Подготовка данных о продуктах для бума шопинга с помощью ИИ

В 2025 году ChatGPT и Stripe преобразовали ландшафт электронной коммерции благодаря запуску Instant Checkout. Это стало шагом вперед в агентской коммерции, и теперь у пользователей появилась возможность покупать напрямую через ИИ. Раньше ChatGPT был только каналом поиска и открытия, но теперь он создал совершенно новый канал продаж, который, как ожидается, превзойдет традиционный поиск к 2028 году. От ИИ-чекаута до персонализированных рекомендаций продуктов потребители имеют больше выбора и гибкости, чем когда-либо, чтобы решить, когда и где они покупают.

Генеративный ИИ используется в различных областях розничной торговли, чтобы повысить уровень шопинга и создать ценность для потребителей. На самом деле, 75% покупателей уже заметили рекомендации ИИ или чат-боты в Интернете, и внезапный рост не является случайным. Из потребителей, которые завершили покупку, рекомендованную ИИ, 84% считали это положительным опытом. Способность ИИ анализировать поведение пользователя и помогать покупателям найти продукты преобразует открытие и опыт товара. К октябрю 2025 года ChatGPT и Gemini уже составили более 63% активности открытия ИИ и привели к тому, что более половины (52%) потребителей заявили, что они готовы купить на основе рекомендаций ИИ. Поскольку покупатели меняют методы, бренды и ритейлеры также должны это сделать. Компании должны перейти от жесткого соответствия ключевым словам и оптимизировать опыт электронной коммерции для того, как на самом деле пользователи ищут и покупают.

Когда ИИ интерпретирует поисковые запросы и анализирует запросы покупателей, бренды и ритейлеры должны убедиться, что их системы в задней части могут справиться со всем этим. Подготовка к ускорению шопинга с помощью ИИ означает обеспечение того, чтобы данные о продуктах были оптимизированы для ИИ, чтобы он мог просмотреть их, и чтобы данные о продуктах были точными и последовательными на каждой точке соприкосновения. Факт состоит в том, что будущее онлайн-шопинга и поиска продуктов уже здесь. Если бренды и ритейлеры хотят идти в ногу, они должны подготовиться сегодня, и все начинается с данных о продуктах.

Каталоги продуктов не готовы к ускорению шопинга с помощью ИИ

В течение многих лет данные о продуктах были оптимизированы для традиционных методов поиска. Думайте о стратегиях оптимизации для поисковых систем (SEO), построенных вокруг длинных ключевых слов или внутренних ссылок, направленных на повышение релевантности. Сегодня фокусировка только на традиционных каналах поиска означает риск снижения 20 до 50% трафика. Маркетологи, бренды и ритейлеры должны убедиться, что они включают модели поиска ИИ, чтобы правильно нацеливаться на потребителей и оптимизировать видимость.

Несмотря на то, что 47% покупателей в США уже используют инструменты ИИ для как минимум одной задачи шопинга, бесчисленные каталоги продуктов еще не оптимизированы для GenAI. В настоящее время многие каталоги продуктов не имеют структурированных файлов данных, не имеют контекста или имеют несоответствующие атрибуты для продуктов. MIT даже сообщил, что 95% пилотных программ GenAI терпят неудачу в основном из-за плохих или фрагментированных основ данных, что может стоить некоторым организациям до 25 миллионов долларов или более в год.

В отличие от традиционной SEO, оптимизация двигателя GenAI (GEO) требует структуры, контекста и последовательности, когда речь идет о данных. Если каталоги продуктов не имеют каких-либо из этих ключевых элементов, это означает, что контент не будет представлен покупателям агентами ИИ, даже если это то, что они ищут. Залучения ИИ и плохие рекомендации исходят из слабого входного продукта, а не из неудачи модели ИИ, и это зависит от команд, чтобы убедиться, что они работают с новыми моделями. Иметь просто “достаточно хорошее” содержание продукта недостаточно в эпоху ИИ, особенно когда несоответствующие результаты показывают нарушение доверия пользователя. Чтобы увидеть успех шопинга с помощью ИИ в полном объеме, бренды и ритейлеры должны сосредоточиться на основании коммерции: самих данных о продуктах.

Когда ИИ владеет большей частью воронки покупки, поиск, управляемый ИИ, не устраняет построение отношений с клиентами. На самом деле, способность ИИ предсказывать предпочтения клиентов укрепляет истинное доверие клиентов. Так сильно, что клиенты готовы платить в среднем на 25-30% больше за продукты с полной и высококачественной информацией о продукте. В сегодняшнем ландшафте шопинга ИИ стимулирует огромный потенциал для брендов и ритейлеров, но получение выгод требует повышения информации о продукте, как никогда раньше.

Элементы, необходимые для успеха в эпоху шопинга с помощью ИИ

Для того, чтобы шопинг с помощью ИИ работал лучше всего, ему нужна богатая контекстная информация, которая может помочь агенту определить, для кого предназначен продукт, почему он ему актуален и почему он отличается от других продуктов. Когда вся эта информация легко доступна, ИИ может сделать сильную, обоснованную рекомендацию покупателям.

Зная, готовы ли ваши данные для ИИ или нет, означает понимание, соответствуют ли они критериям, которые ИИ нуждается, чтобы произвести хорошо обоснованные ответы. Для шопинга с помощью ИИ это означает задавание себе и вашей команде семи важных вопросов, которые помогут определить, достаточно ли сильна информация о продукте, чтобы поддержать точные рекомендации по шопингу.

1. Единый источник правды и управление: Существует ли одна центральная система, где живут данные о продукте, включая правила проверки и историю версий, и может ли каждая система полагаться на нее? Агенты ИИ оценивают тысячи единиц хранения (SKU) за секунды. Если атрибуты дублируются, не последовательны или фрагментированы по системам, модели теряют доверие к данным и могут сделать неправильные выводы. Структуры данных должны быть последовательными во всех продуктах и адаптироваться к изменениям с течением времени. Таким образом, модели ИИ не сломаются, когда каталоги продуктов эволюционируют.
2. Модель и таксономия: Определены ли категории, атрибуты, единицы и списки значений, и являются ли они последовательными и общими для команд, чтобы продукты можно было легко сравнить? Модели полагаются на общее значение. Если слова “материал” или “ткань” существуют как отдельные понятия, например, то модели будут бороться за сравнение продуктов. Последовательные определения во всех командах помогают уменьшить предвзятость ИИ и двусмысленность, а также улучшить точность рекомендаций.
3. Полностью и нормализация по каналам: Для каждого канала являются ли необходимые атрибуты полными, нормализованными и легко сравнимыми для ИИ по SKU? ИИ не может сделать вывод о том, чего нет, поэтому дважды проверьте, что существует высокий объем данных по SKU, и что значения нормализованы и легко сравнимы. Больше точек данных по продукту позволяет моделям ИИ распознавать тонкие закономерности, улучшая точность прогнозирования.
4. Богатое содержание и цифровые активы: Включает ли каждый продукт богатые описания, изображения, видео и руководства, которые структурированы и легко интерпретируются ИИ? ИИ нуждается в богатых полях, таких как предполагаемые случаи использования и материалы, чтобы включить более сильный анализ ИИ. Однако большая часть информации сегодня заперта в неструктурированных форматах, таких как PDF или изображения. Этот тип контента часто требует обширной очистки, чтобы стать читаемым для ИИ. Структуризация данных заранее может уменьшить ошибки и долгосрочные усилия.
5. Локализация и готовность к региону: Являются ли языки, единицы, размеры и региональные требования четко структурированы и управляемы с человеческим обзором, где это необходимо? Модели ИИ, обученные на глобальных данных, нуждаются в региональном контексте; в противном случае они могут производить неправильные рекомендации. Убедитесь, что существует управление, основанное на рабочем процессе, которое сочетает автоматизацию и человеческий надзор, обнаруживая любые изменения единиц или не локализованные атрибуты. Человеческий надзор имеет решающее значение, чтобы обеспечить, что выходные данные ИИ остаются точными, когда данные переводятся, преобразуются и локализуются.
6. Поставка данных и обнаруживаемость: Подают ли поставщики данные в стандартизированных форматах с последовательными идентификаторами, которые ИИ может легко соединить и сравнить? ИИ работает лучше всего, когда он может перекрестно ссылаться на несколько источников данных. Данные поставщиков, которые прибывают несоответствующие или полуструктурированные, ослабляют всю модель. Чтобы опередить это, командам нужны стандартизированные шаблоны ввода и последовательные идентификаторы, чтобы обеспечить, что данные третьих лиц являются дружественными к ИИ. Как бонус, соединение данных поставщиков с другими источниками, такими как рынки или данные клиентов, может улучшить точность ИИ и уменьшить предвзятость.
7. Обнаруживаемость агента ИИ и GEO: Являются ли данные о продуктах машиночитаемыми, обогащенными структурированными метаданными и построенными для адаптации к тому, как эволюционирует открытие, управляемое ИИ? Модели ИИ работают лучше всего, когда данные поставляются в предсказуемых, структурированных форматах (например, таблицах, строках, стандартизированных файлах), а не в несоответствующих форматах, таких как PDF или документы Word. Поскольку открытие, управляемое ИИ, растет, архитектура должна быть защищена от будущих изменений, чтобы модели и агенты могли продолжать интерпретировать данные в течение многих лет.

Правила для лучших результатов

Покупатели имеют выбор, когда речь идет об инструментах ИИ, обращаясь к ChatGPT или специальным помощникам, таким как Amazon’s Rufus. Хотя бренды и ритейлеры владеют каталогами продуктов, из которых ИИ может собирать информацию, не все из них имеют свои собственные интерфейсы ИИ. Это означает, что они не имеют полного контроля над инструментами ИИ, анализирующими их продукты, только данные, которые подают в модели themselves.

Оставаться конкурентоспособными в современной коммерции означает обеспечение того, что продукты видны агентам ИИ и, что более важно, что данные, лежащие в их основе, точны. Все данные должны поступать из достоверного, проверяемого источника со своей собственной историей точности. Будь то поставщик или поставщик данных, он должен соответствовать стандартам сбора данных и регулированиям (таким как GDPR в Европе или Закон о конфиденциальности потребителей Калифорнии). Если наборы данных содержат предвзятости или неточности, инструменты ИИ могут увековечить их и в конечном итоге распространить неточную информацию.

Для лучшей меры бренды и ритейлеры должны регулярно проверять данные, чтобы убедиться, что они остаются последовательными и точными. Форматы данных должны следоваться всегда, и не должно быть никаких непредвиденных изменений в данных с течением времени.

Придерживание этих лучших практик означает наличие прочного фундамента для коммерции, а затем для ИИ. Когда данные точны, результаты ценны, и это то, что держит клиентов, возвращающихся к брендам и ритейлерам, которым они доверяют.

Взгляд вперед

Революция шопинга с помощью ИИ пришла. Поскольку потребители все чаще обращаются к помощникам ИИ за запросами шопинга, технология будет продолжать расти и расширять свои возможности. С течением времени они могут даже доказать, что являются наиболее важным фактором, способствующим решению о покупке.

Компании должны быстро адаптироваться, чтобы идти в ногу с изменениями в коммерции, и для многих это означает тщательный взгляд на готовность информации о продуктах. Традиционный поиск меняется, и сегодня лидирующие бренды не являются самыми громкими в комнате, а самыми тщательными. Если данные не готовы к интеграции с ИИ сейчас, они не появятся перед покупателями завтра.

Поскольку модели ИИ продолжают эволюционировать, одна вещь ясна: успех лежит в прочном фундаменте коммерции, и самые сильные бренды превратят данные в интеллект и интеллект в доверие.