Вы когда-нибудь задумывались, почему Google смог стать гигантом с рыночной капитализацией в 2 триллиона долларов, в то время как Wikipedia является некоммерческой организацией? Ответ очень прост: магия коммерческого поиска. Когда вы ищете «сколько протонов в атоме цезия», Google не зарабатывает ни копейки. Но когда вы ищете «лучшие теннисные ракетки», он начинает печатать деньги. Эта асимметрия определяет суть всей экономики поиска. Теперь, с возникновением ИИ, этот баланс полностью нарушается.
Недавно я прочитал глубокий анализ партнёров a16z Justine Moore и Alex Rampell, их понимание того, как ИИ преобразует сферу электронной коммерции, произвело на меня глубокое впечатление. Они не только проанализировали угрозы, с которыми может столкнуться Google, но что более важно, они нарисовали новую картину электронной коммерции в эпоху ИИ. В этой картине традиционная схема поиска - сравнения - покупки заменяется интеллектуальным опытом покупок, управляемым ИИ-агентом. Я потратил много времени на размышления о их точке зрения и, опираясь на свои наблюдения за этой отраслью, хочу поделиться некоторыми более глубокими мыслями.
Настоящий кризис Google: не объем поиска, а миграция ценностей
В статье Жюстин упомянула одну впечатляющую мысль: даже если Google потеряет 95% объема поиска, его доход все равно может вырасти, если он сможет сохранить те запросы, которые имеют коммерческую ценность. Эта мысль кажется противоречивой, но на самом деле она раскрывает основную тайну поисковой экономики. После глубокого размышления я обнаружил, что за этим скрывается более глубокая проблема: ИИ меняет место создания ценности.
В традиционной модели Google выполняет роль информационного посредника. У пользователя есть намерение купить, Google предоставляет результаты поиска и рекламу, а продавцы получают трафик, в то время как Google взимает плату за рекламу. Это относительно простая трёхсторонняя игра. Но появление AI-агентов нарушило этот баланс. Когда ChatGPT или Perplexity могут напрямую ответить на вопрос «Какой лучший теннисный ракетка» и дать конкретные рекомендации, зачем пользователю ещё нажимать на рекламные ссылки Google?
Более того, ИИ не просто отвечает на вопросы, он переопределяет сам процесс «поиска». Ранее наше поведение при поиске заключалось в следующем: задать вопрос → получить список ссылок → кликнуть для просмотра → сравнить информацию → принять решение. А процесс с ИИ-агентом выглядит так: описать потребность → получить рекомендации → сразу купить. Этапы сравнения и исследования значительно сокращены или даже исчезли. Это означает, что традиционные поисковые системы не только потеряли объем запросов, но и ключевую позицию в цепочке принятия решений.
С показаний старшего вице-президента Apple Эдди Кью на антимонопольном суде DOJ в мае 2025 года можно сделать выводы. Он заявил, что объем поисковых запросов в Safari впервые за более чем двадцать лет упал, и эта новость привела к падению акций Alphabet почти на 8% за один день, что привело к исчезновению более 150 миллиардов долларов капитализации. Хотя отчет Google за 2 квартал показывает, что доходы от поиска продолжают расти, это указывает на то, что в настоящее время теряются в основном низкозначимые запросы, но направление этой тенденции ясно.
Я считаю, что Google сталкивается не с простой угрозой конкуренции, а со структурным вызовом своей бизнес-модели. Когда ИИ сможет напрямую выполнять весь процесс от распознавания намерений до принятия решения о покупке, традиционная модель «трафик→реклама→конверсия» станет неэффективной или даже устаревшей. Google нужно не лучшее поисковое алгоритм, а совершенно новая бизнес-модель, чтобы адаптироваться к поведению потребителей, движимому ИИ.
Пять видов покупательского поведения: от импульсивного к вдумчивому через ИИ
Джастин в статье разделяет покупательское поведение на пять категорий, от импульсивных покупок до значительных покупок в жизни, каждая из которых будет изменяться в разной степени в эпоху ИИ. Я считаю, что эта классификационная структура очень точна, но я хотел бы глубже проанализировать психологические механизмы, стоящие за каждым типом покупательского поведения, и то, как ИИ перестраивает эти механизмы.
Импульсивная покупка (Импульсивная покупка) кажется областью, на которую AI оказывает наименьшее влияние, потому что импульс означает отсутствие рационального исследовательского процесса. Но я думаю, что это суждение может быть слишком поверхностным. Истинная сила AI заключается в прогнозировании и управлении импульсом. Представьте себе, когда вы видите смешную футболку в TikTok, AI уже проанализировал вашу историю просмотров, записи покупок, активность в социальных сетях и даже ваше эмоциональное состояние, а затем в самый точный момент предлагает продукт, который наилучшим образом соответствует вашим текущим психологическим потребностям. Это не простая рекомендация алгоритма, а глубокое понимание и управление человеческой импульсивной психикой. Я считаю, что такое персонализированное руководство импульсами может сделать импульсивные покупки более частыми и точными.
Повседневные товары ( AI-преобразование рутинных essentials) легче всего понять и реализовать. Но я заметил интересное явление: когда ИИ начинает принимать на себя наши повседневные решения о покупках, наши потребительские привычки могут незначительно измениться. Например, ИИ может корректировать время и количество ваших покупок в зависимости от колебаний цен, наличия на складе и даже прогноза погоды. Умный ИИ-агент может за неделю до того, как ваш стиральный порошок закончится, обнаружить, что какой-то бренд предлагает скидку, и купить заранее, предлагая вам попробовать. Такое поведение "умного арбитража" может позволить потребителям незаметно получить лучшее соотношение цены и качества, а также заставить бренды пересмотреть свои стратегии ценообразования и промоакций.
Покупки образа жизни (Покупки образа жизни) — это та область, в которой, на мой взгляд, ИИ окажет наибольшее влияние. Характерные черты таких покупок: наличие определенного ценового порога, связь с личным вкусом, необходимость в определенной степени исследования. Джастин упоминал такие продукты, как Plush, но я считаю, что это лишь верхушка айсберга. Настоящая революция произойдет благодаря глубокому обучению ИИ личному стилю и предпочтениям. Представьте себе ИИ помощника, который не только знает, что вы покупали в прошлом, но и понимает вашу фигуру, цвет кожи, образ жизни, социальный круг, а также ваши aspiration( амбиции ). Он может рекомендовать не только отдельные продукты, но и целые комплекты, а также пути улучшения образа жизни. Этот уровень персонализации недоступен традиционным платформам электронной коммерции.
Функциональные покупки ( являются самыми сложными и наиболее сложными для внедрения AI. Такие покупки обычно связаны с крупными затратами и долгосрочным использованием, поэтому потребителям нужны не только рекомендации по продуктам, но и консультации экспертов. Я думаю, что здесь появится новая категория приложений AI: AI-консультанты. Эти AI не только обладают обширными знаниями о продуктах, но и могут вести глубокие беседы, подобно человеческим экспертам по продажам. Они могут спрашивать о ваших конкретных потребностях, сценариях использования, ограничениях бюджета и даже ваших будущих планах, а затем предоставлять высоко персонализированные рекомендации. Что более важно, эти AI-консультанты являются кросс-брендовыми и не склоняются к какому-либо конкретному продукту из-за комиссионных или запасов.
Крупные жизненные покупки )Life purchases( могут быть областью, на которую AI влияет наименьшим образом, но она также и самая важная. Решения о покупке жилья, свадьбе, образовании слишком значимы и персонализированы, чтобы их можно было полностью передать AI. Но AI может сыграть важную роль в сборе информации, сравнении вариантов, оценке рисков и т.д. Я представляю себе AI-коуча не как замену для принятия решений, а как помощника в принятии лучших решений. Он может организовывать огромные объемы информации, выявлять потенциальные ловушки, моделировать долгосрочные последствия различных выборов, а также помогать вам в переговорах по контрактам. Я считаю, что ценность такого AI-коуча заключается в его нейтральности и полноте, в отличие от человеческих консультантов, которые могут иметь конфликты интересов.
Укрепление Amazon и Shopify: двойное преимущество данных и инфраструктуры
Джастин в своем анализе отмечает, что Amazon и Shopify имеют более сильную защиту по сравнению с Google, и я полностью согласен с этой точкой зрения, но я хотел бы глубже проанализировать источники и устойчивость этого преимущества. Преимущество Amazon заключается не только в том, что он контролирует всю цепочку от поиска до доставки, но и в том, что он обладает самыми ценными поведенческими данными ).
Amazon знает, что вы купили, когда вы это купили, как быстро вы получили, возвратили ли вы это, покупали ли вы это снова и так далее. Ценность этих данных значительно превышает историю поиска, потому что они напрямую отражают реальные покупательские привычки и удовлетворенность. Когда AI-агенту необходимо принимать решения о покупке для пользователя, эти данные становятся самым ценным учебным материалом. Хотя Google знает, что вы искали, он не знает, что вы в конечном итоге купили, и тем более не знает, удовлетворены ли вы результатом покупки. Этот разрыв в данных в эпоху AI будет еще больше увеличен.
Более важно, что программа лояльности Amazon Prime ( создала уникальное экономическое явление: предвзятость затопленных затрат ). Когда вы уже оплатили членство в Prime, вы склонны покупать больше товаров на Amazon, чтобы «отбить затраты». Этот психологический механизм может стать еще более мощным в эпоху ИИ. Когда ИИ-агент ищет для вас лучшие варианты покупки, он, возможно, естественно склонится к Amazon, потому что знает, что вы являетесь членом Prime и можете пользоваться бесплатной доставкой и другими предложениями.
Логика защиты Shopify совершенно отличается, но также мощна. Она не создает конкурентные преимущества за счет контроля потребителей, а создает сетевые эффекты, наделяя предпринимателей полномочиями. С увеличением числа брендов D2C(, ориентированных на потребителя, выбирающих Shopify, эта платформа становится все более незаменимой. В эпоху ИИ такое распределенное преимущество может стать еще более очевидным. ИИ-агент может одновременно получать информацию и совершать покупки на сотнях разных официальных сайтов брендов, и если эти сайты работают на Shopify, это создаст стандартизированную экосистему API.
Я считаю, что у Shopify есть еще одно недооцененное преимущество: он ближе всех к истории бренда. В эпоху ИИ функциональные различия продуктов могут быстро распознаваться и сравниваться ИИ, но эмоциональная связь с брендом по-прежнему требует человеческого восприятия. Бренды на Shopify, как правило, имеют уникальные истории и культуру, и эти мягкие ценности трудно полностью количественно оценить с помощью ИИ, но они являются важными факторами, влияющими на потребительские решения.
Четыре основных инфраструктурных вызова коммерциализации ИИ
Джастин в конце статьи упомянул четыре основных условия, необходимых для того, чтобы ИИ реализовал весь свой потенциал в бизнесе. Я считаю, что каждое из них заслуживает глубокого обсуждения, так как это не только технические вызовы, но и возможности для инноваций в бизнес-моделях.
Во-первых, это проблема с данными. Текущая система отзывов о продуктах действительно имеет серьезные недостатки: накрутка отзывов, поляризация, отсутствие контекстной информации. Но я считаю, что корень проблемы кроется в неправильном стимулировании. Потребители пишут отзывы, как правило, из-за крайнего удовлетворения или крайнего недовольства, промежуточное состояние редко кто фиксирует. Кроме того, существующая система отзывов не может отразить сценарии использования продукта, ожидания пользователей и изменения во времени.
Идеальная система данных, которую я представляю, выглядит следующим образом: AI-агент не только собирает субъективные оценки пользователей, но и отслеживает фактическое использование продукта с помощью устройств Интернета вещей. Например, умные часы должны не только учитывать, поставил ли пользователь пятёрку, но и смотреть на частоту и продолжительность их ношения. Оценка кофемашины должна учитывать не только текстовые отзывы, но и фактическую частоту использования, состояние чистоты и обслуживания и т.д. Только сочетание этих объективных данных использования с субъективной обратной связью может создать действительно ценную систему оценки продуктов.
Вызовы унифицированного API больше политические, чем технические. Каждая торговая платформа имеет свою собственную структуру API, формат данных и механизм аутентификации, и эти различия в значительной степени являются преднамеренными с целью создания эффекта блокировки платформы. Но в эпоху агентов ИИ такое разделение может стать узким местом в эффективности всей отрасли. Я предсказываю появление специализированных сервисов агрегирования API, похожих на глобальные распределительные системы в туристической отрасли. Эти сервисы стандартизируют интерфейсы различных платформ, позволяя агентам ИИ бесшовно сравнивать и приобретать товары между платформами.
Идентичность и память — самые сложные вызовы, поскольку они связаны с балансом между конфиденциальностью, точностью и адаптивностью. Я считаю, что будущие AI-ассистенты для покупок должны создать многослойную модель предпочтений. Эта модель должна не только фиксировать вашу историю покупок, но и понимать ваши ценности, жизненные этапы, финансовые ограничения и так далее. Например, ей нужно знать, что вы стремитесь к удобству во время обеда в будние дни, но в выходные, собираясь на ужин, больше обращаете внимание на качество и презентацию. Для такого контекстного восприятия рекомендаций AI должен обладать почти человеческим социальным пониманием.
Встраиваемый захват может быть самой инновационной областью. Традиционный сбор данных является пассивным и отложенным: оценка после покупки, обратная связь после использования. Но AI-агент может реализовать обучение предпочтениям в реальном времени. Например, когда вы просматриваете продукт и долго задерживаетесь на какой-то функции, AI может сделать вывод, что вы заинтересованы в этой функции. Когда вы быстро пропускаете некоторые варианты цветов, AI может узнать о ваших предпочтениях в цветах. Этот микроанализ взаимодействия может дать AI более детальное понимание ваших предпочтений.
Перетасовка на рынке электронной коммерции: кто выйдет победителем?
После размышлений над анализом Джастин, у меня сложилось собственное мнение о будущем рынка электронной коммерции. Я считаю, что ИИ вызовет новый пересмотр платформ, но логика победы будет отличаться от прежней.
Конкуренция в традиционной электронной коммерции в основном сосредоточена вокруг трех аспектов: разнообразия выбора, удобства и цены. Amazon одерживает победу в выборе благодаря концепции «Everything Store», одновременно создавая преимущество в удобстве через Prime. Однако в эпоху ИИ важность этих преимуществ изменится.
Когда AI-агент сможет автоматически сравнивать цены по всей сети и осуществлять покупки от имени пользователя, ценовые преимущества одной платформы будут размыты. Когда AI сможет интеллектуально обрабатывать заказы оптом и выполнять их на разных платформах, определение удобства также изменится. Истинное конкурентное преимущество будет перемещено к качеству данных, возможностям AI и интеграции экосистем.
Я предсказываю появление нескольких новых игроков на платформе: AI-родные торговые платформы, вертикальные AI-агенты и поставщики коммерческой инфраструктуры. AI-родные платформы будут разрабатываться с нуля, сосредоточенные на потребностях AI-агентов, предоставляя структурированные данные о продуктах, стандартизированные API и удобный для AI пользовательский интерфейс. Вертикальные AI-агенты будут сосредоточены на конкретных категориях, таких как AI в моде, AI в цифровых продуктах или AI в домашнем ремонте, создавая конкурентные преимущества через глубокую специализацию. Поставщики коммерческой инфраструктуры будут предоставлять базовые технологические услуги, помогая традиционным торговым платформам перейти на AI.
Я также считаю, что появится новая бизнес-модель: подписка на AI-агентов. Потребители, возможно, больше не будут напрямую совершать покупки на различных торговых платформах, а вместо этого будут подписываться на одного или нескольких AI-шоппинг-агентов, которые будут принимать все решения о покупке от их имени. Эти агенты будут взимать плату за подписку, а не комиссионные, что позволит избежать конфликта интересов и действительно стать на сторону потребителей. Эта модель может переопределить распределение ценностной цепочки в электронной коммерции.
Искусственный интеллект в реструктуризации брендового маркетинга: от массового маркетинга к индивидуальному диалогу
Изменения, которые искусственный интеллект (AI) приносит в бизнес, не ограничиваются только покупательским поведением; он также коренным образом изменит логику брендового маркетинга. В эпоху AI-агентов эффективность традиционного массового маркетинга значительно снизится, поскольку потребители больше не будут активно искать и сравнивать продукты, а будут полагаться на рекомендации AI-агентов.
Это означает, что брендам нужно научиться общаться с ИИ, а не с людьми. АИ-агенты при оценке продуктов будут более рациональными и ориентированными на данные, они не будут поддаваться влиянию красивой упаковки или эмоциональной рекламы, а будут сосредоточены на объективных показателях производительности, соотношении затрат и оценках удовлетворенности пользователей.
Но это не означает, что история бренда становится менее важной. Напротив, я считаю, что подлинное повествование о бренде станет еще более важным, поскольку AI-агенты будут глубоко анализировать согласованность и достоверность бренда. Если бренд передает противоречивую информацию на разных платформах и в разное время, AI легко это распознает и снизит вес рекомендаций.
Я предсказываю появление новой маркетинговой роли: специалиста по отношениям с ИИ. Задача этих специалистов заключается в том, чтобы обеспечить правильное понимание и оценку информации о продуктах бренда, ценовой стратегии, управления запасами и других аспектах ИИ. Им необходимо оптимизировать данные о продуктах, управлять интеграцией API, отслеживать модели рекомендаций ИИ и так далее.
Еще одно важное изменение — это крайняя степень персонализации. Когда AI-агент имеет глубокое понимание каждого потребителя, бренды могут предлагать индивидуализированные продукты для каждого человека. Это не просто персонализированные рекомендации, а сами персонализированные продукты. Представьте себе, когда ваш AI-агент сообщает определенному бренду одежды ваши точные размеры, предпочтения по цвету, требования к материалу и бюджет, этот бренд может создать для вас уникальный предмет. Такое массовое индивидуальное производство становится экономически целесообразным в эпоху AI.
Что мы наблюдаем в течение следующих десяти лет?
Глубоко обдумав анализ Джастин и свои собственные наблюдения, я пришел к выводу, что мы наблюдаем не только трансформацию в индустрии электронной коммерции, но и более глубокое изменение экономического поведения.
Традиционная экономика предполагает, что потребители являются рациональными действующими лицами, которые активно собирают информацию, сравнивают варианты и принимают оптимальные решения. Но на практике мы все знаем, что решения людей полны предвзятости, эмоций и когнитивных ограничений. Появление AI-агентов может сделать потребителей более «рациональными», потому что AI способен обрабатывать больше информации, избегать эмоциональных предвзятостей и последовательно применять критерии принятия решений.
Популяризация такого рационального потребления может иметь глубокие последствия. Во-первых, рыночная эффективность значительно повысится, так как потребители смогут более точно оценивать ценность продукции. Во-вторых, качество продукции станет более важным, чем маркетинговые способности, поскольку AI-агенты не будут обмануты яркой рекламой. Наконец, прозрачность цен возрастет, так как AI сможет легко сравнивать цены по всему интернету.
Но я также беспокоюсь, что такое «суперациональное» потребление может привести к некоторым негативным последствиям. Удовольствие от открытия в покупках может уменьшиться, потому что AI-агент всегда рекомендует «оптимальный» выбор, а не неожиданные или приятные варианты. Импульсивные покупки, хоть и не достаточно рациональные, являются частью удовольствия от жизни. Если все будет оптимизировано AI, жизнь может стать слишком предсказуемой.
С более宏观ной точки зрения, я считаю, что применение ИИ в бизнесе ускорит цифровизацию экономики. Все больше бизнес-операций будут записываться и анализироваться в цифровом формате, что обеспечит беспрецедентную базу данных для экономического планирования и разработки политик. Государство сможет более точно предсказывать экономические тенденции, выявлять рыночные недостатки и разрабатывать целевые меры вмешательства.
Я прогнозирую, что в течение следующих десяти лет мы увидим, как бизнес, основанный на ИИ, перейдет от экспериментальных приложений к основным практикам. Ранние последователи получат значительное конкурентное преимущество, но с распространением технологии эти преимущества постепенно станут товарными. Настоящими долгосрочными победителями будут те компании, которые смогут переопределить ценность для клиентов в эпоху ИИ.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
a16z новые инсайты: традиционная электронная коммерция мертва? Искусственный интеллект в корне переопределяет «покупки».
Автор: Шэньсыцюань
Вы когда-нибудь задумывались, почему Google смог стать гигантом с рыночной капитализацией в 2 триллиона долларов, в то время как Wikipedia является некоммерческой организацией? Ответ очень прост: магия коммерческого поиска. Когда вы ищете «сколько протонов в атоме цезия», Google не зарабатывает ни копейки. Но когда вы ищете «лучшие теннисные ракетки», он начинает печатать деньги. Эта асимметрия определяет суть всей экономики поиска. Теперь, с возникновением ИИ, этот баланс полностью нарушается.
Недавно я прочитал глубокий анализ партнёров a16z Justine Moore и Alex Rampell, их понимание того, как ИИ преобразует сферу электронной коммерции, произвело на меня глубокое впечатление. Они не только проанализировали угрозы, с которыми может столкнуться Google, но что более важно, они нарисовали новую картину электронной коммерции в эпоху ИИ. В этой картине традиционная схема поиска - сравнения - покупки заменяется интеллектуальным опытом покупок, управляемым ИИ-агентом. Я потратил много времени на размышления о их точке зрения и, опираясь на свои наблюдения за этой отраслью, хочу поделиться некоторыми более глубокими мыслями.
Настоящий кризис Google: не объем поиска, а миграция ценностей
В статье Жюстин упомянула одну впечатляющую мысль: даже если Google потеряет 95% объема поиска, его доход все равно может вырасти, если он сможет сохранить те запросы, которые имеют коммерческую ценность. Эта мысль кажется противоречивой, но на самом деле она раскрывает основную тайну поисковой экономики. После глубокого размышления я обнаружил, что за этим скрывается более глубокая проблема: ИИ меняет место создания ценности.
В традиционной модели Google выполняет роль информационного посредника. У пользователя есть намерение купить, Google предоставляет результаты поиска и рекламу, а продавцы получают трафик, в то время как Google взимает плату за рекламу. Это относительно простая трёхсторонняя игра. Но появление AI-агентов нарушило этот баланс. Когда ChatGPT или Perplexity могут напрямую ответить на вопрос «Какой лучший теннисный ракетка» и дать конкретные рекомендации, зачем пользователю ещё нажимать на рекламные ссылки Google?
Более того, ИИ не просто отвечает на вопросы, он переопределяет сам процесс «поиска». Ранее наше поведение при поиске заключалось в следующем: задать вопрос → получить список ссылок → кликнуть для просмотра → сравнить информацию → принять решение. А процесс с ИИ-агентом выглядит так: описать потребность → получить рекомендации → сразу купить. Этапы сравнения и исследования значительно сокращены или даже исчезли. Это означает, что традиционные поисковые системы не только потеряли объем запросов, но и ключевую позицию в цепочке принятия решений.
С показаний старшего вице-президента Apple Эдди Кью на антимонопольном суде DOJ в мае 2025 года можно сделать выводы. Он заявил, что объем поисковых запросов в Safari впервые за более чем двадцать лет упал, и эта новость привела к падению акций Alphabet почти на 8% за один день, что привело к исчезновению более 150 миллиардов долларов капитализации. Хотя отчет Google за 2 квартал показывает, что доходы от поиска продолжают расти, это указывает на то, что в настоящее время теряются в основном низкозначимые запросы, но направление этой тенденции ясно.
Я считаю, что Google сталкивается не с простой угрозой конкуренции, а со структурным вызовом своей бизнес-модели. Когда ИИ сможет напрямую выполнять весь процесс от распознавания намерений до принятия решения о покупке, традиционная модель «трафик→реклама→конверсия» станет неэффективной или даже устаревшей. Google нужно не лучшее поисковое алгоритм, а совершенно новая бизнес-модель, чтобы адаптироваться к поведению потребителей, движимому ИИ.
Пять видов покупательского поведения: от импульсивного к вдумчивому через ИИ
Джастин в статье разделяет покупательское поведение на пять категорий, от импульсивных покупок до значительных покупок в жизни, каждая из которых будет изменяться в разной степени в эпоху ИИ. Я считаю, что эта классификационная структура очень точна, но я хотел бы глубже проанализировать психологические механизмы, стоящие за каждым типом покупательского поведения, и то, как ИИ перестраивает эти механизмы.
Импульсивная покупка (Импульсивная покупка) кажется областью, на которую AI оказывает наименьшее влияние, потому что импульс означает отсутствие рационального исследовательского процесса. Но я думаю, что это суждение может быть слишком поверхностным. Истинная сила AI заключается в прогнозировании и управлении импульсом. Представьте себе, когда вы видите смешную футболку в TikTok, AI уже проанализировал вашу историю просмотров, записи покупок, активность в социальных сетях и даже ваше эмоциональное состояние, а затем в самый точный момент предлагает продукт, который наилучшим образом соответствует вашим текущим психологическим потребностям. Это не простая рекомендация алгоритма, а глубокое понимание и управление человеческой импульсивной психикой. Я считаю, что такое персонализированное руководство импульсами может сделать импульсивные покупки более частыми и точными.
Повседневные товары ( AI-преобразование рутинных essentials) легче всего понять и реализовать. Но я заметил интересное явление: когда ИИ начинает принимать на себя наши повседневные решения о покупках, наши потребительские привычки могут незначительно измениться. Например, ИИ может корректировать время и количество ваших покупок в зависимости от колебаний цен, наличия на складе и даже прогноза погоды. Умный ИИ-агент может за неделю до того, как ваш стиральный порошок закончится, обнаружить, что какой-то бренд предлагает скидку, и купить заранее, предлагая вам попробовать. Такое поведение "умного арбитража" может позволить потребителям незаметно получить лучшее соотношение цены и качества, а также заставить бренды пересмотреть свои стратегии ценообразования и промоакций.
Покупки образа жизни (Покупки образа жизни) — это та область, в которой, на мой взгляд, ИИ окажет наибольшее влияние. Характерные черты таких покупок: наличие определенного ценового порога, связь с личным вкусом, необходимость в определенной степени исследования. Джастин упоминал такие продукты, как Plush, но я считаю, что это лишь верхушка айсберга. Настоящая революция произойдет благодаря глубокому обучению ИИ личному стилю и предпочтениям. Представьте себе ИИ помощника, который не только знает, что вы покупали в прошлом, но и понимает вашу фигуру, цвет кожи, образ жизни, социальный круг, а также ваши aspiration( амбиции ). Он может рекомендовать не только отдельные продукты, но и целые комплекты, а также пути улучшения образа жизни. Этот уровень персонализации недоступен традиционным платформам электронной коммерции.
Функциональные покупки ( являются самыми сложными и наиболее сложными для внедрения AI. Такие покупки обычно связаны с крупными затратами и долгосрочным использованием, поэтому потребителям нужны не только рекомендации по продуктам, но и консультации экспертов. Я думаю, что здесь появится новая категория приложений AI: AI-консультанты. Эти AI не только обладают обширными знаниями о продуктах, но и могут вести глубокие беседы, подобно человеческим экспертам по продажам. Они могут спрашивать о ваших конкретных потребностях, сценариях использования, ограничениях бюджета и даже ваших будущих планах, а затем предоставлять высоко персонализированные рекомендации. Что более важно, эти AI-консультанты являются кросс-брендовыми и не склоняются к какому-либо конкретному продукту из-за комиссионных или запасов.
Крупные жизненные покупки )Life purchases( могут быть областью, на которую AI влияет наименьшим образом, но она также и самая важная. Решения о покупке жилья, свадьбе, образовании слишком значимы и персонализированы, чтобы их можно было полностью передать AI. Но AI может сыграть важную роль в сборе информации, сравнении вариантов, оценке рисков и т.д. Я представляю себе AI-коуча не как замену для принятия решений, а как помощника в принятии лучших решений. Он может организовывать огромные объемы информации, выявлять потенциальные ловушки, моделировать долгосрочные последствия различных выборов, а также помогать вам в переговорах по контрактам. Я считаю, что ценность такого AI-коуча заключается в его нейтральности и полноте, в отличие от человеческих консультантов, которые могут иметь конфликты интересов.
Укрепление Amazon и Shopify: двойное преимущество данных и инфраструктуры
Джастин в своем анализе отмечает, что Amazon и Shopify имеют более сильную защиту по сравнению с Google, и я полностью согласен с этой точкой зрения, но я хотел бы глубже проанализировать источники и устойчивость этого преимущества. Преимущество Amazon заключается не только в том, что он контролирует всю цепочку от поиска до доставки, но и в том, что он обладает самыми ценными поведенческими данными ).
Amazon знает, что вы купили, когда вы это купили, как быстро вы получили, возвратили ли вы это, покупали ли вы это снова и так далее. Ценность этих данных значительно превышает историю поиска, потому что они напрямую отражают реальные покупательские привычки и удовлетворенность. Когда AI-агенту необходимо принимать решения о покупке для пользователя, эти данные становятся самым ценным учебным материалом. Хотя Google знает, что вы искали, он не знает, что вы в конечном итоге купили, и тем более не знает, удовлетворены ли вы результатом покупки. Этот разрыв в данных в эпоху AI будет еще больше увеличен.
Более важно, что программа лояльности Amazon Prime ( создала уникальное экономическое явление: предвзятость затопленных затрат ). Когда вы уже оплатили членство в Prime, вы склонны покупать больше товаров на Amazon, чтобы «отбить затраты». Этот психологический механизм может стать еще более мощным в эпоху ИИ. Когда ИИ-агент ищет для вас лучшие варианты покупки, он, возможно, естественно склонится к Amazon, потому что знает, что вы являетесь членом Prime и можете пользоваться бесплатной доставкой и другими предложениями.
Логика защиты Shopify совершенно отличается, но также мощна. Она не создает конкурентные преимущества за счет контроля потребителей, а создает сетевые эффекты, наделяя предпринимателей полномочиями. С увеличением числа брендов D2C(, ориентированных на потребителя, выбирающих Shopify, эта платформа становится все более незаменимой. В эпоху ИИ такое распределенное преимущество может стать еще более очевидным. ИИ-агент может одновременно получать информацию и совершать покупки на сотнях разных официальных сайтов брендов, и если эти сайты работают на Shopify, это создаст стандартизированную экосистему API.
Я считаю, что у Shopify есть еще одно недооцененное преимущество: он ближе всех к истории бренда. В эпоху ИИ функциональные различия продуктов могут быстро распознаваться и сравниваться ИИ, но эмоциональная связь с брендом по-прежнему требует человеческого восприятия. Бренды на Shopify, как правило, имеют уникальные истории и культуру, и эти мягкие ценности трудно полностью количественно оценить с помощью ИИ, но они являются важными факторами, влияющими на потребительские решения.
Четыре основных инфраструктурных вызова коммерциализации ИИ
Джастин в конце статьи упомянул четыре основных условия, необходимых для того, чтобы ИИ реализовал весь свой потенциал в бизнесе. Я считаю, что каждое из них заслуживает глубокого обсуждения, так как это не только технические вызовы, но и возможности для инноваций в бизнес-моделях.
Во-первых, это проблема с данными. Текущая система отзывов о продуктах действительно имеет серьезные недостатки: накрутка отзывов, поляризация, отсутствие контекстной информации. Но я считаю, что корень проблемы кроется в неправильном стимулировании. Потребители пишут отзывы, как правило, из-за крайнего удовлетворения или крайнего недовольства, промежуточное состояние редко кто фиксирует. Кроме того, существующая система отзывов не может отразить сценарии использования продукта, ожидания пользователей и изменения во времени.
Идеальная система данных, которую я представляю, выглядит следующим образом: AI-агент не только собирает субъективные оценки пользователей, но и отслеживает фактическое использование продукта с помощью устройств Интернета вещей. Например, умные часы должны не только учитывать, поставил ли пользователь пятёрку, но и смотреть на частоту и продолжительность их ношения. Оценка кофемашины должна учитывать не только текстовые отзывы, но и фактическую частоту использования, состояние чистоты и обслуживания и т.д. Только сочетание этих объективных данных использования с субъективной обратной связью может создать действительно ценную систему оценки продуктов.
Вызовы унифицированного API больше политические, чем технические. Каждая торговая платформа имеет свою собственную структуру API, формат данных и механизм аутентификации, и эти различия в значительной степени являются преднамеренными с целью создания эффекта блокировки платформы. Но в эпоху агентов ИИ такое разделение может стать узким местом в эффективности всей отрасли. Я предсказываю появление специализированных сервисов агрегирования API, похожих на глобальные распределительные системы в туристической отрасли. Эти сервисы стандартизируют интерфейсы различных платформ, позволяя агентам ИИ бесшовно сравнивать и приобретать товары между платформами.
Идентичность и память — самые сложные вызовы, поскольку они связаны с балансом между конфиденциальностью, точностью и адаптивностью. Я считаю, что будущие AI-ассистенты для покупок должны создать многослойную модель предпочтений. Эта модель должна не только фиксировать вашу историю покупок, но и понимать ваши ценности, жизненные этапы, финансовые ограничения и так далее. Например, ей нужно знать, что вы стремитесь к удобству во время обеда в будние дни, но в выходные, собираясь на ужин, больше обращаете внимание на качество и презентацию. Для такого контекстного восприятия рекомендаций AI должен обладать почти человеческим социальным пониманием.
Встраиваемый захват может быть самой инновационной областью. Традиционный сбор данных является пассивным и отложенным: оценка после покупки, обратная связь после использования. Но AI-агент может реализовать обучение предпочтениям в реальном времени. Например, когда вы просматриваете продукт и долго задерживаетесь на какой-то функции, AI может сделать вывод, что вы заинтересованы в этой функции. Когда вы быстро пропускаете некоторые варианты цветов, AI может узнать о ваших предпочтениях в цветах. Этот микроанализ взаимодействия может дать AI более детальное понимание ваших предпочтений.
Перетасовка на рынке электронной коммерции: кто выйдет победителем?
После размышлений над анализом Джастин, у меня сложилось собственное мнение о будущем рынка электронной коммерции. Я считаю, что ИИ вызовет новый пересмотр платформ, но логика победы будет отличаться от прежней.
Конкуренция в традиционной электронной коммерции в основном сосредоточена вокруг трех аспектов: разнообразия выбора, удобства и цены. Amazon одерживает победу в выборе благодаря концепции «Everything Store», одновременно создавая преимущество в удобстве через Prime. Однако в эпоху ИИ важность этих преимуществ изменится.
Когда AI-агент сможет автоматически сравнивать цены по всей сети и осуществлять покупки от имени пользователя, ценовые преимущества одной платформы будут размыты. Когда AI сможет интеллектуально обрабатывать заказы оптом и выполнять их на разных платформах, определение удобства также изменится. Истинное конкурентное преимущество будет перемещено к качеству данных, возможностям AI и интеграции экосистем.
Я предсказываю появление нескольких новых игроков на платформе: AI-родные торговые платформы, вертикальные AI-агенты и поставщики коммерческой инфраструктуры. AI-родные платформы будут разрабатываться с нуля, сосредоточенные на потребностях AI-агентов, предоставляя структурированные данные о продуктах, стандартизированные API и удобный для AI пользовательский интерфейс. Вертикальные AI-агенты будут сосредоточены на конкретных категориях, таких как AI в моде, AI в цифровых продуктах или AI в домашнем ремонте, создавая конкурентные преимущества через глубокую специализацию. Поставщики коммерческой инфраструктуры будут предоставлять базовые технологические услуги, помогая традиционным торговым платформам перейти на AI.
Я также считаю, что появится новая бизнес-модель: подписка на AI-агентов. Потребители, возможно, больше не будут напрямую совершать покупки на различных торговых платформах, а вместо этого будут подписываться на одного или нескольких AI-шоппинг-агентов, которые будут принимать все решения о покупке от их имени. Эти агенты будут взимать плату за подписку, а не комиссионные, что позволит избежать конфликта интересов и действительно стать на сторону потребителей. Эта модель может переопределить распределение ценностной цепочки в электронной коммерции.
Искусственный интеллект в реструктуризации брендового маркетинга: от массового маркетинга к индивидуальному диалогу
Изменения, которые искусственный интеллект (AI) приносит в бизнес, не ограничиваются только покупательским поведением; он также коренным образом изменит логику брендового маркетинга. В эпоху AI-агентов эффективность традиционного массового маркетинга значительно снизится, поскольку потребители больше не будут активно искать и сравнивать продукты, а будут полагаться на рекомендации AI-агентов.
Это означает, что брендам нужно научиться общаться с ИИ, а не с людьми. АИ-агенты при оценке продуктов будут более рациональными и ориентированными на данные, они не будут поддаваться влиянию красивой упаковки или эмоциональной рекламы, а будут сосредоточены на объективных показателях производительности, соотношении затрат и оценках удовлетворенности пользователей.
Но это не означает, что история бренда становится менее важной. Напротив, я считаю, что подлинное повествование о бренде станет еще более важным, поскольку AI-агенты будут глубоко анализировать согласованность и достоверность бренда. Если бренд передает противоречивую информацию на разных платформах и в разное время, AI легко это распознает и снизит вес рекомендаций.
Я предсказываю появление новой маркетинговой роли: специалиста по отношениям с ИИ. Задача этих специалистов заключается в том, чтобы обеспечить правильное понимание и оценку информации о продуктах бренда, ценовой стратегии, управления запасами и других аспектах ИИ. Им необходимо оптимизировать данные о продуктах, управлять интеграцией API, отслеживать модели рекомендаций ИИ и так далее.
Еще одно важное изменение — это крайняя степень персонализации. Когда AI-агент имеет глубокое понимание каждого потребителя, бренды могут предлагать индивидуализированные продукты для каждого человека. Это не просто персонализированные рекомендации, а сами персонализированные продукты. Представьте себе, когда ваш AI-агент сообщает определенному бренду одежды ваши точные размеры, предпочтения по цвету, требования к материалу и бюджет, этот бренд может создать для вас уникальный предмет. Такое массовое индивидуальное производство становится экономически целесообразным в эпоху AI.
Что мы наблюдаем в течение следующих десяти лет?
Глубоко обдумав анализ Джастин и свои собственные наблюдения, я пришел к выводу, что мы наблюдаем не только трансформацию в индустрии электронной коммерции, но и более глубокое изменение экономического поведения.
Традиционная экономика предполагает, что потребители являются рациональными действующими лицами, которые активно собирают информацию, сравнивают варианты и принимают оптимальные решения. Но на практике мы все знаем, что решения людей полны предвзятости, эмоций и когнитивных ограничений. Появление AI-агентов может сделать потребителей более «рациональными», потому что AI способен обрабатывать больше информации, избегать эмоциональных предвзятостей и последовательно применять критерии принятия решений.
Популяризация такого рационального потребления может иметь глубокие последствия. Во-первых, рыночная эффективность значительно повысится, так как потребители смогут более точно оценивать ценность продукции. Во-вторых, качество продукции станет более важным, чем маркетинговые способности, поскольку AI-агенты не будут обмануты яркой рекламой. Наконец, прозрачность цен возрастет, так как AI сможет легко сравнивать цены по всему интернету.
Но я также беспокоюсь, что такое «суперациональное» потребление может привести к некоторым негативным последствиям. Удовольствие от открытия в покупках может уменьшиться, потому что AI-агент всегда рекомендует «оптимальный» выбор, а не неожиданные или приятные варианты. Импульсивные покупки, хоть и не достаточно рациональные, являются частью удовольствия от жизни. Если все будет оптимизировано AI, жизнь может стать слишком предсказуемой.
С более宏观ной точки зрения, я считаю, что применение ИИ в бизнесе ускорит цифровизацию экономики. Все больше бизнес-операций будут записываться и анализироваться в цифровом формате, что обеспечит беспрецедентную базу данных для экономического планирования и разработки политик. Государство сможет более точно предсказывать экономические тенденции, выявлять рыночные недостатки и разрабатывать целевые меры вмешательства.
Я прогнозирую, что в течение следующих десяти лет мы увидим, как бизнес, основанный на ИИ, перейдет от экспериментальных приложений к основным практикам. Ранние последователи получат значительное конкурентное преимущество, но с распространением технологии эти преимущества постепенно станут товарными. Настоящими долгосрочными победителями будут те компании, которые смогут переопределить ценность для клиентов в эпоху ИИ.