Главная СтатьиПокупатель начинает искать товары через ChatGPT: что делать ритейлерам уже сейчас?

16 января 2026, 4:00

Покупатель начинает искать товары через ChatGPT: что делать ритейлерам уже сейчас?

В сентябре 2025 года OpenAI представила Instant Checkout – функцию, которая позволяет оформлять покупки напрямую в ChatGPT. Сейчас она работает только в США и лишь с маркетплейсом товаров ручной работы Etsy, но компания уже ведет переговоры с крупнейшими площадками и платежными системами. По оценкам аналитиков, уже к 2028 году доля трафика из ИИ-агентов может превысить классический поисковый трафик.

Для ecom-компаний это значит, что путь до корзины укорачивается, а то, какие бренды и с какими формулировками попадут в ответ нейросети, все больше зависит от качества данных, репутации и «авторитетных» источников. Эксперты из Flowwow, «О’кей», HeadHunter и Agima рассказали, какие риски несут искажения в нейросетях и «черные» методы влияния на AI-выдачу и что компаниям стоит сделать в 2026 году, чтобы не потерять клиентов.

Читайте в статье:

Нейросети как первая точка контакта: как меняется путь клиента к бренду

Контроль над репутацией и позиционированием в эпоху LLM

«Черные» методы влияния на AI-выдачу

GEO-оптимизация: что компании могут сделать уже сейчас

Чего ожидать и к чему готовиться ритейлерам?

Фото: Master1305/Shutterstock/Fotodom

Нейросети как первая точка контакта: как меняется путь клиента к бренду

Люди все чаще ищут товары и сервисы не через поисковики, а с помощью ИИ-агентов. Вместо длинной воронки из выдачи, соцсетей и отзывов пользователь получает сразу короткий список релевантных вариантов. По наблюдениям Бориса Базанова, digital-директора «О’кей», пока доля пользователей, которые реально выбирают товары и услуги через ChatGPT и другие LLM, невелика. Большинство использует ИИ-агентов как «умный справочник», но это временная ситуация:

Фото: Борис Базанов

«Происходит смена основного пользовательского интерфейса. Вместо того чтобы листать маркетплейсы, искать информацию через соцсети и обзоры, человеку достаточно один раз сформулировать запрос – с параметрами, бюджетом и сроками доставки – и получить готовый список предложений. Такой сценарий проще и быстрее, и многие выберут именно его.

В первую очередь это отразится на интернет-магазинах, которым уже сейчас необходимо “бежать” в результаты выдачи ИИ. Также подобные сценарии точно возникнут в сегменте домашней техники или смартфонов, так как эти категории товаров традиционно требовали большей экспертизы при подборе».

Фото: Сергей Погорелов

При этом, как отмечает Сергей Погорелов, директор по операционному маркетингу маркетплейса цветов и подарков Flowwow, ИИ-модели воспроизводят базовое позиционирование бренда из открытых источников, но делают это очень усредненно:

«Настораживают не искажения, а поверхностность. Нейросети видят разницу между категориями товаров, но не между подкатегориями. Это риск для нишевых брендов, которые отличаются работой с редкими типами товаров. Например, не просто с тортами, а с бенто-тортами, не с классическими пирожными к столу, а с клубникой в шоколаде и капкейками с персональным дизайном».

Фото: Дмитрий Щеголяев

По оценке Дмитрия Щеголяева, руководителя цифрового маркетинга HeadHunter, нейросети фундаментально меняют сам подход к управлению воронкой:

«Эти изменения коснутся всех, потому что нейросети фундаментально перестраивают процесс взаимодействия клиента с брендом. Это должно заставить компании пересмотреть стратегию инвестиций от борьбы за первые позиции в традиционной органике к управлению данными и авторитетом бренда».

Контроль над репутацией и позиционированием в эпоху LLM

Когда первой точкой контакта становится нейросеть, позиционирование зависит не только от маркетинговых усилий, но и от того, какая информация о компании доступна онлайн. По мнению Сергея Погорелова (Flowwow), позиционирование фактически становится функцией открытых данных:

«Кто управляет контентом в медиа, отзывах и агрегаторах, тот и влияет на выдачу ИИ-агентов. Для бизнеса тут ничего нового: как вкладывались в построение бренда, так и надо продолжать вкладываться. Но стоит понимать, что сложные бренд-нарративы ИИ почти не считывает. Например, позиционирование, которое лейтмотивом идет в видео или UGC-контент. Для нейросетей пока важно разжевывать смыслы.

В этом плане работает классика: чистые данные, единая терминология, сильные источники – SEO, PR-публикации, отзывы. Полной защиты нет, но вероятность искажений снижается, если бренд доминирует в авторитетных медиа и собственных каналах».

Фото: Agima

Никита Симонов. Фото: Agima

Никита Симонов, руководитель SEO-направления Agima, отмечает, что пока сложно сказать, что будет в дальнейшем с позиционированием компаний в нейросетях, но можно управлять тем, как часто и в каком контексте ИИ-агенты вспоминают бренд:

«Для этого нужно найти источники, на которые опираются нейросети, и подсветить бренд в выгодном свете именно там. Например, интересно, что на ответы нейросетей уже сегодня заметно влияют отраслевые рейтинги и трастовые площадки.

Мы смотрели, как наша компания отображается в нейросетях. После выхода Рейтинга Рунета, в котором мы заняли первые места по нескольким категориям, в промптах, связанных с этими направлениями, наши позиции подросли. ИИ-агенты начали чаще нас упоминать в сравнениях и рекомендациях».

Дмитрий Щеголяев (HeadHunter) убежден, что контроль над позиционированием полностью никуда не исчезнет, просто изменятся инструменты и подходы к управлению:

«Главная цель – добиться, чтобы именно ваши данные воспринимались как наиболее авторитетный источник информации. Например, когда мы проверяли, как нас видят LLM, удивило, что они подхватывают данные из наших публикаций в прессе и адаптируют под ответы на тему рынка труда. И пока эта история далека от идеала из-за частоты обновления баз данных ИИ-агентов.

И сможет ли бренд защитить свою репутацию от искажений в ответах ChatGPT, зависит от работы регуляторов и того, какие откроются возможности для оперативного отслеживания и реагирования на появление недостоверных источников».

«Черные» методы влияния на AI-выдачу

Чем более значимой становится роль нейросетей в выборе товаров и услуг, тем заметнее соблазн «подкрутить» картину мира в их ответах. Сергей Погорелов (Flowwow), отмечает, что псевдорейтинги, зашумление данных и манипуляции отзывами относительно дешево масштабируются, а прозрачных инструментов AI-аналитики пока не хватает:

«На практике это может проявляться в резкой смене тональности ответов, появлении нехарактерных формулировок и несоответствии рекомендаций нейросети реальным отзывам».

Дмитрий Щеголяев (HeadHunter) проводит прямую параллель с классическим поисковым продвижением:

«В первое время, как и с “черным” SEO, будут проблемы, но к ним можно адаптироваться. Важно мониторить основные семантические конструкции на предмет подмены фактов, смотреть за своим ссылочным профилем и профилем конкурентов, отслеживать упоминания бренда. По сути, речь идет о той же самой работе с репутацией, только уже в контексте нейросетей и их источников».

Отдельная зона риска – целенаправленные попытки «накрутить» собственный бренд или очернить конкурентов. Никита Симонов (Agima) сравнивает это с очень замысловатой работой с репутацией:

«Если против вас используют ботов, нужно работать с лояльной аудиторией и усиливать свои отзывы. Если копируют сайты – жаловаться в поисковики и рейтинговые площадки, добиваться закрытия фейковых ресурсов. А чтобы вообще заметить недобросовестные методы со стороны конкурентов, важно постоянно мониторить выдачу: измерять ответы нейросетей по заданной группе промптов и смотреть на долгосрочные колебания».

Фото: CHIEW/Shutterstock/Fotodom

GEO-оптимизация: что компании могут сделать уже сейчас

Для работы с нейросетями недостаточно раз в полгода спросить ChatGPT, что он пишет о бренде. По сути, компании выстраивают новый контур оптимизации – рядом с SEO появляется GEO (Generative engine optimization, то есть оптимизация под нейросети и генеративные ИИ-агенты, ее еще называют AIRO). Сергей Погорелов (Flowwow) описывает базовый уровень такой работы следующим образом:

«Мы проводим мониторинг брендовых интентов и ответов LLM. Адаптируем сайт под машинное чтение: структуру, FAQ, сущности, факты. Следующий шаг – системная работа с внешними источниками, в том числе с отзывами, публикациями в СМИ и новых медиа, а не только с SEO».

На стороне инфраструктуры многое напоминает классическую поисковую оптимизацию. По словам Бориса Базанова («О’кей»), GEO закономерно станет «новой базой» для бизнеса. При этом важно учитывать, что разные ИИ-агенты смотрят на разные аспекты сайтов – к ним придется адаптироваться.

Звучит банально, но для начала можно спросить у ИИ: «Как продвинуть мою компанию в ChatGPT?», – и последовательно сделать то, что он рекомендует. Например, разместить на сайте информацию с фактами о компании, сформировать полноценный раздел ответов на самые частые вопросы и заполнить страницу в Википедии и Рувики – это только пара вещей, которые стоит сделать уже сейчас. Именно такие структурированные и нейтральные источники лучше всего считываются нейросетями.

Технический слой тоже меняется. Никита Симонов (Agima) подчеркивает, что бренды могут задавать дополнительные сигналы для нейросетей:

«Важно понять, на какие источники опираются LLM, и сначала хотя бы посмотреть, что они уже пишут о вас. Затем сместить PR-активность в сторону трастовых для моделей площадок и дать им более точные сигналы о компании. Это могут быть специализированные файлы и структуры на сайте, которые помогают нейросетям лучше распознать, чем вы занимаетесь, какие услуги и продукты для вас ключевые».

На стратегическом уровне AI-оптимизация упирается в архитектуру данных. Дмитрий Щеголяев (HeadHunter) советует начинать не с инструментов, а с каркаса:

«В первую очередь нужно четко описать свою нишу и зафиксировать, какие данные о компании считаются “единственным источником правды” (Single Source of Truth, SSOT) для ключевых точек контакта с клиентом. Дальше – строить позиционирование на основе этих структурированных данных и подтверждать их авторитетными внешними источниками».

Чего ожидать и к чему готовиться ритейлерам?

По мере того как нейросети становятся точкой входа в воронку, главный риск для брендов – потерять прямой контакт с клиентом. Сергей Погорелов (Flowwow) считает, что AI постепенно превращается в «советника по умолчанию»:

«В 2026 году я бы советовал считать нейросети отдельным каналом дистрибуции смысла. Инвестировать в данные, работать с PR, SEO и отзывами, а еще вкладываться в измерение результатов, даже если метрики пока сырые».

Борис Базанов («О’кей») говорит о риске пропустить то, как меняется мышление пользователя: «Сейчас он готов заходить в приложение или на сайт, а с распространением LLM будет все больше смотреть интернет сквозь ИИ-агента. Уже сейчас нужно открывать сайты для индексации, следить за актуальностью данных, репутацией и отзывами. Нас ждет новая гонка, очень похожая на те времена, когда развивались поисковики».

При этом речь не только о технологиях, но и о переосмыслении клиентских сценариев. Дмитрий Щеголяев (HeadHunter) предлагает смотреть на нейросети как на следующую итерацию интерфейсов:

«Нейросети – это эволюция интерфейсов взаимодействия человека с информацией. Если перефразировать известную цитату Билла Гейтса, то в какой-то момент будет так: “Если вас нет в нейросетях, вас нет в бизнесе”. Я бы посоветовал уже сегодня пройти основные пользовательские пути в разных нейросетях от лица клиента и погенерить гипотезы, как можно встроиться в эти сценарии с пользой для бизнеса».

В более долгосрочной перспективе возможны разные сценарии развития LLM, но в обоих случаях брендам придется работать с нейросетями системно. Никита Симонов (Agima) видит два варианта:

«Если нейросети приживутся и станут новым поиском, то важны будут уже не сами сайты, а большие структурированные массивы данных под LLM. Если же их сильно ограничат, возникнет другая проблема – придется чистить устаревшую или искаженную информацию, которую модели уже собрали. Но в горизонте ближайших 2–5 лет это все равно будет развиваться и углубляться. Поэтому важно успеть поймать эту волну и максимально плотно и структурированно предоставить информацию о своей компании для LLM».