Путь к покупке в интернете становится менее линейным: покупатель может начать выбор товара с поиска, перейти в чат с ИИ, чтобы сравнить варианты и разобраться в характеристиках, а сам заказ завершить уже на сайте магазина или маркетплейса. По данным "Яндекса", такой последовательный сценарий встречается примерно в каждом третьем запросе, связанном с выбором товара.

Руководитель отдела разработки "Генеративный ИИ" в Ozon Андрей Дядюнов объясняет, что с точки зрения трафика не принципиально, каким способом покупатель выбрал товар - с помощью ИИ-ассистента, короткого видео, рекомендации знакомых или в обычном магазине.

На маркетплейсах всегда была часть покупок, когда человек заранее точно знает, какой товар хочет приобрести. Существенных изменений в структуре такого трафика компания пока не наблюдает. При этом на маркетплейсе уже работает собственный ИИ-ассистент покупателя, который помогает находить и выбирать товары непосредственно на площадке.

"Сегодня влияние внешних ИИ-инструментов на трафик маркетплейсов остается небольшим. При этом по мере распространения таких сервисов возможен новый формат взаимодействия между внешними ИИ-инструментами и площадками. В перспективе ИИ-ассистенты могут не только рекомендовать товар, но и напрямую взаимодействовать с торговой площадкой - например, через специальные интерфейсы и интеграции для поиска и подбора товаров", - говорит Дядюнов.

Также технически уже есть возможность выбора нейросетью конкретного продавца товара. ИИ-агент может учитывать те же параметры, на которые ориентируется покупатель сегодня: рейтинг продавца, отзывы, условия доставки, цену и другие характеристики предложения.

При этом выбор конкретного продавца - это прежде всего вопрос критериев, по которым агент будет принимать решение. Дядюнов отмечает, что само появление такой возможности вряд ли существенно изменит рынок: скорее, привычные для покупателя критерии выбора будут использоваться уже автоматически.

Также на рынке уже происходит "переток" бюджетов в продвижение товаров внутри ИИ-сервисов. Директор практики интегрированных коммуникаций КГ "Михайлов и Партнеры" Илья Левинсон рассказал, что такая комплексная работа скорее состоит не из маркетинговых, а из классических PR-инструментов: рост частоты упоминаний бренда в релевантных СМИ, на форумах и в отзывах, наполнение информационных ресурсов экспертными материалами.

"Нейросети считывают контекст, в котором упоминается бренд, и, если алгоритм не увидит в нем профессиональных терминов, понизит приоритизацию в выдаче. Это игра в долгую, которую пока может позволить себе не каждый бизнес. Но есть вероятность, что в перспективе нескольких лет такая реклама станет одним из приоритетных каналов рекламного сплита", - указывает эксперт.

По его словам, крупные бренды получают преимущество в ИИ-рекомендациях так как системно инвестировали в PR, работу с источниками, которые имеют вес для нейросетей. Цифровая гигиена крупных игроков построена на том, чтобы быть максимально заметными для ИИ-алгоритмов. Например, адаптация корпоративных блогов и контента внутри них.

При этом председатель Совета ТПП РФ по развитию электронной коммерции Алексей Федоров отмечает, что после периода, когда продажи были сосредоточены в основном на крупных площадках, бизнес все чаще развивает сразу несколько каналов.

По его словам, для экономики это позитивный процесс: теперь конкурируют не только отдельные магазины, но и разные способы продажи товаров. Это снижает зависимость бизнеса от отдельных площадок и помогает рынку развиваться.

"Любые сбои или внешние обстоятельства могут напрямую влиять на продажи бренда. Поэтому компании стремятся развивать собственные каналы и напрямую работать с покупателями. На этом фоне растет спрос на готовые решения для запуска интернет-магазинов. Бизнес получает основу для собственного сайта и не должен самостоятельно собирать все по частям. Это упрощает запуск интернет-магазина и делает собственный канал продаж доступным большему числу компаний", - говорит эксперт.