АІ-агент як ворота до споживача

Традиційної реклами та SEO вже недостатньо. Клієнти все частіше використовують асистенти зі штучним інтелектомякі аналізують потреби, порівнюють продукти та роблять вибір за них. Якщо дані про ваш продукт не готові до зчитування цими системами, ваша пропозиція може взагалі не з'явитися в їхніх рекомендаціях.

Звіт McKinsey (2025) називає це явище агентською комерцією - момент, коли:

McKinsey прогнозує, що до 2030 року покупки за посередництва агентів може принести $3 - $5 трлн доходу у всьому світі. Дані Deloitte показують, що 72% компаній роздрібної торгівлі вже тестують або впроваджують інтеграцію з генеративним ШІ в процесі продажів.

Це не експеримент - це переосмислення каналу продажів. Сьогодні, коли споживач запитує ChatGPT "рекомендувати взуття для бігу в лісі", генеративний штучний інтелект AI обирає продукти на основі структур даних і контексту, а не ціни за клік, як це було в попередніх версіях. Якщо ваш продукт не існує в структурі, що читається моделлю, він не буде показаний - навіть якщо у вас є краща пропозиція.

За даними Bain & Company, вже 60% запитів у пошукових системах на основі штучного інтелекту закінчуються без переходу на сторінку - користувач отримує відповідь безпосередньо від агента. На практиці це означає, що магазин, дані якого не розуміють АІ-моделі, залишається без роботи

Дані замість реклами - семантика нового SEO

SEO в генеративних моделях базується не на посиланнях, а на розуміння даних про продукт за допомогою AI-моделей.

На цьому наголошує McKinsey:

Це Генеративна оптимізація двигуна (GEO) - нова галузь, що поєднує технологію подачі продуктів, мову користувача, контекст і структури даних. На практиці це означає, що ШІ не потребує вашої реклами. Йому потрібен опис продукту, який точний, контекстний і зрозумілий машині.

Дані від Synerise Research Hub (RecSys 2025) підтверджують, що контекстно-орієнтовані моделі підвищили релевантність рекомендацій продуктів на 25%а конверсія користувачів з каналів ШІ становить на 18-22% вище ніж з пошукових систем

Кейс: роздрібна торгівля без кліків і комісій

Польський ритейлер спортивних товарів (близько 800 SKU) включив XML-канал в канали штучного інтелекту в Semly.ai. Протягом трьох місяців:

• кількість рекомендацій товарів у ChatGPT та Gemini збільшилася на 136%,
• конверсія з руху ШІ становила 6,9% (проти 1,8% від Google Ads),
• вартість залучення клієнта знизилася з 11 EUR до 0,12 EUR (тільки вартість щомісячної підписки),
• руху зі штучним інтелектом відповідав за 17% дохід з нульовою ціною за клік.

Це підтверджує основну тезу звіту Deloitte (2025):

Що визначає видимість в ШІ?

Аналіз Конгресу з економіки даних (2025 рік, Варшава, Польща) виявив чотири ключові фактори, що визначають, чи з'явиться продукт у відповідях агентів ШІ:

1. Якість даних про продукт - детальні технічні описи, властивості, категорії, застосування.
2. Своєчасність XML-каналів - відсутність помилок та регулярне оновлення метаданих.
3. Семантичний контекст - посилання на товар з використанням ("лижна куртка для морозів до -20°C").
4. Довіра агента до джерела - магазини з позитивними відгуками, швидкою доставкою та чіткою політикою повернення товарів мають більше шансів бути процитованими.

Експерти Synerise додають:

Зміна визначення каналу збуту

В "агентському" світі клієнтом стає не людина з браузером, а АІ-агент, що інтерпретує його потреби.

McKinsey пише прямо:

Це змушує по-новому мислити: не кампанії за ключовими словами, а дані відповідно до лінгвістичного наміру.

Компанії, які навчаться надавати агентам контекст, отримають перевагу як "джерела правдивої інформації про продукт".

Що робити далі?

1. Модернізуйте дані про ваш продукт - визначити набір інформації для кожного продукту (матеріал, застосування, мета, умови використання).
2. Ставтеся до ШІ як до нового каналу збуту - так само, як раніше була мобільна комерція або соціальна комерція.
3. Проаналізуйте, за якими запитами з'являються ваші продукти. Якщо їх немає в результатах розмови - немає контексту.
4. Використовуйте інструменти моніторингу даних наприклад, зі штучним інтелектом. Семлі - аналіз намірів та поведінкових даних підвищує релевантність рекомендацій.

Це чотири стовпи нового SEO для генеративних моделей.

Як він висловився звіт McKinsey:

Електронна комерція вступає у фазу, коли ключовим є вже не трафік, а розуміння продукту за допомогою моделей штучного інтелекту.

Туди, куди не доходить ні реклама, ні Google, ШІ вже спрямовує покупця до магазину, який виконав домашнє завдання за даними.

Поділитися:

Копіювати посилання