Торговля без кликов: когда искусственный интеллект решает, что окажется в корзине покупок

Искусственный интеллект вместо лояльности к бренду: почему покупателям вдруг стало необходимо доверять машинам при совершении покупок

Онлайн-торговля переживает тектонический сдвиг, затмевающий все предыдущие разработки: люди больше не ищут, не сравнивают и не покупают — автономные агенты искусственного интеллекта все чаще берут на себя весь путь клиента. То, что обещает потребителям максимальное удобство так называемой «торговли без кликов», становится экзистенциальной проблемой для ритейлеров и брендов. Традиционный маркетинг, эмоциональная лояльность к бренду и классическая поисковая оптимизация (SEO) быстро теряют свою эффективность, когда окончательное решение о покупке принимают алгоритмы. Их заменяет «агентская поисковая оптимизация» (AEO) — искусство быть понятным и, прежде всего, рекомендуемым для машин. В этой статье рассматривается, почему слепое доверие к ИИ вытесняет традиционную лояльность к бренду, как технологические гиганты, такие как Google, укрепляют свою власть за кулисами, и какие стратегические меры должны предпринять компании, чтобы избежать исчезновения в эпоху машинных покупателей.

В связи с этим:

• Готовы ли вы к «машинным клиентам»? Когда ИИ совершает покупки самостоятельно: почему традиционный маркетинг скоро устареет

Алгоритмический покупатель: структурный сдвиг в рыночной власти

Когда принимают решения машины: почему революция ИИ в электронной коммерции предвещает конец традиционного маркетинга и какая новая структура власти возникает

Онлайн-торговля пережила несколько тектонических сдвигов на протяжении своей истории: расцвет поисковых систем, прорыв мобильных устройств и доминирование торговых площадок. Каждый из этих этапов менял то, кто контролировал внимание потребителей, а значит, и кто мог диктовать правила цифровой конкуренции. Однако нынешняя трансформация превосходит все предыдущие по своей радикальности: в конце цепочки принятия решений находится уже не человек-покупатель, а алгоритм. Самым важным покупателем в электронной коммерции вскоре может перестать быть человек.

Этот тезис не является предположением; он уже подкреплен надежными рыночными данными. Согласно исследованию Accenture Consumer Pulse Research, более трех четвертей потребителей заявляют, что доверяют личному ИИ-агенту больше, чем даже близкому другу, когда дело касается принятия решений о покупке. 74 процента готовы делегировать рутинные задачи, такие как сравнение цен, переговоры или обработка жалоб, ИИ-агенту, а 32 процента даже доверили бы окончательное решение о покупке ИИ — при условии, что сам процесс оплаты останется в руках человека. Девять процентов уже открыты к полностью автономным процессам покупок, в которых агент самостоятельно обрабатывает все, от выбора товара до доставки на дом.

Здесь происходит не постепенная оптимизация привычного процесса покупок. Это смена парадигмы в архитектуре коммерции. Решения о покупке больше не начинаются с поискового запроса человека, а с процесса исследования, управляемого машиной, который происходит задолго до первого осознанного контакта клиента с товаром. Таким образом, борьба за видимость смещается от результатов поиска Google и объявлений на торговых площадках к системам рекомендаций, созданным автономными агентами искусственного интеллекта.

Новая анатомия решения о покупке

Чтобы понять экономические последствия этой трансформации, необходимо сначала разобраться, насколько коренным образом меняется путь клиента. В традиционной розничной архитектуре потребитель проходил многоэтапный процесс: осознание потребности, активный поиск, сбор информации, сравнение, рассмотрение и, наконец, принятие решения о покупке. На каждом из этих этапов бренд мог вмешаться посредством целевой коммуникации, эмоциональных призывов или платной рекламы.

В эпоху искусственного интеллекта, управляемого агентами, этот процесс сводится к одному запросу. Пользователь сообщает своему ИИ, что ему нужен пылесос, и получает не только рекомендации, но и, возможно, полный заказ. Amazon уже внедрила именно эту модель на практике со своим ИИ-помощником для покупок Rufus в 2024 году в США, Европе, Канаде и Индии. Shopify сообщила, что с января 2025 года трафик, созданный ИИ, увеличился в семь раз, а количество покупок, совершенных с помощью ИИ, — в одиннадцать раз. Доход с одного посещения от трафика, созданного ИИ, теперь на 37 процентов превышает доход от поиска, осуществляемого людьми.

Эти цифры демонстрируют, что коммерция без кликов — полный процесс покупки без каких-либо ручных действий со стороны пользователя — больше не является теоретической категорией, а уже занимает измеримую долю рынка. Visa прогнозирует, что 2025 год станет последним годом, когда потребители будут совершать покупки и оплачивать их самостоятельно — начиная с 2026 года, покупки, управляемые искусственным интеллектом, станут мейнстримом. Juniper Research оценивает, что объем рынка электронной коммерции, управляемой агентами, вырастет с 8 миллиардов долларов в этом году до 3,5 триллионов долларов к 2031 году — рост более чем в 430 раз.

Доверие как новая валюта торговли

Наиболее удивительным результатом современных исследований является не столько техническая компетентность агентов ИИ, сколько эмоциональная готовность потребителей доверять им принятие решений. Более трети активных пользователей генеративного ИИ уже описывают свои отношения с ИИ как дружбу. Почти половина всех потребителей сообщают, что хотя бы раз совершали покупку на основе рекомендаций ИИ. Среди так называемых активных пользователей – то есть людей, которые интенсивно используют ИИ в своей повседневной жизни – доля тех, кто использует ИИ для принятия конкретных решений о покупке, достигает 56 процентов.

Репрезентативное исследование, проведенное по заказу консалтинговой компании Ketchum, показывает, что потребители уже доверяют ответам, генерируемым искусственным интеллектом, при принятии решений о покупке больше, чем инфлюенсерам или традиционной рекламе. Восемнадцать процентов респондентов заявили, что они абсолютно или в некоторой степени доверяют ответам, предоставляемым системами ИИ при принятии решений о покупке, — по сравнению с 11 процентами, которые доверяют инфлюенсерам, и 13 процентами, которые верят традиционной рекламе. Особенно поразительно: 46 процентов немцев, использующих генеративный ИИ, уже применяют его при принятии решений о покупке.

Это доверие не является иррациональным рефлексом. Оно подчиняется понятной логике: ИИ-агенты воспринимаются как нейтральные, основанные на данных и свободные от коммерческой корысти — по крайней мере, до тех пор, пока это предположение не подрывается видимым рекламным финансированием самого агента. Компания Accenture обнаружила, что эмоционально привязанные клиенты в 2,3 раза чаще рекомендуют бренд и в 1,7 раза чаще готовы платить за него больше. Бренды, способные передать эту эмоциональную связь через интерфейсы ИИ, обладают структурным преимуществом.

Размывание классической ценности бренда

Одним из наиболее примечательных структурных результатов современных исследований является переосмысление лояльности к бренду. То, что компании создавали на протяжении десятилетий с помощью эмоциональной рекламы, программ лояльности и взаимодействия с брендом, в архитектуре покупок, управляемой алгоритмами, принципиально теряет свою ценность. Более трети потребителей, считающих себя лояльными к бренду, позволили бы агенту искусственного интеллекта перечеркнуть эту лояльность в пользу более выгодной цены, более персонализированных характеристик продукта или лучшей доступности.

Это также отражается в макроэкономических структурных тенденциях. Традиционные программы лояльности клиентов быстро теряют свою эффективность не потому, что потребители стали сознательно нелояльными, а потому, что их решения о покупке все чаще характеризуются более изменчивым, ситуативно-оппортунистическим поведением, управляемым в режиме реального времени алгоритмически генерируемыми рекомендациями. В этой экономике нулевой лояльности, как ее называют в литературе по экономическому анализу, психологические и технологические потрясения сливаются воедино.

Практические последствия для компаний весьма отрезвляют: высокая узнаваемость бренда по-прежнему необходима, но уже недостаточна. Когда ИИ-агент предварительно выбирает ассортимент продукции, он принимает решение не на основе эмоциональной привлекательности или запоминаемости рекламы, а на основе машиночитаемых параметров: полноты и точности данных о продукте, актуальности информации о ценах, наличия товара, структурированных данных оценки и информации о технической совместимости. Те, кто не обеспечивает надлежащего заполнения этих полей, исключаются из предварительного отбора — еще до того, как человек вмешается в процесс принятия решения.

Качество данных о продукте как новый конкурентный фактор

Эта измененная архитектура создает новую стратегическую арену: борьбу за машинную читаемость. Агенты ИИ основывают свои рекомендации не на брендовых историях или качестве креатива, а на качестве структурированных данных. Согласно анализу Publicis Sapient, только 31 процент компаний видят, что их собственный контент занимает первое место в ответах ИИ — розничные продавцы, торговые площадки и порталы отзывов доминируют в видимости, потому что их данные лучше структурированы.

Правильно подготовленные данные о продукте увеличивают коэффициент цитирования, определяемый агентами ИИ, на 40–60 процентов. И наоборот, это означает, что любой, кто не поддерживает информацию о своем продукте в соответствии с принципами генеративной поисковой оптимизации, рискует просто не попасть в решающий предварительный отбор агента. Классической SEO-оптимизации для Google уже недостаточно, поскольку агенты ИИ анализируют семантические связи, а не плотность ключевых слов. Им необходима полная информация о продукте, включая сценарии применения, структуры решения проблем, подтверждение происхождения и машиночитаемые схемы в соответствии со стандартом Schema.org.

Кроме того, с помощью протокола Universal Commerce Protocol (UCP) Google определяет новый технический стандарт для транзакций с участием агентов. Продавцы, которые на раннем этапе обеспечат совместимость с этой инфраструктурой — включая, по данным Google, Shopify, Amazon, Stripe, Salesforce и Meta — получат конкурентное преимущество в канале, важность которого экспоненциально возрастает. По данным Strategy& и PwC, к 2030 году агенты на основе ИИ могут составлять до 15 процентов европейской электронной коммерции; только для Германии это будет соответствовать объему рынка до 17 миллиардов евро.

Новая дисциплина: оптимизация агентных движков

Необходимость стать видимым и рекомендуемым для агентов искусственного интеллекта порождает новую маркетинговую дисциплину: агентную оптимизацию поисковых систем (AEO). В апреле 2026 года Адди Османи, директор по разработке в Google Cloud AI, опубликовал широко обсуждаемую концепцию, определяющую AEO как практику структурирования контента и систем таким образом, чтобы агенты ИИ могли не только читать их, но и интерпретировать и действовать на их основе. Отличие от традиционной поисковой оптимизации принципиально: в то время как SEO направлено на достижение видимости в результатах поиска, полученных от людей, AEO стремится к тому, чтобы быть признанным надежным источником в процессах принятия решений машинами.

Технические требования AEO включают машиночитаемые форматы данных, лаконичную структуру токенов для контекстных окон ИИ, прозрачные данные о ценах и доступности, API-интерфейсы для связи между агентами, а также сигналы возможностей, которые сообщают агенту ИИ, какие задачи может выполнять поставщик. По словам Османи, на страницах наиболее важная информация должна быть представлена ​​в первых 500 токенах, поскольку агенты не терпят вводных предложений-заполнителей. Длинные, неструктурированные страницы рискуют быть проигнорированы агентом или обработаны лишь частично.

Таким образом, AEO — это не дополнение к существующей стратегии цифрового маркетинга, а самостоятельная дисциплина, которую необходимо развивать параллельно с SEO. Для B2B-ритейлеров, чьи процессы закупок уже в значительной степени автоматизированы, AEO, вероятно, станет доминирующим показателем быстрее, чем в секторе потребительских товаров. И для более чем 70 процентов покупателей, которые уже интегрируют крупные языковые модели в свой процесс закупок, актуальность этого развития уже не является прогнозом на будущее.

Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Умный бизнес, основанный на контенте - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital — это ориентированный на данные B2B-индустрионный центр, возглавляемый Konrad Wolfenstein . Компания выступает в качестве внешнего, частично внутреннего решения для отраслевых партнеров, устраняя операционные пробелы в маркетинге, контенте и продажах — без необходимости привлечения дополнительных ресурсов со стороны клиента.

Более подробная информация здесь:

• Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Smart Content-Driven Business

Стратегическая концентрация власти Google в эпоху агентского подхода

Однако это выявляет структурную опасность, выходящую за рамки повседневной деятельности розничных продавцов. Google — это не просто инструмент в эпоху агентов, компания находится в процессе трансформации собственной экосистемы в доминирующую инфраструктуру для всей цепочки создания стоимости в электронной коммерции. С помощью протокола Universal Commerce Protocol, Universal Cart — корзины покупок, объединяющей заказы из Google, YouTube и Gmail, Gemini в качестве интегрированного агента ИИ и глубокой интеграции рекламы в разговорные интерфейсы ИИ, Google создает невиданный ранее вертикальный контроль.

Видхья Шринивасан, вице-президент и генеральный менеджер Google по рекламе и коммерции, в своем ежегодном стратегическом обзоре открыто описывает, как поиск, YouTube и вся инфраструктура для онлайн-торговли перестраиваются для эпохи агентов — не просто как интерфейс для человеческих поисковых запросов, но и как операционная платформа для транзакций, управляемых искусственным интеллектом. Стремление Google к этому структурно схоже с тем, чего уже добился WeChat в Китае: суперприложение, объединяющее все важные цифровые аспекты жизни в рамках единой платформы, сохраняя при этом контроль над потоками данных, алгоритмами рекомендаций и инфраструктурой транзакций.

Экономическое и политическое значение этого развития заключается в концентрации власти. Если один субъект контролирует инфраструктуру агентской коммерции — протоколы, с помощью которых агенты обрабатывают покупки, алгоритмы, генерирующие рекомендации, и рекламные доходы, которые монетизируют эти системы, — то возникает структурная зависимость для любого продавца, желающего оставаться заметным в этой системе. Компания McKinsey отметила, что агентская коммерция обладает разрушительным потенциалом интернет- и мобильной революций, но внедряется значительно быстрее. Скорость этой концентрации оставляет мало времени для принятия мер по регулированию.

В связи с этим:

• Неужели Google движется к внедрению западной архитектуры WeChat? Концентрация власти как структурная угроза цифровой конкуренции

Архитектура бренда в условиях машинного посредничества

Несмотря на все структурные изменения, было бы аналитически неполно полностью игнорировать важность фирменной идентичности и эмоциональной коммуникации. Компания Accenture поясняет, что рассказывание историй продолжает формировать потребительские предпочтения, но именно эффективность определяет, какие бренды выберет ИИ-агент. Эта двойственность заставляет компании стремиться к параллельному совершенству в двух совершенно разных областях.

Первая область — это классическая сфера влияния бренда: эмоциональный резонанс, последовательные ценности и прямые отношения с потребителем. В мире, где прямой контакт между брендом и потребителем становится все реже, поскольку искусственный интеллект все чаще выступает посредником между ними, каждое прямое взаимодействие приобретает стратегическое значение. Исследование Adobe показывает, что 43% потребителей воспользовались бы услугами собственного ИИ-консьержа бренда, если бы таковой был доступен. Таким образом, бренд, предлагающий собственного агента, создает прямой канал, не фильтруемый сторонними платформами.

Вторая область — это производительность машины: точность данных, техническая совместимость, доступность в режиме реального времени и скорость реакции на изменения цен. Для розничных продавцов среднего ценового сегмента, которым не хватает ресурсов для собственного ИИ-агента или возможности использовать преимущества масштаба, предлагаемые крупными игроками на рынке, это создает реальное конкурентное давление. Только 37 процентов компаний ежемесячно проверяют, как ИИ-помощники представляют их товары. Это означает, что подавляющее большинство розничных продавцов не знают, отображаются ли их товары в рекомендациях ИИ и каким образом.

Суверенитет данных как стратегический вопрос выживания

Экономический анализ был бы неполным без учета системных рисков, которые эта трансформация представляет для конкурентной среды в целом. Принимая решения о покупке, агенты искусственного интеллекта основываются на данных, поступающих из различных источников: порталов отзывов, платформ розничных продавцов, сторонних поставщиков и собственных обучающих наборов данных. Потребители, как правило, не могут определить, действительно ли рекомендация ИИ отражает их интересы или же на нее повлияли платные размещения, эксклюзивный доступ к данным или алгоритмические механизмы отбора.

Компания Juniper Research прямо указывает на проблему доверия как на самое большое структурное препятствие для внедрения агентской коммерции. Пока потребители не понимают критерии, которые используют их ИИ-агенты для генерации рекомендаций, сохраняется скрытый потенциал для недоверия. Для брендов, которые ставят во главу угла прозрачность и этическую ответственность, этот вакуум может стать возможностью для дифференциации: те, кто демонстрирует, что их данные точно, полно и без изменений включены в процессы принятия решений агентами, создают новый уровень доверия.

Для небольших розничных и средних предприятий ситуация сложнее. Оптимизация для ИИ-агентов требует мер по развитию технической инфраструктуры — разметки Schema.org, API-интерфейсов, чистых структур баз данных и регулярного обслуживания данных — что влечет за собой значительные инвестиции. Те, кто экономит на этом или затягивает, не только теряют видимость, но и структурно уступают позиции более богатым конкурентам. Strategy& и PwC предупреждают, что внедрение ИИ-агентов в розничной торговле происходит примерно в четыре раза быстрее, чем раньше в традиционной электронной коммерции. Окна возможностей для стратегического позиционирования закрываются быстрее, чем в предыдущих волнах цифровизации.

Троянский конь платформенной экономики

Когда все данные, полученные в результате этого анализа, сходятся воедино, вырисовывается структурная картина, выходящая далеко за рамки операционных вопросов розничной торговли. Мы являемся свидетелями не просто следующего этапа эволюции электронной коммерции, а фундаментальной перестройки властной архитектуры цифровой торговли. Агенты искусственного интеллекта становятся новыми привратниками между спросом и предложением, а платформы, управляющие этими агентами, тем самым приобретают экономическое влияние, превосходящее прежнюю мощь платформ.

В рамках этой стратегии Google структурно движется к западной архитектуре суперприложений, аналогичной той, что реализована в Китае компанией WeChat. Разница заключается в том, что Google укрепляет свои позиции не путем агрессивного создания новых приложений, а путем постепенной интеграции транзакционных функций в уже монополистически доминирующие сервисы — Поиск, Gmail, YouTube, Карты. Это делает процесс более сложным с политической точки зрения и более проблематичным с точки зрения регулирования, чем классическая консолидация рынка. Антимонопольные разбирательства против Google уже подтвердили, что компания занималась незаконной монополистической практикой на рынке поисковых систем. Расширение этой рыночной власти на транзакционную инфраструктуру, вероятно, будет определять вопросы регулирования в течение следующего десятилетия.

Для ритейлеров, брендов и политических деятелей коммерциализация интернета, осуществляемая самими потребителями, — это не вопрос автоматизации, а вопрос распределения экономической власти в цифровом пространстве. Кто устанавливает протоколы, по которым агенты формируют рекомендации, кто контролирует потоки данных между запросом потребителя и завершением покупки, и кто определяет стандарты видимости или невидимости ритейлеров в этих системах — все они контролируют коммерческую инфраструктуру цифровой эпохи.

Конкретные направления деятельности участников цифровой коммерции

Данный анализ выявляет ряд операционных приоритетов для розничных продавцов, брендов и лиц, принимающих стратегические решения, которые выходят далеко за рамки отдельных технических показателей.

Основное внимание уделяется систематическому улучшению качества данных о продукте. Полная, точная, ориентированная на применение и машиночитаемая информация о продукте перестала быть просто задачей по обслуживанию ИТ-инфраструктуры и стала важнейшим стратегическим конкурентным фактором. Сценарии применения, структуры решения проблем, технические характеристики без сокращений, подтверждение сертификации и совместимые структуры Schema.org должны быть установлены в качестве обязательных полей для ведения данных о продукте.

Параллельно необходимо начать развитие навыков автоматической поисковой оптимизации (AEO). Так же, как десять лет назад компаниям приходилось начинать формировать экспертизу в области SEO, сейчас настало время заложить основы для повышения видимости с помощью ИИ-агентов. Это включает в себя технические меры, такие как внедрение файлов llms.txt, чистая архитектура API и оптимизированные по токенам структуры контента, а также стратегические меры, такие как регулярное тестирование того, как ИИ-помощники представляют предложения компании.

В-третьих, компаниям необходимо решить вопрос о том, как поддерживать прямые отношения с потребителями в условиях все более алгоритмической среды. Для крупных брендов реалистичным вариантом является выделенный ИИ-консьерж, создающий прямой интерфейс взаимодействия с потребителем, не контролируемый сторонними платформами. Для небольших розничных продавцов это означает, как минимум, инвестиции в качество отзывов, данные об удовлетворенности клиентов и прозрачную коммуникацию — поскольку именно эти сигналы используют ИИ-агенты для формирования своих рекомендаций.

Наконец, компаниям и ассоциациям следует активно отслеживать политический аспект этого развития. Установление стандартов в сфере агентской коммерции — кто имеет доступ к каким протоколам, какие обязательства по прозрачности применяются к системам рекомендаций, генерируемым ИИ, и как должно раскрываться влияние рекламы на рекомендации агентов — является важнейшим вопросом для экономического будущего открытого цифрового рынка. Торговцы и бренды должны быть стратегически заинтересованы в том, чтобы эти правила устанавливались не только самими операторами платформ.

Алгоритмический покупатель — это не фантастическая фигура. Он уже на рынке. Вопрос не в том, появится ли он, а в том, кто напишет правила, по которым он будет принимать решения.

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

Konrad Wolfenstein

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь [email protected]:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие бизнеса / Маркетинг / PR / Выставки от компании Pioneer

Поддержка B2B и SaaS-решение для SEO и GEO (поиск с использованием ИИ): комплексное решение для B2B-компаний. — Изображение: Xpert.Digital

Поиск с использованием ИИ меняет всё: как это SaaS-решение навсегда изменит ваши позиции в B2B-рейтинге.

Цифровое пространство для B2B-компаний стремительно меняется. Под влиянием искусственного интеллекта правила онлайн-видимости переписываются. Для компаний всегда было непросто не только быть заметными в цифровом пространстве, но и оставаться актуальными для нужных лиц, принимающих решения. Традиционные стратегии SEO и управление локальным присутствием (геомаркетинг) сложны, трудоемки и часто представляют собой борьбу с постоянно меняющимися алгоритмами и жесткой конкуренцией.

Но что, если бы существовало решение, которое не только упростило бы этот процесс, но и сделало бы его умнее, более предсказуемым и гораздо более эффективным? Именно здесь вступает в игру сочетание специализированной B2B-поддержки с мощной платформой SaaS (программное обеспечение как услуга), специально разработанной для удовлетворения потребностей SEO и GEO в эпоху поиска с использованием искусственного интеллекта.

Новое поколение инструментов больше не полагается исключительно на ручной анализ ключевых слов и стратегии построения обратных ссылок. Вместо этого оно использует искусственный интеллект для более точного понимания поисковых намерений, автоматической оптимизации факторов локального ранжирования и проведения конкурентного анализа в режиме реального времени. Результатом является проактивная, основанная на данных стратегия, которая дает компаниям B2B решающее преимущество: их не только находят, но и воспринимают как ведущих экспертов в своей нише и регионе.

Вот симбиоз B2B-поддержки и SaaS-технологий на базе искусственного интеллекта, который трансформирует SEO и геомаркетинг, и как ваша компания может извлечь из этого выгоду для устойчивого роста в цифровом пространстве.

Более подробная информация здесь:

​

• Поддержка B2B и блог по SEO, GEO и AIS – поиску с использованием искусственного интеллекта
• Забудьте о дорогих SEO-инструментах – эта альтернатива доминирует благодаря непревзойденным функциям для B2B-сектора