ChatGPT начинает продавать. И здесь становится интересно
16 сентября OpenAI показала Sponsored Agents. Суть механики проста: после рекламного сообщения пользователь может не уходить сразу на сайт, а открыть отдельный разговор с агентом компании и задать ему вопросы о товаре или услуге. Пока это тест с отдельными рекламодателями в США.
Но меня зацепил не сам рекламный формат.
До сих пор интернет-реклама в основном работала по знакомой схеме:
объявление → клик → сайт → изучение предложения → вопросы → решение
OpenAI предлагает вставить между рекламой и сайтом ещё один этап:
объявление → разговор → уточнение → выбор → переход к действию
То есть человеку уже не обязательно сразу идти на сайт и разбираться самому. Он может сначала спросить, сравнить варианты, понять, подходит ему предложение или нет, и только потом перейти дальше.
OpenAI приводит простой пример со столом. Человеку понравился товар, но он хочет понять, поместится ли стол в конкретное пространство, на сколько человек рассчитан и как ухаживать за покрытием. Раньше пришлось бы открывать карточку товара, искать характеристики, читать FAQ, отзывы или писать консультанту. Теперь часть этого пути может пройти прямо внутри ChatGPT.
Для покупателя всё выглядит вполне естественно. Но дальше возникает вопрос: а что именно агент будет отвечать?
Представьте, что это ваш продавец
Допустим, человек спрашивает: «Этот ноутбук подойдёт для монтажа видео?»
Можно ответить: «16 ГБ оперативной памяти, SSD 512 ГБ». Формально всё правильно. Только человек спрашивал не про характеристики. Он спрашивал, сможет ли нормально работать. Хороший же продавец ответит иначе: «Для обычного монтажа хватит. Если регулярно работаете с 4K, я бы посмотрел конфигурацию с 32 ГБ памяти». В первом случае мы просто пересказали карточку товара. Во втором помогли человеку выбрать. И вот тут начинается куда более интересная история, чем очередной рекламный формат.
Следите за руками)
Откуда агент возьмёт этот ответ? Из карточки товара? Из CRM? Из инструкции? Из переписок менеджеров? Из базы поддержки? А если нигде этого нет? Тогда никакой красивый AI-интерфейс не поможет. Агент просто будет быстро и уверенно пересказывать неполную информацию.
Проблема будет не в ИИ, а в данных компании
Я довольно часто изучаю сайты клиентов, каталоги, коммерческие предложения и внутренние материалы. И почти всегда информация о продукте находится сразу в нескольких местах.
На сайте одна версия. В коммерческом предложении другая. Менеджер знает нюанс, которого нигде нет. В старом PDF лежит устаревшая комплектация. Цена уже изменилась, но где-то всё ещё висит старая. Технарь знает важное ограничение продукта, а маркетинг об этом даже не спрашивал.
Пока с клиентом разговаривает человек, система кое-как работает. Хороший менеджер помнит, где нужно уточнить, знает, какую модель нельзя советовать в конкретной ситуации, и понимает, когда нет смысла продавать клиенту более дорогую версию.
Но если консультировать начинает ИИ, всё, что раньше хранилось в голове опытного продавца, приходится превращать в данные.
Именно поэтому я бы не сводил Sponsored Agents к теме рекламы. Гораздо интереснее другой вопрос: насколько вообще хорошо компания описала сама себя и свой продукт для машины?
Не в смысле SEO-текста и не в смысле красивой страницы «О компании». Речь о вещах гораздо более приземлённых: что это за продукт, для кого он подходит, когда его лучше не рекомендовать, чем одна версия отличается от другой, когда действительно есть смысл переплачивать, с чем товар совместим, какие есть ограничения, что есть в наличии прямо сейчас и какая цена актуальна сегодня.
Если сама компания не может дать однозначные ответы, ИИ за неё это не исправит. Он просто быстрее обнаружит беспорядок.
Сайт не исчезает, но перестаёт быть обязательным источником
Мне вообще не близки разговоры в стиле «ИИ убьёт сайты». Не убьёт.
На сайте всё равно останутся каталог, оформление заказа, оплата, документы, доставка, гарантия, личный кабинет. Но человек вполне может прийти туда уже после того, как основные вопросы сняты. Раньше человек видел рекламу, открывал сайт и начинал разбираться. Теперь он может сначала задать вопрос, получить объяснение, выбрать вариант и прийти уже оформлять.
И тогда к сайту появляется дополнительное требование. Он должен быть не только удобным для человека, но и пригодным как источник точных фактов для систем, которые будут объяснять продукт вместо него. И вот в этот момент рекламный язык начинает мешать. Фразы вроде «инновационное решение нового поколения» мало чем помогут агенту. Ему нужна конкретика: кому подходит продукт, чем отличается, где ограничения, с чем совместим, когда дорогая версия оправдана, а когда нет. ИИ не пьет воду)
GEO после первого упоминания бренда
Сейчас большинство разговоров про GEO всё ещё сводятся к вопросу: как сделать так, чтобы ChatGPT, Алиса или Perplexity упоминали бренд.
Вопрос кается нормальный. Но он быстро перестаёт быть достаточным. Допустим, ИИ уже назвал вашу компанию. Клиент спрашивает дальше: «А чем они лучше конкурента?» Потом: «А какой вариант мне выбрать?» Потом: «А есть ли ограничения?» И через несколько сообщений выясняется, что про конкурента система знает всё, а про вас только несколько общих фраз с главной страницы.
Формально бренд присутствует в ИИ. Практически выбор ушёл другому. Поэтому я бы смотрел уже на всю цепочку:
нашёл бренд → понял продукт → сравнил → объяснил → помог выбрать
Если она ломается после первого или второго шага, само упоминание мало что значит. И вот тут то GEO быстро выходит за рамки SEO и контента. Дальше приходится работать с продуктовой логикой, CRM, внутренними знаниями, правилами продаж и качеством данных. Не ну а что вы хотели.
Что именно агент будет продавать
Есть ещё один момент, который мне кажется особенно важным. Представим, что у компании появился такой агент и ему поставили простой KPI: продавать больше. Какую модель он будет рекомендовать: самую дорогую, ту, где выше маржа, ту, которой больше осталось на складе, или ту, которая действительно лучше подходит человеку?
Для хорошего продавца ответ очевиден. Иногда лучший ответ звучит так: «Вам это не нужно». Или: «Возьмите более дешёвую модель, вы ничего не потеряете». Или: «Сначала уточните совместимость, иначе я не могу вам это рекомендовать». Для человека это часть профессионального опыта. Для ИИ такую логику придётся описать.
И здесь многие компании могут внезапно обнаружить, что никогда толком не формулировали, как их сильные продавцы принимают решения. Всё держалось на нескольких людях, которые много лет работали с продуктом и просто знали, что делать. Вот это я бы проверил даже независимо от судьбы Sponsored Agents.
Если компания сама не умеет объяснить, как выбирает продукт для клиента, никакой ИИ не восстановит эту логику автоматически.
Реклама одновременно становится исследованием клиента
Сегодня рекламодатель обычно видит путь примерно так:
показ → клик → заявка → продажа
Если между рекламой и покупкой появляется разговор, цепочка становится интереснее:
реклама → вопрос клиента → ответ → следующий вопрос → выбор или отказ
И здесь можно получить в довольно чистом виде то, что сегодня приходится вытаскивать из звонков и переписок менеджеров. Не просто факт отказа, а причину. Не устроила цена? Не понял разницу между двумя моделями? Сомневался в гарантии? Не нашёл нужную функцию? Вообще неправильно понял, для чего предназначен продукт?
Сам разговор становится отдельным аналитическим слоем между рекламным сообщением и покупкой. Для маркетолога это может оказаться полезнее очередного красивого графика CTR, потому что становится видно не только, что человек не купил, но и на каком именно вопросе он остановился. Правда интересно?
Ошибка агента легко станет ошибкой бренда
Чем ближе ИИ подходит к продаже, тем неприятнее становится цена ошибки.
Если официальный агент компании сообщил неправильную цену, придумал срок доставки или посоветовал несовместимый товар, пользователь вряд ли станет рассуждать о галлюцинациях языковых моделей. Он скажет: «Мне ваша компания сказала другое». И будет прав.
Поэтому довольно быстро придётся решать очень практические вопросы. Откуда агент берёт цену? Как быстро обновляются остатки? Что он имеет право обещать? Когда должен что-то уточнить? В какой момент обязан передать человека живому менеджеру?
OpenAI отдельно подчёркивает, что Sponsored Agent отделён от обычного диалога ChatGPT и должен быть явно обозначен как спонсируемый. Это важная граница: человек должен понимать, где ему отвечает независимая система, а где с ним уже разговаривает продавец.
Что бы я сделал сейчас (если вы дочитали)
Я бы точно не бежал покупать очередного «AI-продавца». Я бы сделал вещь гораздо менее эффектную, но намного более полезную для вашего бизнеса.
Взял бы десять продуктов или услуг, на которых компания зарабатывает основные деньги, и прошёл путь клиента от первого вопроса до решения. Что он хочет понять? Где начинает сомневаться? Что сравнивает? Какой вопрос задаёт перед покупкой? Что заставляет отказаться? Какие нюансы сильный менеджер всегда уточняет сам?
А потом задал бы один вопрос: если завтра вместо нашего лучшего продавца на всё это будет отвечать ИИ, где он возьмёт правильные ответы?
Если ответ звучит как «ну, наверное, с сайта», я бы начал именно с этого места.
Потому что хороший продавец обычно знает о продукте намного больше, чем написано на сайте. И эти знания теперь придётся вытаскивать из голов людей, документов, переписок и CRM и превращать в нормальную систему. Не потому, что OpenAI показала ещё одну функцию. А потому, что человеку всё меньше хочется самому копаться в характеристиках. Он хочет спросить: «Мне это подходит?» И получить нормальный ответ.
До сих пор GEO/AEO в основном решало задачу «сделать так, чтобы ИИ назвал наш бренд». Следующая задача на порядок сложнее: после того как бренд назвали, не испортить всё следующим ответом.