Спосіб, у який споживачі шукають товари, зазнає фундаментальних змін. Замість традиційних коротких запитів на кшталт «бездротові навушники» покупці дедалі частіше вводять розгорнуті запитання на 20–30 слів, сповнені контексту, особистих уподобань та конкретних сценаріїв використання. Про це в епізоді Conversations with MarTech розповів Лукас Тілеман, CEO та співзасновник Opiversal.
За його словами, якщо середня довжина запиту в традиційному Google становила близько шести слів, то середній запит до великої мовної моделі (LLM) сягає приблизно 24 слів. Люди більше не «спрощують» формулювання — вони очікують, що пошукова платформа сама зрозуміє їхній контекст, уподобання щодо брендів і навіть сімейні обставини. «Той самий продукт може бути різними речами для різних людей», — зазначає Тілеман.
Ця зміна поведінки безпосередньо впливає на рітейлерів і маркетологів. Старий підхід до побудови каталогів і продуктових сторінок був обмежений: компанії створювали статичні сторінки під вузький набір ключових слів і не могли масштабувати персоналізацію. Тепер, коли ШІ суттєво знизив витрати на створення контенту, рітейлери можуть будувати й керувати кастомними лендінгами в масштабі, адаптуючи їх під тренди соцмереж і природномовні запити. Вебсайти перетворюються на «живі організми», що реагують на зміни попиту в реальному часі.
Окрема важлива тенденція — стрімке зростання агентного трафіку. Хоча автономні ШІ-агенти поки не здійснюють покупки за споживачів, вони активно генерують дослідницький трафік. Боти від імені LLM сканують сайти рітейлерів, щоб відповісти на запити користувачів. Це змінює підхід маркетологів до показників: імпресії вже не конвертуються в продажі так, як раніше, і виникає потреба відрізняти людський трафік від ботового.
Щоб залишатися видимими для ШІ-пошуку, рітейлерам доведеться приділяти більше уваги структурованим даним. Тілеман наголошує: необхідно годувати AI- та рекламні платформи детальними атрибутами товарів, розмовними характеристиками та докладними FAQ. Саме якість фідів, а не креативність банерів, визначатиме, чи потрапить товар у відповідь ШІ-асистента.
Окрема теза Тілемана — критика маркетингової індустрії за одержимість пошуком «єдиної правильної відповіді». На його думку, сучасні технології дозволяють тестувати безліч шляхів і помилятися ефективно. «З технологіями, які у вас є зараз, ви можете помилятися набагато ефективніше», — каже він. Це означає, що замість пошуку одного ідеального повідомлення маркетологи мають будувати системи швидкого експериментування.
Для українського e-commerce ці зміни означають кілька практичних кроків. По-перше, варто переглянути структуру товарних фідів для Google Merchant Center та маркетплейсів, додавши більше розмовних атрибутів і відповідей на типові запитання. По-друге, слід готуватися до зростання ботового трафіку з боку ШІ-асистентів і налаштовувати аналітику так, щоб відрізняти його від реальних користувачів. По-третє, варто експериментувати з динамічними лендінгами під конкретні запити — це вже доступно завдяки генеративним інструментам. І нарешті, не варто шукати одну ідеальну стратегію: краще будувати процес, у якому команда швидко тестує гіпотези й відмовляється від невдалих.
Глобальні гравці вже рухаються в цьому напрямку. Amazon і Walmart тестують ШІ-пошук на своїх платформах, а стартапи на кшталт Perplexity і пропонують шопінг-функції. Українським рітейлерам варто готуватися до того, що найближчим часом покупці почнуть ставити запитання ШІ-асистентам замість того, щоб гортати каталоги. Хто першим адаптує фіди та контент під цей сценарій, той отримає перевагу в новому каналі залучення трафіку.