ИИ выбирает, какие онлайн-магазины вы видите, и игнорирует большинство из них.

      TL;DRA исследование 9,720 интернет-магазинов, проведенное компанией AI commerce Recomaze, обработало 58,320 запросов по продуктам через Google Gemini. Шесть из десяти магазинов не получили никаких рекомендаций, а рекомендации, которые были, распределились по более чем 50,000 брендам.

      Покупатели начинают спрашивать у AI-ассистентов, что купить, а не только как написать слово или что приготовить на ужин. Новое исследование предполагает, что когда они это делают, большинство онлайн-магазинов не упоминаются в ответе.

      Исследование, проведенное компанией AI commerce Recomaze, обработало шесть запросов о намерении покупки для каждого из 9,720 интернет-магазинов через Google Gemini, всего 58,320 тестов. В 60% случаев магазин не получил никаких рекомендаций. В каждом тесте магазин упоминался всего 14% времени. В остальное время ассистент указывал покупателю на конкурента или не называл ни одного магазина.

      Вопрос становится все менее абстрактным с каждым месяцем, поскольку Amazon, Google и другие компании углубляют использование AI-ассистентов в том, как люди находят и покупают вещи. Когда ответ на вопрос «что мне купить» — это короткий список имен, а не страница ссылок, быть одним из этих имен — это новая версия ранжирования на первой странице. Аргумент исследования заключается в том, что большинство каталогов были написаны для человеческих читателей и для Google, а не для движка, который должен читать продукт, понимать его и рекомендовать его от имени покупателя.

      💜 технологий ЕС Последние новости из технологической сцены ЕС, история от нашего мудрого основателя Бориса и несколько сомнительных AI-артов. Это бесплатно, каждую неделю, в вашем почтовом ящике. Подпишитесь сейчас! Более удивительным результатом является то, кто выигрывает, когда магазин все же упоминается. Рекомендации не сосредоточивались среди нескольких гигантов. Они распределились по 50,287 различным брендам. Десять самых рекомендуемых брендов составили примерно 4% всех рекомендаций, топ-100 — около 11%, а единственный самый рекомендуемый магазин, Etsy, появился всего в 1.3% тестов. В одном случае из сканирования запрос на коктейльные капсулы разрешился на Bartesian, специализированный бренд, рекомендованный перед Walmart и Target. По мнению исследования, паттерн заключается в том, что AI-открытие продуктов — это игра с длинным хвостом, и меньший магазин не автоматически исключается из-за масштаба.

      Категория была самым сильным предсказателем того, был ли магазин вообще замечен. Самыми трудными были визуально ориентированные: в категории «дом и быт» около 74% магазинов были невидимы, а в одежде — около 67%. Самой видимой была категория «еда и напитки», где примерно 52% были невидимы. Текстовый движок испытывает трудности с оценкой внешнего вида, который влияет на покупку одежды или товаров для дома, поэтому он возвращается к нескольким крупным универсальным ритейлерам, в то время как продукты с четкими, описуемыми характеристиками легче сопоставить.

      Исследование прямо указывает на свои ограничения. Это одно сканирование на магазин, а не среднее значение, только Google Gemini, а не ChatGPT или Perplexity, с запросами, сгенерированными алгоритмически, и категориями, назначенными путем классификации языка запроса, оставляя 42% магазинов без категории. Магазины были выбраны из BuiltWith, а запросы были написаны так, чтобы соответствовать категории каждого магазина, вопросы, которые покупатель задает, когда он знает, что хочет, но не знает, где это купить, а не поиски по брендам, которые было бы тривиально выиграть.

      «Витрина раньше была Google. Теперь это то, что AI решает рекомендовать, и большинство брендов не имеют представления, находятся ли они в ответе», — сказал Делян Корама, основатель и генеральный директор Recomaze. «Магазины, которые получают рекомендации, не самые крупные. Это те, чью информацию о продукте движок действительно может прочитать и доверять ей».

      Recomaze имеет коммерческий интерес в проблеме, которую она измерила: она продает инструменты, которые отслеживают, где магазин появляется в ChatGPT, Gemini и Perplexity, и переписывает данные каталога, чтобы движки могли рекомендовать их. Но основное открытие труднее игнорировать. Теперь между покупателями и магазинами находится новый слой, который решает, какие имена произносятся вслух, и, судя по имеющимся данным, он молчит о большинстве из них.