ИИ становится новым посредником между покупателем и магазином

Российская интернет-торговля постепенно получает новый канал привлечения покупателей. Не поисковую строку и не классический маркетплейс, а диалог с искусственным интеллектом.

С начала 2026 года трафик из «Алисы AI» на сайты российских интернет-магазинов и маркетплейсов вырос в 4,6 раза, или на 358%. В «Яндексе» связывают динамику с изменением потребительского поведения: пользователи все чаще поручают нейросети не только поиск информации, но и подбор товаров под конкретную задачу.

По данным компании, покупательские задачи уже составляют около 12% запросов в чате с «Алисой AI», а примерно 11 млн человек в неделю обращаются к ней с вопросами о товарах. При этом общая аудитория чата превышает 33 млн человек. Для российского бизнеса это означает появление новой точки входа в интернет-магазин: покупатель сначала общается с ИИ, а уже затем знакомится с конкретными товарами и принимает решение о покупке.

От поисковой выдачи к диалогу с покупателем

Традиционная модель онлайн-торговли предполагает, что пользователь самостоятельно формулирует запрос, открывает поисковик или маркетплейс, изучает десятки карточек, сравнивает характеристики, цены и отзывы. Генеративный ИИ меняет эту последовательность.

Пользователь может описать не конкретный товар, а задачу: например, подобрать ноутбук для работы, найти бытовую технику в определенном ценовом диапазоне или сравнить несколько моделей. Вместо длинного списка ссылок ИИ формирует подборку предложений и объясняет, почему конкретный товар соответствует запросу. Именно этот переход от «поиска товара» к «решению покупательской задачи» становится одним из главных изменений в электронной коммерции.

По данным «Яндекса», бытовая техника и электроника уже входят в число наиболее востребованных категорий для покупок через «Алису AI». Пользователи изучают характеристики устройств, отзывы, цены и условия покупки.

«Найти дешевле»: ИИ берет на себя сравнение предложений

Одним из наиболее показательных сценариев стала функция «Найти дешевле».

ИИ-агент анализирует предложения интернет-магазинов, маркетплейсов и локальных сайтов и помогает найти более выгодный вариант покупки. При сравнении учитываются не только базовые цены, но и скидки и другие условия, влияющие на итоговую стоимость.

По оценке «Яндекса», использование такого сценария позволяет в среднем сэкономить около 25%, или примерно 6 тыс. рублей на покупке. Это показатель, заявленный самой компанией, поэтому его корректно рассматривать именно как оценку «Яндекса», а не как среднерыночную статистику.

Для потребителя ценность очевидна: ему не приходится самостоятельно открывать десятки сайтов и сравнивать предложения.

Для продавца последствия гораздо серьезнее. Если раньше магазин конкурировал прежде всего за позиции в поисковой выдаче и видимость на маркетплейсе, теперь ему необходимо учитывать еще один уровень — видимость товара в рекомендациях ИИ.

«Алиса AI» превращается не только в консультанта, но и в продавца

Следующий этап развития — переход от рекомендации к транзакции.

«Яндекс» развивает Yandex Commerce Protocol (YCP) — технологию, которая позволяет интернет-магазинам подключаться к ИИ-сценариям компании. При наличии соответствующей интеграции пользователь может не просто получить рекомендацию, но и перейти к оформлению покупки непосредственно через инфраструктуру «Яндекса».

Весной 2026 года компания открыла самостоятельное подключение к YCP для интернет-магазинов. Тогда «Яндекс» сообщал, что к интеграции уже приступили более 200 крупных онлайн-ритейлеров и брендов. В августе возможности расширились.

Продавцам без собственного сайта открывают новый канал

21 августа 2026 года «Яндекс» объявил о расширении транзакционных сценариев для продавцов, у которых нет собственного интернет-магазина. Теперь такие продавцы могут участвовать в бета-тестировании нового канала: их товары могут показываться в Поиске и чате с «Алисой AI», а оформление заказа происходит через универсальный чекаут «Яндекса».

Для небольшого бизнеса это потенциально важное изменение.

Раньше для полноценного присутствия в подобных сценариях требовалась собственная онлайн-витрина. Теперь сама инфраструктура «Яндекса» может выступать связующим звеном между продавцом и покупателем. Подключение в рамках нового сценария сейчас заявлено как бесплатное. При этом отдельно могут оплачиваться дополнительные услуги, например доставка и обработка платежей. Сервис находится на этапе бета-тестирования, поэтому его условия могут меняться.

Как выглядит новая цепочка покупки

Традиционный сценарий выглядит примерно так: покупатель → поисковик → сайт или маркетплейс → карточка товара → корзина → оплата.

В агентной коммерции цепочка становится другой: покупатель → ИИ → формулирование задачи → подбор и сравнение товаров → рекомендация → оформление заказа.

В отдельных сценариях человеку вообще не требуется самостоятельно посещать сайт магазина.

Это принципиально меняет роль интерфейса. Покупатель взаимодействует уже не столько с каталогом, сколько с цифровым посредником, который интерпретирует его запрос и выбирает подходящие предложения.

Почему для бизнеса становятся критичными данные о товаре

Если ИИ становится посредником между покупателем и магазином, качество данных о товаре приобретает еще большее значение.

Для алгоритма важны:

• актуальная цена;
• наличие товара;
• характеристики;
• варианты доставки;
• информация о продавце;
• условия покупки;
• корректное описание;
• изображения;
• отзывы и другие данные, позволяющие сравнивать предложения.

Ошибочная или устаревшая информация может привести не просто к плохой карточке товара, а к тому, что предложение вообще не будет рекомендовано пользователю. Поэтому в новой модели коммерции бизнесу придется следить не только за классическим SEO и качеством карточек на маркетплейсах, но и за машиночитаемостью и актуальностью товарного каталога.

Кто будет конкурировать за внимание покупателя

В классическом e-commerce продавец конкурирует за место на виртуальной полке.

В агентной коммерции появляется дополнительная конкуренция — за попадание в ответ нейросети.

ИИ может отобрать из сотен предложений несколько товаров, которые считает наиболее соответствующими запросу. Это означает, что количество показов потенциально перестает быть единственным показателем эффективности.

Бизнесу становится важно понимать:

• почему алгоритм выбрал именно этот товар;
• какие характеристики повлияли на рекомендацию;
• насколько конкурентоспособна цена;
• есть ли актуальное наличие;
• насколько полные данные доступны внешнему ИИ.

Именно поэтому развитие агентной коммерции потенциально способно изменить привычные подходы к продвижению товаров.

Рынок пока только формируется

При этом было бы неправильно говорить, что ИИ уже забирает значительную долю российских продаж.

Исследование Data Insight, проведенное при поддержке «Яндекса», показывает, что рынок находится на ранней стадии.

Аналитики изучили 38 кейсов агентной коммерции. Во всех случаях ИИ использовался для консультации, поиска или выбора предложений, но только в отдельных сценариях дело доходило до транзакционных действий. При этом полноценная покупка пока остается существенно менее распространенной практикой.

То есть сегодня искусственный интеллект прежде всего становится советчиком и помощником при выборе, а не полностью автономным покупателем.

До 3 трлн рублей продаж под управлением ИИ

Несмотря на раннюю стадию, прогнозы аналитиков выглядят масштабно.

По оценке Data Insight, к 2028–2029 годам продажи российского e-commerce с участием ИИ-агентов могут составить 2–4% рынка, или примерно 400–850 млрд рублей.

К 2030–2032 годам показатель потенциально может вырасти до 7–11%, что соответствует 2–3 трлн рублей.

Это именно прогноз, а не объем уже существующего рынка. Сами аналитики отмечают, что сегодня продажи через ИИ-агентов в России находятся на очень низком уровне, а основная задача рынка — определить, насколько быстро пользователи готовы передавать искусственному интеллекту не только поиск и сравнение, но и оформление покупки.

Главный барьер — доверие

Технологически ИИ уже способен подобрать товар и сравнить предложения.

Но остается вопрос: готов ли человек разрешить нейросети самостоятельно потратить его деньги?

Исследование Data Insight показывает, что одним из ключевых психологических ограничителей остается сумма покупки. Для многих пользователей порог доверия к автономной оплате находится примерно на уровне 5 тыс. рублей. При более дорогих покупках люди чаще хотят самостоятельно проверить товар, продавца и итоговые условия и оставить за собой финальное решение. Поэтому ближайшая перспектива, вероятно, связана не с полностью автономными покупками, а с моделью «ИИ предлагает — человек подтверждает». Нейросеть найдет товар, сравнит цены, сформирует корзину и подготовит заказ, а финальное действие останется за пользователем.

Следующий этап — автономная покупка

В долгосрочной перспективе сценарий может стать значительно более автоматизированным.

ИИ сможет учитывать:

• предыдущие покупки;
• предпочтения пользователя;
• бюджет;
• характеристики товаров;
• историю заказов;
• наличие;
• стоимость доставки;
• скидки.

Тогда пользователь сможет дать не конкретную команду «купить этот товар», а более общую задачу: например, подобрать и заказать необходимые товары в пределах определенного бюджета.

В исследовании Data Insight в качестве одного из будущих сценариев рассматривается развитие персонального агента, который сможет сопровождать человека на протяжении всего покупательского пути.

Что это означает для интернет-магазинов

Для российского бизнеса агентная коммерция создает одновременно новый канал продаж и новый источник зависимости от цифровых платформ.

С одной стороны, магазин получает дополнительный доступ к аудитории без необходимости самостоятельно строить весь клиентский путь.

С другой — часть контакта с покупателем начинает контролироваться ИИ-посредником.

Раньше пользователь заходил непосредственно на сайт и видел ассортимент магазина. Теперь он может вообще не знать, какие именно сайты участвовали в формировании подборки. Он видит ответ нейросети и выбирает из нескольких предложений. Следовательно, бренд магазина может отойти на второй план, а значение качества товара, цены, условий доставки и способности корректно передавать данные ИИ — вырасти.

Новая конкуренция — за нейровыдачу

В ближайшие годы у бизнеса, вероятно, появится новое направление цифрового маркетинга — оптимизация присутствия товаров в ИИ-рекомендациях. Условно его можно назвать AI Commerce Optimization.

Речь идет не только о классическом SEO. Задача будет заключаться в том, чтобы сделать товар понятным и доступным для алгоритмического выбора.

Для этого продавцам придется:

1. поддерживать актуальность товарного фида;
2. регулярно обновлять цены и остатки;
3. структурировать характеристики;
4. исключать противоречия в описаниях;
5. обеспечивать стабильную информацию о доставке;
6. интегрировать каталоги с внешними коммерческими протоколами;
7. анализировать, по каким запросам ИИ рекомендует товары конкурентов.

В итоге конкурентная борьба может переместиться с классической поисковой выдачи еще на один уровень — внутрь ответа искусственного интеллекта.

Почему эта тенденция важна уже сейчас

Рост трафика из «Алисы AI» в 4,6 раза пока нельзя воспринимать как доказательство того, что традиционный e-commerce теряет позиции. Скорее, речь идет о формировании нового интерфейса онлайн-покупок. Пользователь по-прежнему покупает у магазина или маркетплейса, но точкой входа становится ИИ.

И это принципиальная разница.

Если тенденция продолжится, через несколько лет покупатель может перестать самостоятельно искать товары в десятках каталогов. Он будет формулировать задачу одному цифровому помощнику, а тот станет самостоятельно искать, сравнивать и предлагать оптимальные варианты.

Для продавцов это означает необходимость готовиться к рынку, где недостаточно просто иметь хороший товар и красивую карточку.

Нужно сделать так, чтобы искусственный интеллект смог найти этот товар, правильно понять его характеристики, сравнить его с конкурентами и предложить покупателю.

Именно поэтому агентная коммерция может стать следующим крупным этапом развития российского e-commerce — от магазина как конечной точки поиска к магазину как источнику данных и предложения, которое искусственный интеллект выбирает для конкретного человека.