ИИ как основной слой обнаружения товаров
Недавние исследования потребителей показывают структурный сдвиг в том, как покупатели находят и оценивают товары в интернете. Согласно последнему отчету Marketplace Shopping Behavior Report 2026, 58% покупателей теперь используют инструменты ИИ для изучения товаров, в то время как 37% начинают свои покупки на маркетплейсах – падение на 10 процентных пунктов по сравнению с предыдущим годом. Маркетплейсы остаются самым крупным входным каналом, но их доминирование снижается по мере фрагментации внимания между поиском, социальными сетями и ИИ-ассистентами.
В то же время, ИИ четко позиционируется как слой исследования, а не полноценный канал продаж. Только 17% потребителей чувствуют себя комфортно, совершая покупку напрямую через ИИ, несмотря на то, что более трети уже начали процесс покупки через ИИ-ассистента. Параллельно с этим другие исследования показывают, что значительная доля потребителей уже «приходит информированной»: почти половина использует ИИ на каком-либо этапе процесса покупки, включая интерпретацию обзоров и оценку предложений, в то время как растущее меньшинство экспериментирует с генеративными ИИ-инструментами для покупок, чтобы получать индивидуальные предложения и сравнения.
Эта комбинация моделей поведения меняет механику обнаружения товаров. Вместо просмотра широких страниц категорий или запуска общих поисковых запросов, потребители все чаще просят ИИ-системы предварительно отфильтровать варианты по цене, варианту использования, совместимости, экологичности или другим ограничениям. Обнаружение, сравнение и составление кратких списков сжимаются в меньшее количество высокоинтенсивных взаимодействий, при этом ИИ выступает в качестве решающего слоя, который определяет, какие продукты вообще будут рассматриваться.
Почему это важно для данных о продуктах и стандартов каталогов
Поскольку ИИ-ассистенты становятся первым интерпретатором информации о продуктах, качество и структура данных о продуктах переходят от операционной гигиены к стратегическому рычагу. Традиционные product feed были оптимизированы для поисковых систем и поиска на маркетплейсах: согласованные названия, основные атрибуты, SEO-оптимизированные описания. В среде с участием ИИ те же feed должны поддерживать системы, которые анализируют, суммируют и перекрестно сравнивают данные из многих источников одновременно.
Три модели поведения потребителей усиливают давление на качество данных:
- Большинство покупателей используют ИИ для исследований, а это означает, что модели постоянно собирают и нормализуют информацию о продуктах из нескольких каналов.
- Более половины покупателей говорят, что они часто сравнивают один и тот же продукт на нескольких маркетплейсах, обычно просматривая около трех платформ перед покупкой.
- Несоответствия в ценах и противоречивая информация о продуктах в разных каналах указываются как основные причины потери доверия, особенно при отсутствии или малом количестве обзоров.
Для брендов и ритейлеров любое несоответствие между вариантами feed, listings на маркетплейсах и каталогами direct-to-consumer больше не является просто проблемой UX; оно активно ухудшает то, как ИИ-системы ранжируют, суммируют и рекомендуют свои продукты. Если в одном источнике указан другой состав материала, размеры или условия гарантии, ассистент должен либо устранить конфликт, либо снизить уверенность в продукте в целом. Это делает стандартизированные, машиночитаемые каталоги обязательным условием для видимости в ответах ИИ.
С точки зрения управления каталогом, это подталкивает рынок к:
- Более строгим таксономиям атрибутов и общим определениям в разных каналах.
- Нормализованным единицам измерения, классификациям и данным о совместимости для поддержки структурированных рассуждений.
- Систематическому обогащению «длинного хвоста» атрибутов, которые ранее казались необязательными, но имеют решающее значение для сравнения, управляемого ИИ (например, показатели устойчивости, подробные технические характеристики, теги вариантов использования).
Развивающаяся роль product feed
В этом контексте product feed переходят от экспортных артефактов к основному представлению ассортимента. Если раньше feed могли быть минимально совместимы для каждого маркетплейса или рекламной сети, обнаружение, управляемое ИИ, предполагает, что каждое представление продукта является точной, структурированной абстракцией одного и того же источника истины.
Из этого вытекает несколько изменений:
- Семантическая глубина, а не поверхностные ключевые слова. ИИ-модели полагаются меньше на точное соответствие ключевым словам и больше на семантические связи. Feed, которые фиксируют точные функции, сценарии и ограничения, помогают ассистентам сопоставлять продукты с очень специфичными пользовательскими запросами («компактная посудомоечная машина для семьи из трех человек с низким потреблением воды», а не просто «посудомоечная машина»).
- Согласованность между конечными точками. Поскольку ассистенты интегрируют информацию с сайтов брендов, маркетплейсов, платформ для обзоров и инструментов сравнения, расхождения между feed становятся непосредственно видимыми. Это влияет на воспринимаемую надежность и может проявляться в виде «смешанных» или осторожных рекомендаций.
- Непрерывная синхронизация. Учитывая, как часто меняются цены, запасы и варианты, статические или редко обновляемые feed увеличивают риск того, что ИИ будет представлять устаревшую или неверную информацию. Синхронизация в режиме реального времени или почти в реальном времени между PIM, e-commerce платформой и внешними feed становится необходимой не только для конверсии, но и для поддержания доверия модели к данным.
На практике это поднимает API и интеграции, управляемые событиями, над пакетным экспортом CSV. Чем более актуален и детализирован feed, тем проще ИИ-системам отвечать на подробные, чувствительные ко времени вопросы, не прибегая к общим или консервативным предложениям. Чтобы понять различные форматы для этих feed, прочтите больше о product feed.
Страницы с информацией о продукте в путешествии, опосредованном ИИ
Если ИИ теперь обрабатывает первый раунд обнаружения, то роль страницы с информацией о продукте (PDP) также меняется. К тому времени, когда пользователь попадает на PDP, он часто сузил круг поиска с помощью ассистента и хочет проверить определенные аспекты: точные характеристики, компромиссы, визуальное подтверждение и социальное подтверждение.
Исследования поведения потребителей показывают, что трое из пяти покупателей сомневаются в покупке, если у продукта нет обзоров, и что несоответствие информации в разных каналах подрывает доверие при сравнении. В сочетании с использованием ИИ для интерпретации обзоров и суммирования настроений это предъявляет новые требования к контенту PDP:
- Полнота и структура. Отсутствующие атрибуты не просто расстраивают пользователей; они создают пробелы в способности модели отвечать на вопросы. Богатые, структурированные поля для материалов, размеров, совместимости, инструкций по уходу и вариантов использования улучшают как ответы ИИ, так и принятие решений человеком.
- Форматирование, удобное для машин. Спецификации в виде маркированного списка, табличные атрибуты и четко сегментированные разделы помогают моделям более точно извлекать информацию, чем длинные, неструктурированные текстовые блоки.
- Глубина обзоров и метаданные. Объем обзоров остается важным, но важны и количественные и категориальные данные (рейтинги по функциям, теги вариантов использования, плюсы/минусы), которые ИИ может агрегировать и представлять пользователю. Чтобы убедиться, что у вас все правильно, ознакомьтесь с нашим руководством о том, как создать описание продукта для вашего веб-сайта.
В этих условиях общие или шаблонные PDP быстро теряют эффективность. Контент должен быть достаточно конкретным, чтобы ассистент мог уверенно сказать, почему данный продукт подходит (или нет) для определенного сценария, а не возвращать расплывчатые, уклончивые резюме.
Скорость расширения ассортимента и автоматизация
Растущая роль ИИ в обнаружении не снижает давления, направленного на быстрое расширение ассортимента; если что-то и происходит, так это его усиление. Поскольку потребители задают более детальные вопросы, увеличивается вероятность того, что для соответствия конкретным ограничениям потребуются нишевые варианты, комплекты или конфигурации. Однако каждая новая SKU умножает спрос на структурированные данные, точные описания и выровненные feed в разных каналах.
Ручное создание контента является основным узким местом в этом уравнении. Потребность в создании, локализации и поддержании высококачественной информации о продукте для тысяч SKU невозможно удовлетворить в масштабе, используя только человеческие рабочие процессы. Именно здесь инструменты no-code и автоматизация, управляемая ИИ, становятся центральными для инфраструктуры контента:
- Создание контента на основе шаблонов может гарантировать, что основные атрибуты и информация о соответствии требованиям присутствуют для каждой SKU, в то же время позволяя дифференцировать там, где это важно.
- Обогащение с помощью ИИ может выводить недостающие атрибуты из существующих данных, документации производителя или аналогичных продуктов, отмечая неопределенности для проверки человеком.
- Автоматизация рабочих процессов может организовать последовательность от ввода основных данных до создания feed, проверки и распространения по маркетплейсам, интерфейсам социальных сетей и новым инструментам для покупок с использованием ИИ. Все начинается с правильного product feed.
Основным ограничением является управление: автоматизированный контент по-прежнему должен соответствовать требованиям бренда, юридическим и нормативным требованиям, и любой галлюцинированный или неверный атрибут может широко распространяться через ИИ-системы, которые полагаются на эти данные. В результате человеческий надзор имеет тенденцию перемещаться от практического написания к настройке, обзору и обработке исключений. Если вы хотите глубже погрузиться в создание product card, взгляните на нашу статью, как загрузить product card.
No-code, ИИ и новый интерфейс для потребителей
Параллельные изменения происходят на переднем крае e-commerce. Поскольку обнаружение перемещается с полей поиска и деревьев категорий в интерфейсы на основе диалогов, ритейлерам и брендам нужны способы предоставлять свои каталоги этим интерфейсам без пользовательской разработки для каждого нового ИИ-канала.
Инструменты no-code и low-code появляются в качестве моста между внутренней инфраструктурой продукта и ИИ-интерфейсами:
- Разговорное обнаружение на собственных каналах (например, интерфейсы чата на сайтах или в приложениях) может быть настроено на запрос существующих API продуктов и PIM-систем, используя сочетание понимания естественного языка и правил.
- Слои поиска и рекомендаций на сайте с поддержкой ИИ могут быть обучены на тех же канонических данных о продуктах, которые используются для внешних feed, гарантируя, что потребители получают последовательные ответы независимо от того, спрашивают ли они стороннего ассистента или собственный интерфейс ритейлера.
- Визуальное и мультимодальное обнаружение (поиск по изображениям, голосовые запросы) может быть подключено к каталогам без перестройки всего стека, если только базовая модель данных является надежной и хорошо структурированной. Нужна дополнительная информация о том, как CSV может помочь? Тогда ознакомьтесь с нашей статьей о формате CSV.
С точки зрения инфраструктуры основным требованием является конвергенция: вместо отдельных конвейеров контента для сайтов, маркетплейсов и маркетинга растет давление, чтобы поддерживать единый, структурированный граф продукта, который все ИИ-интерфейсы – внутренние и внешние – могут исследовать.
Последствия для стратегии e-commerce
Тот факт, что большинство потребителей теперь используют инструменты ИИ для исследования продуктов, в то время как все меньше начинают на маркетплейсах, чем год назад, сигнализирует о перераспределении власти в e-commerce. Трафик и влияние смещаются с отдельных платформ на промежуточный интеллектуальный слой, который находится между потребителями и каталогами.
Для операторов это влечет за собой несколько стратегических последствий:
- Видимость зависит меньше от стратегий ставок и рейтингов категорий и больше от того, насколько понятны и заслуживают доверия данные о продуктах для ИИ-систем.
- Инвестиции в управление информацией о продуктах, таксономию и операции с контентом приносят прямое конкурентное преимущество в средах с участием ИИ.
- Фрагментация каналов обнаружения – маркетплейсы, поиск, социальные сети, ИИ-ассистенты – делает согласованность во всех представлениях продукта критически важной для поддержания доверия и конверсии.
- Возможности автоматизации и no-code больше не являются необязательными играми на эффективность; они необходимы для поддержания качества каталога и скорости изменений в соответствии с тем, насколько быстро развиваются запросы и ожидания потребителей.
В этом ландшафте центральным активом является не какой-либо один магазин, а глубина, структура и надежность данных о продуктах, которые потребляют все каналы обнаружения. Поскольку ИИ продолжает брать на себя большую часть исследовательской работы, e-commerce и SaaS-провайдеры, которые относятся к контенту о продуктах как к основной инфраструктуре, а не как к маркетинговому артефакту, будут лучше всего позиционированы для соответствия новым, управляемым ИИ моделям поведения потребителей.
Тенденции, выделенные в этом анализе, подчеркивают критическую важность надежной системы управления информацией о продуктах (PIM). Поскольку ИИ все чаще опосредует обнаружение продуктов, качество и согласованность данных о продуктах выходят на первый план. NotPIM предлагает no-code решение для централизации, обогащения и согласования информации о продуктах из различных источников, гарантируя, что бренды и ритейлеры могут предоставить ИИ-системам точные, структурированные данные, необходимые им для повышения видимости и продаж. Используя NotPIM, компании могут адаптироваться к развивающемуся ландшафту e-commerce, управляемой ИИ, и сохранять конкурентное преимущество.