Чи замислювалися ви, чому Google зміг стати гігантом з ринковою капіталізацією 2 трильйони доларів, а Wikipedia є неприбутковою організацією? Відповідь дуже проста: магія комерційного пошуку. Коли ви шукаєте «скільки протонів у атомі цезію», Google не заробляє жодної копійки. Але коли ви шукаєте «найкраща тенісна ракетка», він починає друкувати гроші. Ця асиметрія визначає суть всієї економіки пошуку. Зараз, з появою штучного інтелекту, ця рівновага повністю руйнується.
Нещодавно я прочитав глибокий аналіз партнерів a16z Justine Moore та Alex Rampell, їхнє розуміння того, як ШІ перетворює сферу електронної комерції, мене глибоко вразило. Вони не тільки проаналізували загрози, з якими може зіткнутися Google, але що важливіше, вони намалювали нову картину електронної комерції в епоху ШІ. У цій картині традиційна модель пошуку - порівняння - покупки замінюється інтелектуальним досвідом покупок, керованим агентами ШІ. Я витратив багато часу на роздуми над їхніми поглядами і, спираючись на свої спостереження за цією галуззю, хочу поділитися деякими більш глибокими роздумами.
Справжня криза Google: не кількість пошукових запитів, а переміщення вартості
У статті Джастін згадала вражаючу думку: навіть якщо Google втратить 95% обсягу пошуку, його доходи все ще можуть зрости, якщо він зможе зберегти ті запити, які мають комерційну цінність. Ця думка звучить інтуїтивно неправильно, але насправді розкриває основну таємницю пошукової економіки. Після глибоких роздумів я зрозумів, що за цим стоїть ще більш глибоке питання: ШІ змінює місце створення цінностей.
У традиційній моделі Google виконує роль інформаційного посередника. Користувач має намір придбати, Google надає результати пошуку та рекламу, бізнес отримує трафік, а Google стягує плату за рекламу. Це відносно проста трьохстороння гра. Але поява AI-агентів порушила цю рівновагу. Коли ChatGPT або Perplexity можуть безпосередньо відповісти на питання «яка найкраща тенісна ракетка» і дати конкретні рекомендації, навіщо користувачеві ще натискати на рекламні посилання Google?
Більш важливо, що ІІ не просто відповідає на запитання, він переосмислює саму "пошук". Наші попередні дії пошуку були такими: поставити запитання → отримати список посилань → клікнути для перегляду → порівняти інформацію → прийняти рішення. А процес агентів ІІ виглядає так: описати потребу → отримати рекомендації → купити безпосередньо. Проміжні етапи порівняння та дослідження значно скорочено або навіть зникли. Це означає, що традиційні пошукові системи не тільки втратили обсяги запитів, але й втратили ключову позицію в ланцюгу прийняття рішень.
З свідченнями старшого віце-президента Apple Едді К'ю в антимонопольному суді Міністерства юстиції США в травні 2025 року можна побачити ознаки проблем. Він заявив, що обсяги пошуку в Safari вперше за більш ніж двадцять років знизилися, і ця новина безпосередньо призвела до падіння акцій Alphabet майже на 8% за один день, вартість компанії зменшилася більш ніж на 150 мільярдів доларів. Хоча фінансовий звіт Google за II квартал показує, що доходи від пошуку все ще зростають, це вказує на те, що наразі втрачаються в основному запити низької вартості, але напрямок цієї тенденції є очевидним.
Я вважаю, що Google стикається не просто з загрозою конкуренції, а зі структурними викликами бізнес-моделі. Коли штучний інтелект зможе безпосередньо виконувати весь процес від розпізнавання намірів до ухвалення рішення про покупку, традиційна модель «трафік → реклама → конверсія» стане неефективною або навіть застарілою. Google потрібен не кращий алгоритм пошуку, а абсолютно нова бізнес-модель, щоб адаптуватися до поведінки споживачів, керованої штучним інтелектом.
AI-трансформація п'яти видів купівельної поведінки: від імпульсивності до глибокого роздуму
У статті Джастін розділяє покупки на п'ять категорій, від імпульсивних покупок до важливих життєвих покупок, кожна з яких зазнає різного ступеня змін в епоху ШІ. Я вважаю, що ця класифікаційна структура дуже точна, але хочу глибше проаналізувати психологічні механізми, що стоять за кожним видом покупок, та те, як ШІ перетворює ці механізми.
Імпульсна покупка (Імпульсна покупка) здається, що це область з найменшим впливом ШІ, оскільки імпульс означає відсутність раціонального дослідження. Але я вважаю, що це судження може бути занадто поверхневим. Справжня сила ШІ полягає в прогнозуванні та управлінні імпульсами. Уявіть собі, коли ви бачите смішну футболку в TikTok, ШІ вже проаналізував вашу історію переглядів, записи покупок, активність у соціальних мережах, навіть ваш емоційний стан, а потім у найточніший момент пропонує продукти, які найбільше відповідають вашим нинішнім психологічним потребам. Це не просто просте алгоритмічне рекомендування, а глибоке розуміння і маніпулювання людською імпульсивною психологією. Я вважаю, що така персоналізована імпульсивна поведінка може зробити імпульсні покупки ще частішими і точнішими.
Щоденні необхідності ( AI-трансформація повсякденних необхідностей ) є найбільш зрозумілою та легкою для реалізації. Але я спостерігав цікаве явище: коли AI починає брати на себе наші щоденні покупки, наші звички споживання можуть зазнати тонких змін. Наприклад, AI може коригувати час і кількість ваших покупок на основі коливань цін, наявності товару, навіть прогнозу погоди. Розумний AI-агент може виявити, що певний бренд прального порошку на розпродажу за тиждень до того, як у вас закінчиться, і запропонувати купити його заздалегідь та спробувати. Така поведінка «інтелектуального арбітражу» може дозволити споживачам отримати кращу вартість без свідомого усвідомлення цього, а також змусити бренди переосмислити свої стратегії ціноутворення та просування.
Життєві покупки (Lifestyle purchases) є тією сферою, в якій, як я вважаю, ШІ матиме найбільший вплив. Ці покупки мають такі характеристики: є певний ціновий поріг, стосуються особистого смаку, вимагають певного рівня дослідження. Justine згадала про такі продукти, як Plush, але я вважаю, що це лише верхівка айсберга. Справжня революція прийде з глибоким навчанням ШІ щодо особистого стилю та уподобань. Уявіть собі помічника на базі ШІ, який не лише знає, що ви купували в минулому, але й розуміє вашу фігуру, колір шкіри, спосіб життя, соціальне оточення, навіть ваші aspiration( амбіції ). Він може рекомендувати не лише окремі продукти, а й цілі комплекти, навіть шляхи підвищення якості життя. Цей рівень персоналізації недоступний традиційним платформам електронної комерції.
Функціональні покупки (Функціональні покупки) є найскладнішими та найбільш викликами серед AI. Цей тип покупок зазвичай передбачає великі витрати та тривале використання, споживачі потребують не лише рекомендацій продуктів, але й консультацій експертів. Я вважаю, що тут з'явиться нова категорія застосувань AI: AI-консультанти. Ці AI не лише мають багатий продукт знань, але й можуть вести глибокі розмови, схожі на людських експертів з продажу. Вони можуть запитувати про ваші конкретні потреби, сценарії використання, бюджетні обмеження, навіть ваші майбутні плани, а потім надавати високо персоналізовані поради. Що ще важливіше, ці AI-консультанти є кросс-брендовими і не будуть схилятися до певного продукту через комісії чи запаси.
Важливі покупки в житті (Покупки в житті) можуть бути сферами, на які AI має найменший вплив, але вони також є найважливішими. Прийняття рішень щодо покупки житла, шлюбу, освіти є занадто серйозними та персоналізованими, щоб повністю покластися на AI. Але AI може відігравати важливу роль в зборі інформації, порівнянні варіантів, оцінці ризиків тощо. Я уявляю AI-коуча не як такого, що приймає рішення за вас, а як такого, що допомагає вам приймати кращі рішення. Він може упорядковувати величезну кількість інформації, виявляти потенційні пастки, моделювати довгострокові наслідки різних виборів, навіть допомагати вам у переговорах щодо контрактів. Я вважаю, що цінність такого AI-коуча полягає в його нейтральності та всебічності, на відміну від людських консультантів, які можуть мати конфлікт інтересів.
Укріплення Amazon і Shopify: подвійна перевага даних та інфраструктури
Justine в аналізі зазначила, що Amazon і Shopify мають вищу обороноздатність в порівнянні з Google, і я повністю погоджуюсь з цією думкою, але хочу глибше проаналізувати джерела і стійкість цієї переваги. Перевага Amazon полягає не лише в тому, що вона контролює повний ланцюг від пошуку до доставки, а ще й у тому, що вона володіє найбільш цінними поведінковими даними (.
Amazon знає, що ви купили, коли ви це купили, як швидко отримали, чи повернули товар, чи робили повторну покупку тощо. Цінність цих даних значно перевищує історію пошуку, оскільки вони безпосередньо відображають реальну поведінку покупців і задоволеність. Коли агент ІІ повинен прийняти рішення про покупку для користувача, ці дані є найціннішим навчальним матеріалом. Хоча Google знає, що ви шукали, він не знає, що ви врешті-решт купили, і ще менш відомо, чи задоволені ви результатом покупки. Ця різниця в даних буде ще більше підкреслена в епоху ІІ.
Більш важливо, що програма лояльності Amazon Prime ) створила унікальне економічне явище: упередження витрат, які вже не підлягають поверненню (. Коли ви вже сплатили за членство в Prime, ви, ймовірно, схильні купувати більше товарів на Amazon, щоб «повернути свої витрати». Цей психологічний механізм може стати ще потужнішим в епоху штучного інтелекту. AI-агент, шукаючи для вас найкращі варіанти покупок, може природно схилятися до Amazon, тому що він знає, що ви є членом Prime і можете користуватися безкоштовною доставкою та іншими перевагами.
Логіка захисту Shopify зовсім інша, але так само потужна. Вона не створює «вал» за рахунок контролю споживачів, а створює мережеві ефекти, надаючи можливості торговцям. Зі зростанням кількості D2C) брендів, що працюють напряму з споживачами, які обирають Shopify, ця платформа стає все більш незамінною. У епоху ШІ ця децентралізована перевага може стати ще більш очевидною. AI agent може потребувати одночасно отримувати інформацію та здійснювати покупки з сотень різних веб-сайтів брендів, і якщо ці сайти працюють на Shopify, це створить стандартизовану екосистему API.
Я вважаю, що у Shopify є ще одна недооцінена перевага: вона найближча до історії бренду. В епоху ШІ функціональні відмінності продуктів можуть бути швидко виявлені та порівняні ШІ, але емоційний зв'язок з брендом все ще потрібно відчувати людині. Бренди на Shopify зазвичай мають унікальні історії та культуру, ці м'які цінності важко повністю кількісно оцінити за допомогою ШІ, але вони є важливими факторами, що впливають на рішення про покупку.
Чотири основні інфраструктурні виклики комерціалізації ШІ
У статті Джастін наводить чотири основні умови, необхідні для реалізації всього потенціалу ШІ в бізнес-сфері, і я вважаю, що кожна з них заслуговує на детальне обговорення, оскільки вони є не лише технічними викликами, а й можливостями для інновацій у бізнес-моделях.
По-перше, це питання кращих даних. Поточна система відгуків про продукти дійсно має серйозні проблеми: накрутка відгуків, поляризація, відсутність контекстної інформації. Але я вважаю, що корінь проблеми полягає в нерівновазі механізму стимулювання. Споживачі пишуть відгуки зазвичай через надзвичайне задоволення або надзвичайне незадоволення, проміжний стан рідко фіксується. Крім того, існуюча система відгуків не може захопити сценарії використання продуктів, очікування користувачів та зміни в часовому вимірі.
Моя уява про ідеальну систему даних така: AI-агент не тільки збирає суб'єктивні оцінки користувачів, але й моніторить фактичне використання продуктів за допомогою пристроїв Інтернету речей. Наприклад, розумний годинник повинен не тільки враховувати, чи дав користувач п'ятизіркову оцінку, але й дивитися на частоту та тривалість його носіння. Оцінка кавоварки не повинна базуватися лише на текстових відгуках, а також має враховувати частоту використання, стан очищення та обслуговування тощо. Тільки об'єктивні дані використання у поєднанні з суб'єктивним зворотним зв'язком можуть сформувати справді цінну систему оцінки продуктів.
Виклики уніфікації API є більш політичними, ніж технічними. Кожна електронна торгова платформа має свою власну структуру API, формат даних, механізми аутентифікації, і ці відмінності в значній мірі є навмисними, з метою створення ефекту блокування платформи. Але в епоху агентів ШІ така сегментація може стати вузьким місцем у ефективності всієї галузі. Я передбачаю, що виникнуть спеціалізовані служби агрегування API, подібні до глобальних систем розподілу в туристичній індустрії. Ці служби стандартизують інтерфейси різних платформ, дозволяючи агентам ШІ безперешкодно порівнювати та купувати між платформами.
Ідентичність та пам'ять є найскладнішими викликами, оскільки вони включають баланс між конфіденційністю, точністю та адаптивністю. Я вважаю, що майбутні AI-помічники для покупок повинні створити багатошарову модель уподобань. Ця модель повинна не лише фіксувати вашу історію покупок, але й розуміти ваші цінності, етапи життя, фінансові обмеження тощо. Наприклад, вона повинна знати, що ви прагнете зручності під час обіду в робочі дні, але на вихідних під час обіду з друзями більше зосереджені на якості та подачі. Таке контекстуальне сприйняття рекомендацій вимагає від AI приблизно людського соціального розуміння.
Вбудоване захоплення може бути найбільш інноваційною сферою. Традиційний збір даних є пасивним, відкладеним: оцінка після покупки, зворотній зв'язок після використання. Але AI агент може реалізувати навчання вподобань в реальному часі. Наприклад, коли ви переглядаєте якийсь продукт і зупиняєтеся на певній характеристиці на довший час, AI може зробити висновок, що ви зацікавлені в цій характеристиці. Коли ви швидко пропускаєте деякі кольорові варіанти, AI може вивчити ваші кольорові вподобання. Такий аналіз мікровзаємодій може дозволити AI краще зрозуміти ваші вподобання.
Перезавантаження електронної комерції: хто вийде переможцем?
Після роздумів над аналізом Justine, я сформував деякі власні судження щодо майбутньої структури індустрії електронної комерції. Я вважаю, що ШІ спричинить нову перезавантаження платформ, але логіка перемоги буде відрізнятися від попередніх.
Конкуренція в традиційну епоху електронної комерції здебільшого зосереджувалася на трьох вимірах: різноманітті вибору, зручності та ціні. Amazon здобула перевагу у виборі завдяки концепції «Everything Store», одночасно встановивши перевагу в зручності через Prime. Проте в епоху штучного інтелекту важливість цих переваг може змінитися.
Коли агент AI зможе автоматично порівнювати ціни в Інтернеті та виконувати покупки, цінова перевага одного з платформ буде розбавлена. Коли AI зможе інтелектуально обробляти велику кількість запитів та виконувати замовлення через різні платформи, визначення зручності також зміниться. Справжня конкурентна перевага перейде до якості даних, можливостей AI та екологічної інтеграції.
Я прогнозую появлення кількох нових гравців на платформі: платформи електронної комерції, що базуються на ШІ, вертикальні агенти ШІ та постачальники бізнес-інфраструктури. Платформи, що базуються на ШІ, будуть розроблені з нуля, зосереджуючись на потребах агентів ШІ, надаючи структуровані дані про продукти, стандартизовані API та зручний для ШІ користувацький досвід. Вертикальні агенти ШІ зосередяться на певних категоріях, таких як мода ШІ, цифрова продукція ШІ або ШІ для ремонту будинку, створюючи конкурентні переваги через глибоку спеціалізацію. Постачальники бізнес-інфраструктури надаватимуть базові технічні послуги, допомагаючи традиційним платформам електронної комерції впроваджувати ШІ.
Я також вважаю, що з'явиться нова бізнес-модель: підписка на AI-агента. Споживачі, можливо, більше не будуть безпосередньо купувати на різних електронних торгових платформах, а будуть підписуватись на одного або кількох AI-шопінг-агентів, які представлятимуть всі рішення щодо покупок. Ці агенти братимуть плату за підписку, а не комісію, тим самим уникаючи конфлікту інтересів і дійсно стоячи на стороні споживача. Ця модель може переосмислити розподіл вартості в електронній комерції.
AI-реформа брендового маркетингу: від масового маркетингу до індивідуального діалогу
Зміни, які штучний інтелект вносить у бізнес, не обмежуються лише поведінкою покупців, а радикально переформатують логіку брендингового маркетингу. В епоху агентів штучного інтелекту ефективність традиційного масового маркетингу значно знизиться, оскільки споживачі більше не активно шукають і порівнюють продукти, а покладаються на рекомендації агентів AI.
Це означає, що брендам потрібно навчитися спілкуватися з AI, а не з людьми. AI-агенти будуть більш раціональними та орієнтованими на дані при оцінці продуктів, вони не будуть піддаватися впливу красивої упаковки або емоційної реклами, а будуть зосереджуватися на об'єктивних показниках продуктивності, співвідношенні витрат і оцінках задоволеності користувачів.
Але це не означає, що історія бренду стає менш важливою. Навпаки, я вважаю, що правдива наративність бренду стане ще більш важливою, оскільки агент ШІ глибоко аналізуватиме послідовність і надійність бренду. Якщо бренд передає суперечливу інформацію на різних платформах або в різні моменти часу, ШІ легко це розпізнає і знизить вагу рекомендації.
Я прогнозую появление нової маркетингової ролі: AI-уповноважений з відносин. Завдання цих уповноважених полягає в тому, щоб забезпечити правильне розуміння та оцінку інформації про продукти, цінову стратегію, управління запасами та інші аспекти бренду штучним інтелектом. Вони повинні оптимізувати дані продуктів, управляти інтеграцією API, моніторити моделі рекомендацій AI тощо.
Ще одна важлива зміна - це максимальна персоналізація. Коли AI агент має глибоке розуміння кожного споживача, бренди можуть пропонувати індивідуально налаштовані продукти для кожного. Це не просто персоналізовані рекомендації, а самі персоналізовані продукти. Уявіть, що коли ваш AI агент повідомляє певному бренду одягу ваш точний розмір, уподобання кольору, вимоги до матеріалів і бюджет, цей бренд може створити для вас унікальний виріб. Така масова кастомізація стає економічно життєздатною в епоху AI.
Наступні десять років: що ми свідчимо?
Після глибокого роздуму над аналізом Джастін і моїми власними спостереженнями, я вважаю, що ми свідчимо не лише про зміну в індустрії електронної торгівлі, а про більш глибоку трансформацію економічної поведінки.
Традиційна економічна теорія припускає, що споживачі є раціональними суб'єктами, які активно збирають інформацію, порівнюють варіанти та приймають оптимальні рішення. Але насправді, ми всі знаємо, що людські рішення наповнені упередженнями, емоціями та когнітивними обмеженнями. Поява AI агентів може зробити споживачів більш «раціональними», оскільки AI здатен обробляти більше інформації, уникати емоційних упереджень та послідовно застосовувати стандарти прийняття рішень.
Поширення такого раціонального споживання може мати далекосяжні наслідки. По-перше, ефективність ринку суттєво зросте, оскільки споживачі зможуть точніше оцінювати вартість продуктів. По-друге, якість продуктів стане важливішою за маркетингові можливості, оскільки AI-агенти не будуть піддаватися впливу яскравої реклами. Нарешті, прозорість цін зросте, оскільки AI зможе легко порівнювати ціни по всій мережі.
Але я також хвилююся, що таке «суперраціональне» споживання може призвести до деяких негативних наслідків. Задоволення від відкриття під час покупок може зменшитися, оскільки AI агент завжди рекомендує «оптимальний» вибір, а не той, що може здивувати або принести радість. Спонтанні покупки, хоча й не є достатньо раціональними, все ж є частиною радості життя. Якщо все буде оптимізовано AI, життя може стати занадто передбачуваним.
З більш макроекономічної точки зору, я вважаю, що застосування AI в бізнес-сфері прискорить цифровізацію економіки. Все більше бізнес-операцій буде цифрово зафіксовано та проаналізовано, що надасть безпрецедентну інформаційну базу для економічного планування та формування політики. Уряди, можливо, зможуть точніше прогнозувати економічні тенденції, виявляти ринкові невдачі, проектувати цілеспрямовані заходи втручання.
Я прогнозую, що протягом наступних десяти років ми побачимо, як бізнес, що базується на штучному інтелекті, розвивається з експериментальних застосувань у mainstream практики. Ранні адоптери отримають значну конкурентну перевагу, але з поширенням технології ці переваги поступово стануть товарними. Справжніми довгостроковими переможцями стануть ті компанії, які зможуть переосмислити цінність для клієнтів в епоху штучного інтелекту.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
a16z нові інсайти: традиційна електронна комерція мертва? Платформи з AI-генерацією переосмислюють «шопінг»
Сценарій: Коло глибокої думки
Чи замислювалися ви, чому Google зміг стати гігантом з ринковою капіталізацією 2 трильйони доларів, а Wikipedia є неприбутковою організацією? Відповідь дуже проста: магія комерційного пошуку. Коли ви шукаєте «скільки протонів у атомі цезію», Google не заробляє жодної копійки. Але коли ви шукаєте «найкраща тенісна ракетка», він починає друкувати гроші. Ця асиметрія визначає суть всієї економіки пошуку. Зараз, з появою штучного інтелекту, ця рівновага повністю руйнується.
Нещодавно я прочитав глибокий аналіз партнерів a16z Justine Moore та Alex Rampell, їхнє розуміння того, як ШІ перетворює сферу електронної комерції, мене глибоко вразило. Вони не тільки проаналізували загрози, з якими може зіткнутися Google, але що важливіше, вони намалювали нову картину електронної комерції в епоху ШІ. У цій картині традиційна модель пошуку - порівняння - покупки замінюється інтелектуальним досвідом покупок, керованим агентами ШІ. Я витратив багато часу на роздуми над їхніми поглядами і, спираючись на свої спостереження за цією галуззю, хочу поділитися деякими більш глибокими роздумами.
Справжня криза Google: не кількість пошукових запитів, а переміщення вартості
У статті Джастін згадала вражаючу думку: навіть якщо Google втратить 95% обсягу пошуку, його доходи все ще можуть зрости, якщо він зможе зберегти ті запити, які мають комерційну цінність. Ця думка звучить інтуїтивно неправильно, але насправді розкриває основну таємницю пошукової економіки. Після глибоких роздумів я зрозумів, що за цим стоїть ще більш глибоке питання: ШІ змінює місце створення цінностей.
У традиційній моделі Google виконує роль інформаційного посередника. Користувач має намір придбати, Google надає результати пошуку та рекламу, бізнес отримує трафік, а Google стягує плату за рекламу. Це відносно проста трьохстороння гра. Але поява AI-агентів порушила цю рівновагу. Коли ChatGPT або Perplexity можуть безпосередньо відповісти на питання «яка найкраща тенісна ракетка» і дати конкретні рекомендації, навіщо користувачеві ще натискати на рекламні посилання Google?
Більш важливо, що ІІ не просто відповідає на запитання, він переосмислює саму "пошук". Наші попередні дії пошуку були такими: поставити запитання → отримати список посилань → клікнути для перегляду → порівняти інформацію → прийняти рішення. А процес агентів ІІ виглядає так: описати потребу → отримати рекомендації → купити безпосередньо. Проміжні етапи порівняння та дослідження значно скорочено або навіть зникли. Це означає, що традиційні пошукові системи не тільки втратили обсяги запитів, але й втратили ключову позицію в ланцюгу прийняття рішень.
З свідченнями старшого віце-президента Apple Едді К'ю в антимонопольному суді Міністерства юстиції США в травні 2025 року можна побачити ознаки проблем. Він заявив, що обсяги пошуку в Safari вперше за більш ніж двадцять років знизилися, і ця новина безпосередньо призвела до падіння акцій Alphabet майже на 8% за один день, вартість компанії зменшилася більш ніж на 150 мільярдів доларів. Хоча фінансовий звіт Google за II квартал показує, що доходи від пошуку все ще зростають, це вказує на те, що наразі втрачаються в основному запити низької вартості, але напрямок цієї тенденції є очевидним.
Я вважаю, що Google стикається не просто з загрозою конкуренції, а зі структурними викликами бізнес-моделі. Коли штучний інтелект зможе безпосередньо виконувати весь процес від розпізнавання намірів до ухвалення рішення про покупку, традиційна модель «трафік → реклама → конверсія» стане неефективною або навіть застарілою. Google потрібен не кращий алгоритм пошуку, а абсолютно нова бізнес-модель, щоб адаптуватися до поведінки споживачів, керованої штучним інтелектом.
AI-трансформація п'яти видів купівельної поведінки: від імпульсивності до глибокого роздуму
У статті Джастін розділяє покупки на п'ять категорій, від імпульсивних покупок до важливих життєвих покупок, кожна з яких зазнає різного ступеня змін в епоху ШІ. Я вважаю, що ця класифікаційна структура дуже точна, але хочу глибше проаналізувати психологічні механізми, що стоять за кожним видом покупок, та те, як ШІ перетворює ці механізми.
Імпульсна покупка (Імпульсна покупка) здається, що це область з найменшим впливом ШІ, оскільки імпульс означає відсутність раціонального дослідження. Але я вважаю, що це судження може бути занадто поверхневим. Справжня сила ШІ полягає в прогнозуванні та управлінні імпульсами. Уявіть собі, коли ви бачите смішну футболку в TikTok, ШІ вже проаналізував вашу історію переглядів, записи покупок, активність у соціальних мережах, навіть ваш емоційний стан, а потім у найточніший момент пропонує продукти, які найбільше відповідають вашим нинішнім психологічним потребам. Це не просто просте алгоритмічне рекомендування, а глибоке розуміння і маніпулювання людською імпульсивною психологією. Я вважаю, що така персоналізована імпульсивна поведінка може зробити імпульсні покупки ще частішими і точнішими.
Щоденні необхідності ( AI-трансформація повсякденних необхідностей ) є найбільш зрозумілою та легкою для реалізації. Але я спостерігав цікаве явище: коли AI починає брати на себе наші щоденні покупки, наші звички споживання можуть зазнати тонких змін. Наприклад, AI може коригувати час і кількість ваших покупок на основі коливань цін, наявності товару, навіть прогнозу погоди. Розумний AI-агент може виявити, що певний бренд прального порошку на розпродажу за тиждень до того, як у вас закінчиться, і запропонувати купити його заздалегідь та спробувати. Така поведінка «інтелектуального арбітражу» може дозволити споживачам отримати кращу вартість без свідомого усвідомлення цього, а також змусити бренди переосмислити свої стратегії ціноутворення та просування.
Життєві покупки (Lifestyle purchases) є тією сферою, в якій, як я вважаю, ШІ матиме найбільший вплив. Ці покупки мають такі характеристики: є певний ціновий поріг, стосуються особистого смаку, вимагають певного рівня дослідження. Justine згадала про такі продукти, як Plush, але я вважаю, що це лише верхівка айсберга. Справжня революція прийде з глибоким навчанням ШІ щодо особистого стилю та уподобань. Уявіть собі помічника на базі ШІ, який не лише знає, що ви купували в минулому, але й розуміє вашу фігуру, колір шкіри, спосіб життя, соціальне оточення, навіть ваші aspiration( амбіції ). Він може рекомендувати не лише окремі продукти, а й цілі комплекти, навіть шляхи підвищення якості життя. Цей рівень персоналізації недоступний традиційним платформам електронної комерції.
Функціональні покупки (Функціональні покупки) є найскладнішими та найбільш викликами серед AI. Цей тип покупок зазвичай передбачає великі витрати та тривале використання, споживачі потребують не лише рекомендацій продуктів, але й консультацій експертів. Я вважаю, що тут з'явиться нова категорія застосувань AI: AI-консультанти. Ці AI не лише мають багатий продукт знань, але й можуть вести глибокі розмови, схожі на людських експертів з продажу. Вони можуть запитувати про ваші конкретні потреби, сценарії використання, бюджетні обмеження, навіть ваші майбутні плани, а потім надавати високо персоналізовані поради. Що ще важливіше, ці AI-консультанти є кросс-брендовими і не будуть схилятися до певного продукту через комісії чи запаси.
Важливі покупки в житті (Покупки в житті) можуть бути сферами, на які AI має найменший вплив, але вони також є найважливішими. Прийняття рішень щодо покупки житла, шлюбу, освіти є занадто серйозними та персоналізованими, щоб повністю покластися на AI. Але AI може відігравати важливу роль в зборі інформації, порівнянні варіантів, оцінці ризиків тощо. Я уявляю AI-коуча не як такого, що приймає рішення за вас, а як такого, що допомагає вам приймати кращі рішення. Він може упорядковувати величезну кількість інформації, виявляти потенційні пастки, моделювати довгострокові наслідки різних виборів, навіть допомагати вам у переговорах щодо контрактів. Я вважаю, що цінність такого AI-коуча полягає в його нейтральності та всебічності, на відміну від людських консультантів, які можуть мати конфлікт інтересів.
Укріплення Amazon і Shopify: подвійна перевага даних та інфраструктури
Justine в аналізі зазначила, що Amazon і Shopify мають вищу обороноздатність в порівнянні з Google, і я повністю погоджуюсь з цією думкою, але хочу глибше проаналізувати джерела і стійкість цієї переваги. Перевага Amazon полягає не лише в тому, що вона контролює повний ланцюг від пошуку до доставки, а ще й у тому, що вона володіє найбільш цінними поведінковими даними (.
Amazon знає, що ви купили, коли ви це купили, як швидко отримали, чи повернули товар, чи робили повторну покупку тощо. Цінність цих даних значно перевищує історію пошуку, оскільки вони безпосередньо відображають реальну поведінку покупців і задоволеність. Коли агент ІІ повинен прийняти рішення про покупку для користувача, ці дані є найціннішим навчальним матеріалом. Хоча Google знає, що ви шукали, він не знає, що ви врешті-решт купили, і ще менш відомо, чи задоволені ви результатом покупки. Ця різниця в даних буде ще більше підкреслена в епоху ІІ.
Більш важливо, що програма лояльності Amazon Prime ) створила унікальне економічне явище: упередження витрат, які вже не підлягають поверненню (. Коли ви вже сплатили за членство в Prime, ви, ймовірно, схильні купувати більше товарів на Amazon, щоб «повернути свої витрати». Цей психологічний механізм може стати ще потужнішим в епоху штучного інтелекту. AI-агент, шукаючи для вас найкращі варіанти покупок, може природно схилятися до Amazon, тому що він знає, що ви є членом Prime і можете користуватися безкоштовною доставкою та іншими перевагами.
Логіка захисту Shopify зовсім інша, але так само потужна. Вона не створює «вал» за рахунок контролю споживачів, а створює мережеві ефекти, надаючи можливості торговцям. Зі зростанням кількості D2C) брендів, що працюють напряму з споживачами, які обирають Shopify, ця платформа стає все більш незамінною. У епоху ШІ ця децентралізована перевага може стати ще більш очевидною. AI agent може потребувати одночасно отримувати інформацію та здійснювати покупки з сотень різних веб-сайтів брендів, і якщо ці сайти працюють на Shopify, це створить стандартизовану екосистему API.
Я вважаю, що у Shopify є ще одна недооцінена перевага: вона найближча до історії бренду. В епоху ШІ функціональні відмінності продуктів можуть бути швидко виявлені та порівняні ШІ, але емоційний зв'язок з брендом все ще потрібно відчувати людині. Бренди на Shopify зазвичай мають унікальні історії та культуру, ці м'які цінності важко повністю кількісно оцінити за допомогою ШІ, але вони є важливими факторами, що впливають на рішення про покупку.
Чотири основні інфраструктурні виклики комерціалізації ШІ
У статті Джастін наводить чотири основні умови, необхідні для реалізації всього потенціалу ШІ в бізнес-сфері, і я вважаю, що кожна з них заслуговує на детальне обговорення, оскільки вони є не лише технічними викликами, а й можливостями для інновацій у бізнес-моделях.
По-перше, це питання кращих даних. Поточна система відгуків про продукти дійсно має серйозні проблеми: накрутка відгуків, поляризація, відсутність контекстної інформації. Але я вважаю, що корінь проблеми полягає в нерівновазі механізму стимулювання. Споживачі пишуть відгуки зазвичай через надзвичайне задоволення або надзвичайне незадоволення, проміжний стан рідко фіксується. Крім того, існуюча система відгуків не може захопити сценарії використання продуктів, очікування користувачів та зміни в часовому вимірі.
Моя уява про ідеальну систему даних така: AI-агент не тільки збирає суб'єктивні оцінки користувачів, але й моніторить фактичне використання продуктів за допомогою пристроїв Інтернету речей. Наприклад, розумний годинник повинен не тільки враховувати, чи дав користувач п'ятизіркову оцінку, але й дивитися на частоту та тривалість його носіння. Оцінка кавоварки не повинна базуватися лише на текстових відгуках, а також має враховувати частоту використання, стан очищення та обслуговування тощо. Тільки об'єктивні дані використання у поєднанні з суб'єктивним зворотним зв'язком можуть сформувати справді цінну систему оцінки продуктів.
Виклики уніфікації API є більш політичними, ніж технічними. Кожна електронна торгова платформа має свою власну структуру API, формат даних, механізми аутентифікації, і ці відмінності в значній мірі є навмисними, з метою створення ефекту блокування платформи. Але в епоху агентів ШІ така сегментація може стати вузьким місцем у ефективності всієї галузі. Я передбачаю, що виникнуть спеціалізовані служби агрегування API, подібні до глобальних систем розподілу в туристичній індустрії. Ці служби стандартизують інтерфейси різних платформ, дозволяючи агентам ШІ безперешкодно порівнювати та купувати між платформами.
Ідентичність та пам'ять є найскладнішими викликами, оскільки вони включають баланс між конфіденційністю, точністю та адаптивністю. Я вважаю, що майбутні AI-помічники для покупок повинні створити багатошарову модель уподобань. Ця модель повинна не лише фіксувати вашу історію покупок, але й розуміти ваші цінності, етапи життя, фінансові обмеження тощо. Наприклад, вона повинна знати, що ви прагнете зручності під час обіду в робочі дні, але на вихідних під час обіду з друзями більше зосереджені на якості та подачі. Таке контекстуальне сприйняття рекомендацій вимагає від AI приблизно людського соціального розуміння.
Вбудоване захоплення може бути найбільш інноваційною сферою. Традиційний збір даних є пасивним, відкладеним: оцінка після покупки, зворотній зв'язок після використання. Але AI агент може реалізувати навчання вподобань в реальному часі. Наприклад, коли ви переглядаєте якийсь продукт і зупиняєтеся на певній характеристиці на довший час, AI може зробити висновок, що ви зацікавлені в цій характеристиці. Коли ви швидко пропускаєте деякі кольорові варіанти, AI може вивчити ваші кольорові вподобання. Такий аналіз мікровзаємодій може дозволити AI краще зрозуміти ваші вподобання.
Перезавантаження електронної комерції: хто вийде переможцем?
Після роздумів над аналізом Justine, я сформував деякі власні судження щодо майбутньої структури індустрії електронної комерції. Я вважаю, що ШІ спричинить нову перезавантаження платформ, але логіка перемоги буде відрізнятися від попередніх.
Конкуренція в традиційну епоху електронної комерції здебільшого зосереджувалася на трьох вимірах: різноманітті вибору, зручності та ціні. Amazon здобула перевагу у виборі завдяки концепції «Everything Store», одночасно встановивши перевагу в зручності через Prime. Проте в епоху штучного інтелекту важливість цих переваг може змінитися.
Коли агент AI зможе автоматично порівнювати ціни в Інтернеті та виконувати покупки, цінова перевага одного з платформ буде розбавлена. Коли AI зможе інтелектуально обробляти велику кількість запитів та виконувати замовлення через різні платформи, визначення зручності також зміниться. Справжня конкурентна перевага перейде до якості даних, можливостей AI та екологічної інтеграції.
Я прогнозую появлення кількох нових гравців на платформі: платформи електронної комерції, що базуються на ШІ, вертикальні агенти ШІ та постачальники бізнес-інфраструктури. Платформи, що базуються на ШІ, будуть розроблені з нуля, зосереджуючись на потребах агентів ШІ, надаючи структуровані дані про продукти, стандартизовані API та зручний для ШІ користувацький досвід. Вертикальні агенти ШІ зосередяться на певних категоріях, таких як мода ШІ, цифрова продукція ШІ або ШІ для ремонту будинку, створюючи конкурентні переваги через глибоку спеціалізацію. Постачальники бізнес-інфраструктури надаватимуть базові технічні послуги, допомагаючи традиційним платформам електронної комерції впроваджувати ШІ.
Я також вважаю, що з'явиться нова бізнес-модель: підписка на AI-агента. Споживачі, можливо, більше не будуть безпосередньо купувати на різних електронних торгових платформах, а будуть підписуватись на одного або кількох AI-шопінг-агентів, які представлятимуть всі рішення щодо покупок. Ці агенти братимуть плату за підписку, а не комісію, тим самим уникаючи конфлікту інтересів і дійсно стоячи на стороні споживача. Ця модель може переосмислити розподіл вартості в електронній комерції.
AI-реформа брендового маркетингу: від масового маркетингу до індивідуального діалогу
Зміни, які штучний інтелект вносить у бізнес, не обмежуються лише поведінкою покупців, а радикально переформатують логіку брендингового маркетингу. В епоху агентів штучного інтелекту ефективність традиційного масового маркетингу значно знизиться, оскільки споживачі більше не активно шукають і порівнюють продукти, а покладаються на рекомендації агентів AI.
Це означає, що брендам потрібно навчитися спілкуватися з AI, а не з людьми. AI-агенти будуть більш раціональними та орієнтованими на дані при оцінці продуктів, вони не будуть піддаватися впливу красивої упаковки або емоційної реклами, а будуть зосереджуватися на об'єктивних показниках продуктивності, співвідношенні витрат і оцінках задоволеності користувачів.
Але це не означає, що історія бренду стає менш важливою. Навпаки, я вважаю, що правдива наративність бренду стане ще більш важливою, оскільки агент ШІ глибоко аналізуватиме послідовність і надійність бренду. Якщо бренд передає суперечливу інформацію на різних платформах або в різні моменти часу, ШІ легко це розпізнає і знизить вагу рекомендації.
Я прогнозую появление нової маркетингової ролі: AI-уповноважений з відносин. Завдання цих уповноважених полягає в тому, щоб забезпечити правильне розуміння та оцінку інформації про продукти, цінову стратегію, управління запасами та інші аспекти бренду штучним інтелектом. Вони повинні оптимізувати дані продуктів, управляти інтеграцією API, моніторити моделі рекомендацій AI тощо.
Ще одна важлива зміна - це максимальна персоналізація. Коли AI агент має глибоке розуміння кожного споживача, бренди можуть пропонувати індивідуально налаштовані продукти для кожного. Це не просто персоналізовані рекомендації, а самі персоналізовані продукти. Уявіть, що коли ваш AI агент повідомляє певному бренду одягу ваш точний розмір, уподобання кольору, вимоги до матеріалів і бюджет, цей бренд може створити для вас унікальний виріб. Така масова кастомізація стає економічно життєздатною в епоху AI.
Наступні десять років: що ми свідчимо?
Після глибокого роздуму над аналізом Джастін і моїми власними спостереженнями, я вважаю, що ми свідчимо не лише про зміну в індустрії електронної торгівлі, а про більш глибоку трансформацію економічної поведінки.
Традиційна економічна теорія припускає, що споживачі є раціональними суб'єктами, які активно збирають інформацію, порівнюють варіанти та приймають оптимальні рішення. Але насправді, ми всі знаємо, що людські рішення наповнені упередженнями, емоціями та когнітивними обмеженнями. Поява AI агентів може зробити споживачів більш «раціональними», оскільки AI здатен обробляти більше інформації, уникати емоційних упереджень та послідовно застосовувати стандарти прийняття рішень.
Поширення такого раціонального споживання може мати далекосяжні наслідки. По-перше, ефективність ринку суттєво зросте, оскільки споживачі зможуть точніше оцінювати вартість продуктів. По-друге, якість продуктів стане важливішою за маркетингові можливості, оскільки AI-агенти не будуть піддаватися впливу яскравої реклами. Нарешті, прозорість цін зросте, оскільки AI зможе легко порівнювати ціни по всій мережі.
Але я також хвилююся, що таке «суперраціональне» споживання може призвести до деяких негативних наслідків. Задоволення від відкриття під час покупок може зменшитися, оскільки AI агент завжди рекомендує «оптимальний» вибір, а не той, що може здивувати або принести радість. Спонтанні покупки, хоча й не є достатньо раціональними, все ж є частиною радості життя. Якщо все буде оптимізовано AI, життя може стати занадто передбачуваним.
З більш макроекономічної точки зору, я вважаю, що застосування AI в бізнес-сфері прискорить цифровізацію економіки. Все більше бізнес-операцій буде цифрово зафіксовано та проаналізовано, що надасть безпрецедентну інформаційну базу для економічного планування та формування політики. Уряди, можливо, зможуть точніше прогнозувати економічні тенденції, виявляти ринкові невдачі, проектувати цілеспрямовані заходи втручання.
Я прогнозую, що протягом наступних десяти років ми побачимо, як бізнес, що базується на штучному інтелекті, розвивається з експериментальних застосувань у mainstream практики. Ранні адоптери отримають значну конкурентну перевагу, але з поширенням технології ці переваги поступово стануть товарними. Справжніми довгостроковими переможцями стануть ті компанії, які зможуть переосмислити цінність для клієнтів в епоху штучного інтелекту.