 App 搜尋列中。此次更新也首度開放給所有使用者,不再限於 Prime 會員,功能包含生成購物指南、查詢優惠、自動補貨,以及查詢長達一年的商品價格歷史等,首波已於美國市場上線。這次最大的變化,在於 Amazon 開始把原本的關鍵字搜尋,逐步轉向對話式購物體驗。消費者不再只是輸入商品名稱,而是能直接詢問需求、預算與使用情境,由 AI 協助推薦商品與整理資訊。當 AI 開始參與購物決策流程,也讓 Amazon 能取得比傳統搜尋更完整的消費意圖與需求訊號。對 RMN 而言,這也可能進一步改變站內廣告的運作方式。過去 Sponsored Products、Sponsored Brands 等廣告主要依賴關鍵字曝光,但未來隨著 AI 介入推薦流程,廣告呈現方式與推薦邏輯也可能逐漸調整,讓廣告與商品推薦之間的界線變得更加模糊。另一方面,當 AI 同時掌握搜尋、購買紀錄與互動脈絡,平台如何平衡廣告揭露、推薦透明度與消費者信任,也將成為未來 RMN 發展的重要議題。
焦點二、Pacvue 推出 MCP Server,RMN 數據可直接導入 ChatGPT 與 Claude
零售媒體管理平台 Pacvue 近期宣布推出 MCP Server,讓品牌與代理商可直接透過 ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot 等 AI 工具,以自然語言查詢 RMN 廣告數據。此次功能基於 Anthropic 推出的 Model Context Protocol(MCP)架構,目前已支援 Amazon、Walmart、Instacart、Kroger、Target、DoorDash、eBay 等超過 12 個零售媒體平台。過去 RMN 操作人員往往需要在不同平台後台之間切換、下載報表,再另外整理數據;現在則能直接透過 AI 工具查詢 campaign 表現、關鍵字、share of voice 與庫存等資訊,讓原本分散在各平台內的廣告數據,開始能在同一工作環境中使用。這樣的變化,也代表 RMN 開始進一步朝 AI 工作流程整合。過去品牌若要整合不同平台數據,通常需要額外串接 API 或建立資料流程;現在則開始能直接透過 AI 工具完成部分查詢與分析工作。隨著 AI 逐漸介入廣告營運流程,品牌與代理商的工作重心,也可能逐漸從資料整理,轉向策略判讀與媒體優化。
焦點三、Avolta 攜手 Topsort,將零售媒體技術帶進機場與車站場景
全球旅行零售商 Avolta 近期宣布與零售媒體技術公司 Topsort 合作,導入競價式(auction-based)廣告技術與第一方資料能力,進一步擴展旅行零售媒體布局。Avolta 目前於全球 70 個國家擁有近 5,100 個機場、車站與旅行據點,旗下 Club Avolta 會員數已達 1,800 萬人,且會員平均消費金額為非會員的 3 倍。透過此次合作,品牌未來可依據不同旅行場景進行更即時的廣告投放,例如於安檢後推送香氛優惠,或在登機口附近提供餐飲折扣,讓廣告更貼近旅客移動動線與消費情境。這也代表旅行零售媒體開始從傳統看板與店頭陳列,逐步轉向更數位化的廣告模式。當第一方資料與競價技術開始進入機場與車站場域,品牌也能更精準地依據旅客行為進行廣告溝通。另一方面,全球機場廣告市場規模預計將從 2024 年約 50 億美元,於 2033 年突破 94 億美元。隨著旅行零售媒體持續成長,機場與交通場域也正逐漸成為 RMN 延伸的重要媒體場景。
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