AI, personalization, self-service: 6 predictions for retail media in 2025 and beyond

2025年零售媒体网络（RMN）将优先发展AI驱动的个性化，以解决广告疲劳和相关性下降问题。根据Harris poll，59%的购物者频繁看到相同广告，导致负面体验。利用零售商第一方数据的机器学习引擎可实现精准触达，Moloco数据显示个性化广告可将产品发现率提升10-15倍，显著提高用户参与度和转化率。

站点内广告成为2025年复兴重点，零售商重返自有平台优化广告体验。MA+C Retail Media调查显示，品牌优先将增量预算投入站点内搜索、展示和视频格式。AI实时预测将辅助广告形式融入购物旅程，根据购物车或历史购买推荐互补产品，提升整体体验而非侵扰用户。

绩效导向的广告购买模型如CPO和tROAS将成为衡量RMN成功的关键。经济不确定性促使广告主要求可量化的投放结果，推动RMN发展复杂归因能力。技术厂商利用ML自动优化目标指标，使零售商能匹配Meta Advantage+或Google Performance Max的效能水平。

区域渠道增长呈现差异：美国线下零售媒体支出预计2028年达10亿美元，数字格式（QR码、视频等）推动跨渠道投放；欧洲RMN早在店内广告布局，现强化站点内规模；亚太地区品牌预算加速流入零售媒体，数字商务成熟度提升。同时，自有渠道如邮件和推送将继续增长，而Offsite因利润率压力受限；CTV广告与零售媒体融合，拓展全漏斗营销。

RMN领导者需投资销售与GTM能力，将媒体业务从增量收入升级为核心职能。亚马逊等平台超三分之二运营收入来自广告，促使零售商组建专业团队并升级技术栈。自助服务平台的兴起，借鉴市场广告模式，使中小零售商能高效触达成千上万广告主，通过AI自动化减少人工服务，实现长尾规模化增长。最终，成功的RMN将兼具ML驱动的个性化和精简广告运营，将第一方数据转化为可衡量的ROI，驱动长期盈利。