Подготовка данных о товарах к буму покупок с использованием ИИ.

В 2025 году ChatGPT и Stripe преобразили ландшафт электронной коммерции, запустив... Мгновенный заказChatGPT, сделавший шаг вперед в сфере агентской коммерции, предоставил пользователям возможность совершать покупки напрямую через ИИ. Ранее представлявший собой канал поиска и обнаружения, ChatGPT создал совершенно новый канал продаж, который, как ожидается, будет развиваться. превзойти традиционный поиск к 2028 году. От оформления заказа с помощью ИИ до персонализированных рекомендаций товаров, у потребителей появилось больше выбора и гибкости, чем когда-либо, в решении, когда и где совершать покупки.

Генеративный искусственный интеллект используется в различных сферах розничной торговли для повышения качества обслуживания покупателей и создания ценности для потребителей. Фактически, 75% покупателей Уже сейчас можно заметить онлайн-рекомендации на основе ИИ или чат-боты — и внезапный рост не случаен. 84% потребителей, совершивших покупку по рекомендации ИИ, оценили это как положительный опыт. Способность ИИ анализировать поведение пользователей и помогать покупателям находить товары трансформирует процесс поиска товаров и взаимодействия с ними. По состоянию на октябрь 2025 года ChatGPT и Gemini уже обеспечили рост продаж. более 63% активности в области поиска решений в сфере ИИ В результате более половины (52%) потребителей заявили, что, скорее всего, совершат покупку на основе рекомендаций ИИ. Поскольку методы покупок меняются, брендам и розничным продавцам также необходимо это делать. Компаниям нужно выйти за рамки жесткого сопоставления ключевых слов и оптимизировать опыт электронной коммерции в соответствии с потребностями пользователей. на самом деле Ищите и покупайте.

Поскольку искусственный интеллект интерпретирует поисковые запросы и анализирует запросы покупателей, брендам и ритейлерам необходимо убедиться, что их внутренние системы смогут справиться со всем этим. Подготовка к ускорению развития онлайн-шопинга с помощью ИИ означает обеспечение оптимизации данных о товарах для обработки ИИ, а также обеспечение точности и согласованности этих данных на каждом этапе взаимодействия с покупателем. По сути, будущее онлайн-шопинга и поиска товаров уже наступило. Если бренды и ритейлеры хотят идти в ногу со временем, им необходимо начать подготовку уже сегодня, и это начинается с данных о товарах.

Товарные каталоги не готовы к ускоренному развитию онлайн-шопинга с помощью искусственного интеллекта.

На протяжении многих лет данные о товарах оптимизировались для традиционных методов поиска. Речь идёт о стратегиях поисковой оптимизации (SEO), построенных на основе длиннохвостых ключевых слов или внутренней перелинковки, направленной на повышение релевантности. Сегодня же акцент делается на всего Использование традиционных каналов поиска сопряжено с риском снижения... 20–50% трафикаМаркетологам, брендам и розничным продавцам необходимо обеспечить внедрение моделей поиска на основе искусственного интеллекта для правильного таргетирования потребителей и оптимизации видимости.

Несмотря на 47% покупателей в США Хотя инструменты ИИ уже используются как минимум для одной задачи, связанной с покупками, бесчисленное количество каталогов товаров еще предстоит оптимизировать для GenAI. В настоящее время во многих каталогах товаров отсутствуют структурированные файлы данных, не хватает контекста или имеются непоследовательные атрибуты для разных товаров. Даже MIT сообщил, что 95% пилотных программ GenAI терпят неудачу В основном это происходит из-за плохой или фрагментированной базы данных, что может дорого обойтись некоторым организациям. до 25 миллионов долларов и более в год.

В отличие от традиционной SEO-оптимизации, поисковая оптимизация на основе искусственного интеллекта (GEO) требует структуры, контекста и согласованности данных. Если в каталогах товаров отсутствует какой-либо из этих ключевых элементов, это означает, что ИИ-агенты не будут показывать покупателям контент, даже если это то, что они ищут. Иллюзорные результаты ИИ и плохие рекомендации возникают из-за некачественных данных о товарах, а не из-за сбоев в работе модели ИИ, и задача команд — обеспечить работу с новыми моделями. В эпоху ИИ недостаточно просто иметь «достаточно хороший» контент о товарах, особенно когда результаты оказываются противоречивыми. подорвать доверие пользователейДля того чтобы ИИ в сфере онлайн-шопинга раскрыл свой полный потенциал, брендам и ритейлерам необходимо переключить внимание на основу коммерции: сами данные о своих товарах.

Хотя ИИ занимает всё большую долю воронки продаж, поиск, основанный на ИИ, не исключает построения отношений с клиентами. На самом деле, способность ИИ прогнозировать предпочтения клиентов укрепляет истинное доверие клиентов. Настолько, что клиенты готовы платить. в среднем на 25-30% больше для товаров с полной и качественной информацией о них. В современном мире онлайн-торговли искусственный интеллект открывает огромные возможности для брендов и ритейлеров, но для получения всех преимуществ необходимо как никогда прежде повышать уровень информации о товарах.

Элементы, необходимые для успеха в эпоху покупок с использованием искусственного интеллекта.

Для оптимальной работы системы покупок с использованием ИИ необходима обширная контекстная информация, которая поможет агенту определить, для кого предназначен товар, почему он актуален для этого человека и чем отличается от других товаров. Когда вся эта информация доступна, ИИ может давать покупателям обоснованные рекомендации, подкрепленные данными.

Чтобы понять, готовы ли ваши данные к использованию ИИ, необходимо разобраться, соответствуют ли они критериям, необходимым ИИ для выдачи обоснованных рекомендаций. В случае с ИИ в сфере покупок это означает, что нужно задать себе и своей команде семь важных вопросов, которые помогут определить, достаточно ли достоверна информация о товаре для формирования точных рекомендаций.

1. Единый источник истины и управления: Существует ли единая централизованная система, где хранятся данные о товарах, включая правила проверки и историю версий, и может ли каждая система полагаться на неё? Агенты искусственного интеллекта оценивают тысячи товарных позиций (SKU) за считанные секунды. Если атрибуты дублируются, несогласованы или фрагментированы в разных системах, модели теряют уверенность в данных и могут делать неверные выводы. Структуры данных должны быть согласованы для всех товаров и адаптируемы к изменениям с течением времени. Таким образом, модели ИИ не будут давать сбои по мере развития каталогов товаров.
2. Модель и таксономия: Определены ли, согласованы ли и используются ли совместно всеми командами категории, атрибуты, единицы измерения и списки значений, чтобы продукты можно было легко сравнивать? Модели полагаются на общее понимание. Например, если слова «материал» или «ткань» существуют как отдельные понятия, то моделям будет сложно сравнивать продукты. Согласованные определения между командами помогают уменьшить предвзятость и неоднозначность ИИ, одновременно повышая точность рекомендаций.
3. Полнота и нормализация по каждому каналу: Для каждого канала, являются ли необходимые атрибуты полными, нормализованными и легкодоступными для сравнения между SKU необходимыми? ИИ не может сделать вывод о том, чего нет, поэтому дважды проверьте, что для каждого SKU имеется большой объем данных, а значения нормализованы и легко сопоставляются. Большее количество точек данных по продукту позволяет моделям ИИ распознавать тонкие закономерности, повышая точность прогнозирования.
4. Богатый контент и цифровые активы: Содержит ли каждый продукт подробные описания, изображения, видео и инструкции, структурированные и легко интерпретируемые ИИ? ИИ необходимы подробные поля, такие как предполагаемые варианты использования и материалы, для обеспечения более эффективного анализа. Однако большая часть современной информации хранится в неструктурированных форматах, таких как PDF-файлы или изображения. Такой контент часто требует тщательной очистки, чтобы стать читаемым для ИИ. Структурирование данных на начальном этапе может уменьшить количество ошибок и трудозатрат в долгосрочной перспективе.
5. Локализация и готовность к работе в конкретных регионах: Четко ли структурированы и регулируются языки, единицы измерения, размеры и региональные требования, при необходимости с участием человека? Модели ИИ, обученные на глобальных данных, нуждаются в региональном контексте; в противном случае они могут выдавать неверные рекомендации. Необходимо обеспечить управление на основе рабочих процессов, сочетающее автоматизацию и человеческий контроль, отслеживая любые изменения единиц измерения или нелокализованные атрибуты. Человеческий контроль имеет решающее значение для обеспечения точности результатов работы ИИ при переводе, преобразовании и локализации данных.
6. Внедрение и поиск данных о поставщиках: Предоставляют ли поставщики данные в стандартизированных форматах с согласованными идентификаторами, которые ИИ может легко сопоставлять и сравнивать? ИИ работает лучше всего, когда может сопоставлять данные из нескольких источников. Несогласованные или полуструктурированные данные от поставщиков ослабляют всю модель. Чтобы предотвратить это, командам необходимы стандартизированные шаблоны ввода и согласованные идентификаторы, чтобы гарантировать, что данные сторонних источников будут удобны для ИИ. В качестве бонуса, сопоставление данных поставщиков с другими источниками, такими как торговые площадки или данные о клиентах, может повысить точность ИИ и уменьшить предвзятость.
7. Обнаружение агентов ИИ и географических данных: Является ли информация о продукте машиночитаемой, обогащенной структурированной разметкой и адаптированной к развитию технологий поиска на основе ИИ? Модели ИИ работают лучше всего, когда данные предоставляются в предсказуемых, структурированных форматах (например, таблицы, строки, стандартизированные файлы), а не в непоследовательных форматах, таких как PDF-файлы или документы Word. По мере развития технологий поиска на основе ИИ архитектура должна быть перспективной, чтобы модели и агенты могли продолжать интерпретировать данные в течение многих лет.

Практические рекомендации для достижения наилучших результатов

Покупатели могут выбирать между инструментами искусственного интеллекта, такими как ChatGPT или специализированные помощники для конкретных магазинов, например... Руфус из AmazonХотя бренды и розничные продавцы владеют каталогами товаров, из которых ИИ может собирать информацию, не у всех из них есть собственные интерфейсы ИИ. Это означает, что они не имеют полного контроля над инструментами ИИ, анализирующими их продукцию, а только над данными, которые поступают в сами модели.

В условиях современной коммерции сохранение конкурентоспособности означает обеспечение видимости товаров для агентов искусственного интеллекта и, что еще важнее, точность данных, лежащих в их основе. Все данные должны поступать из надежного, проверяемого источника с собственной историей достоверности. Независимо от того, поступает ли информация от поставщика или поставщика данных, она должна соответствовать стандартам и правилам сбора данных (например, GDPR в Европе или Закон о конфиденциальности потребителей в КалифорнииЕсли наборы данных содержат искажения или неточности, инструменты ИИ могут увековечить их и в конечном итоге распространить неверную информацию.

Для достижения наилучших результатов брендам и розничным продавцам следует регулярно проверять данные, чтобы обеспечить их согласованность и точность. Необходимо всегда соблюдать установленные форматы данных и не допускать непреднамеренных изменений данных с течением времени.

Следование этим передовым практикам означает наличие прочной основы для коммерции, а затем и для работы ИИ. Когда данные точны, результаты ценны, и именно это заставляет клиентов возвращаться к брендам и розничным продавцам, которым они доверяют.

Взгляд в будущее

Революция в сфере покупок с использованием искусственного интеллекта Это уже здесь. Поскольку потребители все чаще обращаются к ИИ-помощникам для решения вопросов, связанных с покупками, эта технология будет продолжать развиваться и расширять свои возможности. Со временем они могут даже оказаться самым важным фактором, влияющим на решение о покупке.

Компаниям необходимо быстро адаптироваться, чтобы идти в ногу с изменениями в сфере торговли, и для многих это означает тщательный анализ готовности информации о товарах. Традиционный поиск меняется, и сегодня лидерами являются не самые громкие в поле зрения, а самые скрупулезные. Если данные не готовы к интеграции с ИИ сейчас, они не появятся перед покупателями завтрашнего дня.

Хотя модели ИИ продолжают развиваться, одно ясно: успех зависит от прочной коммерческой основы, и самые сильные бренды превратят данные в интеллект, а интеллект — в доверие.