Нейропоиск используют уже 35% покупателей: как бренду попасть в рекомендации ИИ

Фото: Okkam

Еще недавно поиск товара в онлайн-магазине всегда выглядел одинаково: пользователь вводил поисковый запрос, получал список карточек и сам сравнивал и выяснял, что ему подходит. Сегодня этот сценарий стремительно устаревает: на смену ему приходит нейропоиск — подбор товаров на основе рекомендаций искусственного интеллекта.

По данным Яндекса и «РБК Исследований», 35% онлайн-покупателей уже используют нейропоиск, 40% доверяют рекомендациям ИИ при онлайн-покупке, а 74% готовы использовать его в среднесрочной перспективе.

По оценке McKinsey, к 2030 году через ИИ-агентов пройдет от 3 до 5 трлн долларов мировых потребительских покупок. На зарубежных площадках конверсия в заказ при нейропоиске выше классического поиска в 2,5 раза, средний чек — на 30%, а размер корзины — на 50%. Покупатели все чаще формулируют запрос не словами «пылесос для квартиры с питомцами», а жизненными сценариями: «Подбери подарок коллеге до 3000 ₽», «Посоветуй, что приготовить на ужин», «Собери корзину для поездки с ребенком».

Этот разрыв между широкой осведомленностью и осторожной готовностью отдать решение алгоритму — ключевая зона роста для площадок и брендов на 2026 год.

Как это работает: четыре шага от запроса до покупки

Нейропоиск внутри e-com-площадок учитывает не только совпадение ключевых слов, но и намерение пользователя, и в этом принципиальное отличие его работы. Схема выглядит так.

Шаг 1. Понимание запроса. ИИ анализирует формулировку и распознаёт, чего на самом деле хочет пользователь: купить, сравнить, найти дешевле или подобрать лучшее для себя. Учитываются смысл слов, синонимы, бренд, бюджет, а также контекст: история покупок, город, сезон, устройство.

Шаг 2. Извлечение кандидатов. Система быстро собирает большой список товаров по каталогу, индексам и признакам: название, характеристики, теги, описание. Учитываются наличие, доставка и базовая популярность.

Шаг 3. Ранжирование. Нейросеть пересчитывает кандидатов по вероятности клика и покупки именно этим пользователем. Оцениваются релевантность, качество карточки, цена, скидки, рейтинг, отзывы, скорость доставки и поведенческие метрики.

Шаг 4. Генерация и объяснение. Формируется финальная выдача: товары, рекомендации, советы по выбору.

Что происходит на площадках: от чатов до агентов

Нейропоиск незаметно стал новым стандартом для крупных платформ. Наиболее активно рынок внедряет диалоговый подбор и чат-интерфейсы, а также ИИ-сценарии, влияющие на выбор и конверсию, — от суммаризации отзывов и обогащения выдачи до сопровождения пользователя на пути к заказу.

Голосовые и мультимодальные механики пока развиты точечно и остаются скорее зоной экспериментов. В целом конкуренция смещается от отдельных ИИ-функций к построению целостного пользовательского пути, где ИИ встроен в поиск, сравнение, принятие решения и оформление покупки.

Источник: Okkam

За рубежом тренд проявлен еще заметнее: Rufus у Amazon не только подбирает товары, но и оформляет покупку при достижении заданной цены. Qwen App у Alibaba по одному запросу подбирает, оформляет и оплачивает заказ. Товары Etsy покупают прямо в ChatGPT и Google AI Mode, уже не заходя на площадку.

Кто уже лидирует в нейропоиске: мониторинг по 10 категориям

Многие e-com-площадки уже запустили нейропоиск, другие активно его тестируют. Потому брендам все важнее учиться выстраивать коммуникацию с покупателем в нейровыдаче. Начинать всегда важно с замера позиций, но до недавнего времени измерить видимость конкретного бренда в нейровыдаче e-com-площадок было нечем. Аналитики Easy Commerce провели мониторинг нейровыдачи с помощью Commerce Analytics Tool (CAT): изучили 10 категорий на трех площадках — «Яндекс Маркет», «Яндекс Лавка» и «Самокат» — и выявили лидеров по Share of AI Voice (доле видимости бренда в ответах ИИ).

Источник: Okkam

Бренды-лидеры в нейрорекомендациях существенно различаются от площадки к площадке. И заметно отличаются от лидеров в классическом поиске внутри маркетплейса.

Нейровыдача vs обычный поиск: 84% новых брендов в топе

Один из важных выводов исследования: выдача нейропоиска радикально отличается от классического поиска внутри e-com-площадок. Как следствие, бренды, которые ранее не попадали в топ классической выдачи, получили шанс стать видимыми в нейрорекомендациях, и наоборот. Для бизнеса это означает одно: нейропоиск — отдельная территория видимости, которая требует отдельной работы.

Источник: Okkam

Что влияет на попадание в нейровыдачу: факторы ранжирования

Факторы, которые определяют позицию товара в ИИ-рекомендациях, различаются от площадки к площадке. Для сервисов «Яндекса» картина выглядит так:

Источник: Okkam

Аналитики Easy Commerce провели корреляционный анализ на основе данных Commerce Analytics Tool и выделили веса текстовых факторов. Выяснилось, что наибольшее влияние на попадание товара в ИИ-рекомендации имеют отзывы и релевантность описания промптам:

Источник: Okkam

Вес факторов может отличаться для разных категорий, но общий вывод очевиден: нейропоиск усиливает зависимость продаж от отзывов, рейтинга товара, релевантности текста карточки и объема текстовых блоков.

Как адаптировать карточки к нейропоиску: четыре шага

1. Перестраивайте карточку под семантику, а не под ключи. ИИ-ассистенты помогают пользователям выбирать товары по характеристикам и конкретным сценариям использования. Поэтому брендам важно подробно и точно заполнять название, описание и атрибуты товара.

2. Управляйте отзывами как источником данных. Нейросеть Wildberries кратко пересказывает свежие отзывы и обновляет пересказ автоматически: повторяющиеся преимущества и недостатки попадают в выдачу. Из комментариев собираются фильтры по параметрам вроде размера, запаха, цвета и вкуса. Отзывы становятся входными данными для выбора, а качество товара и ответы продавца определяют, как ИИ объясняет покупателю релевантность товара.

3. Оптимизируйте поведенческие сигналы. Тестируйте обложки, цены и участие в акциях: чем чаще покупатели кликают на карточку, кладут товар в корзину и оформляют заказ, тем выше место в выдаче.

4. Готовьтесь продавать языковой модели. Маркет AI и агент «Найти дешевле» у «Яндекса» уже доводят пользователя до оформления заказа, за рубежом то же делают Rufus и Qwen. Карточку в этих сценариях читает языковая модель, а не человек в интерфейсе площадки, поэтому описание должно оставаться понятным и для человека, и для ИИ.

Главный вывод: нейропоиск — это не канал, а инструмент влияния на выбор

Нейровыдача усиливает зависимость продаж от качества данных. Чтобы попадать в ответы ассистента и повышать конверсию карточек, отзывы, наличие, цена, доставка, ответы продавца и контент должны управляться как единая система.

Чем лучше платформа понимает продукт и сценарии его использования, тем выше шанс попадания товара в рекомендации, подборки, ассистенты и будущие agentic-покупки.

Это открывает широкие возможности для бизнесов, которые раньше не могли попасть в топ классической выдачи.

«Мы видим, как нейропоиск окончательно перешел из разряда “интересных экспериментов” в базовую инфраструктуру e-commerce. Сегодня нейровыдача — это не просто новый канал, а инструмент влияния на выбор покупателя. И брендам нужно учиться работать с ним системно, чтобы не потерять видимость, которую они годами выстраивали в обычном поиске», – прокомментировала Ольга Юдина, директор по стратегическому развитию Easy Commerce.

Нейропоиск становится не просто каналом повышения видимости, а инструментом влияния на выбор покупателя в момент принятия решения. И те, кто научатся работать с ним системно, получат дополнительный трафик, рост конверсии и лояльность новой аудитории.

Retail.ru