Еще недавно человек сам проходил почти весь путь до покупки: вводил запрос в поисковик, открывал сайты, сравнивал цены, читал отзывы и выбирал товар. Теперь часть этих действий постепенно берет на себя искусственный интеллект.
Пользователь может сформулировать задачу обычной фразой: найти ноутбук до определенного бюджета, подобрать отель на конкретные даты или выбрать поставщика для бизнеса. AI уже способен самостоятельно искать варианты, сравнивать характеристики, учитывать ограничения и в некоторых сценариях доводить процесс до покупки.
Это меняет не только интернет-магазины. Меняется сама логика маркетинга. Бренду все чаще приходится конкурировать не только за внимание человека, но и за то, чтобы его продукт правильно понял и выбрал AI-агент.
От поиска к поручению: как меняется путь клиента
Классическая модель покупки обычно начинается с поиска. Человек формулирует запрос, получает список результатов, изучает сайты и постепенно сужает выбор.
AI сокращает этот путь.
Вместо десятка поисковых запросов пользователь может написать: «Найди хороший смартфон до $500 с камерой для съемки видео, хорошей автономностью и доставкой в Ташкент».
Дальше AI сам определяет, какие параметры важны, ищет подходящие варианты, сопоставляет их и объясняет разницу.
Следующий этап — еще более существенный. AI постепенно переходит от рекомендации к действию. Он может отслеживать изменение цены, формировать корзину, выбирать подходящий вариант и при наличии необходимых разрешений инициировать покупку.
Именно такой подход называют agentic commerce — торговлей, в которой AI действует от имени покупателя. McKinsey отмечает, что этот сценарий постепенно превращается из технологической концепции в новый формат взаимодействия между потребителем, платформами и продавцами.
Для бизнеса это означает важный сдвиг: клиентский путь становится короче, а количество промежуточных точек контакта уменьшается.
AI может стать новым «покупателем»
Важно понимать: речь не идет о том, что люди перестанут покупать самостоятельно.
Скорее появится несколько моделей поведения. Для недорогих и регулярных покупок человек может полностью делегировать выбор AI. Для сложных товаров он будет использовать искусственный интеллект как консультанта. А в эмоциональных категориях — например, fashion, автомобили, путешествия или премиальные товары — финальное решение по-прежнему может оставаться за человеком.
Но даже в последнем случае AI способен сильно влиять на выбор.
Например, покупатель может прийти в магазин уже после того, как AI сравнил пять брендов и сообщил, что один из них лучше соответствует его бюджету и требованиям.
В такой ситуации традиционная реклама работает иначе. Бренд уже не обязательно получает возможность самостоятельно рассказать клиенту о своих преимуществах. Сначала его характеристики анализирует алгоритм.
Поэтому возникает новый вопрос: что должен увидеть AI, чтобы выбрать именно этот бренд?
Брендам придется конкурировать за рекомендации AI
В традиционном маркетинге компания стремится попасть в поле зрения человека.
Для этого используются реклама, поисковая выдача, социальные сети, контент, отзывы, блогеры и другие каналы.
В AI-экономике появляется дополнительный уровень.
Продукт должен быть понятен не только человеку, но и системам, которые собирают информацию о нем.
Для AI важны конкретные характеристики: цена, наличие, условия доставки, технические параметры, гарантии, отзывы, условия возврата, совместимость и другие факторы.
Если информация на сайте неполная или противоречивая, алгоритму сложнее оценить предложение.
Поэтому для компаний становится особенно важной качественная структура информации о товарах и услугах. Это касается не только интернет-магазинов. Например, B2B-компаниям необходимо четко описывать направления работы, отрасли, характеристики решений, условия сотрудничества и реальные преимущества.
Для маркетинга это означает переход от принципа «как привлечь внимание» к вопросу «как сделать предложение понятным для человека и AI».
Поисковая выдача тоже меняет значение
Еще один важный процесс — изменение самого поиска.
Пользователь все чаще получает не список из десяти ссылок, а готовый ответ с вариантами и объяснением выбора. Google развивает AI-функции для покупок, включая возможность описывать нужный товар обычным языком и получать подборку на основе запроса. В 2026 году компания также представила Universal Cart и другие элементы инфраструктуры для агентных покупок.
Это не означает исчезновения поисковых систем или сайтов.
Но меняется их роль.
Раньше сайт часто был конечной точкой поиска. Теперь он может стать источником данных, на основании которых AI формирует ответ.
Поэтому компаниям необходимо думать не только о том, попадет ли страница в поисковую выдачу. Важно, насколько точно информация о компании и ее продуктах может быть использована современными AI-системами.
Именно поэтому SEO-подходы для бизнеса постепенно начинают пересекаться с более широкой задачей — подготовкой цифровой информации компании к взаимодействию с AI.
Реклама может стать менее предсказуемой
Для рекламного рынка изменения еще серьезнее.
В традиционной модели бренд платит за возможность показать человеку сообщение в нужный момент.
Но если покупатель поручает AI найти лучший вариант, рекламное сообщение перестает быть единственным источником влияния.
AI может сравнить цену, характеристики и отзывы сразу нескольких компаний и выдать пользователю короткий список.
В результате борьба идет уже не только за рекламный показ, но и за попадание в итоговую рекомендацию.
Это особенно важно для товаров и услуг, которые легко сравнивать по объективным параметрам.
Например, если AI выбирает ноутбук, он может сопоставить стоимость, процессор, объем памяти, автономность, рейтинг и условия доставки. Красивый рекламный слоган при этом имеет значительно меньшее значение, чем конкретные характеристики предложения.
Для маркетологов это означает необходимость пересматривать баланс между имиджевой коммуникацией и фактической ценностью продукта.
Что произойдет с брендами
У сильного бренда есть преимущество: ему проще вызвать доверие и пройти первоначальный фильтр.
Но известность сама по себе не гарантирует выбор.
Если конкурент предлагает более подходящее сочетание цены, характеристик, доставки и отзывов, AI может поставить его выше.
В этом есть интересная особенность новой модели. Человек может быть лоялен к определенному бренду, а AI — нет, если пользователь прямо не указал это предпочтение.
Поэтому брендам придется одновременно работать на двух уровнях.
Первый — эмоциональная связь с человеком: узнаваемость, репутация, ценности и клиентский опыт.
Второй — понятность предложения для цифровых систем: точные данные, актуальные цены, доступность, характеристики и прозрачные условия.
Побеждать будут компании, у которых эти два уровня не противоречат друг другу.
Отзывы и репутация станут еще важнее
AI активно использует внешнюю информацию при сравнении предложений. Поэтому репутация компании выходит за пределы собственных площадок.
Отзывы клиентов, упоминания бренда, рейтинги, информация на маркетплейсах и независимых ресурсах могут влиять на то, как система оценивает компанию.
При этом возникает новая проблема: AI может неправильно интерпретировать информацию или использовать устаревшие данные.
Даже Microsoft в документации по покупкам через Copilot отдельно предупреждает пользователей проверять важные характеристики, цены и условия покупки, поскольку AI может допускать ошибки.
Для бизнеса это означает, что работа с репутацией становится не только PR-задачей.
Необходимо следить за тем, какая информация о компании существует в интернете и насколько она актуальна.
Клиентский путь станет короче, но требования к брендам вырастут
Парадокс новой модели заключается в том, что покупателю становится проще, а бизнесу — сложнее.
Человеку больше не нужно открывать двадцать вкладок, сравнивать характеристики и вручную отслеживать цены.
Но компания должна предоставить системе достаточно качественных данных, чтобы попасть в этот автоматизированный выбор.
Путь может выглядеть примерно так:
- Человек формулирует потребность.
- AI уточняет ограничения и предпочтения.
- Агент ищет и сравнивает предложения.
- AI выбирает несколько наиболее подходящих вариантов.
- Пользователь подтверждает решение или передает AI право действовать самостоятельно.
- Система оформляет покупку и контролирует дальнейшие действия.
В такой модели классическая воронка продаж становится значительно короче.
И это особенно заметно в массовом e-commerce, где клиент раньше мог потратить несколько часов на выбор.
Что бизнесу стоит изменить уже сейчас
Компаниям не обязательно полностью перестраивать маркетинг из-за нового тренда. Но игнорировать его тоже не стоит.
Первое, что имеет смысл сделать, — проверить собственную цифровую информацию.
Цена, характеристики, ассортимент, адреса, контакты, условия доставки, гарантии и другие ключевые данные должны быть актуальными и не противоречить друг другу на разных площадках.
Второе — посмотреть на продукт глазами AI.
Если попросить современный AI подобрать несколько компаний в вашей категории, появляется ли ваш бренд среди вариантов? Если появляется, правильно ли описаны его преимущества? Совпадает ли информация с тем, что предлагает компания на самом деле?
Третье — пересмотреть контент.
Тексты, которые существуют только ради привлечения трафика, постепенно теряют ценность. Гораздо важнее материалы, которые четко отвечают на реальные вопросы покупателя: чем продукты отличаются, кому они подходят, сколько стоят, какие ограничения существуют и почему один вариант лучше другого в конкретной ситуации.
Четвертое — следить за качеством данных на внешних площадках.
Для некоторых категорий маркетплейсы, каталоги, карты и отраслевые площадки могут становиться не менее важными, чем собственный сайт. AI использует информацию из разных источников, поэтому один хорошо оптимизированный сайт уже не решает всю задачу.
Подробнее о развитии цифрового маркетинга и изменениях отрасли можно следить в разделе Marketing-News.uz.
Почему доверие станет главным ограничителем
Самая сложная часть AI-покупок связана не с поиском товара, а с передачей ему права действовать.
Пользователь может разрешить AI самостоятельно покупать товары до определенной суммы, выбирать доставку или повторять регулярные заказы.
Но что произойдет, если агент неправильно понял запрос?
И кто отвечает, если он выбрал не тот товар или покупка оказалась мошеннической?
Поэтому вместе с развитием AI-покупателей появляются новые системы безопасности и подтверждения намерений. Mastercard, например, развивает Agent Pay, предназначенный для безопасных транзакций, совершаемых AI-агентами от имени пользователей.
В итоге скорость автоматизации будет напрямую зависеть от доверия.
Пока человек не уверен, что AI правильно понимает его намерения и не совершит нежелательное действие, полная автономность будет использоваться ограниченно.
Что это означает для маркетинга в 2026 году
Главное изменение заключается не в появлении еще одного рекламного канала.
Меняется сам посредник между потребностью и покупкой.
Раньше компания старалась убедить человека. Теперь в некоторых сценариях ей придется убедить систему, которая помогает человеку принимать решение.
Это не означает, что маркетинг становится полностью техническим. Напротив, человеческий фактор остается важнейшим. Бренд по-прежнему должен вызывать доверие, давать хороший продукт и создавать положительный опыт.
Но поверх этого появляется новый слой — цифровая понятность.
AI должен суметь понять, что предлагает компания, кому это подходит, сколько это стоит, чем продукт отличается от конкурентов и почему его стоит рассматривать.
Заключение
AI-покупатели не отменят человека, но постепенно заберут у него часть работы по поиску, сравнению и оформлению покупок.
Для бизнеса это означает сокращение традиционного клиентского пути. Одновременно возрастает значение качества данных, репутации, отзывов, структуры предложения и прозрачности условий.
В 2025–2026 годах рынок находится только в начале этого перехода. Но направление уже заметно: AI превращается из инструмента, который отвечает на вопросы, в посредника, который способен принимать решения и выполнять действия.
Поэтому конкурентная борьба будущего будет происходить не только за внимание человека. Все чаще компании будут бороться за то, чтобы их правильно поняли и выбрали алгоритмы.