Alexa+ Memaksa Merek Amazon Baru untuk Memikirkan Kembali Strategi Pemasaran Mereka

Ketika Amazon sedang bersiap untuk meluncurkan Alexa+, merek menghadapi kebutuhan mendesak untuk menyesuaikan strategi digital mereka untuk berbelanja bertenaga. Temuan paten terbaru menunjukkan integrasi Alexa dengan kecerdasan produk Rufus Amazon akan memprioritaskan merek dengan data atribut produk yang komprehensif dan bahasa percakapan harian dalam daftar mereka. Pergeseran ini menciptakan tantangan dan peluang sebagai optimalisasi kata kunci tradisional untuk memberikan jalan ke pendekatan percakapan yang lebih didasarkan pada atribut terhadap konten produk.

Mengoptimalkan AI 'SEO' di Amazon

Paten yang baru-baru ini ditemukan untuk integrasi Alexa-Rufus Amazon mengungkapkan perubahan mendasar dalam bagaimana produk akan ditemukan. Sementara optimasi pencarian tradisional berfokus pada pencocokan kata kunci spesifik, pendekatan Alexa+berpusat pada atribut produk – karakteristik dan spesifikasi terstruktur yang menentukan item.

“Paten ini penuh dengan kata 'atribut.' Itu adalah kata nomor satu yang digunakan, “kata manajer eCommerce Andrew Bell, yang menganalisis paten. “Setiap item konten mungkin memiliki satu set atribut dengan atribut, pada gilirannya, yang dikaitkan dengan nilai atribut. Misalnya, jika item konten yang diberikan adalah ponsel, atribut dapat mencakup warna, sistem operasi, ukuran memori, jenis prosesor, kapasitas penyimpanan.”

Seperti yang saya sebutkan di posting sebelumnya Forbes Tentang implikasi dari teknologi baru ini, perjalanan belanja diatur untuk membalikkan dari “Find Products, kemudian Penelitian Atribut” untuk “menentukan atribut, kemudian menemukan produk yang memenuhi persyaratan.”

Untuk merek, ini menunjukkan perubahan kritis dalam strategi konten. Keberhasilan akan semakin tergantung pada bagaimana atribut produk didokumentasikan dan terstruktur secara menyeluruh, daripada hanya memasukkan kata kunci yang tepat dalam judul dan poin -poin.

Data terstruktur di dunia percakapan

Kemampuan Alexa untuk menjawab pertanyaan luas dengan mengumpulkan informasi dalam berbagai produk memperkenalkan dinamika baru – penemuan percakapan. Ketika konsumen mengajukan pertanyaan seperti “Berapa banyak watt yang digunakan oleh gelombang mikro RV?” Atau “Dapatkah saya memasukkan hidangan plastik ke dalam mesin pencuci piring?”, Sistem ini akan menarik data atribut yang relevan dari seluruh katalog.

Ini menciptakan beberapa persyaratan utama untuk merek:

1. Selesaikan semua bidang atribut: Merek harus sepenuhnya mengisi semua bidang produk yang relevan, termasuk opsional. Atribut yang hilang dapat berarti pengecualian jawaban Alexa+.
2. Gunakan bahasa harian: Memasuki istilah umum dan bahasa alami dalam deskripsi produk menjadi penting, karena sistem mengekstraksi istilah seperti “hidangan plastik” dari antrian percakapan.
3. Berikan spesifikasi teknis yang komprehensif: Pengukuran, kapasitas, bahan, dan detail teknis yang harus dimasukkan dalam bidang yang ditunjuk untuk menjawab atribut pertanyaan khusus.

Morgan McAlenney, pemimpin pertumbuhan perdagangan di label publik, menyarankan merek untuk memikirkan kembali bagaimana konten mereka terdengar dalam interaksi yang baik: “Data produk harus ramah dan lebih penting dengan konteks. Pernahkah Anda mendengar, benar -benar mendengarkan, bagaimana Alexa dapat berbicara tentang merek Anda? Apa yang sebenarnya diminta oleh konsumen, bukan hanya bagaimana Anda mendaftar?”

Pengakuan merek dalam belanja suara pertama

Dimensi kritis lainnya adalah pengakuan merek. Dalam antarmuka visual tradisional, produk dapat menarik perhatian melalui gambar yang menonjol, lencana, atau penempatan. Dalam interaksi suara, merek harus secara khusus diminta untuk menonjol.

Kara Babb, konsultan e-commerce dan mantan karyawan Amazon, menyoroti tantangan ini: “Ini adalah perbedaan antara pelanggan yang mengatakan 'Alexa membeli elektrolit di Amazon' vs 'Alexa, membeli elektrolit di Amazon.' Amazon akan membeli 'Opsi Amazon' untuk elektrolit, vs. merek yang ditentukan. “

Dinamika ini menciptakan kebutuhan ganda: mengoptimalkan konten produk untuk sistem AIZON AI sambil secara bersamaan membangun pengantar merek di luar platform.

“Merek dapat memilih untuk menginvestasikan waktu/sumber daya dalam membangun merek mereka melalui pekerjaan sosial, pekerjaan rumah, pencipta atau memeras setiap uang receh terakhir dari Amazon PDP dan operasinya untuk menjadi lencana yang dipilih Amazon setiap kali (kalah pertempuran),” kata Babb.

Faktor Data Historis

Paten juga mengungkapkan bahwa rekomendasi Alexa+tidak hanya akan berasal dari atribut produk ', tetapi juga dari data perilaku pengguna. Menurut Bell, sistem ini mempertimbangkan “transaksi historis, yang akan mencakup pembelian hidangan plastik, contoh hidangan plastik yang ditambahkan ke keranjang, keranjang belanja virtual … tambahkan ke level keranjang, laju pembelian, dan kemudian pencarian yang terkait dengan hidangan plastik.”

Ini menunjukkan bahwa produk dengan kinerja historis yang kuat mungkin memiliki keunggulan dalam rekomendasi Alexa+, memiliki potensi untuk membuat tantangan untuk daftar yang lebih baru. Ini juga menunjukkan bahwa mengarahkan lalu lintas, add-to-card, dan konversi tetap penting bahkan dalam paradigma baru ini.

Penyaringan Relevansi: Faktor Peringkat Baru

Paten menjelaskan “model penyaringan relevansi” yang menentukan apakah suatu produk relevan dengan antrian. Model pembelajaran mesin ini menambahkan lapisan lain ke proses penemuan, di luar pencocokan atribut sederhana.

Untuk merek, ini memperkuat kebutuhan untuk memastikan konten produk dengan jelas mengomunikasikan kasus penggunaan, tujuan, dan hubungan dengan kategori yang lebih luas. Konten harus menentukan relevansi tidak hanya dengan istilah pencarian tertentu, tetapi untuk konsep yang mendasari antrian.

Bersiaplah untuk penemuan suara bertenaga

Ketika Alexa+ mulai diluncurkan dalam beberapa minggu mendatang, merek harus mengambil beberapa langkah proaktif:

1. Daftar produk audit untuk kelengkapan atribut

Lakukan tinjauan komprehensif dari daftar produk Amazon Anda untuk memastikan semua bidang atribut yang mungkin diisi. Berikan perhatian khusus pada spesifikasi teknis, materi, penggunaan instruksi, dan pertanyaan yang sering diajukan.

2. Optimalkan untuk bahasa percakapan

Tinjau konten produk Anda dengan mata bagaimana kedengarannya dalam interaksi suara. Menggabungkan frasa dan pertanyaan harian yang mungkin diajukan pelanggan secara verbal, bukan hanya istilah yang mungkin mengetik di kotak pencarian.

Lauren Morgenstein Schiavone, mantan eksekutif P&G dan konsultan strategi bisnis AI, mencatat: “Belanja akan dibentuk dengan percakapan harian, bukan hanya mencari. Jika Anda meminta Alexa untuk ide makan malam, ia akan mulai mempelajari preferensi Anda. Jadi, ketika Anda berkata, 'Alexa, tambahkan susu ke kereta saya,' Dia akan tahu Anda lebih suka susu.

3. Uji kehadiran suara merek Anda

Uji secara aktif bagaimana merek dan produk Anda muncul dalam interaksi suara. Ajukan pertanyaan Alexa yang terkait dengan kategori produk Anda untuk memahami informasi apa yang ia berikan dan apakah produk Anda disebutkan.

4. Memperkuat pengakuan merek

Investasikan dalam membangun kesadaran dan penarikan merek melalui pemasaran, pekerjaan rumah, dan media sosial. Ketika konsumen secara khusus meminta nama merek Anda, Anda memotong opsi algoritma yang akan direkomendasikan produk.

Akankah konten yang disponsori berkembang?

Penempatan yang disponsori telah diamati di Rufus AI Shopping Companion di Amazon.com dan Aplikasi Belanja Amazon.

Sementara paten tidak secara eksplisit membahas iklan atau konten yang disponsori, evolusi Alexa+ menimbulkan pertanyaan tentang masa depan promosi produk dalam suara.

Saat ini, produk iklan Amazon memerlukan real estat visual untuk ditampilkan. Bagaimana peluang promosi dapat berkembang di lingkungan pertama? Akankah merek akhirnya mensponsori jawaban untuk pertanyaan kategori, mirip dengan bagaimana produk yang disponsori muncul dalam hasil pencarian saat ini?

Pertanyaan -pertanyaan ini masih belum dijawab untuk saat ini, tetapi merek tersebut harus memantau perkembangan dengan hati -hati ketika Amazon terus mengembangkan kemampuan belanja suaranya.

Pergeseran mendasar dalam penemuan

Integrasi kemampuan suara Alexa dengan kecerdasan produk Rufus menunjukkan perubahan yang berpotensi menjadi transformatif dalam cara konsumen menemukan produk secara online. Untuk merek, ini membutuhkan penilaian strategis tentang cara terstruktur konten produk, seberapa komprehensif data atribut mereka komprehensif, dan bagaimana mereka membangun pengakuan di luar ekosistem Amazon.

“Kami beralih ke daftar produk yang ditulis lebih banyak dalam percakapan,” saran Bell. “Dengan begitu, ketika semua informasi diekstraksi dari halaman detail produk, mereka harus penuh dengan bahasa percakapan.”

Ketika pengeluaran yang didukung oleh pemungutan suara berkembang dari kebaruan ke jalur penemuan arus utama, merek yang beradaptasi paling cepat dengan paradigma baru ini kemungkinan akan mendapatkan manfaat kompetitif dalam visibilitas dan penempatan rekomendasi. Kuncinya adalah memahami bahwa optimasi untuk Alexa+ tidak hanya tentang menambahkan beberapa kata kunci-tentang membangun keberadaan produk yang komprehensif dan kaya yang dapat dipahami oleh sistem AI dan dikirim secara efektif melalui suara.

Untuk pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana integrasi Alexa-Rufus Amazon bekerja dan dasar teknologinya, baca saya Artikel pendamping Dalam paten yang mengungkapkan strategi penemuan produk Amazon.