Почти половина российских онлайн-покупателей уже используют нейросети при выборе товаров — и чаще всего обращаются не к ChatGPT, а к Алисе от Яндекса. Для селлеров это означает одно: поисковая оптимизация карточек перестаёт быть единственным каналом привлечения покупателей.
Что произошло
Агентство «Ашманов и партнёры» опубликовало исследование о роли искусственного интеллекта в покупательском поведении россиян. Цифры показательные.
Почти каждый второй онлайн-покупатель обращается к ИИ-сервисам перед или во время шопинга. При этом 69% из них признают, что стали делать это заметно чаще по сравнению с прошлым годом. Тренд особенно силён среди женщин, людей в возрасте 25–39 лет и покупателей с высоким доходом — то есть именно той аудитории, которая совершает большинство покупок на маркетплейсах.
Топ ИИ-сервисов, к которым обращаются при поиске товаров:
- Алиса (Яндекс) — 74% среди пользователей ИИ
- ChatGPT и YandexGPT — около 33% каждый
- GigaChat (Сбер) — 21%
- DeepSeek — 15%
Важный нюанс: большинство людей предпочитают не открывать отдельные приложения, а работать с ИИ прямо в поиске. 69% используют нейроответы, встроенные в Яндекс или Google. Отдельные приложения вроде ChatGPT — лишь 26%. Браузеры со встроенным ИИ — 45%.
На каком этапе покупки люди чаще всего обращаются к нейросетям:
| Этап | Доля пользователей |
|---|---|
| Сравнение товаров | 34% |
| Поиск и изучение | 32% |
| Поиск идей / определение потребности | 30% |
| Выбор продавца | 23% |
| После покупки | 14% |
Есть один момент, который маркетплейсам пока не удаётся отбить. По 4 из 7 ключевых поисковых сценариев ИИ-сервисы уже обгоняют маркетплейсы среди своих пользователей: поиск идей, сравнение характеристик, изучение товаров, охота за выгодной ценой. Единственное, где маркетплейсы держат первенство — поиск отзывов.
Четыре года подряд главной причиной заходить на маркетплейс первым делом была цена. Теперь эту роль у WB и Ozon забирает ИИ.
Что это значит для селлеров
Если коротко: покупатель всё чаще приходит на маркетплейс уже с готовым решением, сформированным нейросетью. И это меняет правила игры.
Раньше путь был простым: человек искал «кроссовки для бега» → попадал в каталог Wildberries → листал, сравнивал, читал отзывы. Теперь он сначала спрашивает Алису: «Какие кроссовки выбрать для асфальта с пронацией?» — получает конкретные рекомендации с брендами и характеристиками — и только потом идёт на маркетплейс за конкретной моделью.
Три прямых последствия для продаж:
- Роль карточки меняется. Раньше карточка должна была убедить покупателя купить. Теперь она должна подтвердить уже сложившееся мнение — или переубедить. Это разные задачи.
- Характеристики важнее красивых фото. ИИ при ответе опирается на текстовые данные: состав, размеры, материалы, назначение. Если у вас в карточке написано «отличный товар для всей семьи» — нейросеть вас просто не заметит.
- Отзывы становятся стратегическим активом. Это единственный сценарий, где маркетплейсы ещё держат первенство перед ИИ. Пока. Это значит, что работа с отзывами — не просто репутация, а конкурентное преимущество в переходный период.
Ещё один важный вывод — советы ИИ входят в топ-3 факторов, влияющих на решение о покупке, наравне с отзывами и силой бренда. По сути, нейросеть превращается в нового «инфлюенсера», только без рекламных интеграций и с куда большим доверием аудитории.
Для среднего и малого продавца это и угроза, и возможность. Угроза: если ИИ не знает о вашем товаре или не находит нужных характеристик — вас нет в этом канале. Возможность: крупные бренды не всегда лучше оптимизированы под ИИ, чем небольшие нишевые продавцы с подробными описаниями.
Что делать
Это не повод бросить всё и переписывать карточки прямо сейчас. Но повод добавить новые приоритеты в работу.
1. Аудит описаний на конкретность
Пройдитесь по своим топовым карточкам и честно ответьте: если нейросеть будет отвечать на вопрос «что лучше выбрать для X?» — найдёт ли она в вашем описании аргументы в пользу вашего товара? Конкретные цифры, материалы, сценарии использования, отличия от аналогов — всё это кормит ИИ.
2. Заполните все технические характеристики
На WB и Ozon есть десятки полей, которые большинство продавцов оставляют пустыми. Именно эти поля — сырьё для нейроответов. Размер, вес, состав, страна производства, назначение — заполните всё.
3. Работайте с семантикой «под задачу»
Люди спрашивают ИИ не «купить кастрюлю», а «какую кастрюлю выбрать для индукционной плиты объёмом 5 литров». Убедитесь, что в вашем описании есть ответы на такие «задачные» формулировки.
4. Удвойте усилия по отзывам
Пока это единственная область, где маркетплейсы выигрывают у ИИ. Стимулируйте покупателей оставлять подробные отзывы с описанием сценария использования — такие отзывы полезны и людям, и будущим ИИ-алгоритмам.
5. Следите за Яндекс Маркетом отдельно
Алиса — часть экосистемы Яндекса. Карточки на Яндекс Маркете могут получать дополнительный приоритет в нейроответах Алисы. Если вы там не представлены или ваши карточки слабее, чем на WB — стоит это исправить.
ИИ в шопинге — это не будущее, которое «когда-нибудь наступит». По данным исследования, это уже происходит с каждым вторым покупателем. Продавцы, которые перестроятся раньше, получат преимущество именно сейчас — пока конкуренты ещё не обратили на это внимания.