Радио 
Еще недавно чат-боты помогали искать информацию и отвечали на вопросы пользователей, а сегодня крупнейшие компании начинают превращать их в полноценный канал продаж. «Яндекс» впервые запустил покупку устройства эксклюзивно через «Алису AI», а Sephora, Booking.com и Spotify встраивают свои мини-приложения прямо в диалог с ChatGPT. Насколько жизнеспособна такая модель, Sostav рассказали Александр Павлов, главный управляющий партнер по развитию ИИ в ВЭБ.РФ, и Георгий Багирян, директор Союза электронной торговли.
Кто уже продает товары через ИИ
Последние полгода крупные ИТ-гиганты соревнуются за звание главной нейровитрины. В конце сентября 2025-го OpenAI запустила Instant Checkout — механизм, который позволяет пользователям платных подписок из США совершать покупку внутри диалога с нейросетью. Для этого разработали протокол Agentic Commerce Protocol, который позволял ChatGPT получать данные о товарах, наличии и ценах продавцов маркетплейса Etsy и сайтов на платформе Shopify. Другие игроки тоже не стояли на месте: в феврале 2026-го Google Gemini начала продвигать ассортимент ретейлеров внутри ИИ-ответов нейросети, а Perplexity — показывать по запросу рекомендуемые позиции в виде карточек с характеристиками и отзывами тех продавцов, кто использует PayPal.
Тренд связан с тем, что все больше людей заходят в нейросети на постоянной основе: по оценкам Microsoft, около 17,8% трудоспособного населения мира проводили с ним не менее 90 минут в месяц. А значимая часть — ищет через них товары (37% потребителей, по данным Eight Oh Two Marketing). По словам Александра Павлова, главного управляющего партнера по развитию ИИ в ВЭБ.РФ, решения искусственного интеллекта уже достигли определенной зрелости, и поэтому заслужили степень доверия как у бизнеса, так и у потребителей.
«С учетом такой трансформации рынка платформенной торговли бизнес видит большие перспективы в развитии ИИ‑агентов. Со временем они могут заменить значительную часть традиционной отрасли маркетинга и продвижения товаров», — считает эксперт.
Однако это значит и другое: конкуренция в e-commerce постепенно смещается из классических пользовательских интерфейсов в сферу алгоритмической дистрибуции товаров, дополняет Георгий Багирян, директор Союза электронной торговли. Для бизнеса это значит, что теперь нужно найти способ быть релевантным для алгоритмов ИИ-ассистентов и попадать в рекомендательную выдачу.
Быстрый выбор, но новые риски
Как рассказывает Георгий Багирян, за счет переноса большей части пользовательского пути в ИИ-интерфейсы сокращается цикл принятия решения. По последним данным, при покупках в обычной электронной коммерции люди посещают в среднем шесть сайтов перед тем, как сделать выбор. У 47% покупателей уходит до получаса на поиск подходящей площадки для заказа товаров, а у 39% — более 30 минут. Все это существенно удлиняет путь принятия решения, на который способны повлиять целое множество факторов. ИИ-агент же находит релевантные предложения по низкой цене в среднем за пару минут. «При этом финальное решение по-прежнему сохраняется за пользователем. Скорость получения релевантного ответа и удобство становятся новым стандартом покупки», — отмечает эксперт.
Однако здесь возникает другой вопрос: какую именно информацию покажет ИИ пользователю? Если с поисковой оптимизацией сайтов все более-менее прозрачно, то алгоритмы нейросетей сегодня малопредсказуемы. Например, по информации от OpenAI, ChatGPT чаще всего ориентируется на отзывы на Reddit. Для брендов это значит, что на запрос «как работает пылесос марки N» нейросеть пойдет в первую очередь в ветку на форуме, а в последнюю — на сайт производителя. Отзывы людей будут иметь гораздо больший вес, чем тщательно оптимизированные официальные страницы.
AI Overviews на базе Gemini чаще обращается к другим источникам — статьям и новостям, которые были за все время о бренде в поисковой системе Google. В итоге вместо просмотра ассортимента компании пользователь может ознакомиться со всеми скандалами и судами, в которых был замешан бренд. Любопытно, что негатив AI Overviews показывает чаще на 44%, чем ChatGPT, согласно исследованию BrightEdge. Но при этом детище OpenAI в 13 раз чаще критикует бренды ближе к моменту покупки, когда потребители уже проанализировали выборку и вот-вот готовы принять решение.
По данным исследования Airops, до 85% упоминаний брендов в контенте, генерируемом нейросетями, приходится на сторонние ресурсы, а вероятность цитирования возрастает в 6,5 раз при наличии публикаций в авторитетных СМИ. В результате большую роль играет весь накопленный PR-опыт компании.
Попасть в ответ: как понравиться алгоритмам
Некоторые крупные бренды принимают правила игры и уже работают над тем, чтобы ИИ преподносил их в наилучшем свете. Так, Amazon India и Flipkart оптимизируют списки товаров в некоторых категориях, чтобы повысить их видимость в чат-ботах с ИИ, а Walmart в США заключил партнерское соглашение с OpenAI для создания системы покупок специально для нейроагента. Некоторые компании стараются повлиять на топ-выдачу ИИ через псевдонакопленный PR-опыт: для этого создают различные искусственные рейтинги, накрученные обсуждения на Reddit и заказные подборки. Однако такой контент может восприниматься Google-системой как спам, и, по мнению экспертов российского рынка, языковые модели скоро научатся отличать реальную экспертизу от искусственной.
Другие же бренды идут по новому пути и создают в ChatGPT собственные мини-приложения. OpenAI предоставил такую возможность в октябре 2025-го: во время диалога пользователя с нейросетью любая компания может встроить свой мини-сервис с актуальной информацией о ней. Booking.com, Expedia, Spotify, Figma, Coursera и Zillow уже предлагают такие приложения, а в ретейле первооткрывателем стала Sephora.
При этом для пользователя это поднимает другой вопрос: неизвестно, насколько рекомендации в этих сервисах объективны. Продвигает ли конкретный товар сам бренд, или же ChatGPT действительно предлагает наиболее подходящий вариант? По мнению Александра Павлова, платформам предстоит продемонстрировать потребителям наглядную визуализацию процесса того, как происходит подбор товаров.
Александр Павлов, главный управляющий партнер по развитию ИИ в ВЭБ.РФ:
У многих лидеров рынка электронной коммерции уже есть набор инструментов минимизации рисков для покупателя и защиты платежей (например, возврат некачественного товара, возврат платежа в случае несоответствия товара заявленному описанию). Все это будет постепенно переноситься и на взаимодействие между агентами, то есть на всю агентную экономику в целом. Здесь большое пространство для работы стартапов и малых технологических компаний.
А что в России
В нашей стране первопроходцем в агентной коммерции стала «Алиса AI» от «Яндекса»: функция подбора товаров в чате появилась в начале 2026 года. По данным компании, карточки товаров формируются на основе данных маркетплейсов, сайтов крупных ретейлеров и локальных магазинов. Сейчас в чате также доступен ИИ-агент «Найти дешевле» для поиска товаров по наиболее выгодным ценам.
Чтобы привлечь внимание к продажам в чате с ИИ, в июне компания открыла доступ к заказам через «Алису AI» нового товара — наушников «Яндекс Дропс». На протяжении недели чат с Алисой был единственным каналом, через который можно было купить новинку, и этого периода хватило, чтобы продемонстрировать перспективность продаж: пользователи совершили более 15 тыс. заказов на 135 млн руб. Прецедент стал первым в мире кейсом продажи эксклюзивных товаров через ИИ.
Другие российские компании из ретейла также тестируют нейросети для покупателей: например, Lamoda изобрела своего ИИ-агента, который имитирует стилиста и подсказывает пользователям наилучшие образы. А Wildberries интегрирует функцию «Умное сравнение», которая помогает выбрать товар из нескольких вариантов.
Как считает Александр Павлов, рынок ИИ-агентов в России еще формируется, но скорость, с которой развиваются такие инструменты, говорит о росте популярности такой модели покупок в ближайшее время. Для участников рынка это будет означать постепенное изменение логики цифровой торговли, дополняет Георгий Багирян: трафик из витрины перераспределится на выдачу в ИИ-интерфейсах, и для брендов станет важным качеством представления товара — полнота, актуальность и корректность данных.
Как готовиться к эпохе ИИ-продаж
Сегодня информация о российских брендах может быть не только в российских нейронках — ChatGPT, Gemini и Perplexity тоже предоставляют пользователям данные о товарах с возможностью перехода на сайт. По мнению Георгия Багиряна, для компаний это означает, что необходимо более внимательно следить за полнотой своего ассортимента.
1. Привести товарные данные в идеальный порядок.
ИИ-системы лучше ранжируют товары, если у них есть актуальная и структурированная информация: название, атрибуты, наличие, цена, доставка, варианты, ограничения, состав, фото и гарантия.
2. Сделать данные одинаковыми во всех каналах.
Информация о товаре должна совпадать на сайте, в карточках, в каталогах, в маркетплейсах и в справочниках. Противоречия снижают доверие ИИ и ухудшают выдачу.
3. Оптимизировать контент под машинное чтение.
Стоит использовать короткие, однозначные формулировки и понятные заголовки, а также создать на сайте блок «Часто задаваемые вопросы» и написать на них ответы — ИИ должен быстро извлекать смысл без лишних трактовок.
4. Усилить репутационные сигналы.
Рейтинги, отзывы, пользовательское поведение и внешние упоминания становятся важными критериями отбора, поэтому бренду нужно системно работать с отзывами. Но не прибегать к псевдонакруткам.
Согласно данным Adobe Analytics, американские покупатели, которые используют языковые модели для поиска товаров, дольше пребывают на сайтах розничных магазинов и с большей вероятностью совершают покупки. Интернет-магазины практически получают шанс конкурировать с маркетплейсами: если у бренда хорошо структурирован каталог, ИИ-ассистент сможет привести клиента прямо к нему. Согласно данным «Яндекса», с января по апрель 2026 года ИИ-трафик из «Алисы AI» на сайты независимого e-com и маркетплейсов суммарно увеличился на 159%.