המעבר מרשת ממוקדת אדם לכלכלה דיגיטלית בתיווך סוכנים ממוחשבים, הוא ככל הנראה השינוי המשמעותי ביותר בתשתית הקמעונאות מאז תחילת המסחר האלקטרוני.
במרכז השינוי הזה עומדות שתי מסגרות עיקריות נכון להיום:
- פרוטוקול המסחר האוניברסלי (UCP) שפותח על ידי גוגל.
- פרוטוקול המסחר האג'נטי (ACP) שפותח על ידי OpenAI.
פרוטוקולים אלה מספקים את צינורות התקשורת הנחוצים למערכות בינה מלאכותית (סוכנים אוטונומיים), כדי לנווט ברשת, לאחזר מידע ולבצע עסקאות מורכבות ורב-שלביות עבור המשתמשים.
מכיוון שהם חיוניים לשמירה על נראות בעידן שבו סוכני AI משמשים כממשק לקבלת מידע ולקניות אונליין, חובה להבין את יחסי הגומלין בין פרוטוקולים אלה, התשתית הקיימת והדרישות להטמעת נתונים מובנים.
מה זה UCP ו-ACP?
פרוטוקול המסחר האוניברסלי (UCP) ופרוטוקול המסחר האג'נטי (ACP) נועדו לפתור את הבעיות הקיימות בביצוע רכישות אונליין ישירות בממשק השאלה-תשובה של מנועי הבינה המלאכותית.
לפני שנוצרו סטנדרטים אלה, כל פלטפורמת AI המעוניינת להקל על רכישה, הייתה דורשת אינטגרציות מותאמות אישית עם כל מערכת הפעלה בנפרד – מודל שאינו ניתן ליישום במיליוני עסקים ברחבי העולם.
UCP ו-ACP יוצרים "שפה משותפת" המאפשרת לסוכנים אוטונומיים לגלות מוצרים, להשוות אפשרויות מול העדפות המשתמש ולבצע תשלומים באמצעות סט מאוחד של ממשקי API.
פרוטוקול המסחר האוניברסלי (UCP) של גוגל
UCP הוא תקן קוד פתוח שנוצר על ידי גוגל, וכולל שותפים כגון שופיפיי, אטסי, וולמארט, טארגט ועוד. המודל מאפשר לבצע את כל מחזור הרכישה, החל מגילוי ראשוני והשוואת מוצרים ועד לתשלום, ניהול הזמנות ותמיכה לאחר הרכישה.
הפרוטוקול מאפשר לבצע פעולות אלו לא רק במוצרי גוגל, אלא גם בכל סוכן צד שלישי המיישם את התקן.
המבנה הטכני של UCP נשען על ארכיטקטורה תלת שכבתית. מודולריות זו מאפשרת לפרוטוקול להתפתח בלי לשבור אינטגרציות קיימות. סוכן שאינו תומך בהרחבה ספציפית, פשוט מתעלם משדות אלה בתהליך.
פרוטוקול המסחר האג'נטי (ACP) של צ'ט ג'יפיטי
ACP צמח מתוך שותפות בין OpenAI ל-Stripe כדי להקל על עסקאות ישירות בצ'ט ג'יפיטי.
בעוד ש-UCP של גוגל שואף לניהול רחב של המערכת כולה, ACP מאופיין לעתים קרובות כפרוטוקול ייחודי יותר במהירות גבוהה, המותאם למסחר שיחתי.
ACP מגדיר את רצף האינטראקציות בין סוכן אוטונומי ובין מערכת מסחר, כדי לבצע פעולות מסחריות כמו קנייה, הזמנה או הצעת מחיר.
הפרוטוקול מתמקד במידה רבה ברגע העסקה, בדגש על אמצעי התשלום של סטרייפ. אלו הם אישורים לשימוש חד פעמי, מוגבלי זמן ומוגבלי סכום, המבטיחים שהמשתמש יישאר בשליטה.
ההבדל העיקרי ומי מנצח
UCP היא מערכת כבישים פתוחה. ACP היא גן מוקף חומה עם דלת פתוחה. אתרים בשופיפיי מקבלים את שני הפרוטוקולים בצורה מובנית ומוכנה מראש; שאר בעלי האתרים צריכים לבחור.
למרות שגוגל מציעה פלטפורמה טובה יותר (הסבר בהמשך) – הכי טוב יהיה לאמץ את שתי השיטות, מכיוון ששתיהן יתקיימו במקביל.
עם זאת יש לציין שהמלחמה האמיתית אינה על תשתית התשלום, אלא האם סוכני בינה מלאכותית יכולים למצוא את המוצרים שלכם מלכתחילה.
למה UCP של גוגל עדיף מאשר ACP?
ארסנל מוצרים
גרף הקניות של גוגל מכיל יותר מ-50 מיליארד רשימות של מוצרים, שמתעדכנות 2 מיליארד פעמים בשעה עם שינויי מחירים בזמן אמת, מלאי ומוצרים חדשים.
קניות בצ'ט ג'יפיטי נסמכות על פידים מקוטעים המוגשים על ידי סוחרים. הם חייבים להגיש בקשה דרך פורטל, להגיש פידים מובנים של מוצרים ולהמתין לקליטה. OpenAI לא סורק אתרי חנות; הוא תלוי לחלוטין בנתונים שניתנו לו.
הפער אינו רק גודל. מדובר ב-15 שנים של נתוני מרצ'נט סנטר בגוגל, לעומת חודשים ספורים של קליטת סוחרים ב-OpenAI.
תפוצה עצומה
לגוגל יש 7 פלטפורמות עם יותר מ-2 מיליארד משתמשים בכל אחת. הוא מעבד יותר ממיליארד סשנים של קניות מדי יום במנוע החיפוש, יוטיוב, מפות, ג'ימייל, כרום, אנדרואיד וגוגל פליי.
ל-OpenAI יש 800 מיליון משתמשים פעילים בשבוע בצ'ט ג'יפיטי, אבל רק 2.1% מהשיחות כוללות מוצרים הניתנים לרכישה. זה בערך 16-17 מיליון סשנים של קניות בשבוע, לעומת 7+ מיליארד של גוגל.
תשתית תשלום
לגוגל Pay יש 200-250 מיליון משתמשים, היא לא גובה עמלות עסקה ומנתבת משתמשים לאתרי קמעונאים עם פרטי כניסה שמולאו מראש.
OpenAI תלויה לחלוטין ב-Stripe. אומנם מערכת SPT של סטרייפ היא אלגנטית, אך זוהי שותפות, לא תשתית. סטרייפ שולטת בנתוני העסקאות, ומציעה נתוני מדידה מקוטעים עבור OpenAI.
בעיית אמזון
אמזון חוסמת לחלוטין את זחלני OpenAI, ולכן אף מוצר של אמזון לא מופיע ב-ChatGPT Shopping.
לעומת זאת, גוגל שופינג כבר אינדקסה את מוצרי אמזון במשך שנים. כאשר משתמשים שואלים "מהו ה-X הטוב ביותר?" וה-X הטוב ביותר נמצא באמזון, גוגל תציג אותו. צ'ט ג'יפיטי לא יכול לעשות זאת.
זוהי מגבלה משמעותית לכל מותג צרכני שבו אמזון היא מתחרה או ערוץ מכירות עיקרי.
מה המשמעות
גוגל יכולה להרשות לעצמה לוותר על הפרוטוקול מכיוון שהיא הבעלים של התשתית. ככל שיותר סוכני AI מיישמים UCP, וככל שהם מבצעים יותר שאילתות בגרף הקניות – כך גדל יתרונה של גוגל בתחום הנתונים.
OpenAI חייבת לצמוח על ידי הוספת סוחרים בצורה מייגעת, בעוד שגוגל מוסיפה מוצרים באופן אוטומטי דרך קשרים קיימים במרכז הסחר שלה.
נראות לעומת עסקה
בנושא הזה רוב העסקים נוטים לעיוורון.
אתם יכולים ליישם אמצעי תשלום מושלמים, לאמץ את שני הפרוטוקולים ועדיין לקבל אפס המלצות בבינה מלאכותית – מכיוון שנתוני המוצר שלכם לא בנויים לנראות של סוכני AI.
יש שני מדדים חשובים באמת:
- נראות המותג: באיזו תדירות המותג שלכם מוזכר בתגובות של בינה מלאכותית.
- נראות המוצר: האם המוצרים שלכם מופיעים בכרטיסי מוצר של סוכני AI עם כפתורי "קנייה".
רוב המותגים עדיין נוטים לעסוק במדד הראשון בלבד. כמעט אף אחד לא עוסק בשני. הפער ביניהם הוא המקום שבו ההכנסות זורמות.
מדוע נראות מוצר שונה מנראות מותג?
כאשר מישהו שואל "באיזו שגרת טיפוח עליי להשתמש לעור יבש?" – המותג שלכם עשוי להיות מוזכר. זוהי נראות המותג.
כאשר מישהו מבקש "המלצה על סרום רטינול מתחת ל-50 דולר", הבינה המלאכותית מציגה כרטיסי מוצר עם תמונות, מחירים וכפתורי קנייה. או שהמוצר שלכם מופיע בכרטיס הזה או שלא. זוהי נראות מוצר.
אחד מודד אזכור. השני מודד הכנסות.
מה קובע את נראות המוצר?
ניתוח של goodie בארבע פלטפורמות AI עיקריות, מצא מה הגורמים העיקריים המשפיעים על נראות המוצר בבינה מלאכותית:
חשיבות גבוהה מאוד:
- נתוני מוצר מובנים (כותרות, תיאורים, מאפיינים)
- עדכניות המחיר והזמינות
- התאמה לכוונת חיפוש ומאפיינים
חשיבות גבוהה:
- ביקורות, דירוג וסנטימנט
- אזכורים / ציטוטים במקורות סמכותיים
- מחיר תחרותי
- רמת אמון ותאימות למדיניות
חשיבות בינונית:
- תגובתיות (מהירות משלוח, מדיניות החזרה)
- איכות הנכס מבחינה חזותית
- זהות מוצר, וריאציות (GTIN, SKUs)
חשיבות נמוכה (אך משמעותית):
- לוקליזציה וזמינות לפי שוק
- יכולת פעולה הדדית של הקופה באתר
- אמינות הסוכנים והכלים בשימוש
הגורמים החשובים ביותר הם יכולת גילוי ואיכות הנתונים, לא פרוטוקולים של הוספה לסל. אתם יכולים לקבל את האינטגרציה הטובה ביותר עם סטרייפ, אך לא להופיע בהמלצות מכיוון שכותרות המוצרים שלכם אינן עקביות או שנתוני המלאי שלכם מיושנים.
יתרונות וחסרונות בכל פלטפורמה
צ'ט ג'יפיטי
אפשרות הקנייה בצ'ט ג'יפיטי משכה תשומת לב בזכות בסיס המשתמשים שלו (800 מיליון), אך יש לו מגבלות מבניות חשובות:
מה עובד:
- אינטגרציה אוטומטית עם קטלוג שופיפיי
- קופה מוכנה לסליקה בסטרייפ (שורת קוד אחת בלבד)
- תמונות ותיאורים של מוצרים
- תמחור תחרותי
מגבלות נוכחיות:
- רכישות של פריט בודד בלבד (ללא עגלות מרובות פריטים)
- רכישה ישירה רק בארה"ב (מחוץ לארה"ב נעזר בקישורים חיצוניים)
- ללא מוצרי אמזון
- שיעורי המרה נמוכים יותר מחיפוש אורגני
- קליטת יוזר מקוטעת עם לוחות זמנים לא מוגדרים
כפי שכבר צוין, צ'ט ג'יפיטי לא סורק אתרי קניות. הוא נעזר בנתונים מובנים, שלפיכך מקבלים חשיבות גבוהה בפלטפורמה הזו. המידע שאתם דוחפים הוא המידע שיתקבל, ולא מעבר לכך.
גוגל AI Mode
מכיוון שהוא משולב במנוע החיפוש ובג'מיני, AI Mode משתמש בגרף הקניות הקיים של גוגל.
מה עובד:
- קשרים קיימים במרכז הסחר (מוצרים מאונדקסים)
- תגי סכמה בעמודי מוצרים (גוגל סורק אותם בהיקף רחב)
- מלאי מקומי
- עגלת מוצרים מרובת פריטים
פיצ'ר ייחודי לשיקולכם (כרגע רק בארה"ב): לגוגל יש Business Agent המאפשר ליצור סוכני קניות מבוססי AI במנוע החיפוש שלו. באמצעות פיצ'ר זה, משתמשי גוגל יכולים לשוחח עם המותג שלכם – מעין שירות לקוחות אוטומטי העונה על שאלות מוצר ומספק סיוע.
אמזון רופוס
רופוס הוא סוכן ה-AI של אמזון, שפועל בתוך Amazon ונותן עדיפות לסיגנלים שלה.
איך מקבלים נראות:
- אופטימיזציה באמזון (תוכן בדירוג A+, טקסט בחלוקה לבולטים)
- כמות ביקורות וסנטימנט
- מהירות אספקה (Prime, FBA)
- תמחור תחרותי
רופוס לא נעזר באזכורי מותג בשום צורה. לפיכך הנראות תלויה באופטימיזציה בלבד בתוך מערכת אמזון.
פרפלקסיטי
פלטפורמה זו מאחדת מידע מכל רחבי האינטרנט כדי לסייע בקניות.
איך מקבלים נראות:
- אזכורים / ציטוטים במקורות סמכותיים
- נתוני מוצר מובנים
- ביקורות מאתרי צד שלישי
פרפלקסיטי קרוב יותר להתנהגות חיפוש מסורתית מאשר פלטפורמות אחרות, מה שנותן חשיבות לבניית אזכורים וצבירת נכסים חיצוניים.
תהליך האופטימיזציה לקניות בבינה מלאכותית
בדיקת פיד המוצרים
- האם המוצרים ניתנים לגילוי במרכז הסחר של גוגל, בשופיפיי ועוד?
- האם המידע מתעדכן בתדירות הנדרשת? (ג'יפיטי מקבל עדכונים כל 15 דקות; גוגל מרענן 2 מיליארד פעמים בשעה).
- האם אתם משתמשים בשדות ספציפיים בפלטפורמה? (לצ'ט ג'יפיטי יש enable_search וכן enable_checkout).
כשלים נפוצים:
- מספרי GTIN חסרים או לא עקביים
- מלאי ותמחור ישנים / לא מעודכנים
- תיאורי וריאציות שאינם תואמים את כוונת החיפוש
- תמונות מוצר גרועות או חסרות
התייחסו לפידים של מוצרים כנכסי שיווק קריטיים. איכות הפיד קובעת ישירות את אחזור המוצרים בתשובות.
אופטימיזציית מוצרים לסוכני AI
סוכנים לא קוראים דפי נחיתה כמו בני אדם. הם זקוקים לתוכן סמנטי מובנה שהם יכולים להבין.
כותרות מוצרים צריכות לכלול מאפיינים מרכזיים: מותג, סוג מוצר, מאפיין מרכזי, מידה או גרסה. יש להתאים את הכותרות לאופן שבו מחפשים בפועל (למשל: "נעלי ריצה לנשים" ולא "קולקציית נעלי ספורט". חובה לשמור על עקביות ואחידות בין ערוצים שונים.
תיאורי מוצרים צריכים לכלול מידע תיאורי המתאים לכוונת חיפוש, בצורה פשוטה שתהיה ברורה לסוכני ה-AI. יש לכלול מפרטים בפורמטים מובנים ולהימנע מגיבובי שיווק שלא מסייעים באחזור המידע.
יש לכלול תגי סכמה מסוג "מוצר", הכוללים מחיר, ביקורות וזמינות במלאי. מומלץ לאמת תקינות עם כלי בדיקת נתונים.
בניית אזכורי מותג
עבור פלטפורמות כמו פרפלקסיטי, צ'ט ג'יפיטי וגוגל AI Mode, יש חשיבות לצבירת אזכורי מותג במקורות סמכותיים מצד שלישי.
ניתן ליצור או לקבל אזכורי מותג באמצעות מאמרים באתרי חדשות מובילים, ביקורות והמלצות של מומחים בתחום, ביקורות גולשים ומשפיענים (הוכחה חברתית) ועוד. המטרה היא לבנות מערכת אימות ואמינות שסוכני AI ייעזרו בה להפקת תשובות אודות המוצר שלכם.
ריבוי פרוטוקולים
באתרי שופיפיי יש להפעיל את שני הפרוטוקולים יחד (UCP+ACP), להגדיר את הסוכנים שיפעלו באתר עבור כל הפלטפורמות הקיימות, ולוודא שיש מדידה תקינה של הזמנות מערוצי הבינה המלאכותית.
באתרים אחרים מומלץ ליישם תחילה את ACP של OpenAI מכיוון שהוא יותר קל להטמעה. לאחר מכן ישמו גם את פרוטוקול UCP של גוגל.
רצוי לזכור שלא תהיה לכם מדידה מושלמת של נתונים והזמנות. לשני הפרוטוקולים יש אנליטיקס פרימיטיבי, ולא יהיו לכם נתונים מושלמים בשאלה מדוע סוכנים ממליצים על מתחרים ולא עליכם.
ניטור נראות המוצר
רוב כלי הניטור עוקבים אחר נראות המותג בלבד. כדי לעבור לשלב הבא של נראות מוצר, תצטרכו לעקוב אחר הופעת מוצרים בכרטיסי מוצר של פרפלקסיטי, צ'ט ג'יפיטי, AI Mode ורופוס. כמו כן מעקב המרות חיוני גם הוא.
המותגים המנצחים הם אלו שמתייחסים לנראות בבינה מלאכותית כערוץ נפרד, עם דרישות אופטימיזציה משלו ויישור הפעילות בין רשתות חברתיות, יחסי ציבור, תוכן ומוצר. זו לא רק הרחבה של קידום אתרים או פרוטוקולים של הוספה ישירה לסל.
רגע לפני סיום
נכון לעכשיו גוגל ניצחה במלחמת התשתיות. OpenAI בונה חוויית קנייה, בעוד שגוגל בונה תשתית קניות שכל בינה מלאכותית יכולה להשתמש בה.
אבל תשתית לא עוזרת למותגים שלא ניתן למצוא אותם.
האינטרנט נכתב מחדש על ידי סוכני בינה מלאכותית. המותגים שינצחו לא יהיו עם אמצעי התשלום הטוב ביותר, אלא מי שהסוכנים האוטונומיים ימליצו עליהם מלכתחילה.
השאלה אינה איזה פרוטוקול לאמץ. השאלה היא האם אתם מבצעים אופטימיזציה עבור נראות ב-AI, שקובעת האם אתם בכלל נמצאים שם.
