Покупатели используют ИИ для поиска товаров — 35% переходят по ссылкам из ответов нейросетей

Пользователи обращаются к ним, чтобы подобрать идеи для покупки, сравнить товары между собой, изучить характеристики и найти выгодную цену. После получения рекомендаций 45% покупателей уходят на знакомые маркетплейсы, а 35% переходят по ссылкам, которые предлагает сама нейросеть.

Почему это работает

Суть в том, что современные языковые модели — то есть программы, обученные на больших массивах текстов и умеющие формулировать связные ответы, — сворачивают несколько шагов выбора в один диалог. Вместо того чтобы открывать десять вкладок и вручную сопоставлять характеристики, пользователь задаёт нейросети один вопрос и получает сводку: модель, цена, ключевые отличия, итоговая рекомендация. По данным «Ашманов и партнеры», 64% опрошенных рассматривают два-три товара из ответа, а 69% считают, что ИИ ускоряет поиск и изучение предложений.

Около 70% пользователей обращаются к нейросетям, встроенным прямо в поисковые системы — это связка «поиск + ИИ-ответ» в «Яндексе» или Google, где обсуждение найденных вариантов происходит в том же окне. По сути, чат с ИИ становится продолжением поисковой строки, а не отдельным сервисом, и именно этим объясняется, почему привычные сценарии покупки смещаются в сторону диалога.

Цифры, которые показывают динамику

3 сентября британский ритейлер John Lewis сообщил, что доля поисковых переходов от ИИ-агентов — программ, которые действуют от имени пользователя, — за год выросла с 0,3 до 2,5%. По абсолютной величине это немного, но темп роста кратный, и тренд уже виден на уровне крупной розничной сети. В России во II квартале 2026 года ежемесячная аудитория ответов «Алисы AI» под поисковой строкой достигла 49,5 млн человек, а доля запросов, на которые «Алиса AI» отвечает непосредственно в поиске, выросла до 42%. Это означает, что почти каждый второй товарный запрос пользователь вообще не уводит за пределы поиска — модель закрывает его на месте.

Что это значит на практике

В «Ашманов и партнеры» отмечают, что развитие нейросетей не отменяет существующую инфраструктуру онлайн-торговли. Чтобы попадать в ответы ИИ, продавцам по-прежнему нужно присутствовать в обычной поисковой выдаче, поддерживать сайты, ассортимент и сервис — иначе модель просто не «увидит» их товар при формировании ответа, каким бы хорошим он ни был.

Для покупателя смещение фокуса прозрачное: вместо того чтобы фильтровать выдачу самому, полезнее научиться задавать нейросети точные уточняющие вопросы — указывать бюджет, назначение, допустимые компромиссы по характеристикам. И всё же итоговые ссылки стоит проверять: так называемые галлюцинации — уверенные, но ложные ответы модели — в товарных рекомендациях пока не исключены, поэтому финальное решение о покупке лучше принимать после перехода на сайт продавца и сверки характеристик. Тогда ИИ из «магического советчика» превращается в удобный фильтр первого уровня — быстрый, но не единственный.