Rufus Amazon Menunjukkan Masa Depan Belanja AI, Kutil, dan Segalanya

Peluncuran Rufus di Amazon pada bulan Februari, yang merupakan asisten belanja AI, menawarkan gambaran awal tentang bagaimana kecerdasan buatan dapat mengubah penemuan produk dan perilaku pembelian. Namun, eksperimen awal mengungkap potensi dan keterbatasan agen belanja AI, sekaligus menimbulkan pertanyaan kritis tentang bagaimana merek harus bersiap menghadapi masa depan di mana penelusuran kata kunci tradisional mungkin tidak lagi mendominasi.

Selama hampir satu dekade, merek yang menjual di Amazon mengikuti pedoman yang relatif linier. Setelah mendirikan agen pemasaran yang berfokus pada Amazon pada tahun 2015, saya telah menyaksikan evolusi ini secara langsung. Selama periode 9 tahun tersebut, fundamentalnya tidak banyak berubah: mengoptimalkan algoritma A9 Amazon melalui penggunaan kata kunci yang strategis, mempertahankan peringkat produk yang kuat, membangun lalu lintas dan volume konversi melalui iklan, dan membuat konten visual yang menarik. Meskipun alat dan kemampuan telah menjadi lebih canggih—mulai dari opsi periklanan yang ditingkatkan hingga fitur konten yang canggih—strategi inti tetap konsisten.

Rufus berpotensi mengganggu pola yang sudah ada ini. Analisis awal menunjukkan bahwa mereka mempertimbangkan sinyal di luar faktor peringkat tradisional Amazon, termasuk konten dari situs web merek tersebut dan kehadiran internet yang lebih luas.

Merek kini harus mempertimbangkan cara mengoptimalkan konten produk mereka, tidak hanya untuk konsumen, tetapi juga untuk model bahasa besar ini. Istilah penelusuran yang mungkin digunakan konsumen untuk menemukan merek atau produk Anda akan memiliki pengaruh yang lebih kecil dibandingkan apa yang dipikirkan model AI tentang merek atau produk Anda.

Perlombaan Belanja AI yang Lebih Luas

Persaingan untuk mengembangkan asisten belanja AI tidak terbatas pada Amazon. Peluncuran integrasi belanja Perplexity bulan ini, yang memungkinkan pembelian sekali klik dalam hasil pencarian, menandakan berkembangnya inovasi di bidang ini. Perkembangan ini dapat memberikan tekanan pada pengecer lain untuk mempercepat inisiatif AI mereka guna menghindari hilangnya lalu lintas pencarian ke platform pihak ketiga.

Rufus AI dari Amazon: Keterbatasan Awal vs Potensi Masa Depan

Masukan terkini mengenai Rufus beragam, dengan beberapa pengguna menyatakan bahwa tanggapannya sering kali salah atau tidak membantu.

Namun, hal ini mencerminkan masa-masa awal banyak teknologi transformatif. Sebagai sesama Forbes kontributor Jason Goldberg mencatat dalam postingan terbarunya tentang agen belanja AI, “Asisten belanja AI bertujuan untuk mengabaikan (penjelajahan tradisional) sepenuhnya, menggabungkan penemuan produk dan pembelian menjadi satu pengalaman intuitif.” Meskipun visi ini sebagian besar masih belum terealisasi, asisten belanja AI mewakili potensi pendamping belanja yang tak kenal lelah dan berpengetahuan luas yang memahami setiap detail produk dan preferensi pelanggan.

Perkembangan ini sejalan dengan prediksi yang saya laporkan bulan lalu tentang masa depan e-commerce, yang mana pakar industri menyarankan bahwa kotak pencarian tradisional pada akhirnya akan digantikan oleh agen AI percakapan.

Namun, jalan menuju masa depan tersebut mungkin tidak semulus yang dipikirkan sebagian orang. Analis teknologi Benedict Evans, dalam presentasinya pada tahun 2024 yang berfokus secara eksklusif pada AI, menanyakan pertanyaan penting apakah laju kemajuan AI yang pesat yang telah kita lihat selama tiga tahun terakhir dapat terus berlanjut. Laju kemajuan yang sangat tinggi mungkin akan melambat seiring kita mengatasi tantangan yang semakin kompleks.

Janji Personalisasi

Salah satu area di mana eksperimen awal dengan Rufus menjanjikan adalah dalam personalisasi. Analisis menunjukkan bahwa rekomendasi sangat bervariasi berdasarkan riwayat perilaku pembelian pengguna dan titik harga umum—mungkin merupakan contoh paling jelas dari personalisasi yang bermakna dalam penelusuran ritel.

Carter Jensen, Manajer Senior Kemampuan Pemasaran Perusahaan di General Mills, menggunakan malam hari dan akhir pekannya untuk membuat ekstensi browser yang menjalankan kueri penelusuran di dalam Rufus, lalu mengekspor hasilnya secara massal. Eksperimen awal Jensen dengan Rufus mengungkapkan pola mengejutkan dalam cara asisten AI menyajikan produk dan membuat rekomendasi.

Pengujiannya menunjukkan bahwa tanggapan antar pengguna sangat bervariasi, dan bukti menunjukkan bahwa variasi ini berasal dari pola belanja individu dan preferensi harga. Misalnya, saat membandingkan hasil antara pengguna yang berbeda untuk kategori produk yang sama, Rufus tampaknya menyesuaikan rekomendasi berdasarkan ambang batas historis pembelanjaan setiap pengguna. Hal ini terutama terlihat pada kategori seperti makanan hewan, dimana sensitivitas harga sangat bervariasi antar konsumen.

Menariknya, sinyal peringkat Amazon tradisional seperti lencana “Pilihan Amazon” tampaknya tidak memiliki bobot yang sama dalam rekomendasi Rufus seperti dalam hasil pencarian standar. Hal ini menunjukkan bahwa Amazon mungkin mengembangkan kerangka kerja berbeda untuk penemuan produk berbasis AI yang lebih mengandalkan riwayat belanja pribadi dibandingkan faktor peringkat konvensional.

Implikasi Strategis bagi Merek

Meskipun masih terlalu dini untuk sepenuhnya menulis ulang pedoman Amazon, merek harus mempertimbangkan beberapa prioritas yang muncul:

1. Kategori Pertimbangan Tinggi: Merek yang menjual produk yang rumit atau mahal harus memberikan perhatian khusus. Jensen mencatat bahwa meskipun bantuan AI mungkin menawarkan nilai terbatas untuk pembelian rutin senilai $5, hal ini dapat berdampak besar pada kategori di mana konsumen menginvestasikan lebih banyak waktu dan energi emosional dalam pengambilan keputusan—seperti sekantong makanan anjing seharga $80 di mana pembeli “sangat teknis dan sangat emosional.” diinvestasikan.”
2. Kehadiran Digital dan Evolusi Konten: Kesuksesan memerlukan pemeliharaan konten yang konsisten dan berkualitas tinggi di seluruh titik kontak, yang dioptimalkan untuk penelusuran tradisional dan interpretasi AI. Hal ini termasuk mempertimbangkan bagaimana AI mengindeks berbagai jenis konten, mulai dari teks gambar hingga poin-poin, dan memahami bahwa asisten dapat mengambil informasi dari sumber di luar platform retailer.
3. Penentuan Posisi Harga: Dengan tanda-tanda awal yang menunjukkan sensitivitas harga yang kuat dalam rekomendasi AI, merek perlu mempertimbangkan dengan cermat strategi penetapan harga dan bagaimana mereka menyelaraskan dengan segmen pelanggan sasaran.

Akankah Iklan Bersponsor Ditampilkan di Amazon Rufus?

Pembaruan pada dokumentasi Amazon API pada bulan November mengungkapkan lapisan lain pada potensi dampak Rufus: platform mungkin mulai menyertakan iklan bersponsor di penempatan terkait Rufus.

“Untuk membantu pelanggan menemukan lebih banyak produk di asisten belanja generatif bertenaga AI Amazon, yang disebut Rufus, iklan Anda mungkin muncul di penempatan terkait Rufus,” kata Amazon dalam catatan rilis bulan November. “Rufus dapat membuat teks pendamping berdasarkan konteks percakapan.”

Meskipun Amazon mencatat bahwa laporan kampanye tidak akan menyertakan metrik Rufus yang terpisah, perkembangan ini menimbulkan pertanyaan menarik tentang masa depan media ritel. Bagaimana asisten belanja AI mengubah model periklanan tradisional di mana merek menawar kata kunci? Ketidakmampuan untuk melacak kinerja khususnya dalam percakapan Rufus juga dapat menantang kemampuan pengiklan untuk mengoptimalkan pembelanjaan mereka secara efektif.

Melihat ke depan

Meskipun laju kemajuan AI masih belum pasti, asisten belanja AI seperti Rufus dari Amazon pasti akan mengalami peningkatan. Jensen memperkirakan bahwa pada tahun 2025, pengecer besar akan mampu menawarkan perdagangan prediktif yang didukung AI dengan keranjang belanja yang dinamis dan didorong oleh percakapan. “Teknologinya sudah ada. Dan datanya sudah ada,” katanya. “Ini menjadikannya nyata.” Bagi merek, kesuksesan terletak pada pembangunan fondasi fleksibel yang sesuai dengan paradigma perdagangan saat ini dan masa depan.