У вашего товара появился новый покупатель. И он не человек

У вашего товара появился новый покупатель. И он не человек

Кажется, мы довольно долго думали о ИИ как про помощника для пользователя. Ну то есть человек спрашивает, нейросеть отвечает.А теперь всё интереснее.

Потому что в shopping-сценариях ИИ всё чаще становится не просто советчиком, а посредником, который сначала сам должен понять товар, сравнить его с другими и решить, стоит ли вообще показывать человеку. И вот это уже сильно меняет маркетинг.

Раньше можно было сделать красивый лендинг, добавить хороший креатив, настроить рекламу и привести пользователя.

Теперь перед человеком всё чаще появляется ещё один слой: алгоритм. И ему, в отличие от человека, не очень важна фраза: «Уникальное качество и индивидуальный подход».

Ему нужны гораздо более скучные вещи: 🖊 что это за товар; 🖊 какие у него характеристики; 🖊 сколько он стоит; 🖊 есть ли в наличии; 🖊 кому он подходит; 🖊 какие есть ограничения; 🖊 сколько ждать доставку; 🖊 как работает возврат; 🖊 что пишут покупатели; 🖊 чем он отличается от похожих вариантов

И вот здесь начинается любопытный момент. То, что раньше считалось чем-то техническим — карточка товара, фид, атрибуты, характеристики, правила доставки — постепенно становится частью маркетинга.

Потому что если ИИ не понял ваш товар, он может просто не включить его в подборку. Не потому что продукт плохой. А потому что данные о нём хуже, чем у конкурента.

Например, у вас на сайте написано: «премиальная ткань».

А у конкурента: «шенилл, плотность такая-то, устойчивость к истиранию такая-то, подходит для дома с животными, срок изготовления 14 дней».

Кого алгоритму проще сравнить? Вот и я о том же.

За рубежом это уже не теория. ✔️Shopify готовит структурированные каталоги специально для AI-каналов и открыл checkout для AI-агентов.

✔️Google позволяет подходящим магазинам проводить покупку прямо из AI Mode и Gemini, причём товар для этого должен быть загружен в Merchant Center.

Получается довольно занятно: то, что раньше считалось техническим фидом для рекламы, постепенно становится данными, по которым ИИ вообще решает, какой товар показать покупателю.

И ещё интересная цифра. Shopify пишет, что 65% опрошенных покупателей планируют использовать AI хотя бы для одной shopping-задачи в праздничный сезон. Но только около трети готовы полностью доверить агенту покупку от своего имени.

То есть пока ИИ в первую очередь забирает себе этап выбора и сравнения, а не финальное «оплатить». И это, на мой взгляд, ещё важнее. Потому что именно на этапе выбора решается, попадёт ваш товар в shortlist или нет.

В России направление то же самое, просто входы другие: Алиса AI, Яндекс, Ozon, Wildberries, маркетплейсы и их помощники.

То есть новый вопрос для маркетолога звучит уже не только так: «Нравится ли наш товар человеку?» Но ещё и так «Может ли машина нормально понять, что мы вообще продаём?»

И это не про то, чтобы писать тексты «для роботов». Скорее наоборот. Хорошие данные для ИИ обычно одновременно полезны и человеку. Нормально указанный размер лучше, чем «компактный». Понятный срок доставки лучше, чем «быстро». Конкретное ограничение лучше, чем «подходит всем». Реальные отзывы лучше, чем десять абзацев про качество.

Что бы я сейчас проверила у любого e-commerce или товарного бизнеса: 1️⃣ Совпадают ли характеристики на сайте, маркетплейсах и в каталогах.

2️⃣ Есть ли нормальные атрибуты, а не только красивые описания.

3️⃣ Понятно ли, кому продукт подходит и кому не подходит.

4️⃣ Актуальны ли цена, наличие, доставка, возврат и гарантия.

5️⃣ Есть ли реальные отзывы и ответы на типовые вопросы.

6️⃣ Может ли человек — и теперь уже ИИ — сравнить ваш товар с альтернативами без гадания.

Потому что мы привыкли думать, что покупателя сначала нужно привлечь. А теперь иногда сначала нужно пройти ещё один этап: быть понятым алгоритмом.

И, похоже, у бренда действительно появился второй клиент. Он решает, попадёте ли вы вообще в список тех, кого стоит показать человеку.

#аеслиподумать