AI की मदद से खरीदारी में रेलेवेन्स के नए नियम

कंज़्यूमर AI की मदद से खरीदारी को उतनी तेज़ी से अपना रहे हैं जितना कई मार्केटर सोचते भी नहीं हैं. Horizon Futures research में पाया गया कि AI से परिचित 56% कंज़्यूमर पहले से ही रोज़ाना AI का इस्तेमाल करते हैं, जबकि 82% खरीदारी की रिसर्च और तुलना के लिए AI का इस्तेमाल करते हैं.¹ साथ ही, खरीदार अब कीमत पर नज़र रखने, प्रोडक्ट खोजने और बेहतरीन डील ढूँढ़ने के लिए Alexa फ़ॉर शॉपिंग जैसे AI-पावर्ड शॉपिंग टूल पर ज़्यादा निर्भर होते जा रहे हैं.

दरअसल, जवाब देने वाले 70% लोगों को डील खोजने का काम AI को देने में कोई परेशानी नहीं थी और 64% लोगों को प्रोडक्ट की तुलना करने लिए AI पर भरोसा था.² जैसे-जैसे AI खोजने और खरीदने के फ़ैसलों को ज़्यादा प्रभावित कर रहा है, इस स्थिति में वही ब्रैंड सफल होंगे जो AI के सुझाव देने वाले पलों से पहले ही कस्टमर की पसंद को तय करने में मदद के लिए भरोसे और रेलेवेन्स देने वाले सिस्टम बनाएँगे.

यहीं पर स्ट्रीमिंग मीडिया, खरीदारी सिग्नल और AI-पावर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन का एक साथ आना रणनीतिक रूप से ज़रूरी हो जाता है.

ऐसे मेजरमेंट फ़्रेमवर्क बनाएँ जो सिर्फ़ एट्रिब्यूशन के लिए नहीं, बल्कि भरोसे के लिए भी ऑप्टिमाइज़ करें

Horizon की रिसर्च में सबसे स्पष्ट नतीजों में से एक यह था कि कंज़्यूमर इस बात की कम परवाह करते हैं कि AI टूल किस तरह काम करते हैं, उन्हें ज़्यादा फ़र्क इस बात से पड़ता है कि जब कुछ गलत हो जाए, तो उनका कंट्रोल बना रहे. AI की मदद से की जाने वाली खरीदारी में "वीटो कंट्रोल," आसान रिटर्न, पारदर्शी फ़ैसले लेने की प्रक्रिया और इंसानी सपोर्ट तक ऐक्सेस, ये सभी भरोसा बढ़ाने वाले सबसे मज़बूत फ़ैक्टर में शामिल रहे.

एडवरटाइज़र के लिए, इससे मेज़रमेंट के काम करने का तरीका बदल जाता है. ब्रैंड को यह समझने की ज़रूरत है कि ऑडियंस कई टच पॉइंट पर किस तरह आगे बढ़ती है. इसके लिए उन्हें प्रीमियम स्ट्रीमिंग एक्सपोज़र जैसे टच पॉइंट के आसपास के लीड-इन और हेलो असर का मूल्यांकन करना होगा, ताकि यह समझा जा सके कि कौन-से सिग्नल वह भरोसा और पहचान बनाते हैं जिसे AI के सुझाव प्राथमिकता देते हैं.

Amazon Marketing Cloud (AMC) की मदद से यह संभव हो पाता है. इससे एडवरटाइज़र, एंगेजमेंट पैटर्न, ऑडियंस के बीच ओवरलैप और कन्वर्शन को प्राइवेसी के लिहाज से सुरक्षित तरीके से एनालाइज़ कर सकते हैं जो कंज़्यूमर के भरोसे को प्राथमिकता देते हुए काम के इनसाइट डिलीवर करता है.

AI की मदद से खरीदारी वाले एनवायरनमेंट में, भरोसा खुद परफ़ॉर्मेंस वेरिएबल बन जाता है.

AI सुझाव के अवसर आने से पहले ब्रैंड की पहचान और अहमियत बनाएँ

Horizon की रिसर्च में पाया गया कि AI खरीदार “ब्राउज़र नहीं, बल्कि ऑप्टिमाइज़र” बनते जा रहे हैं. कंज़्यूमर पहले से ज़्यादा यह उम्मीद करने लगे हैं कि AI उनके पसंद को कम करे, विकल्पों की तुलना करे और सबसे ज़्यादा संंबंधित प्रोडक्ट जल्दी से सामने लाए.

इसका मतलब है कि खोज के सुझाव आगे की तरफ़ शिफ़्ट हो रहे हैं. एडवरटाइज़र के लिए, यह Streaming TV और प्रीमियम इंटरैक्टिव मीडिया की भूमिका को जागरूकता चैनलों से बढ़ाकर रेलेवेन्स बनाने वाले टच पॉइंट तक ले जाता है.

Amazon Ads का पुष्टि किया गया ग्राफ़ इन सिग्नल को जोड़ता है और अलग-अलग घरों में विश्वसनीय संबंधों के ज़रिए स्ट्रीमिंग एंगेजमेंट को असल खरीदारी के व्यवहार से लिंक करता है. Amazon DSP और Streaming TV ऐड, कंज़्यूमर के सफ़र के दौरान प्रीमियम कॉन्टेंट एक्सपोज़र को मेज़रेबल कॉमर्स नतीजों से जोड़ने के अवसर देते हैं. Streaming TV के साथ इंटरैक्टिव फ़ॉर्मैट का इस्तेमाल करने वाले ब्रैंड, ऑडियंस को देखने के पैसिव तरीके से ऐसे ऐक्टिव एंगेजमेंट एनवायरनमेंट में ले जा सकते हैं जहाँ कॉन्टेंट, कॉमर्स और भागीदारी एक-दूसरे को मज़बूत बनाते हैं.

व्यावहारिक रूप से, इसका मतलब है कि एडवरटाइज़र को मीडिया का क्रम अलग तरीके से तय करना चाहिए. Streaming TV को हाई-इंटेंट रीटेल पल आने से पहले कैटेगरी-लेवल पर पहचान और भावनात्मक जुड़ाव बनाना चाहिए. रीमार्केटिंग के ज़रिए Amazon DSP स्ट्रीमिंग एंगेजमेंट सिग्नल पर आगे बढ़ सकता है और डाउनस्ट्रीम ऐक्शन को ज़्यादा असरदार तरीके से बढ़ा सकता है.

हम यह भी देख रहे हैं कि ज़्यादा ब्रैंड ट्रांज़ैक्शन के पल आने से पहले मज़बूत एंगेजमेंट सिग्नल पाने के लिए इंटरैक्टिव वीडियो और क्रिएटर-आधारित एनवायरनमेंट का इस्तेमाल कर रहे हैं. इंटरैक्टिव फ़ॉर्मैट जो पैसिव तरीके से देखने की बजाय भागीदारी को बढ़ावा देते हैं, अक्सर ज़्यादा बेहतर व्यवहार वाले संकेत देते हैं जो बाद में सुझाव के रेलेवेन्स और कन्वर्शन की कुशलता को बेहतर बना सकते हैं.

AI की मदद से कॉमर्स में खोज के सुझाव अब सर्च बार से पहले ही ज़्यादा से ज़्यादा मिलने लगे हैं.

रणनीति को AI पर नहीं छोड़ें, बल्कि AI ऑप्टिमाइज़ेशन का इस्तेमाल करके काम को तेज़ी से पूरा करें

AI-पावर्ड कैम्पेन ऑप्टिमाइज़ेशन टूल नए मार्केटर के लिए ज़रूरी ऑपरेशनल इन्फ़्रास्ट्रक्चर बनते जा रहे हैं. लेकिन, सिर्फ़ ऑटोमेशन से प्रतिस्पर्धी फ़ायदा नहीं मिलता.

दरअसल, AI के आधार पर एडवरटाइज़िंग में उभरते जोखिमों में से एक रणनीतिक तालमेल है. अगर हर ब्रैंड एक जैसे ऑप्टिमाइज़ेशन सिग्नल, ऑडियंस मॉडल और ऑटोमैटिक सुझावों पर निर्भर रहे, तो अलग पहचान जल्दी खत्म हो जाती है.

फ़ायदा तब मिलेगा जब मशीन की कुशलता को मानवीय रणनीतिक निगरानी के साथ जोड़ा जाएगा.

Amazon Ads के सॉल्यूशन एडवरटाइज़र को मीडिया ऑप्टिमाइज़ेशन तेज़ करने, रिस्पॉन्सिव को बेहतर बनाने और मैन्युअल वर्कफ़्लो की तुलना में उभरते परफ़ॉर्मेंस पैटर्न को जल्दी पहचानने में मदद कर सकते हैं. लेकिन, बेहतर परफ़ॉर्म करने वाले ब्रैंड यह तय करने के लिए स्पष्ट गवर्नेंस फ़्रेमवर्क बना रहे हैं कि ऑटोमेशन को किस तरह लागू किया जाए. इसमें क्रिएटिव ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए मानव रिव्यू चेकपॉइंट बनाना, शॉर्ट-टर्म ROAS मेट्रिक को लॉन्ग-टर्म ब्रैंड ग्रोथ इंडिकेटर से अलग रखना और सिर्फ़ ऑटोमैटिक सुझावों पर निर्भर रहने की बजाय इंक्रीमेंटैलिटी को लगातार आज़माते रहना शामिल है.

यह संतुलन इसलिए ज़रूरी है, क्योंकि AI को लेकर कंज़्यूमर की उम्मीदें अभी भी बारीक हैं. Horizon की रिसर्च में पाया गया कि खरीदार, AI की मदद से की गई रिसर्च के साथ पूरी तरह से ऑटोमैटिक खरीदारी के फ़ैसलों की तुलना में काफ़ी ज़्यादा सहज महसूस करते हैं. यही सिद्धांत मार्केटिंग सॉल्यूशन पर भी लागू होता है. AI तब सबसे अच्छा काम करता है जब वह इंसानी फ़ैसले लेने की क्षमता को बेहतर बनाए, न कि रणनीतिक सोच की पूरी जगह को भर दे.

भविष्य ऑटोनॉमस मार्केटिंग का नहीं है. यह रणनीतिक रूप से निगरानी में रखा गया ऑटोमेशन है.

अगले 18-36 महीनों में ब्रैंड को क्या ऑपरेशनलाइज़ करना चाहिए

अगले कुछ सालों में, AI की मदद से खरीदारी के बढ़ते दायरे के लिए सबसे बेहतर स्थिति में रहने वाले ब्रैंड में कुछ एक जैसी खूबियाँ होने की संभावना है.

सबसे पहले, वे ब्रैंड और परफ़ॉर्मेंस रणनीति को और मज़बूती से एक साथ जोड़ेंगे. जैसे-जैसे खरीदार का सफ़र कम सीधा होता जा रहा है और AI टूल सफ़र की शुरुआत में ही खोज को तय देने लगे हैं, अपर-फ़नेल मीडिया और कॉमर्स ऐक्टिवेशन के बीच का पारंपरिक अंतर कम कारगर होता जा रहा है.

दूसरा, वे कनेक्टेड मेज़रमेंट सॉल्यूशन में इनवेस्ट करेंगे जो स्ट्रीमिंग और खरीदारी सिग्नल को आपस में जोड़ते हैं. AI की मदद से कॉमर्स के लिए अलग-अलग चैनल रिपोर्टिंग नहीं, बल्कि सभी एनवायरनमेंट में निरंतरता ज़रूरी है.

तीसरा, वे ऐसे क्रिएटिव और खरीदारी का अनुभव डिज़ाइन करेंगे जो कंज़्यूमर की आज़ादी को बनाए रखे. Horizon की रिसर्च में लगातार यह सामने आया कि कंज़्यूमर को काम सौंपने से ज़्यादा मदद चाहिए. जो ब्रैंड पारदर्शिता, भरोसे और बदलाव की सुविधा को बढ़ाते हैं, वे ऑटोमेशन बढ़ने के साथ-साथ कस्टमर का विश्वास बनाए रखने में बेहतर स्थिति में होंगे.

आखिर में, मार्केटर को अभी से टेस्टिंग शुरू कर देनी चाहिए. रिसर्च से पता चलता है कि अगले 18-36 महीनों में AI की मदद, पूरी तरह स्वायत्त सिस्टम की तुलना में तेज़ी से बढ़ेगी, खासकर उन कैटेगरी में जहाँ खरीदारी बार-बार होती है और प्रक्रिया आसान होती है. जो ब्रैंड इस दौरान अपने मेज़रमेंट फ़्रेमवर्क, स्ट्रीमिंग रणनीति और AI की तैयारी को मज़बूत करते हैं, वे कंज़्यूमर के बदलते व्यवहार के साथ बेहतर तरीके से तालमेल बिठा पाएँगे.

AI की मदद से कॉमर्स में सफल होने वाले ब्रैंड सिर्फ़ ऑटोमैटिक ट्रांज़ैक्शन नहीं करेंगे. वे विश्वास, रेलेवेन्स और आश्वासन की ऐसे सिस्टम बनाएँगे जो AI की सहायता से फ़ैसले लेने से पहले, उनके दौरान और बाद में भी असरदार बने रहें.

सोर्स

^1-2 Horizon Futures कस्टम रिसर्च. एजेंटिक कॉमर्स. 12-19 मार्च, 2026 में की गई. डेटा U.S. को दिखाता है. संख्या=1,001.

लेखक के बारे में जानकारी

केटी कॉमरफ़ोर्ड Horizon Commerce और Client Transformation की प्रेसिडेंट हैं, जहाँ वे एंटरप्राइज़ डेटा रणनीति, क्लाइंट ट्रांसफ़ॉर्मेशन इनीशिएटिव और Horizon Commerce के ऑपरेशन की अगुवाई करती हैं. उन्हें करीब दो दशकों का मार्केटिंग और मीडिया एक्ज़ीक्यूटिव का अनुभव है. उनका फ़ोकस Horizon के क्लाइंट आर्किटेक्ट मॉडल के साथ मार्केटिंग इंटेलिजेंस को इंटीग्रेट करने पर है. इसका इस्तेमाल टेक्नोलॉजी, डेटा और टैलेंट को जोड़कर मापने योग्य बिज़नेस नतीजे हासिल करने और ग्रोथ में तेज़ी लाने के लिए किया जाता है. वे 11 से ज़्यादा सालों से Horizon के साथ हैं और इससे पहले Horizon Next में चीफ़ स्ट्रैटेजी और ऑपरेशंस ऑफ़िसर में EVP के पद पर काम कर चुकी हैं, जहाँ उन्होंने मीडिया, डेटा और टेक्नोलॉजी में इंटीग्रेटेड सॉल्यूशन तैयार करने में मदद की.