AI शॉपिंग उतनी तेज़ नहीं चलती जितना ब्रांड मानते हैं

AI तेजी से उपभोक्ताओं के उत्पाद शोध का हिस्सा बन गया है। Adobe Analytics ने पाया कि जेनरेटिव AI टूल्स से यू.एस. रिटेल साइटों पर ट्रैफ़िक 2025 की छुट्टी सीजन में पिछले वर्ष की तुलना में 693.4 प्रतिशत बढ़ा. एक साल पहले, Adobe ने पाया कि सर्वेक्षण में शामिल 39 प्रतिशत अमेरिकी उपभोक्ताओं ने पहले ही ऑनलाइन शॉपिंग के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग किया था, जिसमें उत्पाद शोध और सिफ़ारिशें सबसे सामान्य उपयोग थे।

इन सिस्टमों के पीछे की तकनीकी कंपनियों ने अपने AI उत्पादों में सीधे शॉपिंग को शामिल करके प्रतिक्रिया दी है। OpenAI ने ChatGPT में शॉपिंग रिसर्च विकसित किया है ताकि उपभोक्ता अपनी जरूरतों, प्राथमिकताओं और बजट के आधार पर उत्पादों की तुलना कर सकें। Google AI का उपयोग करके उत्पाद सिफ़ारिशें और शॉपिंग अंतर्दृष्टि उत्पन्न करता है, जबकि Amazon ने अपने AI शॉपिंग असिस्टेंट को विस्तारित किया है ताकि उपभोक्ता उत्पादों का शोध और चयन कर सकें।

जैसे-जैसे AI उत्पाद खोज में बड़ी भूमिका निभाता है, ब्रांड्स ने इन सिफ़ारिशों में अपनी उपस्थिति को उसी तीव्रता से देखना शुरू किया है जैसा वे पहले Google रैंकिंग के लिए रखते थे। मार्केटर AI मॉडलों से बार‑बार वही उत्पाद प्रश्न पूछते हैं, यह रिकॉर्ड करते हैं कि कौन से ब्रांड दिखते हैं और उन परिणामों में कैसे बदलाव आता है।

यह तरीका मार्केटरों को यह भ्रमित कर सकता है कि AI शॉपिंग वास्तव में कितनी तेज़ी से बदलती है।

यदि आप एक AI मॉडल से एक ही प्रश्न दस बार पूछते हैं, तो आपको दस अलग‑अलग उत्पाद संयोजन मिल सकते हैं। एक ब्रांड एक उत्तर में पहला, अगले में चौथा और किसी अन्य में बिल्कुल नहीं दिख सकता। यदि मार्केटर प्रत्येक उत्तर को रैंकिंग के रूप में समझते हैं, तो यह परिणाम दर्शाते हैं कि उनकी स्थिति लगातार बदलती रहती है।

हालांकि, जेनरेटिव मॉडल अपने उत्तरों में विविधता लाते हैं, और मार्केटरों को यह वैरिएबिलिटी को ध्यान में रखना चाहिए इससे पहले कि वे तय करें कि किसी ब्रांड ने जमीन हासिल की है या खो दी है। अधिक उपयोगी संकेत उन पैटर्न से आते हैं जो बड़ी संख्या में प्रासंगिक शॉपिंग वार्तालापों में लगातार बने रहते हैं।

हमारे द्वारा लगभग 3,300 AI शॉपिंग सिफ़ारिश प्रवृत्तियों, जिसमें 186 ब्रांड, प्रॉम्प्ट और AI मॉडल संयोजन शामिल हैं, पर एकत्रित डेटा इस अंतर को दर्शाता है। व्यक्तिगत उत्तर अक्सर बदलते रहे, जबकि सिफ़ारिशों का व्यापक वितरण काफी अधिक स्थिर रहा।

For marketers, the unit of measurement matters as much as the data itself.

अधिक प्रश्न AI शॉपिंग को अधिक अस्थिर दिखा सकते हैं

Search rankings ने मार्केटरों को डिजिटल दृश्यता मापने का एक परिचित तरीका दिया। एक परिणाम किसी विशिष्ट समय पर एक स्थिति में रहता था, और मार्केटर उस स्थिति को प्रतिस्पर्धियों के मुकाबले ट्रैक कर सकते थे।

AI सिफ़ारिशों को एक अलग मापने के तरीके की आवश्यकता होती है क्योंकि सिस्टम उपभोक्ता के प्रश्न और संदर्भ के आधार पर उत्तर उत्पन्न करते हैं। उदाहरण के लिए, OpenAI बताता है कि ChatGPT शॉपिंग परिणाम उपयोगकर्ता के प्रश्न और संदर्भात्मक जानकारी को ध्यान में रख सकते हैं। इसी प्रकार Google कहता है कि उसके शॉपिंग परिणाम प्रासंगिकता, खोज शब्द, पूर्व गतिविधि और शॉपिंग प्राथमिकताओं को प्रतिबिंबित कर सकते हैं।

परिणामस्वरूप, एक मार्केटर एक ही सामान्य प्रश्न कई बार पूछ सकता है और विभिन्न उत्पादों को उभरते देख सकता है।

कल्पना करें एक रनिंग शू ब्रांड की जो एक उत्तर में पहला, दूसरे में चौथा और तीसरे में कहीं नहीं दिखता। ये तीन अवलोकन ब्रांड के प्रदर्शन को अस्थिर दिखाते हैं। हालांकि, सैकड़ों प्रासंगिक वार्तालापों में, वही ब्रांड हर सप्ताह लगभग समान प्रतिशत सिफ़ारिशें पकड़ सकता है।

जैसे ही मार्केटर अपनी निगरानी की आवृत्ति बढ़ाते हैं, यह अंतर महत्वपूर्ण हो जाता है। अधिक प्रश्न पूछने से अधिक अवलोकन होते हैं, और अधिक अवलोकन सामान्य परिवर्तन को देखने के अवसर बढ़ाते हैं। इसलिए एक डैशबोर्ड अधिक सक्रिय दिख सकता है, भले ही सिफ़ारिशों का व्यापक वितरण बहुत कम बदल रहा हो।

मार्केटरों को यह निर्धारित करने के लिए पर्याप्त अवलोकन चाहिए कि वह गति बनी रहती है या नहीं। प्रतिनिधि नमूना बिना, दैनिक निगरानी उन्हें ऐसे स्पष्टीकरण खोजने के लिए प्रेरित कर सकती है जिनका उनके उत्पाद, मार्केटिंग या प्रतिस्पर्धी स्थिति में बदलाव से कम संबंध हो।

The consequences extend beyond reporting. Measurement drives decisions about where marketers spend time and money. A company that interprets every daily fluctuation as meaningful may repeatedly change product content, investigate competitors or redirect marketing resources before it has enough evidence to justify those decisions.

मार्केटरों को यह परिभाषित करने की आवश्यकता है कि क्या अर्थपूर्ण माना जाता है

AI शॉपिंग माप को एक थ्रेशोल्ड चाहिए जो मार्केटरों को बताता है कि कब कोई परिवर्तन जांच के योग्य है।

तीन उत्तरों में एक ब्रांड के गायब हो जाना उसके व्यापक प्रदर्शन के बारे में कम प्रमाण देता है। यदि वही ब्रांड सैकड़ों प्रासंगिक शॉपिंग वार्तालापों में सिफ़ारिश शेयर खो देता है और वह गिरावट कई हफ्तों तक जारी रहती है, तो मार्केटरों के पास जांच करने का अधिक ठोस कारण होगा।

नमूना आकार महत्वपूर्ण है क्योंकि व्यक्तिगत AI प्रतिक्रियाओं में परिवर्तनशीलता होती है। समय महत्वपूर्ण है क्योंकि निरंतर पैटर्न अलग‑अलग परिवर्तनों की तुलना में अधिक जानकारी देते हैं। मार्केटरों को सिफ़ारिश डेटा का उपयोग करके निर्णय लेने से पहले दोनों को निर्धारित करना चाहिए।

The model also matters.

एक ब्रांड ChatGPT में सिफ़ारिश शेयर बढ़ा सकता है जबकि Gemini में उसका प्रदर्शन स्थिर रहता है। जो मार्केटर इन अवलोकनों को एक ही AI दृश्यता स्कोर में जोड़ते हैं, वे उस परिवर्तन के स्थान के बारे में उपयोगी जानकारी खो सकते हैं।

विभिन्न AI शॉपिंग सिस्टम अलग‑अलग जानकारी पर निर्भर होते हैं और विभिन्न उत्पाद अनुभवों के माध्यम से कार्य करते हैं। OpenAI कहता है कि उसका शॉपिंग रिसर्च व्यापारी उत्पाद डेटा, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध उत्पाद जानकारी और अन्य रिटेल स्रोतों का उपयोग कर सकता है। Google कहता है कि उसके AI‑समर्थित उत्पाद सिफ़ारिशें ब्रांड, स्टोर और अन्य कंटेंट प्रदाताओं से संकलित शॉपिंग डेटा पर आधारित होती हैं।

इन अंतरालों से मार्केटरों को मॉडल के आधार पर सिफ़ारिश पैटर्न की जांच करने का कारण मिलता है, बजाय इसके कि हर AI सिस्टम एक ही समय में एक ही दिशा में चलेगा, यह मान लिया जाए।

A baseline built over several weeks can provide the reference point. Marketers can then compare new observations with that baseline and investigate changes that persist across a meaningful sample.

सिफ़ारिश शेयर ब्रांडों को रैंक से अधिक बताता है

सिफ़ारिश शेयर इन पैटर्न को मापने का एक व्यावहारिक तरीका प्रदान करता है। एक उत्तर में उत्पाद कहां आया, इसे रिकॉर्ड करने के बजाय, मार्केटर यह माप सकते हैं कि एक प्रतिनिधि सेट के प्रासंगिक उपभोक्ता प्रश्नों में ब्रांड कितनी बार सिफ़ारिश प्राप्त करता है।

एक रनिंग शू निर्माता पर विचार करें। जब उपभोक्ता मैराथन प्रशिक्षण के लिए जूते पूछते हैं तो उसके उत्पाद अक्सर दिखते हैं, जबकि ट्रेल रनिंग के बारे में पूछने पर कम दिखते हैं। यह अंतर मार्केटरों को AI सिस्टम द्वारा ब्रांड से जुड़े आवश्यकताओं के बारे में उपयोगी जानकारी देता है।

व्यक्तिगत उत्तर से प्राप्त रैंकिंग बहुत कम संदर्भ देती है। दूसरा और पाँचवां दिखने के बीच का अंतर अगले प्रश्न में गायब हो सकता है। सैकड़ों वार्तालापों में सिफ़ारिश शेयर में निरंतर अंतर मार्केटरों को एक ऐसा पैटर्न देता है जिसे वे अध्ययन कर सकते हैं।

सिफ़ारिश शेयर मार्केटरों को प्रतिस्पर्धी गति पहचानने में भी मदद कर सकता है। यदि कोई ब्रांड सामान्यतः 30 प्रतिशत प्रासंगिक सिफ़ारिशें पकड़ता है और कई हफ्तों में 40 प्रतिशत तक बढ़ता है, तो मार्केटर इस वृद्धि के स्रोत को ट्रेस कर सकते हैं।

वे यह पहचान सकते हैं कि कौन से उपभोक्ता प्रश्न वृद्धि में सबसे अधिक योगदान दे रहे हैं और कौन से AI मॉडल ने इसे उत्पन्न किया। इसके बाद, वे उन सिस्टमों के लिए उपलब्ध जानकारी में हुए बदलावों को देख सकते हैं।

एक नया उत्पाद किसी विशेष उपभोक्ता आवश्यकता के साथ अधिक निकटता से मेल खा सकता है। रिटेलर ने अधिक पूर्ण उत्पाद जानकारी जोड़ी हो सकती है। ग्राहक समीक्षाएँ या स्वतंत्र कवरेज AI सिस्टम को अतिरिक्त साक्ष्य दे सकते हैं कि कब कोई उत्पाद विशेष उपयोग केस में फिट बैठता है।

The goal of measurement should be to reach that level of analysis. Marketers need metrics that help them identify changes they can investigate rather than metrics that simply produce more movement on a dashboard.

AI शॉपिंग किस्सों को रुझानों के रूप में भ्रमित करना आसान बनाता है

AI शॉपिंग किस्से‑आधारित माप को प्रोत्साहित करता है क्योंकि व्यक्तिगत उत्तर प्रभावशाली प्रमाण बनते हैं।

ChatGPT सिफ़ारिश के शीर्ष पर किसी उत्पाद की स्क्रीनशॉट कुछ ही मिनटों में कंपनी में प्रसारित हो सकती है। उसी तरह एक स्क्रीनशॉट जिसमें प्रमुख प्रतिस्पर्धी दिखता है और कंपनी का अपना उत्पाद नहीं दिखता, वह भी फैल सकता है। दोनों उदाहरण ठोस महसूस होते हैं क्योंकि कर्मचारियों को स्वयं सिफ़ारिश दिखाई देती है।

एक उत्तर अभी भी एक अवलोकन का प्रतिनिधित्व करता है।

जैसे-जैसे उपभोक्ता उत्पाद शोध के दौरान AI पर अधिक निर्भर होते जाएंगे, यह समस्या बढ़ेगी। Adobe ने पाया कि जेनरेटिव AI स्रोतों से रिटेल वेबसाइटों पर आने वाले उपभोक्ता अन्य ट्रैफ़िक स्रोतों के आगंतुकों की तुलना में अधिक पृष्ठ ब्राउज़ करते हैं और कम बाउंस रेट रखते हैं. McKinsey ने भी दस्तावेज़ किया है कि जेनरेटिव AI सहायक खरीदारी यात्रा में उपभोक्ताओं को पहले जुड़ते हैं, इससे पहले कि वे तय करें कि क्या खरीदना है।

यह बढ़ता प्रभाव ब्रांडों को AI सिफ़ारिशों में अपनी स्थिति समझने का मजबूत कारण देता है। यह कमजोर साक्ष्य से निष्कर्ष निकालने की लागत भी बढ़ाता है।

ब्रांडों को यह स्थापित करने के लिए पर्याप्त अवलोकन चाहिए कि AI सिस्टम उनके उत्पादों की सिफ़ारिश कितनी बार करते हैं, कौन से उपभोक्ता प्रश्न उन सिफ़ारिशों को उत्पन्न करते हैं और समय के साथ ये पैटर्न कैसे विकसित होते हैं। एक बेसलाइन मार्केटरों को वह संदर्भ देती है जिसकी उन्हें निरंतर गति को पहचानने के लिए आवश्यकता है।

जब मार्केटर उस गति की पहचान करते हैं, तो वे AI सिस्टम द्वारा उनके उत्पादों को समझने के लिए उपयोग की जाने वाली जानकारी की जांच कर सकते हैं। वे उत्पाद विवरण, रिटेलर जानकारी, समीक्षाओं और स्वतंत्र स्रोतों की शुद्धता और पूर्णता का परीक्षण कर सकते हैं, फिर यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या ये स्रोत AI सिस्टम को उपभोक्ता की अभिव्यक्त आवश्यकताओं के साथ उत्पाद को जोड़ने के लिए पर्याप्त साक्ष्य प्रदान करते हैं।

शॉपिंग में AI की बढ़ती भूमिका इस माप को अधिक महत्वपूर्ण बनाती है। उपभोक्ता अब AI का उपयोग करके उत्पादों का शोध, विकल्पों की तुलना और खरीद निर्णय को संकीर्ण कर सकते हैं, इससे पहले कि वे किसी रिटेलर की वेबसाइट पर जाएँ।

ब्रांडों को यह समझना चाहिए कि उन वार्तालापों के भीतर क्या होता है, लेकिन अधिक निगरानी स्वचालित रूप से बेहतर जानकारी नहीं देती। मूल्य पर्याप्त अवलोकन एकत्र करने से आता है ताकि सामान्य परिवर्तन को उन निरंतर पैटर्न से अलग किया जा सके।

व्यक्तिगत AI उत्तर बदलते रहेंगे। मार्केटरों को इसका अनुमान होना चाहिए। उनका ध्यान उन सिफ़ारिश पैटर्न पर होना चाहिए जो पर्याप्त समय तक और पर्याप्त प्रासंगिक वार्तालापों में बना रहता है, ताकि कार्रवाई को उचित ठहराया जा सके।