Обзор события
В недавнем интервью Вивек Пандья, ведущий аналитик Adobe Digital Insights, подробно рассказал о том, как аналитика, основанная на данных, и рост генеративного ИИ (GenAI) коренным образом преобразуют ландшафт электронной коммерции. Этот разговор, состоявшийся в преддверии широко известного прогноза Adobe о праздничных покупках, осветил как роль Adobe Analytics в предоставлении общеотраслевого бенчмаркинга в реальном времени для ритейлеров, так и взрывное воздействие инструментов GenAI, таких как ChatGPT, на поведение потребителей и цифровые покупки.
Пандья подчеркнул два основных сдвига. Во-первых, агрегированная аналитика Adobe теперь отслеживает не только эффективность работы отдельных компаний, но и конкурентную позицию во всем розничном секторе. Во-вторых, поиск, управляемый GenAI — персонализированные рекомендации, сравнение цен и исследование покупок — пережил массивный рост трафика: в некоторых каналах за последний год он увеличился более чем на 700%. Эти две силы сходятся, перестраивая стратегию ритейлеров и техническую инфраструктуру онлайн-коммерции.
Значение для электронной коммерции и инфраструктуры контента
Давление на product feed и качество catalog
По мере роста трафика с платформ на базе GenAI — по данным Adobe, к июлю 2025 года наблюдается рост посещений сайтов, обусловленных ИИ, на 4700% в годовом исчислении — очевидным следствием является повышенный спрос на высококачественные, машиночитаемые product feed. Инструменты GenAI рекомендуют продукты на основе структурированных данных о продуктах, ценах и атрибуции; неполные или плохо отформатированные feed снижают видимость ритейлеров и коэффициенты конверсии. Техническая возможность быстро обновлять и обогащать feed для сотен тысяч SKU теперь является не преимуществом, а конкурентной необходимостью. Движки ИИ, в отличие от традиционного поиска, строго соблюдают согласованность данных, поэтому плохая таксономия catalog или устаревшие listing будут все чаще наказываться каналами поиска, управляемыми ИИ.
Стандарты catalog и внедрение схем
Быстрая эволюция инструментов генеративного поиска и рекомендаций заставляет платформы электронной коммерции уделять первостепенное внимание универсальным стандартам catalog. Платформы сходятся на стандартизированных схемах (например, schema.org и GS1) для обеспечения совместимости с агентами GenAI и технологиями голосовой коммерции. Общеотраслевой бенчмаркинг, обеспечиваемый анонимизированными наборами данных, агрегированными такими системами, как Adobe Analytics, делает производительность на уровне категорий прозрачной, ускоряя внедрение лучших практик в структурировании данных. Ритейлеры, отстающие в полноте catalog или богатстве атрибутов, рискуют снизить видимость ИИ, особенно по мере того, как все большее распространение получают «zero-click» опыт на touchpoint с поддержкой GenAI.
Полнота данных и скорость выхода на рынок
Поскольку ориентированные на события розничные моменты (например, Черная пятница, День холостяка, крупные спортивные финалы) обеспечивают короткие, но интенсивные пики спроса, способность в режиме реального времени включать, обновлять и выводить из эксплуатации product listing стала критически важной. Инструменты генеративного ИИ потребляют данные об инвентаре и ценах в реальном времени для генерации рекомендаций; устаревшие feed могут привести к упущенным возможностям продаж или неудовлетворенности клиентов. Ритейлеры инвестируют в автоматизацию и решения no-code для упрощения управления feed, синхронизации инвентаря и сопоставления вариантов, удовлетворяя сниженные ожидания задержек как платформ GenAI, так и конечных потребителей.
Расширение роли No-Code и ИИ в операциях с контентом
Технологии автоматизации, включая платформы no-code и контент, генерируемый ИИ, лежат в основе возможности масштабирования и персонализации контента о продуктах. Поскольку платформы GenAI влияют на растущую долю поиска и конверсии продуктов — Adobe отметила, что более 90% опрошенных потребителей доверяют предложениям, сгенерированным ИИ — ритейлерам требуются динамические конвейеры контента. Решения No-code позволяют командам мерчандайзинга и менеджерам категорий запускать и оптимизировать product card, описания и рекламный контент без технических зависимостей. Автоматизированное обогащение, поддерживаемое ИИ, обеспечивает актуальность ключевых атрибутов продукта и отзывов клиентов и точную структуру для потребления ИИ.
Анализ текущей динамики рынка
Поведение потребителей и персонализация, управляемая ИИ
Недавние данные подчеркивают расширяющуюся роль GenAI в процессе совершения покупок. В праздничный сезон 2024–2025 годов Adobe сообщила, что 38% потребителей в США использовали инструменты ИИ для планирования покупок, и сеансы, управляемые GenAI, теперь составляют значительную долю исследований перед покупкой. Демографический охват этого внедрения широк: в то время как поколение Z лидирует, миллениалы и старшие поколения все чаще используют GenAI для поиска и сравнения цен. Рынок наблюдает не только раннее внедрение, но и межпоколенческую нормализацию покупок с помощью ИИ. Традиционная реклама и маркетинг влияния теперь пересекаются с поиском, управляемым ИИ, смещая акцент с массового таргетинга на персонализацию с учетом предпочтений и в реальном времени.
Фрагментация и ускорение сроков совершения покупок
Обычный график праздничных покупок в ноябре-декабре исчезает. Данные Adobe и eMarketer подтверждают, что покупатели теперь начинают делать покупки уже в сентябре, причем поиск и исследования в основном происходят на мобильных устройствах, а затем объединяются с платформами, облегченными ИИ, по мере приближения пика сезона. Ритейлеры и бренды должны синхронизировать свои инвентарь, ценообразование и календарь контента с этими фрагментированными, переменными циклами. Аналитика в реальном времени становится необходимой — ритейлеры, которые замечают и извлекают выгоду из ранних сигналов спроса или готовятся к нетрадиционным всплескам покупок, связанным с социальными или спортивными мероприятиями, могут оптимизировать конверсию и маржу гораздо эффективнее.
Технологические сдвиги в розничной инфраструктуре
Мобильная коммерция продолжает опережать настольную; данные Adobe показали, что по состоянию на 2025 год более 90% чистого нового роста электронной коммерции в праздничный сезон приходится на мобильные каналы. Поиск продуктов, управляемый ИИ, изначально являвшийся настольным явлением, быстро переходит на мобильные устройства; трафик, управляемый LLM, с мобильных устройств увеличился с 18% до 26% от общего количества сеансов, управляемых ИИ, в течение шести месяцев и, по прогнозам, превысит одну треть к праздничному сезону 2025 года. Интеграция ИИ и мобильных устройств не только открывает персонализацию и поиск для более широкой демографии, но и требует, чтобы ритейлеры оптимизировали свои mobile product feed, изображения и потоки оформления заказа для потребления ИИ и рекомендаций в условиях mobile-first.
Последствия для розничной стратегии
Ритейлеры, ориентирующиеся в этом новом ландшафте, сталкиваются с рядом четких императивов:
- Инвестируйте в надежное управление feed, используя автоматизацию для поддержания точности в реальном времени для всех атрибутов продуктов и сигналов инвентаря.
- Принимайте и применяйте универсальные стандарты catalog, чтобы обеспечить согласованную и высококачественную передачу данных между внутренними системами и поверхностями поиска, управляемыми GenAI.
- Уделяйте первостепенное внимание мобильной оптимизации — не только для пользовательского интерфейса, но и для готовности ИИ, со структурированным контентом и удобным оформлением заказа на мобильных устройствах.
- Включите гибкие операции с контентом no-code, позволяющие быстро добавлять продукты, обновления и динамическое управление кампаниями без задержек со стороны разработчиков.
- Внимательно следите за аналитикой рынка, чтобы различать мимолетные увлечения и устойчивые изменения в поведении, используя такие инструменты, как Adobe Digital Insights, чтобы адаптироваться не только к темпу изменений, но и к их направлению.
Outlook
Следующие месяцы, отмеченные прогнозом о праздничных покупках 2025 года, должны подтвердить тезис о том, что аналитика, основанная на данных, и GenAI будут продолжать переопределять конкурентное преимущество в розничной торговле. Те, кто лидирует в полноте данных, стандартизации catalog и оперативности контента в режиме реального времени, получат непропорциональную долю, поскольку покупки все чаще перемещаются через среды, управляемые ИИ и доминирующие в мобильных устройствах. Розничная инфраструктура развивается от статических catalog и устаревших систем feed к интеллектуальным, динамичным и высокоавтоматизированным конвейерам, настроенным как на потребительский спрос, так и на неустанный темп технологических инноваций.
Источники: eMarketer; MetricsCart; Adobe Digital Insights
Тенденции, выделенные в этом анализе, подчеркивают критическую важность хорошо структурированных и легкодоступных данных о продуктах для успеха в электронной коммерции. Поскольку инструменты GenAI становятся неотъемлемой частью процесса совершения покупок, необходимость в чистой, стандартизированной информации о продуктах становится первостепенной. NotPIM позволяет ритейлерам решать эти задачи напрямую, автоматизируя преобразование, обогащение и стандартизацию product feed, ускоряя способность адаптироваться к динамичным требованиям поиска продуктов, управляемого ИИ, и опыту покупок mobile-first. Такой проактивный подход гарантирует, что предприятия смогут использовать возможности, предоставляемые GenAI, и сохранять конкурентное преимущество в быстро развивающемся розничном ландшафте.