Покупатели всё чаще спрашивают товары у нейросетей, а не гуглят их. Исследование «Ашманов и партнёры» фиксирует: ИИ-ассистенты становятся полноценным каналом поиска перед покупкой — и это меняет правила игры для продавцов на маркетплейсах.
Что произошло
Компания «Ашманов и партнёры» провела исследование поведения онлайн-покупателей и зафиксировала заметный сдвиг: россияне активно подключают ИИ-сервисы к процессу выбора товаров. Речь идёт не о единичных экспериментах — тренд носит устойчивый характер.
Как это выглядит на практике? Человек не идёт сразу на Wildberries или Ozon. Сначала он спрашивает у ChatGPT, Яндекс GPT или другого ИИ-ассистента: «Какой робот-пылесос лучше взять до 15 000 рублей?» — и только потом, получив ответ, идёт искать конкретную модель или бренд.
Это принципиально другая воронка по сравнению с классической схемой «поисковик → карточка товара». ИИ выступает в роли первого фильтра — он формирует мнение о продукте ещё до того, как покупатель увидел хоть одну карточку.
Среди инструментов, которыми пользуются покупатели — голосовые ассистенты, встроенные ИИ-функции в браузерах, отдельные чат-боты и интегрированные помощники внутри самих маркетплейсов. Ozon и Яндекс Маркет уже добавили ИИ-рекомендации в поиск по платформе. WB движется в том же направлении.
Что это значит для селлеров
Коротко: если ваш товар «невидим» для ИИ-ассистента — вы теряете часть аудитории ещё до того, как она добралась до вашей карточки.
Как ИИ выбирает, что рекомендовать
Нейросети не индексируют маркетплейсы в реальном времени. Они обучены на огромных массивах текста — обзоры, статьи, отзывы, форумы. Поэтому бренды и товары, о которых много пишут и говорят, чаще попадают в рекомендации ИИ.
Что влияет на «узнаваемость» вашего товара для нейросети:
- Упоминания в обзорных статьях и рейтингах (особенно на крупных площадках)
- Пользовательские отзывы с подробными описаниями — чем детальнее, тем лучше
- Описание товара с реальными характеристиками, а не шаблонный текст
- Присутствие бренда за пределами маркетплейса — собственный сайт, соцсети, упоминания в СМИ
Считаем потери в деньгах
Допустим, ваш товар — электрические зубные щётки в среднем сегменте. Средний чек — 2 500 ₽, конверсия из карточки в покупку — 3%. В месяц вы получаете 1 000 переходов из поиска на WB.
Если 15–20% покупателей сегодня начинают поиск с ИИ-ассистента и получают там рекомендации конкурентов — вы недополучаете 150–200 потенциальных визитов на карточку. Это 4–6 продаж в месяц, или 10 000–15 000 ₽ выручки. Кажется немного. Но доля ИИ-поиска растёт каждый квартал.
По данным мировых исследований, доля запросов через ИИ-ассистентов выросла вдвое за последние 12 месяцев. Если тренд продолжится — через год это уже будет 30–40% от поискового трафика.
ИИ меняет не только «где ищут», но и «как выбирают»
Классический поиск на маркетплейсе — это витрина: покупатель сравнивает фото, цену, рейтинг. ИИ-ассистент работает иначе — он объясняет и советует. Люди, которые спросили у нейросети, приходят на карточку уже с готовым мнением.
Это значит два противоположных сценария:
- Сценарий А: ИИ порекомендовал ваш товар → покупатель приходит лояльным, конверсия выше среднего
- Сценарий Б: ИИ порекомендовал конкурента → покупатель приходит к вам только из-за цены, если вообще приходит
Задача селлера — попасть в сценарий А как можно чаще.
Что делать
1. Прокачайте контент за пределами маркетплейса
ИИ-модели «знают» то, о чём написано в интернете. Если о вашем товаре пишут только внутри WB или Ozon — это почти недоступно нейросетям. Нужны внешние точки присутствия:
- Статьи на Дзен, VC.ru, тематических блогах — даже короткие обзоры с упоминанием бренда работают
- Видеообзоры на YouTube — ИИ умеет работать с транскрипциями
- Ответы на вопросы на Яндекс Q, форумах, в тематических сообществах
2. Оптимизируйте описание товара под смысловой поиск
Забудьте про «набив ключевых слов». ИИ понимает смысл, а не ключевики. Описание должно отвечать на реальные вопросы покупателей:
- «Для кого этот товар?» — добавьте сценарии использования
- «Чем отличается от аналогов?» — конкретные сравнения, цифры
- «Какие проблемы решает?» — не характеристики, а польза
3. Стимулируйте развёрнутые отзывы
Короткий отзыв «товар норм, доставили быстро» — почти бесполезен. Развёрнутый отзыв с описанием опыта использования — ценный контент и для маркетплейса, и для ИИ-обучения косвенно.
Добавьте в упаковку карточку с просьбой написать отзыв с конкретными вопросами: как использовали, что понравилось, кому подойдёт. Отвечайте на отзывы — это тоже добавляет контент на страницу товара.
4. Следите за тем, что ИИ говорит о вашей категории
Зайдите в любой доступный ИИ-ассистент (Яндекс GPT, ChatGPT, GigaChat) и задайте вопрос, который задаёт ваш покупатель. Посмотрите: какие бренды называются? Ваш среди них? Что говорится о вашей категории в целом?
Это простой аудит занимает 15 минут и даёт чёткое понимание — где вы находитесь в «голове» нейросети прямо сейчас.
5. Используйте ИИ-функции внутри маркетплейсов
Ozon и Яндекс Маркет уже внедряют ИИ-рекомендации в поиск. Это значит, что качество заполнения карточки стало ещё важнее — алгоритм анализирует не только ключевые слова, но и полноту описания, соответствие запросу по смыслу. Заполняйте все поля карточки, добавляйте видео, используйте Rich Content.
Тренд на ИИ-поиск — не завтрашняя история. Это уже происходит. Селлеры, которые адаптируются сейчас, получат преимущество до того, как конкуренты вообще заметят изменения.