Асоціація національних рекламодавців (ANA) виокремила чотири структурні перешкоди, які стримують ретейлерів від масштабування власних рекламних бізнесів — попри те, що ритейл-медіа (реклама на сайтах і в застосунках самих мереж, на кшталт Amazon Ads чи Walmart Connect) уже кілька років поспіль лишається одним із найшвидше зростаючих сегментів digital-реклами.

За останнє десятиліття великі мережі перетворили полиці й головні сторінки застосунків на рекламний інвентар: продавці платять за розміщення карток товару, банери на сайті чи спонсоровану видачу в пошуку. Логіка проста — ретейлер має унікальні дані про реальні покупки, а не лише про кліки, тож обіцяє брендам точніший звʼязок реклами з продажем. Саме ця обіцянка й привабила бюджети, які раніше йшли в Google чи Meta.

За даними Adweek, дослідження ANA показує, що амбітні плани ретейлерів щодо подальшого нарощення рекламного бізнесу натикаються на чотири практичні бар'єри — і всі вони повʼязані не з попитом брендів, а з тим, наскільки зрілою є інфраструктура самих ретейл-медіа.

Які саме бар'єри заважають ретейлерам?

Заголовок Adweek не розписує кожен пункт дослідження детально. За нашою оцінкою, ймовірно, йдеться про той типовий для галузі набір проблем, який регулярно спливає і в матеріалах ANA, і в розмовах закупівельників із ретейл-медіа мережами:

Чому виміряти ефективність ретейл-медіа так складно?

Корінь проблеми — відсутність єдиного галузевого стандарту, аналогічного до того, що Google Analytics чи Meta Ads Manager дали перформанс-маркетингу. Ринок ретейл-медіа налічує сотні окремих мереж — від найбільших вертикально інтегрованих гравців до невеликих спеціалізованих рітейлерів, і кожен будує власну рекламну платформу з нуля. Для бренду, що працює одразу з десятком таких партнерів, це означає ручне зведення звітів у єдину картину замість автоматизованого порівняння кампаній.

Ситуацію ускладнює й те, що дані про покупця в цих системах лишаються всередині периметра ретейлера. Бренд бачить агреговані звіти, але не має прямого доступу до сирих даних, які дозволили б незалежно перевірити атрибуцію продажу конкретній рекламі. Це класична проблема «замкненого саду» (walled garden), знайома ще з часів суперечок навколо Facebook Ads — тільки тепер помножена на десятки окремих гравців одночасно.

Що з цим робити брендам і AI-командам просто зараз?

Найпрактичніша відповідь — інвестувати в інструменти нормалізації даних, які підтягують звіти з різних ретейл-медіа мереж у єдину модель метрик, навіть якщо це означає ручне мапування полів під кожну платформу. Команди, що будують внутрішні AI-агенти для маркетингової аналітики, стикаються з тим самим викликом фрагментації, який ми розбирали в матеріалі про те, чому компанії не знають, як насправді використовують їхній ШІ — без чистих і зведених даних будь-яка модель атрибуції видаватиме лише правдоподібні, а не перевірені висновки.

Другий практичний крок — не покладатися сліпо на автоматизовані рекомендації самих ретейл-медіа платформ щодо бюджету. Як ми показували на прикладі того, чому людина лишається в центрі навіть при автоматизації маркетингу, самозвітні алгоритмічні рекомендації варто перевіряти незалежним аналізом інкрементальності — наприклад, holdout-тестами, які показують реальний приріст продажів, а не просто кореляцію з показами.

Висновок AiiN: ретейл-медіа впираються в ту саму проблему, що і корпоративний AI

За нашою оцінкою, чотири бар'єри, які називає ANA, — це не тимчасові дитячі хвороби молодого ринку, а структурний наслідок того, що кожен ретейлер будував рекламний бізнес як власний продукт, а не як частину спільної інфраструктури. Поки в галузі не з'явиться незалежний, узгоджений стандарт вимірювання — на кшталт того, що MRC чи IAB роками впроваджують для веб-реклами, — бренди витрачатимуть значну частину рекламного бюджету не на медіа, а на ручне узгодження звітності між системами. Це саме той тип задачі, де AI-інструменти нормалізації даних і незалежної атрибуції матимуть найбільшу практичну цінність найближчими роками.

Що таке ретейл-медіа мережа?

Ретейл-медіа мережа — це рекламний бізнес, який ретейлер будує на власному сайті, в застосунку чи навіть на полицях фізичного магазину, продаючи брендам розміщення на основі даних про реальні покупки. Приклади — Amazon Ads, Walmart Connect, Target Roundel, Kroger Precision Marketing.

Чи можна порівняти ефективність кампаній у різних ретейл-медіа мережах?

Наразі напряму — складно: кожна мережа використовує власну методологію атрибуції та звітності. Бренди здебільшого зводять дані вручну або через сторонні платформи нормалізації, доки галузь не узгодить спільний вимірювальний стандарт.