Штучний інтелект як основний шар для пошуку товарів
Недавнє дослідження споживачів показує структурний зсув у тому, як покупці знаходять і оцінюють товари в інтернеті. Згідно з останнім звітом Marketplace Shopping Behavior Report 2026, 58 відсотків покупців зараз використовують інструменти ШІ для дослідження товарів, у той час як 37 відсотків починають свій шлях покупок на торгових майданчиках — падіння на 10 відсоткових пунктів порівняно з попереднім роком. Торгові майданчики залишаються найбільшою точкою входу, але їхнє домінування послаблюється, оскільки увага фрагментується між пошуком, соціальними мережами та помічниками ШІ.
У той же час, ШІ чітко позиціонується як дослідницький шар, а не повноцінний канал купівлі. Лише 17 відсотків споживачів почуваються комфортно, завершуючи покупку безпосередньо через ШІ, незважаючи на те, що більше третини вже розпочали процес покупки через помічника ШІ. Паралельно інші дослідження показують, що значна частка споживачів вже «приходить поінформованою»: майже половина використовує ШІ десь у процесі купівлі, включаючи інтерпретацію відгуків та оцінку пропозицій, у той час як зростаюча меншість експериментує з генеративними інструментами для покупок на основі ШІ, щоб отримати індивідуальні пропозиції та порівняння.
Ця комбінація моделей поведінки змінює механіку пошуку товарів. Замість перегляду сторінок широкої категорії або запуску загальних пошукових запитів за ключовими словами, споживачі все частіше просять системи ШІ попередньо відфільтрувати варіанти за ціною, варіантом використання, сумісністю, екологічністю чи іншими обмеженнями. Пошук, порівняння та складання короткого списку стискаються у меншу кількість взаємодій з високим наміром, при цьому ШІ виступає як шар прийняття рішень, який визначає, які продукти взагалі будуть розглядатись.
Чому це важливо для даних про товари та стандартів каталогів
Оскільки помічники ШІ стають першим інтерпретатором інформації про товари, якість і структура даних про товари переходять від операційної гігієни до стратегічного важеля. Традиційні product feed були оптимізовані для пошукових систем та пошуку на торгових майданчиках: узгоджені заголовки, основні атрибути, SEO-friendly описи. В середовищі, опосередкованому ШІ, ті ж самі feed повинні підтримувати системи, які аналізують, узагальнюють і перехресно порівнюють дані з багатьох джерел одночасно.
Три моделі поведінки споживачів посилюють тиск на якість даних:
- Більшість покупців використовують ШІ для досліджень, що означає, що моделі постійно агрегують та нормалізують інформацію про товари з кількох каналів.
- Більше половини покупців кажуть, що вони часто порівнюють один і той самий товар на кількох торгових майданчиках, зазвичай переглядаючи близько трьох платформ, перш ніж купити.
- Неузгодженості цін і суперечлива інформація про товари у різних каналах вказуються як основні причини втрати довіри, особливо коли відгуки відсутні або незначні.
Для брендів та роздрібних продавців будь-яка невідповідність між варіаціями feed, listings на торгових майданчиках та каталогами direct-to-consumer вже не є просто проблемою UX; вона активно знижує те, як системи ШІ ранжують, узагальнюють та рекомендують їхні продукти. Якщо одне джерело перераховує інший склад матеріалу, розміри або умови гарантії, помічник повинен або узгодити конфлікт, або знизити впевненість у продукті в цілому. Це робить стандартизовані, machine-readable каталоги передумовою видимості у відповідях ШІ.
З точки зору управління каталогом, це штовхає ринок до:
- Більш суворої атрибутної таксономії та спільних визначень у різних каналах.
- Нормалізованих одиниць вимірювання, класифікацій і даних про сумісність для підтримки структурованих міркувань.
- Систематичного збагачення «довгих» атрибутів, які раніше здавалися необов'язковими, але є критично важливими для порівняння на основі ШІ (наприклад, показники екологічності, детальні технічні характеристики, теги варіантів використання).
Еволюційна роль product feed
У цьому контексті product feed перетворюються з експортних артефактів на основне представлення асортименту. Там, де раніше feed могли бути мінімально сумісними для кожного торгового майданчика або рекламної мережі, пошук на основі ШІ припускає, що кожне представлення продукту є вірною, структурованою абстракцією з одного джерела істини.
З цього випливають кілька змін:
- Семантична глибина над поверхневими ключовими словами. Моделі ШІ менше покладаються на точні збіги ключових слів і більше — на семантичні зв'язки. Feed, які фіксують точні функції, сценарії та обмеження, допомагають помічникам зіставляти продукти з дуже конкретними запитами користувачів («компактна посудомийна машина для сім'ї з трьох осіб з низьким споживанням води», а не просто «посудомийна машина»).
- Відповідність у всіх кінцевих точках. Оскільки помічники інтегрують інформацію з сайтів брендів, торгових майданчиків, платформ оглядів та інструментів порівняння, невідповідності між feed стають безпосередньо видимими. Це впливає на сприйняту надійність і може проявлятися як «змішані» або обережні рекомендації.
- Безперервна синхронізація. Враховуючи, як часто змінюються ціни, наявність на складі та варіації, статичні або рідко оновлювані feed збільшують ризик того, що ШІ представлятиме застарілу або неправильну інформацію. Синхронізація в реальному часі або майже в реальному часі між PIM, платформою електронної комерції та зовнішніми feed стає важливою не тільки для конверсії, але й для підтримки довіри моделі до даних.
У практичному плануванні це підносить API та інтеграції, керовані подіями, над пакетним експортом CSV. Чим актуальніший і детальніший feed, тим легше системам ШІ відповідати на детальні, чутливі до часу питання, не вдаючись до загальних або консервативних пропозицій. Щоб зрозуміти різні формати для цих feed, дізнайтеся більше про product feed.
Сторінки з інформацією про товар в подорожі, опосередкованій ШІ
Якщо ШІ зараз відповідає за перший раунд відкриттів, роль сторінки з інформацією про товар (PDP) також змінюється. До того часу, коли користувач потрапляє на PDP, він часто звужує короткий список через помічника та хоче перевірити певні аспекти: точні характеристики, компроміси, візуальне підтвердження та соціальний доказ.
Дослідження поведінки споживачів показують, що троє з п'яти покупців вагаються купувати, якщо продукт не має відгуків, і що неузгоджена інформація в різних каналах підриває довіру під час порівняння. У поєднанні з використанням ШІ для інтерпретації відгуків та узагальнення настроїв, це пред'являє нові вимоги до вмісту PDP:
- Повнота та структура. Відсутні атрибути не просто розчаровують користувачів; вони створюють прогалини у здатності моделі відповідати на питання. Насичені, структуровані поля для матеріалів, розмірів, сумісності, інструкцій з догляду та варіантів використання покращують як відповіді ШІ, так і прийняття рішень людиною.
- Machine-friendly форматування. Специфікації з маркерами, табличні атрибути та чітко сегментовані розділи допомагають моделям витягувати інформацію більш точно, ніж довгі, неструктуровані текстові блоки.
- Глибина відгуків та метадані. Обсяг відгуків залишається важливим, але важлива й наявність кількісних і категорійних даних (оцінки за функціями, теги варіантів використання, плюси/мінуси), які ШІ може агрегувати та представляти назад користувачу. Щоб переконатися, що у вас все правильно, перегляньте наш посібник з how to create a product description for your website.
За цих умов загальні або шаблоні PDP швидко втрачають ефективність. Зміст має бути досить конкретним, щоб помічник міг упевнено сказати, чому даний продукт підходить (або ні) для певного сценарію, а не повертати розмиті, неконкретні узагальнення.
Швидкість розширення асортименту та автоматизація
Зростаюча роль ШІ у пошуку не зменшує тиск швидкого розширення асортименту; якщо щось, вона його посилює. Оскільки споживачі ставлять більш детальні питання, збільшується ймовірність того, що нішеві варіанти, бандли або конфігурації потрібні для відповідності певним обмеженням. Але кожен новий SKU множить попит на структуровані дані, точні описи та узгоджені feed у всіх каналах.
Ручне створення контенту є основним вузьким місцем у цьому рівнянні. Потреба у створенні, локалізації та підтримці високоякісної інформації про товари для тисяч SKU не може бути задоволена у великих масштабах лише з використанням робочих процесів для людей. Саме тут no-code інструменти та автоматизація на основі ШІ стають центральними для інфраструктури контенту:
- Створення контенту на основі шаблонів може гарантувати, що основні атрибути та інформація про відповідність присутні для кожного SKU, одночасно дозволяючи диференціацію там, де це має значення.
- Збагачення за допомогою ШІ може вивести відсутні атрибути з наявних даних, документації виробника або подібних продуктів, позначаючи невизначеності для перегляду людиною.
- Автоматизація робочого процесу може організувати послідовність від надходження основних даних до створення feed, перевірки та поширення по торгових майданчиках, поверхнях соціальної комерції та нових інструментів для покупок на основі ШІ. Все починається з правильного product feed.
Основне обмеження — управління: автоматизований контент все одно повинен відповідати вимогам бренду, юридичним та нормативним вимогам, і будь-який відсутній або неправильний атрибут може широко поширюватися через системи ШІ, які покладаються на ці дані. Як результат, контроль людини має тенденцію переходити від практичного написання до налаштування, перегляду та обробки винятків. Якщо ви хочете заглибитись у створення product card, перегляньте нашу статтю How to upload product cards.
No-code, ШІ та новий інтерфейс для споживачів
Паралельний зсув відбувається на передньому кінці електронної комерції. Оскільки пошук переходить від полів пошуку та дерев категорій до розмовних інтерфейсів, роздрібні торговці та бренди потребують способів відображення своїх каталогів у цих інтерфейсах без спеціальної розробки для кожного нового каналу ШІ.
Інструменти No-code та low-code стають мостом між бекенд-інфраструктурою продукту та досвідом, що базується на ШІ:
- Розмовний пошук на власних каналах (наприклад, інтерфейси чату на сайтах або в додатках) можна налаштувати для запиту наявних API product та систем PIM, використовуючи поєднання розуміння природної мови та правил.
- Шари пошуку та рекомендацій на сайті на основі ШІ можна навчити на тих самих канонічних даних про продукти, що використовуються для зовнішніх feed, що гарантує, що споживачі отримують послідовні відповіді, незалежно від того, чи запитують вони стороннього помічника чи власний інтерфейс роздрібного продавця.
- Візуальний і мультимодальний пошук (пошук на основі зображень, голосові запити) можна підключити до каталогів, не перебудовуючи весь стек, якщо базова модель даних є надійною та добре структурованою. Потрібно більше інформації про те, як CSV можуть допомогти? Тоді перегляньте нашу статтю про CSV Format.
З точки зору інфраструктури, основною вимогою є конвергенція: замість окремих контентних конвейєрів для сайту, торгового майданчика та маркетингу зростає тиск на підтримку єдиного, структурованого графу продукту, який можуть аналізувати всі ШІ-досвіди — внутрішні та зовнішні.
Наслідки для стратегії електронної комерції
Той факт, що більшість споживачів зараз використовують інструменти ШІ для дослідження продуктів, у той час як менше починають на торгових майданчиках, ніж рік тому, сигналізує про перебалансування влади в електронній комерції. Трафік і вплив зміщуються з окремих платформ на шар посередницької розвідки, який знаходиться між споживачами та каталогами.
Для операторів це має кілька стратегічних наслідків:
- Відображення залежить менше від стратегій ставок та рейтингів категорій і більше від того, наскільки зрозумілі та заслуговують на довіру дані про товари здаються системам ШІ.
- Інвестування в управління інформацією про продукти, таксономію та контентні операції дає пряму конкурентну перевагу в середовищах, опосередкованих ШІ.
- Фрагментація каналів пошуку — торгові майданчики, пошук, соціальні мережі, помічники ШІ — робить відповідність усім представленням продуктів критичною для підтримки довіри та конверсії.
- Автоматизація та можливості no-code більше не є необов'язковими іграми ефективності; вони необхідні для підтримки якості каталогу та швидкості змін відповідно до того, як швидко розвиваються запити та очікування споживачів.
У цьому ландшафті центральним активом є не будь-яка окрема вітрина, а глибина, структура та надійність даних про продукти, які споживають усі канали пошуку. Оскільки ШІ продовжує брати на себе більше роботи з дослідженнями, постачальники електронної комерції та SaaS, які розглядають вміст продуктів як основну інфраструктуру — а не як маркетинговий артефакт — будуть найкраще позиціонуватися для узгодження з новими моделями поведінки споживачів, що керуються ШІ.
Тенденції, висвітлені в цьому аналізі, підкреслюють надзвичайну важливість надійної системи управління інформацією про продукти (PIM). Оскільки ШІ все частіше опосередковує пошук продуктів, якість та узгодженість даних про продукти стають першорядними. NotPIM пропонує рішення no-code для централізації, збагачення та гармонізації інформації про продукти з різних джерел, гарантуючи, що бренди та роздрібні торговці можуть надавати системам ШІ точні, структуровані дані, необхідні їм для підвищення видимості та продажів. Використовуючи NotPIM, компанії можуть адаптуватися до мінливого ландшафту комерції на основі ШІ та підтримувати конкурентну перевагу.