### Изкуственият интелект като основен слой на откриване на продукти
Последните потребителски проучвания показват структурна промяна в начина, по който купувачите откриват и оценяват продукти онлайн. Според последния доклад за потребителското поведение при пазаруване на Marketplace Shopping Behavior Report 2026, 58 процента от купувачите вече използват инструменти с изкуствен интелект (AI), за да проучват продукти, докато 37 процента започват своето пазаруване от пазарищата – спад от 10 процентни пункта в сравнение с предходната година. Пазарищата остават най-голямата входна точка, но тяхното доминиране ерозира, тъй като вниманието се разделя между търсенето, социалните мрежи и AI асистентите.
В същото време, изкуственият интелект ясно се позиционира като изследователски слой, а не като пълен канал за покупки. Само 17 процента от потребителите се чувстват комфортно да завършат покупка директно чрез изкуствен интелект, въпреки че повече от една трета вече са започнали пътешествие на покупка чрез AI асистент. Успоредно с това, други проучвания показват, че значителна част от потребителите вече „пристигат информирани": близо половината използват AI някъде в процеса на покупка, включително за интерпретиране на ревюта и оценка на оферти, докато нарастващо малцинство експериментира с генеративни AI инструменти за пазаруване, за да получат персонализирани предложения и сравнения.
Тази комбинация от поведения променя механизма на откриване на продукти. Вместо да разглеждат широки категории или да търсят по общи ключови думи, потребителите все по-често молят AI системите да предварително филтрират опциите по цена, употреба, съвместимост, устойчивост или други ограничения. Откриването, сравнението и стесняването на избора се компресират в по-малък брой взаимодействия с високи намерения, като AI действа като слой за вземане на решения, който медиира кои продукти изобщо да бъдат обмислени.
### Защо това е важно за данните за продуктите и каталожните стандарти
Тъй като AI асистентите стават първия интерпретатор на информацията за продуктите, качеството и структурата на данните за продуктите се изместват от оперативна хигиена към стратегически лост. Традиционните продуктови feed-ове бяха оптимизирани за търсачки и търсене в пазарища: последователни заглавия, основни атрибути, SEO-friendly описания. В среда, медиирана от AI, същите feed-ове трябва да поддържат системи, които анализират, обобщават и кръстосано сравняват от много източници едновременно.
Три потребителски поведения усилват натиска върху качеството на данните:
* Повечето купувачи използват AI за проучвания, което означава, че моделите непрекъснато агрегират и нормализират информацията за продуктите от множество канали.
* Над половината от купувачите казват, че често сравняват един и същ продукт на множество пазарища, като обикновено разглеждат около три платформи, преди да купят.
* Несъответствията в цените и противоречивата информация за продуктите в различните канали се посочват като основни причини за загуба на доверие, особено когато липсват или са оскъдни ревюта.
За марките и търговците на дребно всяко несъответствие между вариантите на feed-а, обявите в пазарищата и каталозите direct-to-consumer вече не е просто UX проблем; то активно влошава начина, по който AI системите класират, обобщават и препоръчват техните продукти. Ако един източник изброява различен състав на материала, размери или условия на гаранция, асистентът трябва или да разреши конфликта, или да понижи доверието в продукта като цяло. Това прави стандартизираните, машинно-четими каталози предпоставка за видимост в AI отговорите.
От гледна точка на управлението на каталога, това тласка пазара към:
* По-строги атрибутни таксономии и споделени дефиниции в различните канали.
* Нормализирани единици, класификации и данни за съвместимост за подпомагане на структурираното мислене.
* Систематично обогатяване на атрибути „long-tail“, които преди изглеждаха незадължителни, но са критични за сравнение, управлявано от AI (напр. показатели за устойчивост, подробни технически спецификации, тагове за употреба).
### Еволюиращата роля на продуктовите feed-ове
В този контекст продуктовите feed-ове се преместват от експортни артефакти в основното представяне на асортимента. Докато преди feed-ът можеше да бъде минимално съвместим за всяко пазарище или рекламна мрежа, откриването, управлявано от AI, предполага, че всяко представяне на продукта е вярна, структурирана абстракция от един и същ източник на истина.
От това следват няколко промени:
* Семантична дълбочина пред повърхностните ключови думи. AI моделите разчитат по-малко на точните съвпадения на ключови думи и повече на семантичните връзки. Feed-овете, които улавят прецизни функции, сценарии и ограничения, помагат на асистентите да съпоставят продуктите с много специфични потребителски предупреждения („компактна съдомиялна машина за семейство от трима души с ниска консумация на вода“ вместо просто „съдомиялна машина“).
* Последователност между крайните точки. Тъй като асистентите интегрират информация от сайтове на марки, пазарища, платформи за преглед и инструменти за сравнение, несъответствията между feed-овете стават директно видими. Това засяга възприеманата надеждност и може да се прояви като „смесени“ или предпазливи препоръки.
* Непрекъсната синхронизация. Като се има предвид колко често се променят цените, наличността и вариантите, статичните или рядко актуализирани feed-ове увеличават риска AI да представя остаряла или невярна информация. Синхронизирането в реално време или почти в реално време между PIM, платформата за електронна търговия и външните feed-ове става от съществено значение не само за конверсия, но и за поддържане на доверието на модела в данните.
На практика това повишава API-тата и интегрирането, управлявано от събития, пред пакетните CSV експорти. Колкото по-актуален и детайлен е feed-ът, толкова по-лесно е за AI системите да отговарят на подробни въпроси, чувствителни към времето, без да се връщат към общи или консервативни предложения. За да разберете различните формати за тези feed-ове, прочетете повече за [product feed](/blog/product_feed/).
### Продуктовите detail страници в пътешествие, медиирано от AI
Ако AI сега се справя с първия кръг на откриване, ролята на product detail page (PDP) също се променя. Докато потребителят достигне до PDP, той често е стеснил избора си чрез асистент и иска да провери конкретни аспекти: точни спецификации, компромиси, визуално потвърждение и социално доказателство.
Проучванията на потребителското поведение показват, че трима от всеки петима купувачи се колебаят да купят, ако продуктът няма ревюта, а несъответстващата информация в различните канали намалява доверието по време на сравнение. В комбинация с използването на AI за интерпретиране на ревюта и обобщаване на мнението, това поставя нови изисквания към PDP съдържанието:
* Пълнота и структура. Липсващите атрибути не само разочароват потребителите; те създават празнини в способността на модела да отговаря на въпроси. Богатите, структурирани полета за материали, размери, съвместимост, инструкции за грижи и употреби подобряват както AI отговорите, така и вземането на решения от хората.
* Machine-friendly форматиране. Спецификации с водещи символи, таблични атрибути и ясно сегментирани секции помагат на моделите да извличат информация по-точно от дълги, неструктурирани текстови блокове.
* Дълбочина на ревюта и метаданни. Обемът на ревюта остава важен, но също толкова важно е наличието на количествени и категорийни данни (оценки по характеристика, тагове за употреба, плюсове/минуси), които AI може да агрегира и да представи обратно на потребителя. За да се уверите, че имате всичко правилно, вижте нашето ръководство за [how to create a product description for your website](/blog/how_to_create_a_description_for_a_product_on_a_website/).
При тези условия общите или шаблонизирани PDP-та бързо губят ефективност. Съдържанието трябва да бъде достатъчно специфично, за да може асистентът уверено да каже защо даден продукт е подходящ (или не) за конкретен сценарий, вместо да връща неясни, необвързващи обобщения.
### Скорост на разширяване на асортимента и автоматизация
Нарастващата роля на AI в откриването не намалява натиска за бързо разширяване на асортимента; ако не друго, тя го засилва. Тъй като потребителите задават по-детайлни въпроси, се увеличава вероятността да са необходими нишови варианти, пакети или конфигурации за съответствие със специфични ограничения. И все пак всеки нов SKU умножава търсенето на структурирани данни, точни описания и подредени feed-ове в различните канали.
Ръчното създаване на съдържание е основното тясно място в това уравнение. Необходимостта да се създава, локализира и поддържа висококачествена информация за продуктите за хиляди SKU-та не може да бъде постигната в мащаб, използвайки само човешки работни потоци. Тук no-code инструментите и автоматизацията, управлявана от AI, стават централни за инфраструктурата на съдържанието:
* Създаването на съдържание, управлявано от шаблони, може да гарантира, че основните атрибути и информацията за съответствие присъстват за всеки SKU, като същевременно позволява диференциация там, където е важно.
* AI-подпомогнатото обогатяване може да заключи липсващите атрибути от съществуващите данни, документацията на производителя или подобни продукти, като отбелязва несигурностите за човешка проверка.
* Автоматизацията на работния процес може да оркестрира последователността от въвеждане на основни данни до генериране на feed-а, валидиране и разпространение в пазарища, повърхности за социална търговия и нововъзникващи AI инструменти за пазаруване. Всичко започва с правилния [product feed](/blog/product_feed/).
Основното ограничение е управлението: автоматизираното съдържание все още трябва да се придържа към изискванията на марката, правните и регулаторните изисквания и всеки халюциниран или неправилен атрибут може да се разпространи широко чрез AI системи, които разчитат на тези данни. В резултат на това човешкият надзор има тенденция да се премества от практическо писане към конфигуриране, преглед и обработка на изключения. Ако искате да се задълбочите в създаването на product card-и, погледнете нашата статия, [How to upload product cards](/blog/how-to_upload_product_cards/).
### No-code, AI и новият интерфейс към потребителите
Паралелна промяна се случва в предния край на електронната търговия. Тъй като откриването се премества от полета за търсене и дървета от категории към интерфейси за разговори, търговците на дребно и марките се нуждаят от начини да изложат своите каталози на тези интерфейси, без персонализирана разработка за всеки нов AI канал.
No-code и low-code инструментите се оформят като мост между бекенд продуктовата инфраструктура и AI-native изживяванията:
* Разговорното откриване в собствените канали (напр. чат интерфейси в сайтове или приложения) може да бъде конфигурирано да задава въпроси към съществуващите продуктови API и PIM системи, използвайки комбинация от разбиране на естествен език и правила.
* AI-powered търсене на място и слоеве за препоръки могат да бъдат обучени на същите канонични продуктови данни, използвани за външни feed-ове, като се гарантира, че потребителите получават последователни отговори, независимо дали задават въпрос на асистент от трета страна или на собствения интерфейс на търговеца на дребно.
* Визуално и мултимодално откриване (търсене въз основа на изображения, гласови заявки) може да бъде включено в каталози, без да се преизгражда целият стек, стига базовият модел на данните да е здрав и добре структуриран. Имате нужда от повече информация как CSV могат да помогнат? Тогава прегледайте нашата статия за [CSV Format](/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/).
От инфраструктурна гледна точка основното изискване е конвергенцията: вместо отделни тръбопроводи за съдържание за сайт, пазарище и маркетинг, има нарастващ натиск за поддържане на единна, структурирана graph за product-ите, който всички AI изживявания – вътрешни и външни – могат да interrogat-не.
### Последици за стратегията за електронна търговия
Фактът, че мнозинството от потребителите вече използват AI инструменти за проучване на продукти, докато по-малко започват от пазарища от преди година, сигнализира за възстановяване на баланса на силите в електронната търговия. Трафикът и влиянието се преместват от отделните платформи към интермедиращия разузнавателен слой, който се намира между потребителите и каталозите.
За операторите това има няколко стратегически последствия:
* Видимостта зависи по-малко от стратегиите за наддаване и класирането по категории и повече от това колко разбираеми и надеждни данни за продукта изглеждат за AI системите.
* Инвестирането в управление на информацията за продуктите, таксономия и операции по съдържание води до директно конкурентно предимство в AI-медиираните среди.
* Фрагментирането на каналите за откриване – пазарища, търсене, социални мрежи, AI асистенти – прави последователността във всички представления на продукта критична за поддържане на доверие и конверсия.
* Автоматизацията и no-code възможностите вече не са незадължителни игри за ефективност; те са необходими, за да се поддържат качеството на каталога и скоростта на промяна в съответствие с това колко бързо се развиват потребителските заявки и очаквания.
В този пейзаж централният актив не е нито един магазин, а дълбочината, структурата и надеждността на данните за продукта, които всички канали за откриване консумират. Тъй като AI продължава да поема все повече от изследователската работа, доставчиците на електронна търговия и SaaS, които третират продуктовото съдържание като основна инфраструктура – вместо като маркетингов артефакт – ще бъдат в най-добра позиция да се приспособят към новите, управлявани от AI модели на потребителско поведение.
---
Тенденциите, подчертани в този анализ, подчертават критичното значение на стабилна система за управление на информацията за продуктите (PIM). Тъй като AI все повече медиира откриването на продукти, качеството и последователността на данните за продуктите стават първостепенни. NotPIM предлага no-code решение за централизиране, обогатяване и хармонизиране на информацията за продуктите от различни източници, като гарантира, че марките и търговците на дребно могат да предоставят на AI системите точните, структурирани данни, от които се нуждаят, за да стимулират видимостта и продажбите. Като използват NotPIM, бизнесите могат да се адаптират към развиващия се пейзаж на електронната търговия, управлявана от AI, и да запазят конкурентно предимство.