Modul în care utilizatorii caută produse online începe să se extindă dincolo de Google, marketplace-uri și funcțiile de căutare din magazinele online. ChatGPT, Gemini, Claude, Microsoft Copilot și alte platforme bazate pe modele lingvistice mari sunt folosite și pentru comparații între produse, recomandări sau întrebări care preced o achiziție.
Adobe încearcă să răspundă acestei schimbări printr-o nouă funcționalitate disponibilă în Adobe Commerce. Potrivit anunțului publicat de Adobe pe 7 august, platforma poate acum să ofere sistemelor AI mai multe informații structurate despre produsele din catalog, prin intermediul Adobe Catalog Agent.
Ce aduce nou Adobe Commerce
Funcționalitatea este construită în jurul unei probleme care devine relevantă odată cu folosirea LLM-urilor pentru căutarea produselor: informațiile pe care le vede un cumpărător pe pagina unui magazin nu sunt întotdeauna suficiente pentru ca un sistem AI să înțeleagă foarte precis produsul.
O pagină de produs poate conține un nume, câteva imagini, o descriere și principalele caracteristici. În catalogul magazinului pot exista însă mult mai multe date: specificații tehnice, compatibilități, variante, categorii, prețuri, disponibilitate sau relații cu alte produse.
Adobe Catalog Agent folosește informațiile existente în catalog și le pune la dispoziție într-un strat structurat, care poate fi interpretat de sisteme AI, fără ca magazinul să fie nevoit să modifice ceea ce vede cumpărătorul pe pagina produsului.
Practic, aceeași pagină poate rămâne neschimbată pentru utilizator, în timp ce în spatele ei există mai mult context despre produs într-o formă destinată procesării automate.
Ce informații pot fi folosite de sistemele AI
Adobe menționează printre datele care pot fi expuse numele și atributele produsului, specificațiile, variantele, prețul, disponibilitatea, categoria, compatibilitatea și relațiile dintre produse.
Diferența este importantă mai ales pentru căutările formulate în limbaj natural.
Un utilizator nu trebuie să caute neapărat un model sau o categorie exactă. Poate solicita, de exemplu, un produs potrivit unei anumite utilizări, poate cere o comparație între două variante sau poate căuta un accesoriu compatibil cu un produs pe care îl deține deja.
Pentru a răspunde corect unor asemenea întrebări, un sistem AI trebuie să înțeleagă mai mult decât cuvintele aflate într-un titlu sau într-o descriere. Are nevoie de suficiente informații pentru a putea stabili relația dintre cererea utilizatorului și caracteristicile produselor disponibile.
Acesta este, în esență, rolul pe care Adobe îl atribuie noului sistem.
Catalogul devine important și dincolo de magazinul online
Până acum, optimizarea datelor despre produse era asociată în principal cu motoarele de căutare, Google Shopping, marketplace-urile, reclamele dinamice sau sistemele de merchandising ale magazinului.
Apariția interfețelor conversaționale și a unor inițiative precum Shopify Agentic Storefronts adaugă un canal nou.
Adobe susține că informațiile îmbogățite prin Catalog Agent sunt gestionate la nivelul catalogului, astfel încât aceleași date să poată fi utilizate consecvent în diferite puncte în care produsele sunt prezentate. Agentul poate completa inclusiv numele, descrierile și formulările referitoare la utilizarea produselor.
Pentru magazine, acest lucru pune din nou în prim-plan calitatea feedului de produse și a catalogului. Dacă datele de bază sunt incomplete, contradictorii sau prea generale, simpla existență a unei tehnologii care le face accesibile unui LLM nu rezolvă problema.
Un produs descris corect, cu atribute bine completate și relații clare între variante, accesorii și produse compatibile oferă unui sistem automat mai mult context decât unul pentru care catalogul conține doar informațiile minimale.
Înseamnă că produsele vor apărea automat în ChatGPT sau Gemini?
Nu.
Anunțul Adobe trebuie diferențiat de o integrare prin care un comerciant ar putea controla direct ce produse recomandă ChatGPT, Gemini, Claude sau alte servicii.
Adobe vorbește despre pregătirea și expunerea informațiilor într-o formă pe care sistemele AI o pot înțelege și utiliza. Compania susține că acest lucru poate îmbunătăți descoperirea și interpretarea produselor de către platformele bazate pe AI, dar vizibilitatea în AI nu este garantată printr-o astfel de implementare. Adobe nu anunță o garanție de indexare, afișare sau recomandare într-un anumit LLM.
Decizia privind sursele accesate, informațiile utilizate și produsele recomandate rămâne la nivelul platformei AI respective.
Din acest motiv, funcționalitatea poate fi privită mai degrabă ca o nouă componentă a optimizării catalogului decât ca un nou canal de distribuție asupra căruia comerciantul are control direct.
De ce investește Adobe în această direcție
Compania își motivează lansarea prin creșterea traficului trimis către magazine de sursele bazate pe AI. Datele Adobe Digital Insights citate în anunț arată că, între aprilie și iunie 2026, traficul provenit din surse AI către site-urile de retail din SUA a fost cu 125% mai mare decât în aceeași perioadă a anului anterior.
Creșterea nu înseamnă că LLM-urile au înlocuit motoarele de căutare sau celelalte canale de descoperire a produselor. Arată însă că magazinele încep să primească utilizatori care au început procesul de documentare într-o interfață AI.
Pentru ecommerce, schimbarea poate avea o consecință importantă: optimizarea unui produs nu mai înseamnă doar ca acesta să poată fi găsit după anumite cuvinte cheie. Devine relevant și cât de ușor poate un sistem automat să înțeleagă ce este produsul, cui i se potrivește, cu ce este compatibil și în ce situații ar trebui recomandat.
Funcția este disponibilă pentru Adobe Commerce Cloud
Adobe Catalog Agent și noua funcționalitate pentru descoperirea produselor prin LLM-uri sunt disponibile nativ în Adobe Commerce on Cloud (PaaS). Adobe precizează că nu este vorba despre o platformă separată sau despre o integrare terță care necesită duplicarea catalogului de produse.
Pentru comercianții care folosesc alte platforme ecommerce, anunțul nu aduce deocamdată o funcționalitate pe care să o poată implementa direct.
Direcția este însă relevantă dincolo de ecosistemul Adobe. După ani în care feedurile au fost optimizate pentru Google, reclame și marketplace-uri, apar tot mai multe motive pentru ca magazinele să se gândească și la felul în care informațiile despre produse sunt interpretate de sisteme AI. În această etapă, SEO și optimizarea feedurilor rămân esențiale, iar sistemele AI devin încă o cale prin care cumpărătorii pot descoperi produsele unui magazin.
