Amazon s Rufus ukazuje, že agentic shopping je už tady

Rufus AI nákupní asistent vstupuje do agentic shopping

Rufus AI nákupní asistent se posouvá od odpovědí k reálným akcím. Amazon v posledních oznámeních zdůraznil funkce jako sledování cen, nákupy napříč obchody a automatické dokončení objednávky. To není jen pohodlnější UX — mění to požadavky na data, která stojí v pozadí každé nabídky.

Pro ecommerce týmy to znamená jediné: kvalita produktových dat je konkurenční výhoda. Pokud AI vybírá mezi dvěma podobnými produkty, vyhraje ten s čistými atributy, spolehlivou dostupností a konzistentními cenovými signály. Kdo má data připravená, získá více asistovaného trafficu; kdo ne, o něj přijde.

Rychlý přehled toho, jak AI zapadá do ecommerce workflow, najdete na stránce funkcí Lasso. Zbytek článku ukazuje, co je nového a co to znamená v praxi.

Co Amazon odhalil ve výsledcích za Q4 2025

V tiskové zprávě k výsledkům za Q4 2025 ze dne 5. února 2026 Amazon popsal škálu a dynamiku Rufus. Zmínil, že asistenta využily stovky milionů zákazníků, a vyzdvihl výrazný příspěvek k prodejům, který souvisí s AI funkcemi. Zároveň popsal rozšíření Rufus schopností mimo vlastní katalog, včetně vyhledávání položek v jiných obchodech a orchestrace nákupního procesu.

Tyto informace dávají debatě o AI v retailu jasná čísla. AI asistenti už nejsou experiment — reálně mění funnel. Když asistent dokáže pochopit záměr, porovnat nabídky a doporučit správný SKU bez klasického procházení kategorií, produktová data se stávají samotným zážitkem.

Amazon zároveň zdůraznil růst vizuálního vyhledávání přes Amazon Lens, což ukazuje, že zákazníci kombinují obraz, chat i automatizované nákupy. V takovém prostředí je katalog „srozumitelný pro stroje“ stejně důležitý jako hezká prezentace pro člověka.

Agentic shopping tedy není jen o chatu. Je to kombinace vizuálního vyhledávání, doporučení a automatizace — a každý z těchto kroků potřebuje stabilní a přesná data.

Pokud si to potřebujete zasadit do kontextu, je to podobná změna jako nástup marketplace feedů před deseti lety. Agentic shopping je další fáze a zvýhodní ty, kteří umí doručit strukturovaná a kvalitní data ve velkém.

Týmy, které to zvládnou, získají výhodu v doporučeních i v automatických nákupech.

Z praktického pohledu to znamená, že i menší e‑shopy budou muset řešit stejnou úroveň standardizace dat jako velké marketplace. AI asistent může porovnat produkty napříč značkami, obchody i trhy, takže nedostatečné atributy nebo nepřesné názvy se okamžitě projeví. Kdo bude „snadno čitelný“ pro AI, získá přednost v doporučeních i v automatizovaných nákupech.

Proč nákup napříč obchody a auto‑buy mění funnel

Nejnovější aktualizace Amazonu vyzdvihují funkce jako historie cen, cenová upozornění a automatické dokončení nákupu. Díky tomu se zkracuje cesta od objevení produktu k objednávce a zákazník může část rozhodování delegovat na AI.

Z pohledu funnelu to znamená tři zásadní změny:

1. Objevování se zrychluje. AI umí porovnat varianty rychleji než člověk, takže vaše data musí být strojově čitelná a bohatá na atributy.
2. Zvažování se deleguje. Asistent hodnotí specifikace, dostupnost i cenovou historii; nejasnosti a mezery vás vyřadí.
3. Konverze se automatizuje. Pokud AI může objednávku dokončit, vyhraje nejdůvěryhodnější nabídka.

Představte si zákazníka, který hledá filtr do konvice. Stačí mu říct: „Sleduj tento filtr a kup ho pod 350 Kč.“ Asistent hlídá cenu, ověřuje kompatibilitu a objednávku spustí ve správný moment. Pokud váš listing neobsahuje kompatibilitu nebo působí cenově chaoticky, v konkurenci nemáte šanci.

Z datového pohledu budou asistenti upřednostňovat zejména:

• Strukturované atributy (kompatibilita, rozměry, materiály).
• Spolehlivou dostupnost, aby automatický nákup neselhal.
• Konzistentní cenové signály, díky kterým má smysl price‑alert.
• Jasné vazby mezi variantami, aby vybrali správnou velikost či barvu.

Tohle už nejsou „nice to have“ položky — rozhodují o tom, jestli AI nákup vůbec provede.

Tady už nestačí jen marketingový text. Potřebujete strukturu, správné identifikátory a kompletní atributy. Lasso pomáhá automatizovat nejtěžší část — import surových feedů, normalizaci atributů a doplňování chybějících specifikací. Jak to vypadá v praxi, najdete v use cases.

Na co by se měla produktová data zaměřit už teď

Z aktualizací Rufus vyplývá jedno: asistent‑driven commerce odměňuje přesnost. Tady jsou priority, které budou v příštích 12 měsících klíčové:

• Atributy: rozměry, materiál, kompatibilita, energetická třída, certifikace.
• Cenový kontext: konzistentní historie, jasné promo logiky, stabilní cenové signály.
• Dostupnost: data aktualizovaná v reálném čase a shodná s realitou.
• Konzistence obsahu: názvy a popisy sladěné napříč kanály i jazyky.
• Strukturovaná média: obrázky se správnými atributy a variantami.

Když v těchto oblastech máte mezery, AI asistent nebude mít jistotu a traffic přesměruje ke konkurenci. Pokud dnes spravujete data v tabulkách nebo izolovaných nástrojích, podívejte se, proč nestačí jen chat nástroje v našem srovnání s ChatGPT.

Zároveň se mění odpovědnost: data už nejsou jen „back‑office úkol“. Produktová data, katalogy a supply tým musí mít společnou definici „AI‑ready“ nabídky, jinak se kvalita rozpadne mezi odděleními.

Dobrá zpráva je, že tohle se dá řídit. Když zavedete jednotný datový model a pravidelné kontroly kvality, získáte stabilní základ pro AI asistenty i pro klasické kanály. Užitečnými metrikami jsou například procento vyplněných atributů, míra chyb v dostupnosti, shoda názvů napříč kanály nebo počet produktů bez obrázků ve správné variantě.

Jak se připravit na agentic retail search

Agentic shopping prohloubí rozdíl mezi „dobrými“ a skutečně optimalizovanými daty. Začněte auditovat feedy: chybějící atributy, nejednotné názvy, slabé popisy. Potom nastavte plán pro automatizaci a průběžné obohacování.

Praktický start:

1. Definujte jednotné produktové schema pro všechny kanály.
2. Nastavte SLA kvality dat pro dodavatele i interní týmy.
3. Automatizujte obohacování atributů a SEO popisů.
4. Měřte výkon listingů podle completeness a AI trafficu.

Smyslem není „dokonalý katalog“ přes noc, ale kontinuální zlepšování. Jakmile začnete měřit data podle kvality, uvidíte rychlé výhry: méně vratek, méně dotazů na podporu a lepší výkon v doporučeních. To je přesně typ efektu, který agentic shopping zesiluje.

Lasso tohle zvládá bez navýšení headcountu — čistí a obohacuje data, generuje konzistentní copy a zjednodušuje publikaci napříč kanály z jednoho zdroje pravdy. Pokud chcete zjistit, kde jste dnes, podívejte se na ceník nebo si domluvte demo. Pro širší kontext se můžete podívat také na srovnání s Google Gemini.