82% цифровых покупок в 2014 году начинались на сайте бренда, а к 2024-му эта доля упала до 38%. На этом фоне AI в e-commerce перестает быть любопытной надстройкой над поиском: ИИ все чаще формирует выбор товара еще до первого визита на сайт. Для продуктовых команд, разработчиков и владельцев интернет-магазинов это означает неприятную вещь: привычная аналитика может показывать нормальную конверсию и одновременно скрывать реальную потерю спроса.
Об этом сообщает VentureBeat в партнерском материале Rezolve Ai, и главный тезис там не про очередной всплеск интереса к генеративным моделям. Проблема глубже: у большинства брендов нет метрики, которая показывает, что покупатель вообще не дошел до их воронки, потому что AI-ассистент заранее предложил другого продавца, другой товар или другой шорт-лист. В логах не появится понятное событие, CRM не увидит неслучившийся лид, а отчеты по атрибуции продолжат жить в уверенности, что все важное произошло уже после захода на сайт.
Фактура у этого сдвига вполне конкретная. По данным Salesforce, если десять лет назад большинство цифровых покупок стартовали на сайте самого бренда, то теперь путь к покупке все чаще начинается вне его периметра. Пользователь задает ИИ простой вопрос: где купить, что выбрать, какой вариант подходит лучше. Дальше в дело вступает ответная система, которая не просто ищет ссылки, а собирает готовый набор рекомендаций. Bain оценивает поведение аудитории еще жестче: четыре из пяти потребителей полагаются на zero-click-ответы как минимум в 40% случаев. Adobe Analytics, в свою очередь, зафиксировала более чем 800-процентный годовой рост AI-трафика на ритейл-сайты. Это уже не тестовая функция на обочине e-commerce, а новый слой принятия решения.
Самое болезненное здесь то, что классическая веб-аналитика почти слепа к этому слою. В SEO у брендов хотя бы был понятный сигнал отсутствия: можно было увидеть позицию в выдаче, заметить просадку и начать исправлять проблему. В AI-опосредованном поиске исчезновение происходит тише. Поверхность не показывает, чего именно пользователь не увидел. Если бренд не попал в ответ ассистента, он не попал и в набор кандидатов на покупку, а счетчик посещений в этот момент безмятежно молчит. Исследование Semrush за 2025 год говорит, что 60% поисков уже заканчиваются без клика. В партнерском материале VentureBeat утверждается, что для AI-сценариев доля еще выше, потому что ответ все чаще и есть конечная точка маршрута, а не промежуточная остановка по дороге к сайту.
Отсюда возникает особенно неприятный управленческий эффект: бренд может видеть приличную конверсию и вполне здоровые показатели на собственных площадках, но при этом постепенно выпадать из реального потребительского выбора. Причина банальна: дашборды считают только тех, кто дошел до лендинга, каталога и корзины. Пользователи, которым ИИ сразу подсказал, что конкурент подходит лучше, дешевле или понятнее, в эту картину просто не попадают. Для руководителя e-commerce это означает, что потеря позиций в категории может начаться задолго до тревожного сигнала в привычных отчетах.
Поэтому вопрос уже не сводится к маркетинговой риторике про присутствие бренда в новых каналах. Источник формулирует его как инфраструктурную задачу, и в этом есть смысл. Компаниям приходится спрашивать не только о CTR карточки товара и конверсии из поиска в оплату, но и о другом: как бренд вообще выглядит в AI-ответах по своей категории, какими словами система описывает продукты, где бренд появляется, где отсутствует и где его позиционирование искажается. Для команд, которые реально строят AI в e-commerce, это означает новую дисциплину измерений. Если организация умеет анализировать только поведение после клика, она уже работает с неполной картиной спроса.
У Rezolve Ai есть и собственный аргумент в пользу этой логики. По заказу компании в январе 2025 года опросили 1500 потребителей в США, и большинство пользователей, которые привлекают ИИ для выбора товаров, принимают решение прямо по рекомендациям ассистента, не возвращаясь ни в поисковик, ни на сайт бренда для перепроверки. Материал при этом маркирован как партнерский, так что интерес вендора здесь очевиден: рынку предлагается новая проблема, под которую вскоре появятся новые инструменты. Но даже с этой поправкой вывод для бизнеса выглядит трезво. Когда покупатель наконец приходит на ваш сайт, решение уже может быть принято где-то раньше, за пределами ваших пикселей, cookie и привычных воронок.
Следующий большой спор вокруг AI в e-commerce будет не о том, нужен ли магазину чат-бот на витрине. Намного важнее, кто в компании возьмет на себя невидимый слой рекомендаций за пределами сайта: маркетинг, продукт, аналитика или инженерные команды. Пока этот слой остается ничьим, AI-системы уже формируют потребительские привычки и закрепляют в ответах чужие бренды быстрее, чем это успевают заметить обычные дашборды.