AI-коммерция: как нейросети будут выбирать и покупать товары за пользователя

Всем привет, на связи Николай Волосянков!

Поиск нужных товаров в интернете отнимает много времени: люди открывают десятки вкладок, читают длинные отзывы, сравнивают цены и характеристики. Это утомляет, но такие задачи можно передать искусственному интеллекту. Достаточно написать запрос в чат, и нейросеть найдëт нужные товары, проверит отзывы, применит доступные скидки и оформит заказ.

Именно такой подход лежит в основе новой волны цифровой торговли. Расскажу подробнее.

Что такое ИИ-коммерция и agentic commerce (торговля на основе ИИ-агентов)

Обычно в шопинге активно участвует человек: настраивает фильтры и листает страницы. С ИИ всё работает иначе. Здесь от лица пользователя действует автономный цифровой ассистент. Достаточно написать ему: «Мне нужен увлажняющий крем для чувствительной кожи, без запаха, дешевле 500 ₽». Нейросеть проверит ингредиенты, сравнит товары и найдёт лучшую цену.

В России уже работает агентная коммерция от «Яндекса». В конце 2025 года компания запустила бета-версию агента «Найти дешевле», а затем внедрила Yandex Commerce Protocol (YCP), или торговый протокол «Яндекса».

Покупатели дают голосовые команды «Алисе» в умной колонке или приложении, а алгоритм выполняет всю цепочку действий — от поиска до оплаты прямо в чате. Если магазин, в котором вы хотите совершить покупку, подключил стандарт YCP, в ответе «Алисы» появится кнопка «Купить в один клик». Когда нажмёте на неё, алгоритм запустит автоматический процесс:

• подтянет контакты и платёжные реквизиты из «Яндекс ID»;

• передаст заказ продавцу;
• спишет оплату через «Яндекс Пэй» или оформит сплит-платежи частями.

Похожие технологии внедряют и другие лидеры индустрии.

OpenAI* представляла в ChatGPT* функцию Instant Checkout («Быстрая покупка»), которая позволяла оформлять покупки во время общения с искусственным интеллектом. Позже компания сместила фокус — ИИ стал рекомендовать товары, а пользователи теперь могут переходить на нужные сайты, чтобы завершить покупку.

Amazon* тестирует функцию Buy for Me («Купи за меня»). Нейросеть оформляет покупки: заполняет адрес доставки и платёжные реквизиты. Пользователю остаётся подтвердить заказ.

Пример видео с Amazon*

Google запускает прямые покупки через ассистента Gemini* на базе Universal Commerce Protocol (универсального протокола электронной торговли). Оплата проходит в окне диалога с нейросетью, и переходить на сайты ретейлеров не требуется. Как это работает:

• Пользователь выбирает товар в чате, ИИ-ассистент собирает корзину и проводит оплату в пару нажатий с помощью данных, привязанных к Google Pay.
• Хотя покупка происходит в Google, официальным продавцом остаётся магазин. Он получает деньги, данные клиента и берёт на себя логистику.

Опция встроена в чат-бот Gemini*, а также в режим ИИ-выдачи поиска (AI Mode). Сейчас это доступно покупателям из США, Канады и Австралии. Новый протокол уже поддерживают крупнейшие торговые сети и платформы: Shopify, Target, Walmart, Sephora и Nike.

Рынок серьёзно трансформируется. Вот какие прогнозы на ближайшие годы дают аналитики.

Как покупка через ИИ отличается от обычной e-commerce (онлайн-торговли)

Обычные интернет-магазины создают для людей. Яркие баннеры, красивый дизайн — всё это привлекает человека, но ИИ-агентам это не нужно.

Нейросети принимают решения по данным. Если информация на сайте не структурирована, агент просто не увидит товар. Человек может подождать, пока загрузится страница, а ИИ сразу уйдёт к конкурентам.

Когда предприниматели вкладывают деньги в дизайн и забывают о структуре данных, товары становятся невидимыми для новых систем поиска.

Сравним два подхода в таблице.

Чтобы привлечь внимание покупателей, некоторые бренды добавляют модные слова в описания: заявляют об использовании умных технологий, хотя внутри работают старые скрипты. Подробный разбор этого явления есть в статье об AI washing (имитации использования ИИ). Но сервисы AI-коммерции мгновенно распознают обман и понижают в выдаче таких продавцов.

Как нейросети выбирают товары за пользователя

Вместо привычного поиска покупка происходит во время диалога: пользователь озвучивает задачу, а ИИ изучает рынок и справляется даже со сложными поручениями. Например, можно попросить заказать свой любимый крем, но поставить условие: если цена выросла больше чем на 10%, найти замену. Нейросеть выполнит задачу.

Поиск, сравнение, рекомендации и оформление покупки

Получив задачу, агент подключается к базам данных через программный интерфейс (API). Он считывает сотни параметров: характеристики товара, цены, условия доставки и наличие на складах, а затем фильтрует варианты под запрос покупателя.

Раздел рекомендаций теперь работает без привычных виджетов «с этим товаром покупают». Агент сопоставляет характеристики товаров с историей покупок и подбирает сопутствующие товары к основному заказу прямо в окне диалога. К примеру, если пользователь запрашивает смартфон, ИИ автоматически подтягивает совместимый чехол и стекло с высоким рейтингом. Раньше сбор и анализ этих данных занимал часы. Теперь модели обрабатывают информацию за доли секунды.

Роль данных о товарах, отзывов и доверия к бренду

Ассистентам важны чёткие описания товаров, а не красивые названия и яркие картинки. Если шампунь называется «Морской бриз», алгоритм не свяжет его с запросом на текстурирующий спрей с солью.

Данные должны быть конкретными: состав, вес, сертификаты. Подход к текстам становится похож на использование ИИ для работы с тендерами, где нейросети ищут точные цифровые и текстовые совпадения в документах.

Системы анализируют отзывы и ответы на частые вопросы, а не только карточку товара. Google уже добавил специальные поля для ответов на вопросы в Merchant Center — бесплатную цифровую платформу для розничных продавцов.

Чем точнее данные, тем выше шанс, что агент найдёт товар и предложит его покупателю.

Платежи, безопасность и контроль пользователя

Крупные корпорации внедряют строгие стандарты защиты платежей. Среди эффективных решений — вместо прямой передачи данных карты использовать защищённые платёжные токены — идентификаторы, которые заменяют номер карты при проведении транзакций. Продавец получает минимум информации — только то, что нужно для доставки.

Эту технологию используют во всех популярных системах, таких как Visa Token Service («Сервис токенизации Visa») и в аналогичных решениях от Mastercard, «Сбербанк» и ВТБ. Такой подход снижает риски утечки данных и мошенничества. При этом пользователь должен установить лимиты трат, согласиться с каждой покупкой или периодическими списаниями.

Что AI-коммерция меняет для покупателей

Многим людям в возрасте 40–60 лет остро не хватает времени. Их основные заботы — работа, семья, домашние дела. Часы, которые уходят на сравнение стиральных машин или выбор продуктов, бесценны. ИИ-ассистенты забирают такие задачи. Они знают предпочтения, бюджет и историю покупок владельца. Достаточно отправить голосовое сообщение, и продукты приедут домой.

Первое время доверять выбор алгоритму будет некомфортно. Но когда вы несколько раз удостоверитесь, что нейросеть сделала точный выбор в рамках бюджета, сомнения уйдут. Ведь это не просто автоматизация покупок, а возможность уделять внимание тому, что действительно важно.

Что AI-коммерция меняет для интернет-магазинов и брендов

ИИ-коммерция меняет бизнес-модели интернет-магазинов и брендов.

Что происходит:

1. Ломаются традиционные воронки продаж. Раньше покупателей привлекали яркая реклама, акции или баннеры — значительная часть выручки была благодаря импульсивным покупкам. Алгоритмы и голосовые ассистенты фильтруют нужные товары и не поддаются на эмоциональные раздражители. Привычные методы продвижения теряют эффективность.
2. Ставится под угрозу монетизация маркетплейсов. Многие площадки уделяли внимание рекламе внутри каталога и получали прибыль от продвижения товаров. С ростом автономных покупок и с интеграцией ИИ-ассистентов пользователи обходят каталоги и уходят напрямую к удобным, индивидуализированным системам заказа.
3. Теряются трафик и клиенты магазинов. Это вызывает тревогу и непонимание, но причина проста — меняются потребительские привычки: люди хотят удобства, быстроты и персонализации, а не «шопинга ради шопинга».
4. Технологии адаптируются под новые условия. Россияне получили доступ к Yandex Commerce Protocol (торговому протоколу «Яндекса»). Более 3500 магазинов успешно продают через чат с голосовым помощником «Алиса». Это даёт конкурентное преимущество и позволяет сохранять клиентов. Если бизнес не подключается к таким системам, он рискует потерять аудиторию.

Главная задача брендов и магазинов — быстро адаптироваться к новой реальности, инвестировать в интеграцию ИИ-коммерции и пересмотреть маркетинговые стратегии с учётом новых привычек потребителей.

Как подготовить сайт к покупкам через ИИ-агентов

В продажах на первый план выходит работа с данными и структурой. Раньше маркетологи боролись за внимание покупателя, а теперь нужно говорить на языке ИИ. Поэтому требуется фундаментальная техническая перестройка: сайты должны стать понятными для цифровых ассистентов. Разберёмся подробнее.

Структурированные данные и карточки товаров

Основой современной архитектуры становится система PIM (Product Information Management), или управление информацией о товарах. Все данные должны храниться централизованно и быть чётко структурированными.

Информацию о ценах и наличии продукции нужно обновлять в режиме реального времени. Если наличие товара на складе не синхронизировать через программный интерфейс (API) в режиме реального времени, нейросети исключают такой товар из выдачи.

Если правильно настроить передачу данных, вырастет конверсия из поисковых систем.

Контент, репутация и доступность для ИИ-поиска

В тексте важно структурировано отражать ключи и свойства товаров на языке, понятном для ИИ. Алгоритмы не воспринимают объёмные и сложные описания или метафоры.

Пример. Обычное описание выглядит так: «Лёгкий летний крем с экстрактом ромашки подарит вашей коже свежесть утренней росы».

Машиночитаемый вид для ИИ: {«type»: «face_cream», «season»: «summer», «ingredients»: [«chamomile_extract»], «effect»: [«refreshing»]} ({«тип»: «крем_для_лица», «сезон»: «лето», «ингредиенты»: [«экстракт_ромашки»], «эффект»: [«освежающий»]}).

Агент не считывает визуальные баннеры «1+1» или «Скидка 20% на второй товар». Любые промокоды, сезонные распродажи и комплекты, например, «смартфон плюс наушники», нужно передавать кодом. Если промо-предложение нарисовано только на картинке, для искусственного интеллекта его нет.

ИИ нужны чёткие переменные. Например, это может выглядеть так: {«discount_type»: «bundle», «discount_value»: 20} ({«тип_скидки»: «комплект», «значение_скидки»: 20}).

Репутация для ИИ — это математика, а не узнаваемость бренда. Агент проверяет рейтинги, процент возвратов и семантику отзывов. Если у товара пять звёзд, но алгоритм замечает шаблонные комментарии от ботов, он понижает карточку в выдаче. ИИ считывает и ответы магазина на жалобы. Если вы быстро решаете проблемы клиента, это повышает доверие системы к продавцу, а если игнорируете — снижает позиции в выдаче.

Поиск меняется. В ближайшее время он будет работать по принципам, схожим с AI Mode в Google (ИИ-выдачей), где ответ формируется прямо в поисковой строке без перехода на сайт.

Риски: ошибки выбора, приватность и ответственность

Технологии искусственного интеллекта далеки от совершенства:

• случаются сбои;
• алгоритм может неправильно понять команду пользователя и вместо нужной вещи оформить заказ на что-то другое;
• ИИ пока сложно учитывать системы лояльности, скидки и бонусы.

Особенно важный и болезненный вопрос связан с конфиденциальностью данных. Современные ИИ-сервисы работают с личной информацией: адресами пользователей, данными банковских карт и даже историей заказов. Поэтому важно тщательно изучать пользовательские соглашения перед тем, как привязывать к новым сервисам платёжные карты.

Заключение

Рынок электронной коммерции меняется. Вместо человека выбор и покупку товаров совершают алгоритмы. Для покупателей это экономия времени и отказ от рутины. Для бизнеса — смена приоритетов: дизайн и маркетинг уступают место структуре данных, скорости и управлению ассортиментом. Товары, которые не видят ИИ, будет сложно продать. Изучайте новые решения, внедряйте их в практику и повышайте продуктивность.

Отзывы от учеников «Универус»

«Уставала от нестабильности в найме и постоянной нехватки времени. Думала, что технологии — это только для молодых программистов. На курсе в „Универус“ всё объяснили простым языком. Теперь я сама настраиваю умные инструменты для онлайн-магазинов. У меня появилось свободное время на семью, и я почувствовала настоящую финансовую свободу».

Анна, 45 лет

«Торговля быстро меняется, и старые методы продвижения перестали работать. Поэтому я хотел понять, как действовать в новых условиях, и нашёл курс от „Универус“. Разобрался, как правильно оформлять данные, чтобы алгоритмы их видели. Практическая польза огромная, продажи снова пошли вверх».

Сергей, 52 года

«Хотела получить новые навыки для удалённой работы. Курс помог понять, что такое и как работает ИИ. Учёба занимала минимум времени, что для меня очень важно. Теперь помогаю брендам адаптировать карточки товаров под умный поиск. Рекомендую обучение в „Универус“ всем, кто хочет оставаться востребованным и управлять своим временем».

Марина, 48 лет

*Продукты компании OpenAI (ChatGPT), Google (Gemini), платформа Amazon официально недоступны в РФ