Покупатель все чаще приходит в интернет-магазин не за выбором, а за оформлением заказа. Bain пишет, что 80% потребителей полагаются на ответы без перехода минимум в 40% запросов, а Adobe зафиксировала рост переходов из генеративных ИИ-сервисов на ритейл-сайты США на 1200% в феврале 2025 года по сравнению с июлем 2024-го. Для брендов это неприятный сдвиг: часть спроса уходит еще до первого визита на сайт.
Поводом для разговора стал партнерский материал Retail Dive, который подготовил Rezolve Ai. Поскольку это рекламная публикация, к ее тезисам стоит относиться как к сигналу рынка, а не к независимому исследованию. Но сама проблема реальна: ИИ все чаще собирает для пользователя готовый список вариантов еще до клика по карточке товара.
Выбор смещается вверх по воронке
McKinsey в октябре 2025 года назвала поиск с ИИ новой входной дверью в интернет. По оценке компании, половина потребителей уже пользуется такими сценариями, а к 2028 году через них может пройти до 750 млрд долларов потребительских расходов в США. Для бренда это означает простую вещь: проиграть можно еще до того, как сработают SEO, медийная реклама и поиск по собственному сайту.
Разница с классическим поиском в том, что раньше магазин видел хотя бы следы проблемы: просадку позиций, падение CTR, удорожание трафика. Теперь часть выбора остается за пределами привычной аналитики. Если ИИ-помощник не включил бренд в подборку, в CRM не появится потерянный лид, а в веб-аналитике не будет даже сессии.
Трафик из ИИ-сервисов растет, но не гарантирует видимость
Adobe проанализировала более 1 трлн визитов на ритейл-сайты США и показала, что переходы из генеративных ИИ-интерфейсов выросли на 1200% в феврале 2025 года к июлю 2024-го. Во время сезона праздничных продаж рост был еще выше: 1300% год к году. Это уже не лабораторный эффект, а отдельный канал привлечения аудитории.
Но тут есть подвох. Adobe также пишет, что такой трафик в начале 2025 года конвертировался на 9% хуже обычных каналов, хотя еще в июле 2024-го разрыв составлял 43%. Иначе говоря, ИИ пока чаще помогает на этапе выбора, чем на этапе оплаты. Именно поэтому бренд может не замечать проблему: на сайте все выглядит терпимо, а часть решений уже принята раньше.
Для рынка важнее не чат-бот, а машинная читаемость каталога
Самый полезный вывод в этой истории не про срочное внедрение ассистента на витрину. Намного важнее, понимают ли внешние ИИ-сервисы ваши карточки товаров, отзывы, цены, наличие и правила доставки. McKinsey отдельно отмечает, что собственный сайт бренда часто дает лишь 5-10% источников, на которые опирается ответ ИИ. Остальное приходит из обзоров, площадок, пользовательских материалов и агрегаторов.
Для российских и СНГ-магазинов логика та же. Если бренд продает через маркетплейсы, прайс-агрегаторы и собственный сайт, борьба идет не только за клик, но и за попадание в короткий список, который пользователь видит в ответе ИИ. Поэтому командам маркетинга, продукта и аналитики придется считать не только конверсию после визита, но и видимость бренда в ответах ИИ по своим категориям.
Следующий этап для рынка очевиден: компании начнут мерить не просто долю трафика, а долю присутствия в ответах ИИ и то, как она меняется относительно конкурентов.
Источник: партнерский материал Retail Dive от Rezolve Ai. Проверка фактуры: Bain & Company, Adobe Analytics, McKinsey.