Искусственный интеллект (ИИ) в сфере покупок меняет способы поиска товаров. Вместо пролистывания множества страниц с результатами поиска, покупатели могут задавать вопросы в диалоговом режиме и получать краткий список рекомендаций. Для маркетологов главный вопрос не в том, сможет ли ИИ-ассистент заменить все аспекты исследования продукта. Важно, насколько полная, последовательная и понятная информация о товаре доступна этим системам.

По данным SPS Commerce, в праздничный сезон 2024 года трафик на розничные сайты, перенаправленный через ИИ, увеличился более чем на 1300% по сравнению с предыдущим годом. Этот показатель измеряет реферальный трафик, а не продажи, коэффициент конверсии или качество рекомендаций. Тем не менее, он указывает на растущую роль диалоговых инструментов в исследовании и поиске продуктов.

Традиционный поиск товаров в электронной коммерции обычно начинается с ключевых слов, страниц с результатами поиска и ручного сравнения. Конверсационный ИИ меняет этот рабочий процесс, интерпретируя запрос покупателя, сравнивая доступные атрибуты и выдавая более короткий набор вариантов. SPS Commerce отмечает, что рекомендательные системы и ИИ-ассистенты могут влиять на то, какие товары покупатели видят первыми, а какие — вообще не рассматриваются.

Информация о продукте, лежащая в основе объявления, играет центральную роль в этом процессе. Покупатель, спрашивающий, подходит ли рюкзак в качестве легкой ручной клади для короткой деловой поездки, ожидает, что ассистент сможет интерпретировать размеры, вес, материалы, назначение, совместимость и взаимосвязь категорий. Если эти детали отсутствуют или непоследовательны, у системы будет меньше оснований связать продукт с намерением покупателя.

Это создает иную проблему видимости, отличную от традиционной оптимизации под ключевые слова. SPS Commerce отмечает, что менее привлекательные объявления могли иногда получать видимость за счет рекламных бюджетов, истории поиска или активности бренда. В диалоговом поиске пул рекомендаций меньше, что повышает важность структурированной, интерпретируемой информации о продукте.

Основной вывод заключается в следующем: полные данные о продукте могут повысить вероятность того, что система с поддержкой ИИ сможет оценить и показать товар. Это не доказывает, что менее известный продукт превзойдет крупный бренд, или что ИИ-система сама создаст предпочтение к бренду, которого не существовало. Главная задача на данном этапе — убедиться, что продукты "читаемы" для систем, которые сравнивают их от имени покупателей.

Руководство PayPal по поиску продуктов с помощью ИИ затрагивает схожий аспект. Оно описывает ИИ-ассистентов как слой поиска между продавцами и клиентами и утверждает, что четкая информация о продукте, внешняя валидация и сигналы доверия могут влиять на то, что будет рекомендовано. PayPal также отмечает, что продукт, который не распознается ИИ, может не попасть в эти диалоги.

Структурированные данные о продукте дают ИИ-системам больше оснований для сравнения

Структурированная информация о продукте помогает системам последовательно сравнивать товары в больших каталогах. SPS Commerce выделяет размеры, материалы, детали совместимости, сертификаты, спецификации размеров и соответствие категориям как входные данные, которые могут влиять на уверенность ИИ-системы в оценке, фильтрации и отображении продуктов.

Данные о продукте также проходят через несколько систем. Поставщик может хранить информацию в системе планирования ресурсов предприятия, распространять ее на порталы розничных продавцов, синдицировать ее в каналы электронной коммерции и отдельно управлять списками на маркетплейсах. Когда спецификации или атрибуты различаются в этих средах, системам труднее надежно интерпретировать продукты.

SPS Commerce описывает процесс онбординга продуктов, согласованность таксономии, управление каталогом и координацию с торговыми партнерами как операционные факторы, влияющие на эффективность передачи информации в розничных экосистемах. Системы управления информацией о продуктах могут помочь централизовать эту работу, но основное требование проще: данные о продукте должны быть точными, организованными и последовательными везде, где они появляются.

Меньшие маркетологи сталкиваются как с возможностями, так и с рисками обнаружения

Поиск с поддержкой ИИ предоставляет продавцам еще один способ достичь покупателей на этапе исследования. PayPal отмечает, что покупатели могут использовать ИИ-ассистентов для поиска, исследования, сравнения и иногда покупки товаров посредством диалоговых взаимодействий. Четко описанный продукт с полными спецификациями, прозрачным ценообразованием и актуальной доступностью легче оценить ассистенту, чем объявление, оставляющее ключевые вопросы без ответа.

Та же тенденция создает риск, когда объявление неполное. SPS Commerce утверждает, что продукты, не имеющие достаточной сопроводительной информации, могут никогда не попасть в набор рассматриваемых. PayPal аналогично предупреждает, что расплывчатые сообщения, скрытые расходы, неясное ценообразование и устаревшая информация о наличии на складе могут вызвать неопределенность, из-за которой ИИ-ассистент реже будет показывать продукт.

Сигналы доверия также имеют значение. PayPal указывает, что отзывы, рейтинги и упоминания от третьих сторон могут помочь ИИ определить, является ли продукт надежным и заслуживающим рекомендации, особенно если бренд незнаком. Это делает точную информацию о продукте и достоверную внешнюю валидацию релевантными не только для видимости, но и для того, как продукт оценивается после его появления в рекомендации.

Маркетологам следует рассматривать видимость в ИИ как дисциплину каталога

Данные указывают на необходимость дисциплины каталога, а не на отдельную, спекулятивную тактику ИИ. Эти шаги отражают практики управления данными о продуктах, обсуждаемые SPS Commerce и PayPal:

  • Полное заполнение основных атрибутов. Поддерживайте размеры, материалы, сертификаты, информацию о размерах, детали совместимости и категориальную информацию, чтобы системы имели необходимые данные для сравнения продуктов.
  • Уточнение контекста продукта. Объясните, для кого предназначен продукт, когда он полезен и какую проблему решает. Четкий контекст помогает диалоговым системам интерпретировать намерение покупателя.
  • Поддержание единообразной таксономии. Используйте согласованные категории и метаданные во всех розничных, маркетплейсных и электронных коммерческих средах, где распространяется информация о продукте.
  • Поддержание точного ценообразования и доступности. PayPal отмечает, что неясные цены, скрытые расходы и устаревшая информация об инвентаре могут вызвать неопределенность при принятии решений о рекомендациях и покупках.
  • Усиление достоверных доказательств. Отзывы, рейтинги и упоминания от третьих сторон могут предоставлять сигналы доверия, которые помогают ИИ-системе оценить незнакомый продукт.
  • Назначение ответственных за информацию о продукте. SPS Commerce подчеркивает управление, онбординг и рабочие процессы синдикации как часть поддержания единообразной информации по всем каналам.
  • Поддержание активности собственных каналов привлечения. Электронная почта, отношения с розничными продавцами и рекомендации клиентов могут дополнять поиск с помощью ИИ, не полагаясь полностью на логику рекомендаций ассистента.

Трафик, перенаправленный ИИ, точность объявлений и тестирование рекомендаций — следующие показатели, за которыми стоит следить

Продавцы могут отслеживать, становится ли трафик, перенаправленный ИИ, значимым источником посещений для их собственных сайтов, и остаются ли объявления о продуктах точными и последовательными в системах, где они публикуются. Увеличение на 1300% в праздничный сезон — это один из сигналов изменения поведения, но он не доказывает, что рост сохранится вне пиковых периодов покупок.

Также разумно для маркетологов тестировать, как информация о продукте, отзывы, цены и наличие влияют на то, как их продукты отображаются в покупательских опытах с поддержкой ИИ. Это подход к измерению, а не вывод, установленный цитируемыми источниками. Повторные проверки с использованием сравнимых клиентских вопросов могут помочь бизнесу выявить пробелы и несоответствия в объявлениях, требующие внимания.

Данные подтверждают узкий вывод: ИИ-ассистенты становятся частью поиска продуктов, а структурированная, точная и последовательная информация о продукте может влиять на то, будут ли продукты отображаться и рассматриваться. Данные не устанавливают воспроизводимого теста, в котором вымышленный бренд превзошел бы реальные продукты. Для маркетологов первоочередная задача практична: сделать данные о продукте полными, поддерживать их последовательность по всем каналам и предоставлять четкую информацию, которая помогает как покупателям, так и системам понять продукт.