KI & Retail
Criteo bringt Sponsored Products in KI-Shopping-Chats
THG Commerce integriert Criteo Sponsored Products in seinen KI-Shopping-Assistenten auf Basis von Google Clouds Gemini Enterprise. Bezahlte und organische Produktempfehlungen können damit innerhalb derselben Shopping-Konversation erscheinen.

THG Commerce erweitert seinen AI Shopping Assistant um Sponsored Products von Criteo. Nutzer können dort in natürlicher Sprache beschreiben, wonach sie suchen oder welche Anforderungen ein Produkt erfüllen soll. Aus der Konversation werden Keywords und Filter für die Produktauswahl abgeleitet.
Für Sponsored Products werden diese strukturierten Signale an Criteo übergeben. Das System führt eine Auktion durch und liefert passende Anzeigen zurück, die in die Antwort des Shopping-Assistenten eingebunden werden. Die gesponserten Empfehlungen werden als solche gekennzeichnet.
Bestehende Infrastruktur für eine neue Werbeoberfläche
Criteo führt den AI Shopping Assistant als zusätzlichen Seitentyp innerhalb seiner bestehenden Sponsored-Products-Infrastruktur. Dasselbe Prinzip wird bereits für Suchergebnisse, Kategorieseiten, Homepages und Produktdetailseiten genutzt. Eine separate Sponsored-Products-Integration ist dafür nicht erforderlich.
Auch bestehende Kampagnen können auf der neuen Oberfläche ausgespielt werden. Voraussetzung ist, dass sie anhand des vorhandenen Keyword-Targetings für die jeweilige Anfrage infrage kommen. Für die Auswahl nutzt Criteo unter anderem Keyword-Matching, semantische Modelle und Relevanzschwellen. Erfüllt ein Produkt diese Kriterien nicht, wird keine entsprechende Anzeige ausgespielt.
Laut Criteo werden dabei nur die aus dem Gespräch abgeleiteten Keywords und Filter an das Sponsored-Products-System übertragen. Der ursprüngliche Konversationstext verbleibt in der Umgebung des Betreibers des Shopping-Assistenten und wird nicht an Criteo übermittelt.
Erste Leistungswerte
THG nennt für erste Tests eine mehr als fünfmal so hohe Klickrate der ausgespielten Sponsored Products und eine mehr als doppelt so hohe Conversion Rate gegenüber dem jeweils herangezogenen Durchschnitt. Die zugrunde liegende Datenbasis, Laufzeit und Vergleichsgruppen werden nicht ausgewiesen.
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