Ты когда-нибудь задумывался, почему Google смог стать гигантом с рыночной капитализацией в 2 триллиона долларов, в то время как Wikipedia остается некоммерческой организацией? Ответ очень прост: магия коммерческого поиска. Когда ты ищешь "сколько протонов в атоме цезия", Google не зарабатывает ни копейки. Но когда ты ищешь "лучшие теннисные ракетки", он начинает печатать деньги. Эта асимметрия определяет суть всей поисковой экономики. Сейчас, с восходом ИИ, этот баланс полностью нарушается.
Недавно я прочитал глубокий анализ партнёров a16z Джастин Мур и Алекс Рампелл, их инсайты о том, как ИИ преобразует сферу электронной коммерции, поразили меня. Они не только проанализировали угрозы, с которыми может столкнуться Google, но, что более важно, они нарисовали совершенно новую картину электронной коммерции в эпоху ИИ. В этой картине традиционная модель поиска-сравнения-покупки заменяется интеллектуальным опытом покупок, управляемым ИИ-агентами. Я потратил много времени, обдумывая их точки зрения и, исходя из собственного наблюдения за этой отраслью, хотел бы поделиться некоторыми более глубокими размышлениями.
Истинный кризис Google: не объем поисковых запросов, а перемещение ценности
Джастин в статье упомянула впечатляющую мысль: даже если Google потеряет 95% поискового трафика, его доход все равно может расти, если он сможет сохранить те запросы, которые имеют коммерческую ценность. Эта мысль звучит интуитивно неверно, но на самом деле раскрывает главный секрет поисковой экономики. После глубокого размышления я пришёл к выводу, что за этим скрывается более глубокая проблема: ИИ меняет место создания ценности.
В традиционной модели Google выступает в роли информационного посредника. Пользователь имеет намерение купить, Google предоставляет результаты поиска и рекламу, бизнес получает трафик, а Google взимает плату за рекламу. Это относительно простая тройная игра. Но появление AI-агентов разрушает этот баланс. Когда ChatGPT или Perplexity могут напрямую ответить на вопрос "Какой лучший теннисный ракетка" и дать конкретные рекомендации, зачем пользователю еще нажимать на рекламные ссылки Google?
Более важно то, что ИИ не просто отвечает на вопросы, он переопределяет саму "поисковую" деятельность. Ранее наши поисковые действия состояли из: задавать вопрос → получать список ссылок → кликать для просмотра → сравнивать информацию → принимать решения. А процесс ИИ-агента выглядит так: описать потребность → получить рекомендации → сразу купить. Промежуточные этапы сравнения и исследования значительно сокращены или даже исчезли. Это означает, что традиционные поисковые системы не только потеряли объем запросов, но и утратили ключевую позицию в цепочке принятия решений.
С показаний старшего вице-президента Apple Эдди Кью на антимонопольном судебном разбирательстве DOJ в мае 2025 года можно сделать выводы. Он заявил, что объем поисковых запросов в Safari впервые за более чем двадцать лет снизился, и эта новость привела к падению акций Alphabet почти на 8% за один день, что привело к потере рыночной капитализации более 150 миллиардов долларов. Хотя отчет Google за второй квартал показывает, что доходы от поиска продолжают расти, это указывает на то, что в настоящее время теряются в основном низкокачественные запросы, но направление этой тенденции ясно.
Я считаю, что Google сталкивается не с простой угрозой конкуренции, а с структурной проблемой своей бизнес-модели. Когда ИИ сможет напрямую выполнять весь процесс от распознавания намерений до принятия решений о покупке, традиционная модель "трафик→реклама→конверсия" станет неэффективной или даже устаревшей. Google нужно не лучшее поисковое алгоритм, а совершенно новая бизнес-модель, чтобы адаптироваться к потребительскому поведению, управляемому ИИ.
Пятиричная AI-трансформация покупательского поведения: от импульсивных решений до глубоких размышлений
В статье Жюстин классифицирует покупательское поведение на пять категорий, от импульсивных покупок до значительных жизненных покупок, каждая из которых будет претерпевать разные изменения в эпоху ИИ. Я считаю, что эта классификационная структура очень точна, но хочу глубже проанализировать психологические механизмы, стоящие за каждым типом покупок, и то, как ИИ будет трансформировать эти механизмы.
Импульсивная покупка ( Импульсивная покупка ) кажется той областью, на которую AI оказывает наименьшее влияние, потому что импульсивность означает отсутствие рационального исследовательского процесса. Но я считаю, что это суждение может быть слишком поверхностным. Истинная сила AI заключается в предсказании и управлении импульсами. Представьте себе, когда вы видите смешную футболку в TikTok, AI уже проанализировал вашу историю просмотров, записи о покупках, активность в социальных сетях и даже ваше эмоциональное состояние, а затем в самый подходящий момент предлагает продукт, который наиболее соответствует вашим текущим психологическим потребностям. Это не простая алгоритмическая рекомендация, а глубокое понимание и манипуляция человеческой импульсивной психологии. Я думаю, что такая персонализированная импульсивная навигация может сделать импульсивные покупки более частыми и точными.
Повседневные товары ( Преобразование в AI наиболее легко понять и реализовать. Но я наблюдал интересное явление: когда AI начинает принимать на себя наши повседневные решения о покупках, наши потребительские привычки могут претерпеть тонкие изменения. Например, AI может корректировать время и количество ваших покупок в зависимости от колебаний цен, наличия на складе и даже прогноза погоды. Умный AI-агент может за неделю до окончания вашего моющего средства обнаружить, что какой-то бренд распродается, и заранее купить его, предлагая вам попробовать. Такое "умное арбитражное" поведение может позволить потребителям получить лучшее соотношение цены и качества, не осознавая этого, в то же время заставляя бренды переосмысливать свои стратегии ценообразования и акций.
Покупки образа жизни ) являются, на мой взгляд, областью, в которой ИИ окажет наибольшее влияние. Характерными чертами таких покупок являются: наличие определенного ценового порога, вовлеченность личного вкуса, необходимость в определенной степени исследования. Джастин упомянула такие продукты, как Plush, но я считаю, что это лишь верхушка айсберга. Настоящая революция будет происходить благодаря глубокому обучению ИИ о личном стиле и предпочтениях. Представьте себе ИИ-помощника, который не только знает, что вы покупали в прошлом, но и понимает вашу фигуру, цвет кожи, образ жизни, социальный круг, даже ваши ( амбиции ). Он может рекомендовать не только отдельные продукты, но и целый набор комплектов, а также пути к улучшению образа жизни. Эта степень персонализации недоступна традиционным платформам электронной коммерции.
Функциональные покупки ( Искусственный интеллект в функциональных покупках ) наиболее сложен и является самым большим вызовом. Эти покупки обычно связаны с крупными затратами и долгосрочным использованием, и потребители нуждаются не только в рекомендациях продуктов, но и в консультациях экспертов. Я считаю, что здесь появится новая категория приложений ИИ: ИИ-консультанты. Эти ИИ не только обладают обширными знаниями о продуктах, но и могут вести глубокие диалоги, подобные человеческим экспертам по продажам. Они могут уточнять ваши конкретные потребности, сценарии использования, бюджетные ограничения и даже ваши планы на будущее, а затем предоставлять высоко персонализированные рекомендации. Более того, эти ИИ-консультанты являются кросс-брендовыми и не будут склоняться к какому-либо конкретному продукту из-за комиссионных или наличия на складе.
Жизненные важные покупки ( Жизненные покупки ) могут быть областью, на которую влияние ИИ минимально, но также и наиболее важно. Покупка жилья, брак, образование - эти решения слишком серьезны и индивидуальны, чтобы полностью доверить их ИИ. Но ИИ может сыграть важную роль в сборе информации, сравнении вариантов и оценке рисков. Я представляю AI coach не как кого-то, кто принимает решения за вас, а как помощника в принятии более обоснованных решений. Он может обрабатывать огромные объемы информации, выявлять потенциальные ловушки, моделировать долгосрочные последствия различных выборов и даже помогать вам в ведении переговоров по контрактам. Я считаю, что ценность такого AI coach заключается в его нейтральности и всесторонности, в отличие от человеческих консультантов, которые могут иметь конфликты интересов.
Укрепление позиций Amazon и Shopify: двойное преимущество данных и инфраструктуры
Джастин в своем анализе отметил, что Amazon и Shopify имеют более сильные защитные способности по сравнению с Google, и я полностью согласен с этой точкой зрения, но я хотел бы глубже проанализировать источники и устойчивость этого преимущества. Преимущество Amazon заключается не только в том, что она контролирует полную цепочку от поиска до доставки, но, что более важно, она владеет самыми ценными поведенческими данными ( поведенческими данными ).
Amazon знает, что вы купили, когда вы это купили, как быстро вы получили, вернули ли вы товар, покупали ли вы его снова и так далее. Ценность этих данных значительно превышает историю поиска, так как они напрямую отражают реальные покупательские действия и уровень удовлетворенности. Когда AI-агенту необходимо принять решение о покупке для пользователя, эти данные становятся самым ценным материалом для обучения. Хотя Google знает, что вы искали, он не знает, что вы в конечном итоге купили, и даже не знает, довольны ли вы результатом покупки. Этот разрыв в данных будет еще больше увеличиваться в эпоху AI.
Более важно, что программа лояльности Amazon Prime( создала уникальный экономический феномен: sunk cost bias) (предвзятость затопленных затрат). Когда вы уже заплатили за членство в Prime, вы склонны покупать больше товаров на Amazon, чтобы "отбить свои затраты". Этот психологический механизм может стать еще более мощным в эпоху ИИ. Агент ИИ, ищущий для вас лучшие варианты покупок, может естественным образом склоняться к Amazon, потому что он знает, что вы являетесь членом Prime и можете воспользоваться бесплатной доставкой и другими скидками.
Логика защиты Shopify совершенно иная, но также мощная. Она не строит защитные стены за счет контроля над потребителями, а создает сетевые эффекты, наделяя торговцев полномочиями. С каждым разом все больше D2C( брендов напрямую ориентированных на потребителей) выбирают Shopify, эта платформа становится все более незаменимой. В эпоху ИИ это преимущество децентрализации может стать еще более очевидным. ИИ-агент может потребоваться одновременно получать информацию и совершать покупки на сотнях различных официальных сайтов брендов, и если эти сайты работают на Shopify, это создаст стандартизированную экосистему API.
Я считаю, что у Shopify есть еще одно недооцененное преимущество: оно ближе всего к истории бренда. В эпоху ИИ функциональные различия продуктов могут быть быстро распознаны и сравнены ИИ, но эмоциональная связь с брендом по-прежнему требует человеческого восприятия. Бренды на Shopify обычно имеют уникальные истории и культуру, эти мягкие ценности трудно полностью количественно оценить с помощью ИИ, но они являются важными факторами, влияющими на потребительские решения.
Четыре основных инфраструктурных вызова коммерциализации ИИ
Джастин в конце статьи упомянул четыре основных условия, необходимых для того, чтобы ИИ реализовал свой полный потенциал в бизнесе. Я считаю, что каждое из них заслуживает более глубокого обсуждения, так как они не только представляют собой технические вызовы, но и являются возможностями для инноваций в бизнес-моделях.
Во-первых, это вопрос лучших данных. Текущая система рецензирования продуктов действительно имеет серьезные проблемы: накрутка отзывов, поляризация, отсутствие фоновой информации. Но я считаю, что корень проблемы заключается в неправильной мотивации. Потребители обычно пишут отзывы из-за крайнего удовлетворения или крайнего недовольства, и очень редко кто фиксирует промежуточное состояние. Кроме того, существующая система рецензирования не может уловить контекст использования продукта, ожидания пользователей и изменения во времени.
Система данных, которую я представляю, выглядит так: AI-агент не только собирает субъективные оценки пользователей, но и через устройства Интернета вещей отслеживает фактическое использование продукта. Например, умные часы должны не только учитывать, поставил ли пользователь пятизвездочный рейтинг, но и смотреть на частоту и продолжительность их ношения. Оценка кофемашины должна учитывать не только текстовые отзывы, но и фактическую частоту использования, состояние чистки и обслуживания и так далее. Только сочетание объективных данных о использовании и субъективной обратной связи может создать действительно ценную систему оценки продуктов.
Вызовы единого API в большей степени имеют политическую природу, чем техническую. Каждая платформа электронной коммерции имеет свою собственную структуру API, формат данных, механизмы аутентификации, и эти различия в значительной степени созданы намеренно с целью создания эффекта блокировки платформы. Однако в эпоху AI agent такое разделение может стать узким местом для всей отрасли. Я прогнозирую появление специализированных сервисов агрегирования API, похожих на глобальные распределительные системы в туристической отрасли. Эти сервисы будут стандартизировать интерфейсы разных платформ, позволяя AI agent бесшовно сравнивать и покупать товары между платформами.
Идентичность и память — это самые сложные задачи, поскольку они связаны с балансом между конфиденциальностью, точностью и адаптивностью. Я считаю, что будущие AI-помощники для покупок должны создавать многослойную модель предпочтений. Эта модель должна не только фиксировать вашу историю покупок, но и понимать ваши ценности, жизненные этапы, финансовые ограничения и так далее. Например, она должна знать, что вы стремитесь к удобству во время обеда в рабочие дни, но в выходные обращаете больше внимания на качество и презентацию во время ужина. Для этого требуется, чтобы AI обладал пониманием социальных аспектов, близким к человеческому.
Встраиваемый захват данных может быть наиболее инновационной областью. Традиционный сбор данных является пассивным и запаздывающим: оценка после покупки, отзыв после использования. Но AI-агент может реализовать обучение предпочтениям в реальном времени. Например, когда вы проводите больше времени на определенной функции при просмотре продукта, AI может заключить, что это вас интересует. Когда вы быстро пропускаете некоторые цветовые варианты, AI может изучить ваши цветовые предпочтения. Этот анализ микро-взаимодействий позволяет AI лучше понять ваши предпочтения.
Перестановка на рынке электронной коммерции: кто выйдет победителем?
После размышлений над анализом Джастин, у меня появились некоторые собственные суждения о будущем рынка электронной коммерции. Я считаю, что ИИ вызовет новую переоценку платформ, но логика победы будет отличаться от прежней.
Конкуренция в традиционную эпоху электронной коммерции в основном сосредоточена на трех измерениях: разнообразии выбора, удобстве и цене. Amazon побеждает в выборе благодаря концепции "Everything Store", одновременно устанавливая преимущества в удобстве с помощью Prime. Однако в эпоху ИИ важность этих преимуществ изменится.
Когда AI-агент может автоматически сравнивать цены по всей сети и выполнять покупки, ценовое преимущество одной платформы будет размыто. Когда AI сможет умно обрабатывать данные пакетами и выполнять заказы на разных платформах, определение удобства также изменится. Настоящее конкурентное преимущество будет смещаться в сторону качества данных, возможностей AI и интеграции экосистем.
Я прогнозирую появление нескольких новых игроков на платформе: нативные AI-торговые платформы, вертикальные AI-агенты и поставщики коммерческой инфраструктуры. Нативные AI-платформы будут разрабатываться с нуля, сосредоточиваясь на потребностях AI-агентов, предоставляя структурированные данные о продуктах, стандартизированные API и удобный для AI пользовательский опыт. Вертикальные AI-агенты будут сосредоточены на конкретных категориях, таких как мода AI, AI для цифровой продукции или AI для домашнего ремонта, создавая конкурентные преимущества через глубокую специализацию. Поставщики коммерческой инфраструктуры будут предоставлять базовые технические услуги, помогая традиционным торговым платформам переходить на AI.
Я также считаю, что появится новая бизнес-модель: подписка на AI-агентов. Потребители могут больше не совершать покупки напрямую на различных торговых платформах, а подписываться на одного или нескольких AI-агентов для покупок, которые будут принимать все решения о покупке от их имени. Эти агенты будут брать подписку, а не комиссию, тем самым избегая конфликта интересов и действительно выступая на стороне потребителя. Эта модель может переопределить распределение ценностной цепочки в электронной коммерции.
Искусственный интеллект в бренд-маркетинге: от массового маркетинга к индивидуальному диалогу
Изменения, которые искусственный интеллект вносит в бизнес, не ограничиваются лишь покупательским поведением, но также коренным образом переосмысляют логику брендового маркетинга. В эпоху AI-агентов эффективность традиционного массового маркетинга значительно снизится, поскольку потребители больше не будут активно искать и сравнивать продукты, а будут полагаться на рекомендации AI-агентов.
Это означает, что брендам нужно научиться общаться с ИИ, а не с людьми. ИИ-агенты при оценке продуктов будут более рациональными и ориентированными на данные, они не будут подвержены влиянию красивой упаковки или эмоциональной рекламы, а будут сосредоточены на объективных показателях производительности, соотношении цены и качества и оценках удовлетворенности пользователей.
Но это не означает, что истории бренда становятся менее важными. Напротив, я считаю, что подлинное повествование о бренде станет еще более важным, поскольку AI-агенты будут глубоко анализировать согласованность и надежность бренда. Если бренд передает противоречивую информацию на разных платформах и в разное время, AI легко это распознает и снизит вес рекомендаций.
Я предсказываю появление новой маркетинговой роли: специалиста по отношениям с ИИ. Задача этих специалистов заключается в том, чтобы обеспечить правильное понимание и оценку информации о продуктах бренда, ценовых стратегий, управления запасами и других аспектах ИИ. Им необходимо оптимизировать данные о продуктах, управлять интеграцией API, отслеживать модели рекомендаций ИИ и так далее.
Другим важным изменением является крайняя степень персонализации. Когда AI агент имеет глубокое понимание каждого потребителя, бренды могут предлагать индивидуализированные продукты для каждого человека. Это не просто персонализированные рекомендации, а сами персонализированные продукты. Представьте себе, когда ваш AI агент сообщает какому-то бренду одежды ваши точные размеры, предпочтения по цвету, требования к материалам и диапазон бюджета, этот бренд может создать для вас уникальный предмет. Эта массовая настройка становится экономически целесообразной в эпоху AI.
Будущее через десять лет: что мы наблюдаем?
После глубокого размышления над анализом Джастин и моими собственными наблюдениями, я считаю, что мыWitnessing не только трансформацию в сфере электронной коммерции, но и более глубокое изменение экономического поведения.
Традиционная экономика предполагает, что потребители являются рациональными действующими лицами, которые активно собирают информацию, сравнивают варианты и принимают оптимальные решения. Но на практике мы все знаем, что человеческие решения полны предвзятости, эмоций и когнитивных ограничений. Появление AI-агентов может сделать потребителей более "рациональными", поскольку ИИ способен обрабатывать больше информации, избегать эмоциональной предвзятости и последовательно применять стандарты принятия решений.
Распространение такого разумного потребления может иметь глубокие последствия. Во-первых, эффективность рынка значительно возрастет, так как потребители смогут более точно оценивать ценность продуктов. Во-вторых, качество продукта станет важнее, чем маркетинговые способности, поскольку AI-агенты не будут обманываться эффектными рекламами. Наконец, прозрачность цен увеличится, так как AI сможет легко сравнивать цены по всему интернету.
Но я также беспокоюсь, что такое "сверхрациональное" потребление может привести к некоторым негативным последствиям. Удовольствие от открытия при покупках может уменьшиться, потому что AI агент всегда рекомендует "оптимальный" выбор, а не выбор, который удивляет или радует. Импульсивные покупки, хотя и недостаточно рациональные, также являются частью радости жизни. Если всё будет оптимизировано AI, жизнь может стать слишком предсказуемой.
С более макроэкономической точки зрения, я считаю, что применение ИИ в бизнесе ускорит цифровизацию экономики. Все большее количество бизнес-операций будет цифрово записываться и анализироваться, что предоставит совершенно новую базу данных для экономического планирования и разработки политики. Государство, возможно, сможет более точно предсказывать экономические тренды, выявлять рыночные сбои и разрабатывать целенаправленные меры вмешательства.
Я предсказываю, что в течение следующих десяти лет мы увидим, как бизнес, управляемый ИИ, перейдет от экспериментальных приложений к обычной практике. Ранние последователи получат значительное конкурентное преимущество, но по мере распространения технологий эти преимущества постепенно будут стандартизированы. Настоящими долгосрочными победителями станут те компании, которые смогут переопределить ценность для клиентов в эпоху ИИ.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
a16z последние инсайты: традиционная электронная коммерция мертва? AI-родные платформы переопределяют «покупку».
Ты когда-нибудь задумывался, почему Google смог стать гигантом с рыночной капитализацией в 2 триллиона долларов, в то время как Wikipedia остается некоммерческой организацией? Ответ очень прост: магия коммерческого поиска. Когда ты ищешь "сколько протонов в атоме цезия", Google не зарабатывает ни копейки. Но когда ты ищешь "лучшие теннисные ракетки", он начинает печатать деньги. Эта асимметрия определяет суть всей поисковой экономики. Сейчас, с восходом ИИ, этот баланс полностью нарушается.
Недавно я прочитал глубокий анализ партнёров a16z Джастин Мур и Алекс Рампелл, их инсайты о том, как ИИ преобразует сферу электронной коммерции, поразили меня. Они не только проанализировали угрозы, с которыми может столкнуться Google, но, что более важно, они нарисовали совершенно новую картину электронной коммерции в эпоху ИИ. В этой картине традиционная модель поиска-сравнения-покупки заменяется интеллектуальным опытом покупок, управляемым ИИ-агентами. Я потратил много времени, обдумывая их точки зрения и, исходя из собственного наблюдения за этой отраслью, хотел бы поделиться некоторыми более глубокими размышлениями.
Истинный кризис Google: не объем поисковых запросов, а перемещение ценности
Джастин в статье упомянула впечатляющую мысль: даже если Google потеряет 95% поискового трафика, его доход все равно может расти, если он сможет сохранить те запросы, которые имеют коммерческую ценность. Эта мысль звучит интуитивно неверно, но на самом деле раскрывает главный секрет поисковой экономики. После глубокого размышления я пришёл к выводу, что за этим скрывается более глубокая проблема: ИИ меняет место создания ценности.
В традиционной модели Google выступает в роли информационного посредника. Пользователь имеет намерение купить, Google предоставляет результаты поиска и рекламу, бизнес получает трафик, а Google взимает плату за рекламу. Это относительно простая тройная игра. Но появление AI-агентов разрушает этот баланс. Когда ChatGPT или Perplexity могут напрямую ответить на вопрос "Какой лучший теннисный ракетка" и дать конкретные рекомендации, зачем пользователю еще нажимать на рекламные ссылки Google?
Более важно то, что ИИ не просто отвечает на вопросы, он переопределяет саму "поисковую" деятельность. Ранее наши поисковые действия состояли из: задавать вопрос → получать список ссылок → кликать для просмотра → сравнивать информацию → принимать решения. А процесс ИИ-агента выглядит так: описать потребность → получить рекомендации → сразу купить. Промежуточные этапы сравнения и исследования значительно сокращены или даже исчезли. Это означает, что традиционные поисковые системы не только потеряли объем запросов, но и утратили ключевую позицию в цепочке принятия решений.
С показаний старшего вице-президента Apple Эдди Кью на антимонопольном судебном разбирательстве DOJ в мае 2025 года можно сделать выводы. Он заявил, что объем поисковых запросов в Safari впервые за более чем двадцать лет снизился, и эта новость привела к падению акций Alphabet почти на 8% за один день, что привело к потере рыночной капитализации более 150 миллиардов долларов. Хотя отчет Google за второй квартал показывает, что доходы от поиска продолжают расти, это указывает на то, что в настоящее время теряются в основном низкокачественные запросы, но направление этой тенденции ясно.
Я считаю, что Google сталкивается не с простой угрозой конкуренции, а с структурной проблемой своей бизнес-модели. Когда ИИ сможет напрямую выполнять весь процесс от распознавания намерений до принятия решений о покупке, традиционная модель "трафик→реклама→конверсия" станет неэффективной или даже устаревшей. Google нужно не лучшее поисковое алгоритм, а совершенно новая бизнес-модель, чтобы адаптироваться к потребительскому поведению, управляемому ИИ.
Пятиричная AI-трансформация покупательского поведения: от импульсивных решений до глубоких размышлений
В статье Жюстин классифицирует покупательское поведение на пять категорий, от импульсивных покупок до значительных жизненных покупок, каждая из которых будет претерпевать разные изменения в эпоху ИИ. Я считаю, что эта классификационная структура очень точна, но хочу глубже проанализировать психологические механизмы, стоящие за каждым типом покупок, и то, как ИИ будет трансформировать эти механизмы.
Импульсивная покупка ( Импульсивная покупка ) кажется той областью, на которую AI оказывает наименьшее влияние, потому что импульсивность означает отсутствие рационального исследовательского процесса. Но я считаю, что это суждение может быть слишком поверхностным. Истинная сила AI заключается в предсказании и управлении импульсами. Представьте себе, когда вы видите смешную футболку в TikTok, AI уже проанализировал вашу историю просмотров, записи о покупках, активность в социальных сетях и даже ваше эмоциональное состояние, а затем в самый подходящий момент предлагает продукт, который наиболее соответствует вашим текущим психологическим потребностям. Это не простая алгоритмическая рекомендация, а глубокое понимание и манипуляция человеческой импульсивной психологии. Я думаю, что такая персонализированная импульсивная навигация может сделать импульсивные покупки более частыми и точными.
Повседневные товары ( Преобразование в AI наиболее легко понять и реализовать. Но я наблюдал интересное явление: когда AI начинает принимать на себя наши повседневные решения о покупках, наши потребительские привычки могут претерпеть тонкие изменения. Например, AI может корректировать время и количество ваших покупок в зависимости от колебаний цен, наличия на складе и даже прогноза погоды. Умный AI-агент может за неделю до окончания вашего моющего средства обнаружить, что какой-то бренд распродается, и заранее купить его, предлагая вам попробовать. Такое "умное арбитражное" поведение может позволить потребителям получить лучшее соотношение цены и качества, не осознавая этого, в то же время заставляя бренды переосмысливать свои стратегии ценообразования и акций.
Покупки образа жизни ) являются, на мой взгляд, областью, в которой ИИ окажет наибольшее влияние. Характерными чертами таких покупок являются: наличие определенного ценового порога, вовлеченность личного вкуса, необходимость в определенной степени исследования. Джастин упомянула такие продукты, как Plush, но я считаю, что это лишь верхушка айсберга. Настоящая революция будет происходить благодаря глубокому обучению ИИ о личном стиле и предпочтениях. Представьте себе ИИ-помощника, который не только знает, что вы покупали в прошлом, но и понимает вашу фигуру, цвет кожи, образ жизни, социальный круг, даже ваши ( амбиции ). Он может рекомендовать не только отдельные продукты, но и целый набор комплектов, а также пути к улучшению образа жизни. Эта степень персонализации недоступна традиционным платформам электронной коммерции.
Функциональные покупки ( Искусственный интеллект в функциональных покупках ) наиболее сложен и является самым большим вызовом. Эти покупки обычно связаны с крупными затратами и долгосрочным использованием, и потребители нуждаются не только в рекомендациях продуктов, но и в консультациях экспертов. Я считаю, что здесь появится новая категория приложений ИИ: ИИ-консультанты. Эти ИИ не только обладают обширными знаниями о продуктах, но и могут вести глубокие диалоги, подобные человеческим экспертам по продажам. Они могут уточнять ваши конкретные потребности, сценарии использования, бюджетные ограничения и даже ваши планы на будущее, а затем предоставлять высоко персонализированные рекомендации. Более того, эти ИИ-консультанты являются кросс-брендовыми и не будут склоняться к какому-либо конкретному продукту из-за комиссионных или наличия на складе.
Жизненные важные покупки ( Жизненные покупки ) могут быть областью, на которую влияние ИИ минимально, но также и наиболее важно. Покупка жилья, брак, образование - эти решения слишком серьезны и индивидуальны, чтобы полностью доверить их ИИ. Но ИИ может сыграть важную роль в сборе информации, сравнении вариантов и оценке рисков. Я представляю AI coach не как кого-то, кто принимает решения за вас, а как помощника в принятии более обоснованных решений. Он может обрабатывать огромные объемы информации, выявлять потенциальные ловушки, моделировать долгосрочные последствия различных выборов и даже помогать вам в ведении переговоров по контрактам. Я считаю, что ценность такого AI coach заключается в его нейтральности и всесторонности, в отличие от человеческих консультантов, которые могут иметь конфликты интересов.
Укрепление позиций Amazon и Shopify: двойное преимущество данных и инфраструктуры
Джастин в своем анализе отметил, что Amazon и Shopify имеют более сильные защитные способности по сравнению с Google, и я полностью согласен с этой точкой зрения, но я хотел бы глубже проанализировать источники и устойчивость этого преимущества. Преимущество Amazon заключается не только в том, что она контролирует полную цепочку от поиска до доставки, но, что более важно, она владеет самыми ценными поведенческими данными ( поведенческими данными ).
Amazon знает, что вы купили, когда вы это купили, как быстро вы получили, вернули ли вы товар, покупали ли вы его снова и так далее. Ценность этих данных значительно превышает историю поиска, так как они напрямую отражают реальные покупательские действия и уровень удовлетворенности. Когда AI-агенту необходимо принять решение о покупке для пользователя, эти данные становятся самым ценным материалом для обучения. Хотя Google знает, что вы искали, он не знает, что вы в конечном итоге купили, и даже не знает, довольны ли вы результатом покупки. Этот разрыв в данных будет еще больше увеличиваться в эпоху AI.
Более важно, что программа лояльности Amazon Prime( создала уникальный экономический феномен: sunk cost bias) (предвзятость затопленных затрат). Когда вы уже заплатили за членство в Prime, вы склонны покупать больше товаров на Amazon, чтобы "отбить свои затраты". Этот психологический механизм может стать еще более мощным в эпоху ИИ. Агент ИИ, ищущий для вас лучшие варианты покупок, может естественным образом склоняться к Amazon, потому что он знает, что вы являетесь членом Prime и можете воспользоваться бесплатной доставкой и другими скидками.
Логика защиты Shopify совершенно иная, но также мощная. Она не строит защитные стены за счет контроля над потребителями, а создает сетевые эффекты, наделяя торговцев полномочиями. С каждым разом все больше D2C( брендов напрямую ориентированных на потребителей) выбирают Shopify, эта платформа становится все более незаменимой. В эпоху ИИ это преимущество децентрализации может стать еще более очевидным. ИИ-агент может потребоваться одновременно получать информацию и совершать покупки на сотнях различных официальных сайтов брендов, и если эти сайты работают на Shopify, это создаст стандартизированную экосистему API.
Я считаю, что у Shopify есть еще одно недооцененное преимущество: оно ближе всего к истории бренда. В эпоху ИИ функциональные различия продуктов могут быть быстро распознаны и сравнены ИИ, но эмоциональная связь с брендом по-прежнему требует человеческого восприятия. Бренды на Shopify обычно имеют уникальные истории и культуру, эти мягкие ценности трудно полностью количественно оценить с помощью ИИ, но они являются важными факторами, влияющими на потребительские решения.
Четыре основных инфраструктурных вызова коммерциализации ИИ
Джастин в конце статьи упомянул четыре основных условия, необходимых для того, чтобы ИИ реализовал свой полный потенциал в бизнесе. Я считаю, что каждое из них заслуживает более глубокого обсуждения, так как они не только представляют собой технические вызовы, но и являются возможностями для инноваций в бизнес-моделях.
Во-первых, это вопрос лучших данных. Текущая система рецензирования продуктов действительно имеет серьезные проблемы: накрутка отзывов, поляризация, отсутствие фоновой информации. Но я считаю, что корень проблемы заключается в неправильной мотивации. Потребители обычно пишут отзывы из-за крайнего удовлетворения или крайнего недовольства, и очень редко кто фиксирует промежуточное состояние. Кроме того, существующая система рецензирования не может уловить контекст использования продукта, ожидания пользователей и изменения во времени.
Система данных, которую я представляю, выглядит так: AI-агент не только собирает субъективные оценки пользователей, но и через устройства Интернета вещей отслеживает фактическое использование продукта. Например, умные часы должны не только учитывать, поставил ли пользователь пятизвездочный рейтинг, но и смотреть на частоту и продолжительность их ношения. Оценка кофемашины должна учитывать не только текстовые отзывы, но и фактическую частоту использования, состояние чистки и обслуживания и так далее. Только сочетание объективных данных о использовании и субъективной обратной связи может создать действительно ценную систему оценки продуктов.
Вызовы единого API в большей степени имеют политическую природу, чем техническую. Каждая платформа электронной коммерции имеет свою собственную структуру API, формат данных, механизмы аутентификации, и эти различия в значительной степени созданы намеренно с целью создания эффекта блокировки платформы. Однако в эпоху AI agent такое разделение может стать узким местом для всей отрасли. Я прогнозирую появление специализированных сервисов агрегирования API, похожих на глобальные распределительные системы в туристической отрасли. Эти сервисы будут стандартизировать интерфейсы разных платформ, позволяя AI agent бесшовно сравнивать и покупать товары между платформами.
Идентичность и память — это самые сложные задачи, поскольку они связаны с балансом между конфиденциальностью, точностью и адаптивностью. Я считаю, что будущие AI-помощники для покупок должны создавать многослойную модель предпочтений. Эта модель должна не только фиксировать вашу историю покупок, но и понимать ваши ценности, жизненные этапы, финансовые ограничения и так далее. Например, она должна знать, что вы стремитесь к удобству во время обеда в рабочие дни, но в выходные обращаете больше внимания на качество и презентацию во время ужина. Для этого требуется, чтобы AI обладал пониманием социальных аспектов, близким к человеческому.
Встраиваемый захват данных может быть наиболее инновационной областью. Традиционный сбор данных является пассивным и запаздывающим: оценка после покупки, отзыв после использования. Но AI-агент может реализовать обучение предпочтениям в реальном времени. Например, когда вы проводите больше времени на определенной функции при просмотре продукта, AI может заключить, что это вас интересует. Когда вы быстро пропускаете некоторые цветовые варианты, AI может изучить ваши цветовые предпочтения. Этот анализ микро-взаимодействий позволяет AI лучше понять ваши предпочтения.
Перестановка на рынке электронной коммерции: кто выйдет победителем?
После размышлений над анализом Джастин, у меня появились некоторые собственные суждения о будущем рынка электронной коммерции. Я считаю, что ИИ вызовет новую переоценку платформ, но логика победы будет отличаться от прежней.
Конкуренция в традиционную эпоху электронной коммерции в основном сосредоточена на трех измерениях: разнообразии выбора, удобстве и цене. Amazon побеждает в выборе благодаря концепции "Everything Store", одновременно устанавливая преимущества в удобстве с помощью Prime. Однако в эпоху ИИ важность этих преимуществ изменится.
Когда AI-агент может автоматически сравнивать цены по всей сети и выполнять покупки, ценовое преимущество одной платформы будет размыто. Когда AI сможет умно обрабатывать данные пакетами и выполнять заказы на разных платформах, определение удобства также изменится. Настоящее конкурентное преимущество будет смещаться в сторону качества данных, возможностей AI и интеграции экосистем.
Я прогнозирую появление нескольких новых игроков на платформе: нативные AI-торговые платформы, вертикальные AI-агенты и поставщики коммерческой инфраструктуры. Нативные AI-платформы будут разрабатываться с нуля, сосредоточиваясь на потребностях AI-агентов, предоставляя структурированные данные о продуктах, стандартизированные API и удобный для AI пользовательский опыт. Вертикальные AI-агенты будут сосредоточены на конкретных категориях, таких как мода AI, AI для цифровой продукции или AI для домашнего ремонта, создавая конкурентные преимущества через глубокую специализацию. Поставщики коммерческой инфраструктуры будут предоставлять базовые технические услуги, помогая традиционным торговым платформам переходить на AI.
Я также считаю, что появится новая бизнес-модель: подписка на AI-агентов. Потребители могут больше не совершать покупки напрямую на различных торговых платформах, а подписываться на одного или нескольких AI-агентов для покупок, которые будут принимать все решения о покупке от их имени. Эти агенты будут брать подписку, а не комиссию, тем самым избегая конфликта интересов и действительно выступая на стороне потребителя. Эта модель может переопределить распределение ценностной цепочки в электронной коммерции.
Искусственный интеллект в бренд-маркетинге: от массового маркетинга к индивидуальному диалогу
Изменения, которые искусственный интеллект вносит в бизнес, не ограничиваются лишь покупательским поведением, но также коренным образом переосмысляют логику брендового маркетинга. В эпоху AI-агентов эффективность традиционного массового маркетинга значительно снизится, поскольку потребители больше не будут активно искать и сравнивать продукты, а будут полагаться на рекомендации AI-агентов.
Это означает, что брендам нужно научиться общаться с ИИ, а не с людьми. ИИ-агенты при оценке продуктов будут более рациональными и ориентированными на данные, они не будут подвержены влиянию красивой упаковки или эмоциональной рекламы, а будут сосредоточены на объективных показателях производительности, соотношении цены и качества и оценках удовлетворенности пользователей.
Но это не означает, что истории бренда становятся менее важными. Напротив, я считаю, что подлинное повествование о бренде станет еще более важным, поскольку AI-агенты будут глубоко анализировать согласованность и надежность бренда. Если бренд передает противоречивую информацию на разных платформах и в разное время, AI легко это распознает и снизит вес рекомендаций.
Я предсказываю появление новой маркетинговой роли: специалиста по отношениям с ИИ. Задача этих специалистов заключается в том, чтобы обеспечить правильное понимание и оценку информации о продуктах бренда, ценовых стратегий, управления запасами и других аспектах ИИ. Им необходимо оптимизировать данные о продуктах, управлять интеграцией API, отслеживать модели рекомендаций ИИ и так далее.
Другим важным изменением является крайняя степень персонализации. Когда AI агент имеет глубокое понимание каждого потребителя, бренды могут предлагать индивидуализированные продукты для каждого человека. Это не просто персонализированные рекомендации, а сами персонализированные продукты. Представьте себе, когда ваш AI агент сообщает какому-то бренду одежды ваши точные размеры, предпочтения по цвету, требования к материалам и диапазон бюджета, этот бренд может создать для вас уникальный предмет. Эта массовая настройка становится экономически целесообразной в эпоху AI.
Будущее через десять лет: что мы наблюдаем?
После глубокого размышления над анализом Джастин и моими собственными наблюдениями, я считаю, что мыWitnessing не только трансформацию в сфере электронной коммерции, но и более глубокое изменение экономического поведения.
Традиционная экономика предполагает, что потребители являются рациональными действующими лицами, которые активно собирают информацию, сравнивают варианты и принимают оптимальные решения. Но на практике мы все знаем, что человеческие решения полны предвзятости, эмоций и когнитивных ограничений. Появление AI-агентов может сделать потребителей более "рациональными", поскольку ИИ способен обрабатывать больше информации, избегать эмоциональной предвзятости и последовательно применять стандарты принятия решений.
Распространение такого разумного потребления может иметь глубокие последствия. Во-первых, эффективность рынка значительно возрастет, так как потребители смогут более точно оценивать ценность продуктов. Во-вторых, качество продукта станет важнее, чем маркетинговые способности, поскольку AI-агенты не будут обманываться эффектными рекламами. Наконец, прозрачность цен увеличится, так как AI сможет легко сравнивать цены по всему интернету.
Но я также беспокоюсь, что такое "сверхрациональное" потребление может привести к некоторым негативным последствиям. Удовольствие от открытия при покупках может уменьшиться, потому что AI агент всегда рекомендует "оптимальный" выбор, а не выбор, который удивляет или радует. Импульсивные покупки, хотя и недостаточно рациональные, также являются частью радости жизни. Если всё будет оптимизировано AI, жизнь может стать слишком предсказуемой.
С более макроэкономической точки зрения, я считаю, что применение ИИ в бизнесе ускорит цифровизацию экономики. Все большее количество бизнес-операций будет цифрово записываться и анализироваться, что предоставит совершенно новую базу данных для экономического планирования и разработки политики. Государство, возможно, сможет более точно предсказывать экономические тренды, выявлять рыночные сбои и разрабатывать целенаправленные меры вмешательства.
Я предсказываю, что в течение следующих десяти лет мы увидим, как бизнес, управляемый ИИ, перейдет от экспериментальных приложений к обычной практике. Ранние последователи получат значительное конкурентное преимущество, но по мере распространения технологий эти преимущества постепенно будут стандартизированы. Настоящими долгосрочными победителями станут те компании, которые смогут переопределить ценность для клиентов в эпоху ИИ.