Пока что покупки завершаются на сайтах продавцов, однако это лишь первый шаг в сторону масштабной трансформации всей цепочки потребительских решений. Подробнее о релизе на официальном сайте OpenAI.
Покупки без рекламы: смена парадигмы
Такая модель подрывает традиционную систему монетизации маркетплейсов, в которой реклама и платное продвижение приносят основную часть дохода. Если пользовательскому доверию начнут доверять больше, чем бюджету бренда, у платформ старого типа могут начаться трудные времена.
Появление нейтрального ассистента покупок синхронизируется с меняющимися пользовательскими привычками: люди устали от манипулятивных алгоритмов и рекламных ловушек. Всего за два месяца — к февралю — аудитория OpenAI выросла на 100 миллионов и достигла 400 миллионов еженедельных пользователей. Это не просто интерес к технологии — это изменение пользовательского поведения. Люди ищут более прозрачные и персонализированные пути принятия решений, в том числе при покупках.
Личный shopping-ассистент
Такой ИИ-ассистент позволяет принимать более рациональные решения, исключая давление рекламных аукционов. В перспективе это может сократить зависимость маркетплейсов от рекламы и запустить цепную реакцию изменений во всей индустрии.
Нейросеть уже умеет рекомендовать товары без влияния рекламы. Завтра — она предложит способ доставки. Послезавтра — схему оплаты в рассрочку. По сути, речь идет о рождении цифрового агента, способного сопровождать весь потребительский путь. Такой агент может стать новым центром принятия решений — не со стороны бизнеса, а со стороны покупателя.
Что это значит для брендов?
Если у потребителя появляется “свой” алгоритм, брендам важно научиться говорить на его языке. Это означает одно: нужно не продавать, а слушать. Анализировать отзывы, выявлять реальные ожидания и быстро адаптировать стратегию.
Здесь на первый план выходят системы, способные оперативно интерпретировать голос клиента. Например, платформа Napoleon IT Отзывы — наш продукт для анализа пользовательских откликов с помощью ИИ. Она помогает выявлять инсайты из тысяч отзывов, обнаруживать болевые точки и находить зоны роста — в продукте, цене, позиционировании, точках продаж и коммуникации.