Способы, с помощью которых пользователи находят товары и информацию, претерпевают серьезные изменения. Если раньше тон задавали поисковые системы, социальные сети и маркетплейсы, такие как Amazon и Ebay, то теперь в эту экосистему активно встраиваются большие языковые модели (LLM). Согласно данным Forrester, более 50% взрослых пользователей уже применяли генеративный ИИ для поиска ответов на свои вопросы.
Трансформация цифрового поиска в разговорный формат
Долгое время основным инструментом поиска были ключевые слова: пользователь вводил короткий запрос и получал список ссылок. Использование языковых моделей меняет этот процесс, позволяя решать задачи более детально и естественно. Вместо банального поиска «лучшие кроссовки для бега» потребители теперь задают уточняющие вопросы: какие товары подходят для подготовки к марафону, учитывают ли они особенности стопы, как соотносятся с аналогами и где их можно приобрести.
В результате роль поискового интерфейса трансформируется. Вместо самостоятельного изучения десятков страниц выдачи пользователи доверяют ИИ сужение круга поиска. Статистика показывает, что на информационные (39%) и транзакционные (37%) запросы приходится более трех четвертей использования LLM. ИИ при этом выступает не просто как нейтральный справочник: в 70% случаев ответы моделей содержат рекомендацию конкретного бренда, фактически предоставляя пользователю один готовый вариант вместо списка для сравнения.
Формирование намерений до выхода в открытую сеть
Использование ИИ меняет саму локацию, где зарождаются исследовательские и покупательские интересы. Традиционно бизнес опирался на поисковые запросы, клики и историю просмотров, однако разговорный ИИ дает доступ к новым сигналам — вопросам, которые люди задают еще до того, как решат, что именно нужно искать. Анализ таких бесед дает гораздо больше контекста, чем простые ключевые слова, будь то сравнение ингредиентов в косметике, планирование семейного путешествия или оценка поставщиков программного обеспечения.
При этом, по данным Gartner, лишь 11% потребителей готовы доверить искусственному интеллекту совершение покупки от своего имени. Хотя финальная транзакция чаще всего происходит на сайте ритейлера, в приложении или обычном магазине, процесс принятия решения стартует значительно раньше — внутри диалога с чат-ботом. Путь пользователя, на который влияет ИИ, часто достигает пика конверсии после пяти-шести уточнений, при этом 75–85% таких сценариев завершаются покупкой в течение двух недель.
Новые вызовы и возможности для организаций
Для компаний это означает изменение структуры трафика. Прямых заходов на сайт может стать меньше, однако пользователи, переходящие туда после общения с ИИ, уже обладают четким пониманием продукта и демонстрируют более высокую вероятность покупки. Кроме того, меняется природа анализируемых данных: традиционные поисковые сигналы кратки и транзакционны, в то время как ИИ-диалоги более продолжительны, эмоциональны и раскрывают истинные потребности пользователя.
Различия в работе моделей и точность потребительской аналитики
Эффективность ИИ-инструментов зависит от используемых моделей, так как они по-разному взвешивают информацию. Рекомендации брендов могут варьироваться на 27 процентных пунктов при сравнении ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity. Компании, часто упоминаемые в одной модели, могут почти не присутствовать в другой.
Важно различать реальную аналитику поведения потребителей и маркетинговые интерпретации. Часто за инсайты выдают результаты обработки популярных поисковых запросов через модели, что лишь имитирует работу алгоритма, но не отражает реальное мнение людей. Более эффективный подход требует анализа того, что именно люди спрашивают, как формулируют свои мысли и какие проблемы пытаются решить, опираясь на прямые наблюдения, а не на выводы самой модели.
Определение успеха в эпоху искусственного интеллекта
Поскольку ИИ становится дополнительным уровнем процесса поиска, организациям необходимо расширять инструментарий измерения цифровой эффективности. Поисковые рейтинги, трафик и конверсии остаются важными показателями, но не дают полной картины. Путь потребителя стал многослойным, охватывая поиск, социальные сети и ИИ-диалоги задолго до первого посещения сайта бренда. Ключ к успеху в новую эру заключается не в объеме накопленных данных, а в способности сформировать полную картину потребительских намерений и правильно интерпретировать возможности, которые открываются благодаря этим изменениям.
Специфика «разговорного» поиска и влияние на путь покупателя
Переход к разговорному поиску кардинально меняет экономику внимания. В отличие от традиционных поисковых систем, которые направляют пользователя на внешние ресурсы, LLM все чаще берут на себя роль «первичного фильтра». Пользователи все больше доверяют ИИ-ассистентам процесс отсеивания вариантов еще до того, как они решат, какой сайт посетить. Это создает новую динамику, где бренд-рекомендация выдается как уже готовое «лучшее» решение, избавляя пользователя от необходимости самостоятельно изучать результаты выдачи.
Для бизнеса это означает, что цепочка взаимодействия удлиняется и становится более интеллектуальной. Если раньше компания опиралась на поверхностные метрики (клики и поисковые запросы), то теперь критически важным становится анализ «прединтента» — тех самых развернутых вопросов, которые предшествуют поиску конкретного товара. Покупатель, который сравнивает косметические ингредиенты или составляет сложный туристический маршрут, в процессе диалога оставляет гораздо больше «цифровых следов» о своих истинных потребностях, страхах и ожиданиях, чем при простом вводе ключевых слов в Google или Яндекс.
Поведенческие сигналы и нюансы конверсии
Данные указывают на четкую закономерность: ИИ-влияние на покупательский путь наиболее эффективно проявляется в рамках итеративных сессий. Путь пользователя, который использует генеративные модели для тестирования гипотез и уточнения информации, часто достигает пика конверсии после 5–6 итераций. Это критический отрезок, в ходе которого ИИ помогает потребителю:
- Сузить спектр выбора до нескольких релевантных вариантов;
- Протестировать исходные предположения;
- Повысить уверенность в целесообразности покупки перед выходом на «открытый веб» (сайт интернет-магазина или физическую точку продаж).
Статистика демонстрирует высокую эффективность этого процесса: от 75% до 85% таких «ИИ-обусловленных» путей конвертируются в реальные покупки в течение двух недель после начала исследования.
Проблема консистентности и методология анализа
Особое внимание стоит уделить тому, как различные модели (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity) по-разному «взвешивают» информацию. Разрыв в 27 процентных пунктов в рекомендациях брендов между этими ИИ-агентами подчеркивает, что бизнес не может полагаться на универсальную стратегию присутствия. Вариативность ответов моделей обусловлена не только разными источниками данных, но и различиями в алгоритмических предпочтениях каждой системы.
Существует серьезный риск в том, как компании подходят к получению «ИИ-инсайтов». Многие прибегают к тактике, основанной на подаче в модель наиболее популярных поисковых запросов и последующей интерпретации ответов как мнения потребителей. Такой подход, который можно назвать «AEO- или GEO-ориентированным», фокусируется на понимании логики самого ИИ, а не реального покупателя. Истинная ценность для бренда заключается в наблюдении за реальными поведенческими паттернами:
«Наиболее полезный подход начинается с анализа реального поведения потребителей; изучения того, что люди спрашивают на самом деле, как они формулируют запросы и какие задачи пытаются решить. Это наблюдение должно происходить напрямую, а не через инференс (вывод) на основе ответов самой модели».
Только такой «человекоцентричный» анализ позволяет понять, как именно формируется намерение совершить покупку, и дает более полную картину потребительских ожиданий, чем любые метаданные поисковых систем.
Изменение метрик успеха
В текущей реальности «победителем» будет не та компания, которая обладает самым большим массивом данных, а та, которая обладает наиболее полным пониманием потребительского контекста. Это требует от организаций переосмысления того, как измеряется успех. Традиционные KPI (ранжирование в поиске, трафик на сайт, показатели конверсии) по-прежнему играют свою роль, но они больше не отражают весь путь клиента, который теперь размыт между социальными сетями, маркетплейсами и «черным ящиком» ИИ-диалогов. Понимание того, как именно ИИ формирует мнение потребителя до первого визита на сайт, становится ключевым конкурентным преимуществом.
