Нейросети меняют шопинг: каждый третий пользователь стал тратить меньше

Искусственный интеллект постепенно становится полноценным помощником при выборе товаров и услуг. Согласно исследованию AIMonitor.pro, среди россиян, использующих ИИ во время покупок, 32% стали тратить меньше, тогда как увеличение расходов отметили 24% опрошенных.

Нейросети помогают сравнивать характеристики, анализировать несколько вариантов и отказываться от части необязательных покупок. При этом исследование не показало заметного роста импульсивного потребления: пользователи чаще сообщали о сокращении незапланированных трат, чем об их увеличении.

Я, Станислав Д., разобрал, как ИИ-ассистенты меняют путь покупателя, какие категории товаров пользователи обсуждают с нейросетями чаще всего и почему интернет-магазинам уже необходимо учитывать рекомендации искусственного интеллекта в своей стратегии продвижения.

Что показало исследование

Аналитический сервис видимости брендов в нейросетях AIMonitor.pro опросил 2 000 россиян об использовании ИИ-инструментов во время выбора и покупки товаров.

Результаты показывают, что нейросети не обязательно стимулируют дополнительные траты. Среди пользователей, которые применяют ИИ в шопинге:

• 32% сообщили о сокращении общих расходов;
• 24% отметили увеличение затрат;
• остальные участники не заметили значительных изменений или не смогли однозначно оценить влияние ИИ.

Таким образом, доля пользователей, которым нейросети помогли экономить, оказалась выше доли тех, кто начал тратить больше.

Почему ИИ помогает экономить

Обычный поиск товара часто состоит из десятков открытых вкладок, просмотра карточек, отзывов, обзоров и сравнительных таблиц. Покупателю приходится самостоятельно собирать информацию из разных источников.

ИИ-ассистент способен сократить этот путь. Пользователь может сформулировать задачу обычными словами:

• подобрать ноутбук в пределах заданного бюджета;
• сравнить несколько моделей смартфонов;
• объяснить разницу между тарифами онлайн-сервиса;
• найти более доступную альтернативу;
• выделить характеристики, которые действительно важны;
• составить список плюсов и минусов нескольких вариантов.

В результате человек быстрее замечает, что более дорогой товар не всегда значительно превосходит доступную модель, а часть функций ему вообще не требуется.

Нейросеть также может помочь сформулировать критерии выбора. До начала диалога пользователь иногда ориентируется только на бренд, рекламу или внешний вид. После уточняющих вопросов решение становится более осознанным.

Экономия возникает не только за счёт низкой цены

Рациональная покупка не всегда означает выбор самого дешёвого варианта. Иногда ИИ помогает избежать товара, который придётся быстро заменить, или подобрать решение без дополнительных расходов на ненужные функции и подписки.

Возможный экономический эффект складывается из нескольких факторов:

• сравнения цен;
• анализа характеристик;
• поиска альтернатив;
• отказа от избыточных функций;
• проверки совместимости;
• сокращения ошибочных покупок.

Как меняются импульсивные покупки

Исследование не подтвердило предположение о том, что ИИ неизбежно увеличивает количество спонтанных заказов.

Участники опроса оценили изменения следующим образом:

• 45% не заметили изменений в частоте незапланированных покупок;
• 21% стали покупать спонтанные товары реже;
• 12% стали совершать такие покупки чаще.

Количество пользователей, сокративших долю импульсивных покупок, оказалось заметно выше числа тех, у кого незапланированные траты выросли.

Это можно объяснить тем, что диалог с ассистентом добавляет дополнительный этап между желанием купить и оформлением заказа. Пользователь начинает задавать вопросы, сравнивать варианты и оценивать реальную необходимость покупки.

Различия между мужчинами и женщинами

По результатам опроса женщины несколько чаще отмечали экономию при использовании ИИ-инструментов.

• сокращение расходов указали 34% женщин и 30% мужчин;
• реже совершать незапланированные покупки стали 25% женщин и 18% мужчин.

Разрыв нельзя назвать радикальным, однако он показывает, что разные группы пользователей могут применять один и тот же инструмент по-разному.

Для интернет-магазинов это ещё один аргумент в пользу сегментации. Универсальная рекомендация для всей аудитории постепенно уступает персональным сценариям, учитывающим задачу, бюджет, предыдущие покупки и этап принятия решения.

Какие покупки россияне обсуждают с ИИ

Чаще всего нейросети используются в категориях, где необходимо сопоставить несколько характеристик или разобраться в большом количестве предложений.

Наиболее популярными направлениями стали:

• развлечения и досуг — 27%;
• электроника и бытовая техника — 25%;
• онлайн-сервисы и подписки — 24%.

Развлечения и досуг

В этой категории пользователь может попросить подобрать мероприятие, игру, фильм, площадку для отдыха или вариант подарка с учётом интересов и бюджета.

Электроника и бытовая техника

Здесь ИИ особенно полезен из-за большого количества технических параметров. Покупателю сложно самостоятельно сравнить процессоры, экраны, объёмы памяти, энергопотребление и дополнительные функции.

Нейросеть может перевести характеристики на понятный язык и объяснить, какие параметры важны для конкретного сценария использования.

Онлайн-сервисы и подписки

Пользователи сравнивают стоимость тарифов, ограничения, доступные функции, пробные периоды и условия отмены подписки.

ИИ помогает заметить, что часть возможностей дублируется другими сервисами или не будет использоваться регулярно.

Как ИИ меняет путь покупателя

Раньше путь к покупке чаще начинался с поисковой системы, рекламы, маркетплейса или рекомендации знакомого. Теперь между первым интересом и переходом на сайт всё чаще появляется ИИ-ассистент.

Пользователь может не искать конкретный магазин. Он формулирует задачу:

• «Какой телефон купить до 40 000 рублей?»
• «Какой сервис лучше подходит для небольшой команды?»
• «Стоит ли переплачивать за эту модель?»
• «Какие существуют аналоги?»
• «На что обратить внимание перед заказом?»

Нейросеть формирует краткий список решений, объясняет различия и может повлиять на то, какие бренды пользователь будет рассматривать дальше.

Это меняет привычную схему продвижения. Компании теперь конкурируют не только за позицию в поиске или место в рекламном блоке, но и за присутствие в ответах ИИ.

Для бизнеса становится важной не только классическая поисковая оптимизация, но и понятная цифровая представленность:

• структурированные страницы;
• однозначные описания товаров и услуг;
• актуальные цены и характеристики;
• экспертные материалы;
• отзывы и упоминания;
• микроразметка;
• информация о компании и бренде.

Что это означает для бизнеса

Результаты исследования не означают, что ИИ автоматически уменьшит продажи интернет-магазинов. Скорее меняется принцип принятия решений.

Покупателю становится проще:

• выявить завышенную цену;
• найти похожий товар;
• отказаться от ненужных функций;
• сравнить предложение с конкурентами;
• обнаружить слабые места продукта;
• проверить рекламные обещания.

Поэтому выигрывать будут компании, способные ясно объяснить реальную ценность своего предложения.

Если товар стоит дороже аналогов, сайт должен показывать, за что именно платит клиент: качество, гарантию, сервис, скорость доставки, комплектацию, удобство или экспертную поддержку.

Описание товара становится частью диалога с ИИ

Карточка товара создаётся уже не только для человека и поискового робота. Информацию с неё могут использовать нейросети, агрегаторы и другие автоматизированные системы.

Размытые формулировки вроде «высокое качество» и «лучшее решение» почти не помогают при сравнении. Гораздо ценнее конкретные сведения:

• материалы;
• размеры;
• комплектация;
• срок службы;
• гарантия;
• условия доставки;
• ограничения;
• реальные сценарии применения.

В проектах StasWeb я рассматриваю структуру сайта как часть общей системы продаж. Чем понятнее представлены товары, услуги и преимущества, тем проще информацию воспринимать людям, поисковым системам и ИИ-ассистентам.

Как подготовить интернет-магазин к AI-поиску

Чтобы интернет-магазин мог попадать в рекомендации и выдерживать сравнение с конкурентами, необходимо работать не с одной страницей, а со всей структурой проекта.

1. Заполнить характеристики товаров

Параметры должны быть представлены в отдельных понятных полях, а не скрываться внутри длинного рекламного текста.

Это особенно важно для электроники, техники, мебели, одежды и других товаров, которые выбирают по набору характеристик.

2. Создать полезные категории и подборки

Пользователь часто ищет не конкретную модель, а решение задачи:

• ноутбук для учёбы;
• телевизор для небольшой комнаты;
• одежду для определённого сезона;
• подарок в заданном бюджете;
• сервис для малого бизнеса.

Подобные страницы помогают покупателю сделать выбор и создают дополнительный контекст для поисковых и AI-систем.

3. Добавить сравнения и ответы на вопросы

На сайте стоит объяснять различия между моделями, тарифами, материалами и способами применения.

Полезными форматами становятся:

• таблицы сравнения;
• FAQ;
• экспертные статьи;
• руководства по выбору;
• честные преимущества и ограничения;
• разборы популярных сценариев использования.

4. Использовать микроразметку

Структурированные данные помогают системам точнее определять название товара, цену, наличие, рейтинг, бренд и другие параметры.

Микроразметка не гарантирует попадание в рекомендации ИИ, но делает информацию более однозначной и машиночитаемой.

5. Следить за единообразием данных

Цена, наличие и характеристики не должны противоречить друг другу на сайте, в маркетплейсах, каталогах и карточках компании.

Расхождения снижают доверие покупателей и усложняют работу систем, которые сопоставляют данные из нескольких источников.

6. Повышать доверие к бренду

Для выбора важны не только параметры товара, но и репутация продавца.

На сайте должны быть доступны:

• информация о компании;
• контактные данные;
• условия оплаты и доставки;
• правила возврата;
• гарантийные обязательства;
• отзывы;
• реальные фотографии и примеры.

Можно ли полностью доверять рекомендациям ИИ

Несмотря на удобство, ответы нейросетей нельзя считать безошибочными. ИИ может использовать устаревшую информацию, неправильно интерпретировать характеристики или предложить товар, который уже отсутствует в продаже.

Кроме того, пользователь не всегда понимает:

• на каких источниках основана рекомендация;
• насколько актуальны данные;
• учтены ли все ограничения;
• почему ассистент выбрал именно эти бренды;
• не пропущены ли более подходящие варианты.

Поэтому рекомендации стоит использовать как инструмент предварительного отбора, а итоговые характеристики, цены и условия необходимо проверять на официальных сайтах производителей и продавцов.

Мой вывод

ИИ-ассистенты меняют онлайн-шопинг не за счёт агрессивного стимулирования спроса, а благодаря сокращению информационного шума.

Пользователь получает возможность быстрее сравнивать предложения, отказываться от ненужных функций и находить варианты, которые точнее соответствуют его бюджету.

Для бизнеса это означает рост прозрачности рынка. Слабые карточки, завышенная цена и абстрактные рекламные обещания становятся заметнее.

Одновременно компании получают новую точку контакта с покупателем. Если информация о продукте понятна, структурирована и подтверждается независимыми источниками, бренд получает больше шансов попасть в AI-рекомендации.

Поэтому интернет-магазинам уже сейчас стоит развивать не только рекламу, но и собственную информационную среду: качественные карточки, экспертные материалы, сравнения, отзывы, микроразметку и технически подготовленный сайт.

Как покупатели меняют поведение после первого рекламного контакта, я подробнее разбирал в статье «Клик в никуда: почему рост рекламного бюджета не гарантирует рост продаж» .

Частые вопросы

Действительно ли ИИ помогает экономить на покупках?

Согласно исследованию AIMonitor.pro, 32% пользователей, применяющих ИИ во время покупок, сообщили о снижении общих расходов. Рост затрат отметили 24% опрошенных.

ИИ увеличивает количество импульсивных покупок?

Большинство пользователей не заметили изменений. При этом 21% стали совершать незапланированные покупки реже, а рост их количества отметили 12%.

Какие товары чаще всего выбирают с помощью нейросетей?

Чаще всего пользователи обращаются к ИИ при выборе развлечений и досуга, электроники и бытовой техники, а также онлайн-сервисов и подписок.

Можно ли полностью доверять рекомендациям ИИ?

Нет. ИИ может использовать неполные или устаревшие данные. Цены, характеристики, наличие и условия покупки необходимо дополнительно проверять у продавца или производителя.

Как интернет-магазину подготовиться к AI-поиску?

Необходимо структурировать характеристики товаров, создавать полезные сравнения и руководства, использовать микроразметку, поддерживать актуальность данных и развивать упоминания бренда в независимых источниках.

Данные основаны на результатах опроса AIMonitor.pro среди 2 000 россиян. Подробная методология и характеристики выборки в исходном материале не приводятся, поэтому результаты следует воспринимать как оценку поведения опрошенных пользователей.

Материал носит информационный характер. Перед покупкой рекомендуется проверять характеристики, стоимость, наличие и условия у продавца или производителя.