Покупатели в праздничный сезон глубоко доверяют ИИ — ритейлеры сталкиваются со срочной задачей адаптации
Праздничный сезон 2025 года знаменует собой кардинальный сдвиг в поведении потребителей: инструменты на базе ИИ перешли от нишевого применения к повсеместному использованию на мировых рынках. Недавние опросы показывают, что 74% покупателей теперь доверяют рекомендациям ИИ так же, как и рекомендациям, предлагаемым друзьями, и даже больше — 83% планируют использовать ИИ для поддержки своей праздничной покупательской деятельности. На практике более одного из трех потребителей рассчитывают привлекать ИИ для решения задач, начиная от поиска идей для подарков и сравнения цен до проверки выгодных предложений и облегчения транзакций. Эта тенденция наиболее выражена среди более молодых демографических групп — 56% представителей поколения Z и 50% миллениалов собираются положиться на ИИ в этом сезоне, чему способствуют растущее экономическое давление и высокие ожидания в отношении цифрового удобства.
За этим всплеском стоит не просто технологическое любопытство, но и меняющиеся обстоятельства потребителей. Покупатели ориентируются в условиях инфляции, колеблющихся запасов и промо-циклов в начале сезона. Эти факторы повысили готовность доверять цифровым помощникам и большим языковым моделям, в частности таким инструментам, как ChatGPT и Google Gemini, в критически важных точках принятия решений о покупках. Разрыв между поколениями очевиден: почти половина представителей поколения Z планирует использовать ChatGPT, в то время как старшие группы выражают большую открытость к альтернативам, таким как Google Gemini. Тем не менее, во всех группах определяющей характеристикой является быстрое, интуитивное принятие ИИ в качестве помощника, предлагающего избавление от стресса и усталости от принятия решений при покупках.
Стратегические последствия для e-commerce и контент-инфраструктуры
Прямое влияние на product feed-ы
Шопинг на основе ИИ представляет собой как возможности, так и вызовы в управлении product feed-ами. Большие языковые модели агрегируют и интерпретируют информацию о продуктах из нескольких источников, а это означает, что ритейлеры должны гарантировать, что атрибуты, изображения и описания их продуктов не только точны, но и оптимизированы для анализа в рамках workflows ИИ. Неполные или плохо структурированные feed-ы рискуют быть не обнаруженными, неправильно представленными или вызвать негативные настроения, поскольку генеративные движки собирают рекомендации на основе любых доступных и легко машиночитаемых данных. Эта новая парадигма обнаружения требует надежных, структурированных метаданных продуктов, стандартизированных атрибутов (размер, цвет, спецификации) и актуальных статусов доступности. Ритейлеры, которым не удается поддерживать динамичные, высококачественные product feed-ы, сталкиваются с резким падением видимости не только среди покупателей-людей, но и посредством алгоритмов, которые теперь направляют пути принятия решений потребителями. Проблема усугубляется в рамках агентных моделей коммерции, где агенты ИИ могут автономно выбирать, сравнивать и приобретать товары от имени пользователей. Согласно отчету Adobe о праздничных покупках, ожидается, что трафик на сайты розничной торговли из источников ИИ в этом сезоне вырастет более чем на 500%, что подчеркивает необходимость оптимизации feed-а. Для получения дополнительной информации прочитайте наш блог о product feeds.
Стандарты каталогизации и качество product card-ов
Покупатели, ориентированные на ИИ, требуют последовательности, полноты и ясности в каталогизации продуктов. Если раньше было достаточно богатых изображений или эмоциональных текстов, то текущие тенденции показывают, что подробные, структурированные product card-ы — включающие детализированные спецификации, происхождение и прозрачную историю рейтингов — необходимы. Product card теперь обслуживает несколько аудиторий: не только конечных потребителей, но и помощников разговорного ИИ, программно анализирующих данные. Пробелы в качестве, устаревшие спецификации или противоречивые сведения о продуктах всплывают с большей легкостью, что приводит к исключению алгоритмами или неблагоприятным ранжированиям. По мере роста влияния генеративного поиска ритейлеры должны переоценить, как их catalog-и отформатированы, отмечены тегами и синхронизированы в разных каналах. Усовершенствование стандартов catalog-а больше не является вопросом операционной эффективности, а является первостепенным требованием для благоприятного отношения к бренду и объема транзакций. Чтобы помочь с этим, рассмотрите возможность использования валидатора feed-а, чтобы убедиться, что ваши данные очищены.
Скорость выхода на рынок: ускорение запуска ассортимента
Поскольку внимание потребителей переключается на предложения в начале сезона, скорость, с которой запускаются новые ассортименты продуктов и индексируются ИИ, становится прямым определяющим фактором успеха в праздничный период. Ритейлеры, использующие автоматическое создание контента и управление feed-ами, могут опережать конкурентов, отображая самые актуальные товары средствам поиска и рекомендательным движкам на базе ИИ. Задержки с обновлением ассортимента рискуют исключить из циклов рекомендаций с высокой ценностью, особенно в период сжатых промо-окон. Автоматизация при внедрении продуктов — поддерживаемая платформами no-code и инструментами листинга, ориентированными на ИИ, — обеспечивает быстрое масштабирование без пропорционального увеличения ручного труда. Эта динамика дополнительно усиливается для специальных коллекций и лимитированных изданий, где быстрый запуск и мгновенная обнаруживаемость на платформах ИИ могут принести огромную выгоду.
Эволюция Infrastructure на основе No-Code и ИИ
Рост потребительского ИИ ускоряет внедрение систем no-code и low-code для поддержания инфраструктуры контента. Ритейлеры развертывают инструменты с поддержкой ИИ для автоматизации сопоставления таксономии, категоризации продуктов, создания текстов и даже создания креативных ресурсов. Эти решения резко сокращают время и опыт, необходимые для поддержания высококачественных, совместимых с ИИ catalog-ов по мере расширения объемов и вариантов продуктов. Workflow-ы no-code также облегчают экспериментирование в режиме реального времени с новыми атрибутами продуктов, альтернативными форматами card-ов и кросс-канальным синдицированием, поскольку ритейлеры стремятся оставаться впереди развивающихся стандартов обработки LLM. Стратегический императив ясен: гибкие, автоматизированные процессы создания контента являются основополагающими для соответствия как текущей, так и предполагаемой практике покупок с использованием ИИ. Понимание этих процессов может направлять вашу стратегию и может быть изучено далее в теме Искусственный интеллект для бизнеса.
Переопределение обнаружения, доверия и персонализации
Шопинг на основе ИИ меняет основные аспекты доверия потребителей и взаимодействия с брендом в рамках праздничного розничного цикла. Опросы четко показывают, что 64% покупателей теперь рассматривают ИИ как равный или превосходящий источник консультаций по подаркам по сравнению с друзьями или семьей. Среди более молодых пользователей эта уверенность возрастает до 76%. Кроме того, более половины респондентов сообщают, что ИИ снижает их стресс от покупок, предполагая, что эмоциональные факторы все чаще связаны с алгоритмической курацией.
Однако это доверие не является безусловным; многие покупатели по-прежнему скрытны в отношении той роли, которую ИИ играет в их решениях о покупках, указывая на нерешенные вопросы о соответствии системы личным и культурным традициям. Поэтому ритейлеры сталкиваются с задачей создания контент-экосистем, которые не только отвечают техническим требованиям, но и передают прозрачность, надежность и эмоциональный резонанс, необходимые для более глубокого принятия.
Возникающие проблемы и гипотезы
Ускорение агентной коммерции поднимает гипотезы о будущих точках трения. Например, когда агенты ИИ начинают совершать транзакции автономно, устаревшие ритейлеры с жесткой, разрозненной контент-инфраструктурой могут оказаться обойденными в пользу брендов с цифровым присутствием в режиме реального времени. Несоответствия или пробелы в информации о продуктах станут все более заметными не только для покупателей-людей, но и для вездесущих цифровых агентов, которые теперь проверяют каждый аспект процесса покупок.
Некоторые комментаторы отмечают парадокс широкого использования ИИ и приглушенного раскрытия информации — покупатели ценят полезность, но редко обсуждают свою зависимость, возможно, из-за неопределенности или обеспокоенности социальными тонкостями дарения подарков. Это представляет собой как вызов, так и возможность: ритейлеры должны помочь нормализовать и контекстуализировать роль ИИ, преодолевая пропасть между автоматизированной доставкой услуг и человеческими чувствами.
Заключение: конкурентное выравнивание для ландшафта шопинга, ориентированного на ИИ
Массовое внедрение праздничного шопинга, управляемого ИИ, требует полной переориентации стратегии контента, инфраструктуры и стандартов качества e-commerce. Ритейлеры должны срочно перейти от экспериментов с ИИ к полной синхронизации, оптимизируя product feed-ы, повышая стандарты catalog-а, ускоряя запуск ассортимента и развертывая масштабируемую автоматизацию no-code. Неспособность сделать это грозит организационным устареванием перед лицом покупателей и агентов, которые теперь ожидают мгновенного, персонализированного и технически надежного опыта.
В 2025 году ИИ — это не дополнительный компонент и не просто любопытство — это новый базовый уровень для обнаружения, доверия и успеха в праздничной розничной торговле. Бренды должны подготовить контент-операции к среде, где клиент является одновременно человеком и алгоритмом, и где цифровая эмпатия так же важна, как точность данных.
Для дальнейшего чтения см.: Tinuiti, UserTesting.
Тенденции, выделенные в этой статье, подчеркивают острую необходимость в надежном управлении информацией о продуктах. Поскольку ИИ становится неотъемлемой частью процесса покупки, качество, точность и структура данных о продуктах имеют первостепенное значение. В NotPIM мы признаем этот сдвиг и предоставляем платформу для оптимизации и автоматизации подготовки и оптимизации данных. Это гарантирует, что ритейлеры будут хорошо подготовлены к удовлетворению потребностей e-commerce на основе ИИ. Вы можете узнать больше о том, как структурировать свои данные, из нашего руководства по формату CSV.