Как подготовить ритейл к эпохе ИИ-агентов

Приветствую, коллеги! Сегодня с вами Денис Шубенок, исполнительный директор «Ашманов и партнеры». Не первый месяц я наблюдаю, как меняется пользовательское поведение в электронной коммерции. (Ниже дам ссылки на мои предыдущие статьи по этому поводу). Сегодня я хочу поговорить о новом тренде агентской коммерции. 

Привычная модель, в которой пользователь искал товар в поиске, сравнивал варианты на маркетплейсах и только потом переходил к покупке, постепенно уступает место диалогу с искусственным интеллектом. Этот сдвиг уже стал массовым. По данным Google, AI Overviews используют 1,5 млрд человек в месяц. Это означает, что генеративный интерфейс меняет пользовательские сценарии выбора и сравнения товаров. Как в такой ситуации быть ритейлерам, которые делали ставку на классический путь пользователя (CJM) через поисковую выдачу?

На самом деле изменение CJM — это не упадок, а дополнительные точки роста. Стратегия генеративной оптимизации (GEO) позволяет создавать точки входа в генеративных ответах. Поэтому сегодня я расскажу, как использовать новые возможности, какие нюансы есть в генеративной оптимизации для ритейлеров, как она помогает сохранить продажи и позиции на рынке.

Сложности e-commerce в эпоху нейросетей

Распространение ИИ-агентов или помощников породило так называемую агентскую коммерцию. Потребитель или сразу идет в ИИ-сервис, или получает генеративный ответ в поиске и в нем же продолжает диалог: уточняет характеристики, сравнивает плюсы и минусы, просит совета по выбору. В ответ искусственный интеллект показывает карточки товаров, ссылки на сайты продавцов, а в отдельных сервисах ведет дальше по бесшовному пути к покупке.Такие сценарии уже разворачивают поиск с Алисой, Google, OpenAI и Perplexity, но пока для большинства ритейлеров нейросети остаются промежуточной точкой входа, которая приводит аудиторию на сайт интернет-магазина.

По данным Adobe Analytics, трафик на сайты интернет-магазинов из генеративных ИИ-источников в США сначала вырос на 1200% за период с июля 2024 по февраль 2025, затем на 4700% год к году в июле 2025, а в сезон праздничных продаж 2025 прирост для ритейла составил 693% год к году.

Какие новые вызовы встают перед бизнесом?

• Поиск, выбор, решение полностью происходят в нейросети. Для ритейлеров минус в том, что при таком пути пользователя не работают привычные точки контакта в выдаче, рекламных каналах, на сайте. Данные о поведении клиента также остаются у платформы искусственного интеллекта, не попадают в аналитику магазина. Поэтому продавцы не могут догреть аудиторию ретаргетингом, рассылками и другими инструментами построения долгосрочных отношений.

• Сайты магазинов оптимизированы для человека, а не AI. Большинство сайтов интернет-магазинов оптимизированы в первую очередь под поисковые системы и визуальное восприятие человеком, а не под машинное понимание смысла. На многих страницах размещен большой объем формально релевантного, но малополезного контента: SEO-тексты, шаблонные описания, перегруженные блоки без новой ценности. Для пользователя это еще может работать как часть привычной структуры сайта, но нейросети опираются на качество, точность и полезность информации. Если страница не дает четкого качественного ответа, не помогает понять характеристики товара и не закрывает реальные вопросы покупателя, она с меньшей вероятностью попадет в генеративный ответ..

• Повышение нагрузки на хостинг. Есть данные, что интеллектуальные боты и ИИ-помощники уже генерируют более половины всего трафика. Это создает повышенную нагрузку на хостинг, и компаниям приходится как-то справляться с возросшей нагрузкой.

• Потеря контроля над ранжированием. Точнее, в генеративных ответах не работают привычные инструменты контроля позиций и трафика — ссылки, перформанс-каналы. Наше исследование Поиска с Алисой по коммерческим запросам показало: да, нейросеть обращается к страницам, которые попали в выдачу, но дальше классические факторы ранжирования не работают. ИИ отбирает контент для генерации на основе семантического анализа, авторитетности и экспертизы, репутации и отзывов.

Видимость в искусственном интеллекте как стратегический актив

Видимость в ответах нейросетей перестает быть только метрикой узнаваемости и все заметнее влияет на продажи. По данным Adobe, трафик из генеративных ИИ-сервисов уже показывает для ритейла более высокое качество. Такие посетители проводят на сайте на 8% больше времени, просматривают на 12% больше страниц, а показатель отказов у них на 23% ниже. Поэтому присутствие бренда в ответах нейросетей становится осязаемой коммерческой задачей. К примеру, крупный американский ритейлер начал целенаправленно работать с GEO, в итоге за шесть месяцев его органический трафик вырос на 40%, а количество конверсий, полученных с помощью нейропоиска, увеличилось на 25%.

Важно понимать, что GEO — это:

• не «SEO для ИИ», как говорят многие. SEO — это оптимизация для поисковых алгоритмов, GEO — для машинной логики. Она требует больше структурированных данных и обогащенного контента. Если для поисковика достаточно стандартной карточки товара, то для ИИ-агентов необходимы отзывы, контекст использования, совместимость с другими продуктами. Если данных мало или они не структурированы, карточка выпадает из генерации;

• не способ перехитрить ИИ. Модели быстро перепроверяют источники, и манипулятивные тактики теряют эффективность. GEO — это способ устранить причины, по которым нейросеть не включает ваш контент в генерацию. Например, множественные независимые упоминания с позитивной тональностью на разных площадках скорее укажут нейросети на ценность контента и товара, чем одиночные выходы в топ. 

Для покупателей видимость и тональность упоминаний в нейросетях работают как индикаторы трастовости. Аудит присутствия сайта в ИИ поможет понять, какие модели и как часто упоминают ваш бренд в сравнении с конкурентами, и найти точки роста.

Отмечу, что роль видимости растет, так как уже формируется техническая инфраструктура для прямой интеграции ритейлеров с агентами AI. Протоколы Yandex Commerce Protocol (YCP) от Яндекса с Алисой, Agentic Commerce Protocol (ACP) от OpenAI, Universal Commerce Protocol (UCP) от Google, открытый стандарт CommerceTXT позволяют магазинам передавать карточки товаров, цены и наличие напрямую в нейросеть. А вот какую именно карточку покажет искусственный интеллект в диалоге — зависит от того, что он уже знает о бренде и продукте, легко ли машине интерпретировать контент продавца. Поэтому генеративная оптимизация (GEO) становится базовой маркетинговой стратегией для сохранения рыночных позиций.

Кто попадает в ответы ИИ

Искусственный интеллект отбирает источники для цитирования на основе двух ключевых критериев: экспертности и цифрового доверия. 

Экспертность

Под экспертностью понимается наличие у бренда или его представителей верифицированного знания, подтвержденного независимыми инстанциями. Нейросети обучаются на массивах текстов, где приоритет отдается источникам, демонстрирующим глубину проработки темы. Для ритейлера это выражается в присутствии на сайте такого контента:

• отзывы о товаре;

• технические характеристики;

• детальные мануалы;

• инструкции по выбору;

• обзоры, сравнительные таблицы;

• экспертные интервью на тематических площадках.

Фактически для доказательства своей экспертности бренд и товар должны присутствовать не только на сайте, но и во всем поисковом пространстве. 

Важный фактор — непротиворечивость данных. Если в пресс-релизе указаны одни характеристики новинки, а на карточке товара на сайте — другие, ИИ теряет уверенность в источнике и может исключить его из ответа. Согласованность данных о продуктах во всех цифровых каналах повышает вероятность того, что нейросеть воспримет информацию как надежную.

Цифровое доверие

Этот фактор складывается из технической безопасности и социального доказательства. Что сюда входит:

• безопасность сайта, то есть наличие протоколов безопасности, сертификатов и других технических элементов;

• минимизация рисков для пользователя. Для этого данные о ценах и остатках должны вовремя обновляться, чтобы не вводить пользователя в заблуждение. Для этого важно не закрывать доступ к каталогу и карточкам в файлах robots.txt, llms.txt, передавать фиды, подключиться к коммерческому протоколу YCP и др.;

• работа с негативом в отзывах и пользовательском контенте. AI теряет доверие к бренду, если сталкивается с большим количеством отрицательных отзывов.  Учитывайте, что отзывы с независимых платформ наподобие Отзовика учитываются ИИ так же, как с официального сайта. Они являются социальным доказательством ценности сайта;

• внедрение системы «человек + ИИ» в подготовку контента на сайте. Эксперт и редактор контролирует качество текстов, обогащают статьи личным опытом, исследованиями, освещают дополнительные вопросы. Тогда статьи и другие материалы становятся конкурентным преимуществом.

План действий: с чего начать уже сейчас

• Провести аудит доступности для AI. В частности, проверить файлы robots.txt, llm.txt, чтобы убедиться, что боты генеративных нейросетей имеют доступ к контенту.

• Структурировать контент под генерацию. Вместо простых описаний размещать маркированные списки, таблицы сравнения, четкие ответы на вопросы «как выбрать», «плюсы и минусы», «с чем сочетается».

• Регулярно публиковать новый контент и актуализировать старый. Важна точная информация о ценах, наличии, доставке, правилах использования и возврата. 

• Использовать микроразметку для товаров, отзывов и часто задаваемых вопросов. Она служит для нейросетей прямым указанием на важность блоков информации.

• Синхронизировать данные во всем поисковом пространстве. Названия продуктов, артикулы и ключевые характеристики в пресс-релизах, интервью с экспертами компании и на карточках товара должны быть идентичны. Любое расхождение снижает вероятность цитирования бренда.

• Внедрить мониторинг присутствия. Необходимо регулярно проверять, как ИИ отвечает на релевантные запросы. Важен не только факт упоминания, но и тональность (позитивная/негативная) и контекст (сравнение, рекомендация).

Западные ритейлеры уже встали на новый путь — и в рождественские праздники 2025 г. получили из генеративных моделей в семь раз больше трафика, чем в 2024 г. Причем такие посетители демонстрируют более высокую конверсию и удержание, чем поисковые.

Мнение эксперта

Денис Шубенок, исполнительный директор «Ашманов и партнеры»:

Главное в GEO для ритейла — обеспечить доступность информации о товарах, про которые спрашивают покупатели. Они задают длинные, детализированные запросы, например, «Куда поехать в отпуск с детьми на море не дороже…», потом спрашивают о деталях: «А там есть катание на лошадях?». ИИ-помощники интерпретируют запрос и предлагают варианты. Чтобы оставаться конкурентоспособными в таких условиях, бренды должны следить за тем, чтобы их продукты, характеристики и ценность предложения были точно представлены как на сайте, так и в поисковом пространстве. Фактически успех зависит от того, насколько машинной логике легко найти бренд, когда потребители задают специфические вопросы».

Фокус на главное

• Путь пользователя перемещается в диалог с нейросетью. Поиск информации, выбор, решение о покупке происходят внутри AI.

• У ритейлеров появилась возможность проникнуть в этот диалог, показать там бренд и товар. Это можно сделать при помощи генеративной оптимизации контента и доступного коммерческого протокола.

• Видимость в ИИ и позитивная тональность упоминаний формируют доверие к бренду. Потребитель может сразу перейти на сайт за покупкой или сделать это позже, из другого канала, но он уже прогрет нейросетью.

• Диалоги с ИИ могут давать высококвалифицированные лиды с большой вероятностью конверсии. Причина в том, что только хорошо мотивированные покупатели переходят на сайт, несмотря на то, что уже получили полный генеративный ответ.