Чи замислювалися ви, чому Google став гігантом з ринковою капіталізацією 2 трильйони доларів, а Wikipedia - це неприбуткова організація? Відповідь дуже проста: магія комерційного пошуку. Коли ви шукаєте "скільки протонів у атомі цезію", Google не заробляє ані копійки. Але коли ви шукаєте "найкраща тенісна ракетка", він починає друкувати гроші. Ця асиметрія визначає саму суть економіки пошуку. Зараз, з піднесенням ШІ, ця рівновага повністю руйнується.
Нещодавно я прочитав глибокий аналіз партнерів a16z Justine Moore та Alex Rampell, їхні уявлення про те, як ШІ може перетворити сферу електронної комерції, справили на мене велике враження. Вони не лише проаналізували загрози, з якими може зіткнутися Google, але що важливіше, вони змалювали нову картину електронної комерції в епоху ШІ. У цій картині традиційна модель пошуку-порівняння-покупки замінюється інтелектуальним досвідом покупок, керованим агентами ШІ. Я витратив багато часу на роздуми над їхніми думками і, поєднуючи це зі своїми спостереженнями за цією галуззю, хочу поділитися деякими глибшими роздумами.
Справжня криза Google: не обсяг пошуку, а перенесення вартості
У статті Джастін згадує про вражаючу думку: навіть якщо Google втратить 95% обсягу пошуку, його доходи все ще можуть зростати, якщо він зможе зберегти ті запити, які мають комерційну цінність. Ця думка звучить контрінтуїтивно, але насправді вона розкриває основний секрет пошукової економіки. Після глибоких роздумів я зрозумів, що за цим стоїть глибше питання: ШІ змінює місце створення цінності.
У традиційній моделі Google виступає в ролі інформаційного посередника. Коли користувач має намір купити, Google надає результати пошуку та рекламу, бізнес отримує трафік, а Google стягує плату за рекламу. Це відносно проста трьохстороння гра. Але поява AI агентів порушила цю рівновагу. Коли ChatGPT або Perplexity можуть безпосередньо відповісти на запитання "яка найкраща ракетка для тенісу" і надати конкретні рекомендації, чому користувачеві ще потрібно переходити за рекламними посиланнями Google?
Більш важливо те, що ШІ не просто відповідає на запитання, він переосмислює "пошук" як такий. Наші попередні пошукові звички були: поставити запитання → отримати список посилань → натиснути для перегляду → порівняти інформацію → ухвалити рішення. А процес агента ШІ виглядає так: описати потребу → отримати рекомендації → безпосередньо купити. Проміжні етапи порівняння та дослідження значно скорочено або навіть зникли. Це означає, що традиційні пошукові системи не лише втратили обсяги запитів, а й втратили ключову позицію в ланцюгу ухвалення рішень.
З свідчень старшого віце-президента Apple Едді Кью на антимонопольному судовому процесі DOJ у травні 2025 року видно певні ознаки. Він зазначив, що обсяги пошуку в Safari впали вперше за більше ніж двадцять років, і ця новина безпосередньо призвела до падіння акцій Alphabet на майже 8% за день, ринкова капіталізація якої зникла більш ніж на 150 мільярдів доларів. Хоча звіт Google за Q2 показує, що доходи від пошуку все ще зростають, це свідчить про те, що наразі втрачаються в основному запити з низькою цінністю, але напрямок цієї тенденції є чітким.
Я вважаю, що Google стикається не лише з простими загрозами конкурентів, а й зі структурними викликами власної бізнес-моделі. Коли ШІ зможе безпосередньо виконати весь процес — від розпізнавання намірів до прийняття купівельного рішення, традиційна модель "трафік→реклама→конверсія" стане неефективною або навіть застарілою. Google потрібен не кращий пошуковий алгоритм, а абсолютно нова бізнес-модель для адаптації до поведінки споживачів, керованої ШІ.
П’ять видів покупки, які підлягають AI-трансформації: від імпульсивних до продуманих
Джастін у статті розділяє покупкову поведінку на п'ять категорій, від імпульсивних покупок до значних покупок у житті, кожна з яких зазнає різного ступеня змін в епоху ШІ. Я вважаю, що ця класифікаційна структура дуже точна, але хочу глибше проаналізувати психологічні механізми, що стоять за кожною з цих покупок, а також те, як ШІ переосмислює ці механізми.
Імпульсивна покупка ( Імпульсивна покупка ) здається, є сферою, в якій вплив ШІ мінімальний, оскільки імпульс означає відсутність раціонального дослідницького процесу. Але я вважаю, що це судження може бути надто поверхневим. Справжня сила ШІ полягає в прогнозуванні та керуванні імпульсами. Уявіть собі, коли ви бачите смішну футболку в TikTok, ШІ вже проаналізував вашу історію переглядів, записи покупок, активність у соціальних мережах, навіть ваш емоційний стан, а потім у найточніший момент пропонує продукт, що найбільше відповідає вашим поточним психологічним потребам. Це не просто просте алгоритмічне рекомендування, а глибоке розуміння та контроль людської імпульсивної психології. Я вважаю, що такий персоналізований імпульсний контроль може зробити імпульсивні покупки ще більш частими і точними.
Щоденні необхідності ( Впровадження AI в повсякденні справи найпростіше зрозуміти та реалізувати. Але я спостерігав цікаве явище: коли AI починає брати на себе наші щоденні рішення щодо покупок, наші звички споживання можуть зазнати тонких змін. Наприклад, AI може коригувати ваш час і кількість покупок на основі коливань цін, наявності товару, або навіть прогнозу погоди. Розумний AI-агент може за тиждень до закінчення вашого прального порошку виявити, що певний бренд на розпродажу, тому зробити покупку заздалегідь і запропонувати вам спробувати. Ця "інтелектуальна арбітражна" поведінка може дозволити споживачам отримати кращу вартість за гроші без свідомого усвідомлення, водночас змушуючи бренди переосмислити свої стратегії ціноутворення та просування.
Життєві покупки ) - це сфера, в якій, на мою думку, ШІ матиме найбільший вплив. Ці покупки характеризуються: наявністю певного цінового порогу, врахуванням особистого смаку, потребою в певному рівні дослідження. Justine згадала про продукти, такі як Plush, але я вважаю, що це лише верхівка айсберга. Справжня революція прийде від глибокого навчання ШІ щодо особистого стилю та уподобань. Уявіть собі помічника ШІ, який знає не лише те, що ви купували раніше, але й розуміє вашу фігуру, колір шкіри, спосіб життя, соціальні кола, навіть ваші амбіції (. Він може рекомендувати не тільки окремі продукти, а й цілі комплекти, навіть шляхи покращення способу життя. Такий рівень персоналізації недоступний традиційним платформам електронної комерції.
Функціональні покупки ) є найскладнішими та найвикликовішими в AI-інтеграції. Цей тип покупок зазвичай передбачає великі витрати та тривале використання; споживачам потрібні не лише рекомендації продуктів, а й експертні консультації. Я вважаю, що тут з'явиться нова категорія AI-додатків: AI-консультанти. Ці AI не лише мають багатий досвід продуктів, а й можуть вести глибокі діалоги, схожі на людських експертів з продажу. Вони можуть запитувати про ваші конкретні потреби, сценарії використання, бюджетні обмеження, навіть ваші майбутні плани, а потім надавати високоприватизовані рекомендації. Що більш важливо, ці AI-консультанти є міжбрендовими і не мають тенденції до певного продукту через комісії чи запаси.
Життєві важливі покупки ( можуть бути сферою, де вплив AI є найменшим, але водночас найважливішим. Придбання житла, одруження, освіта — ці рішення занадто серйозні та персоналізовані, щоб повністю довірити їх AI. Проте AI може відігравати важливу роль у зборі інформації, порівнянні варіантів, оцінці ризиків тощо. Я уявляю собі AI-коуча не для того, щоб приймати рішення за вас, а щоб допомагати вам приймати кращі рішення. Він може організувати величезну кількість інформації, виявити потенційні пастки, змоделювати довгострокові наслідки різних виборів, навіть допомогти вам у переговорах по контрактах. Я вважаю, що цінність такого AI-коуча полягає в його нейтральності та всебічності, на відміну від людських консультантів, які можуть мати конфлікти інтересів.
Ринкові капіталізації Amazon і Shopify: подвіжа перевага даних та інфраструктури
Justine в аналізі відзначила, що Amazon і Shopify мають більш сильну оборонну здатність у порівнянні з Google, з чим я повністю згоден, але хочу глибше проаналізувати джерела цієї переваги та її стійкість. Перевага Amazon полягає не лише в тому, що вона контролює повний ланцюг від пошуку до доставки, але, що більш важливо, вона володіє найціннішими поведінковими даними ) поведінковими даними (.
Amazon знає, що ви купили, коли ви це купили, як швидко ви отримали товар, чи повернули його, чи купили знову тощо. Цінність цих даних значно перевищує історію пошуку, оскільки вони безпосередньо відображають реальну покупку та задоволеність. Коли AI агенту потрібно приймати рішення про покупку для користувача, ці дані є найціннішим навчальним матеріалом. Google хоч і знає, що ви шукали, але не знає, що ви в кінцевому підсумку купили, і навіть не знає, чи задоволені ви результатом покупки. Ця різниця в даних буде ще більше посилена в епоху AI.
Більш важливо, що програма лояльності Amazon Prime ) створила унікальне економічне явище: sunk cost bias ( (упередження витрат). Коли ви вже заплатили за членство в Prime, ви схильні купувати більше товарів на Amazon, щоб "відшкодувати витрати". Цей психологічний механізм може стати ще потужнішим в епоху ШІ. Агент ШІ, коли шукає найкращі варіанти покупки для вас, може природно схилятися до Amazon, оскільки знає, що ви є членом Prime і можете користуватися безкоштовною доставкою та іншими перевагами.
Логіка захисту Shopify абсолютно відрізняється, але так само потужна. Вона не будує захисний бар'єр через контроль над споживачами, а створює мережевий ефект через надання можливостей торговцям. Оскільки все більше D2C) брендів, що працюють напряму зі споживачами(, обирають Shopify, ця платформа стає все більш незамінною. В еру ШІ ця децентралізована перевага може стати ще більш помітною. AI agent може потребувати одночасно отримувати інформацію та здійснювати покупки з сотень різних офіційних сайтів брендів, і якщо ці сайти працюють на Shopify, це створить стандартизовану екосистему API.
Я вважаю, що у Shopify є ще одна недооцінена перевага: вона найближча до брендової історії. В епоху ШІ функціональні відмінності продуктів можуть бути швидко розпізнані та порівняні за допомогою ШІ, але емоційний зв’язок з брендом все ще потрібно відчувати людині. Бренди на Shopify зазвичай мають унікальні історії та культуру, які важко повністю кількісно оцінити за допомогою ШІ, але які є важливими чинниками, що впливають на споживчі рішення.
Чотири основні інфраструктурні виклики комерціалізації ШІ
У кінці статті Джастін згадала про чотири основні умови, необхідні для повного використання потенціалу ШІ в бізнес-галузі, і я вважаю, що кожна з них заслуговує на детальне обговорення, адже це не лише технологічні виклики, а й можливості для інновацій у бізнес-моделях.
По-перше, це проблема кращих даних. Поточна система оцінки продуктів дійсно має серйозні проблеми: накрутка оцінок, поляризація, відсутність інформації про контекст. Але я вважаю, що причина проблеми полягає у неправильному механізмі стимулювання. Споживачі зазвичай пишуть відгуки через надзвичайне задоволення або надзвичайне незадоволення, стану посередині рідко хтось фіксує. Крім того, існуюча система відгуків не може захопити сценарії використання продукту, очікування користувачів, а також зміни в часовій вимірі.
Я уявляю собі ідеальну систему даних такою: AI-агент не лише збирає суб'єктивні оцінки користувачів, але й моніторить фактичне використання продуктів за допомогою пристроїв Інтернету речей. Наприклад, розумні годинники мають не лише враховувати, чи поставив користувач п'ятизіркову оцінку, але й дивитися на частоту та тривалість носіння. Оцінка кавомашини має враховувати не лише текстові відгуки, але й фактичну частоту використання, стан очищення та обслуговування тощо. Тільки поєднання об'єктивних даних використання з суб'єктивними відгуками може сформувати дійсно цінну систему оцінки продуктів.
Виклики уніфікованого API більше політичні, ніж технічні. Кожна електронна комерція має свою структуру API, формат даних, механізм аутентифікації; ці відмінності в значній мірі є навмисними і мають на меті створення ефекту прив'язки до платформи. Але в епоху агентів ШІ така сегментація може стати вузьким місцем ефективності в усій галузі. Я прогнозую появу спеціалізованих сервісів агрегації API, подібних до глобальних розподільчих систем у туристичній галузі. Ці сервіси стандартизують інтерфейси різних платформ, дозволяючи агентам ШІ безперешкодно порівнювати та купувати через різні платформи.
Ідентичність та пам'ять є найскладнішими викликами, оскільки вони пов'язані з балансом між приватністю, точністю та адаптивністю. Я вважаю, що майбутні AI-помічники для покупок повинні створити багаторівневу модель уподобань. Ця модель повинна не лише фіксувати вашу історію покупок, а й розуміти ваші цінності, етапи життя, фінансові обмеження тощо. Наприклад, їй потрібно знати, що ви прагнете зручності під час обіду в робочі дні, але у вихідні приготування їжі більше уваги приділяється якості та презентації. Така рекомендація з урахуванням контексту вимагає від AI наявності соціального розуміння, близького до людського.
Вбудоване захоплення може бути найбільш інноваційною сферою. Традиційний збір даних є пасивним і відкладеним: купивши, оцінюєш, використавши, даєш зворотний зв'язок. Але AI агент може реалізувати навчання уподобань у реальному часі. Наприклад, коли ви затримуєтеся на певній характеристиці продукту, AI може зробити висновок, що вас цікавить ця характеристика. Коли ви швидко пропускаєте певні кольорові варіанти, AI може вивчити ваші кольорові уподобання. Цей аналіз мікровзаємодій може допомогти AI краще зрозуміти ваші уподобання.
Перестановка на електронних комерційних платформах: хто переможе?
Після роздумів над аналізом Джастін я сформував деякі свої судження щодо майбутньої структури індустрії електронної комерції. Я вважаю, що ШІ спричинить нову перетасовку платформ, але логіка перемоги буде відрізнятися від попередніх.
Конкуренція в традиційній електронній комерції в основному зосереджена навколо трьох вимірів: різноманіття вибору, зручність і ціна. Amazon виграє в питанні вибору завдяки концепції "Everything Store", одночасно створюючи перевагу в зручності завдяки Prime. Але в епоху штучного інтелекту важливість цих переваг зміниться.
Коли AI-агент може автоматично порівнювати ціни по всій мережі та виконувати покупки, цінова перевага на одній платформі буде розмита. Коли AI зможе інтелектуально обробляти дані оптом і виконувати замовлення на різних платформах, визначення зручності також зміниться. Справжня конкурентна перевага перейде до якості даних, можливостей AI та екологічної інтеграції.
Я прогнозую появлення кількох нових гравців на платформі: AI-орієнтовані торгові платформи, вертикальні AI-агенти та постачальники комерційної інфраструктури. AI-орієнтовані платформи будуть спроектовані з нуля, зосереджуючись на потребах AI-агентів, пропонуючи структуровані дані про продукти, стандартизовані API та зручний для AI користувацький досвід. Вертикальні AI-агенти зосередяться на конкретних категоріях, таких як мода AI, цифрові продукти AI або AI для ремонту будинку, створюючи конкурентні переваги завдяки глибокій спеціалізації. Постачальники комерційної інфраструктури надаватимуть базові технологічні послуги, допомагаючи традиційним торговим платформам інтегрувати AI.
Я також вважаю, що з'явиться нова бізнес-модель: підписка на AI агентів. Споживачі можуть більше не купувати безпосередньо на різних електронних торгових платформах, а підписуватися на одного або кількох AI шопінг-агентів, які будуть представляти всі рішення щодо покупок. Ці агенти стягуватимуть плату за підписку, а не комісійні, що дозволить уникнути конфлікту інтересів і справді стати на бік споживачів. Ця модель може переосмислити розподіл вартості в електронній торгівлі.
Штучний інтелект у перебудові брендингу: від масового маркетингу до індивідуального діалогу
Зміни, які вносить штучний інтелект у бізнес, не обмежуються лише поведінкою покупців, а радикально переформатовують логіку брендингового маркетингу. В еру агентів ШІ ефективність традиційного масового маркетингу суттєво знизиться, оскільки споживачі більше не будуть активно шукати та порівнювати продукти, а натомість покладатимуться на рекомендації агентів ШІ.
Це означає, що брендам потрібно навчитися спілкуватися з AI, а не з людьми. AI агенти при оцінці продуктів будуть більш раціональними та орієнтованими на дані, вони не піддадуться впливу розкішної упаковки або емоційної реклами, а зосередяться на об'єктивних показниках продуктивності, співвідношенні витрат і оцінках задоволеності користувачів.
Але це не означає, що історія бренду стає неважливою. Навпаки, я вважаю, що справжнє оповідання бренду стане ще важливішим, оскільки AI-агенти глибоко аналізуватимуть послідовність і довіру бренду. Якщо бренд передає суперечливу інформацію на різних платформах і в різні моменти часу, AI легко це виявляє і знижує вагу рекомендацій.
Я прогнозую, що з'явиться нова роль у маркетингу: AI-менеджер з відносин. Завданням цих менеджерів є забезпечення того, щоб інформація про продукти бренду, цінові стратегії, управління запасами та інші аспекти могли бути правильно зрозумілі та оцінені AI. Їм потрібно оптимізувати дані про продукти, управляти інтеграцією API, моніторити рекомендаційні моделі AI тощо.
Іншою важливою зміною є максимізація персоналізації. Коли AI агент має глибоке розуміння кожного споживача, бренди можуть пропонувати індивідуально налаштовані продукти для кожного. Це не просто персоналізовані рекомендації, а самі персоналізовані продукти. Уявіть собі, коли ваш AI агент повідомляє певному бренду одягу ваші точні розміри, кольорові уподобання, вимоги до матеріалу та бюджет, цей бренд може створити для вас унікальний виріб. Така масова кастомізація стає економічно доцільною в епоху AI.
Наступні десять років: що ми спостерігаємо?
Після глибокого аналізу аналізу Джастін і моїх власних спостережень, я вважаю, що ми спостерігаємо не лише трансформацію в індустрії електронної комерції, а й більш глибокий зсув в економічній поведінці.
Традиційна економіка припускає, що споживачі є раціональними діячами, які активно збирають інформацію, порівнюють варіанти та приймають оптимальні рішення. Але насправді ми всі знаємо, що людські рішення сповнені упереджень, емоцій та когнітивних обмежень. Поява AI-агентів може зробити споживачів більш "раціональними", оскільки штучний інтелект здатен обробляти більше інформації, уникати емоційних упереджень та послідовно застосовувати стандарти прийняття рішень.
Ця популяризація раціонального споживання може мати глибокий вплив. По-перше, ефективність ринку суттєво зросте, оскільки споживачі зможуть точніше оцінювати вартість продуктів. По-друге, якість продуктів стане важливішою за маркетингові можливості, оскільки AI agent не буде обдурений розкішною рекламою. І, нарешті, прозорість цін зросте, оскільки AI зможе легко порівнювати ціни в мережі.
Але я також турбуюсь, що таке "суперраціональне" споживання може призвести до деяких негативних наслідків. Задоволення від відкриття під час покупок може зменшитись, оскільки AI агент завжди рекомендує "оптимальний" вибір, а не несподівані чи приємні варіанти. Імпульсивні покупки, хоч і не зовсім раціональні, є частиною радості життя. Якщо все буде оптимізовано AI, життя може стати занадто передбачуваним.
З більш宏观ної точки зору, я вважаю, що застосування ШІ в бізнес-сфері прискорить цифровізацію економіки. Все більше бізнес-дій буде цифрово зафіксовано та проаналізовано, що надасть безпрецедентну інформаційну базу для економічного планування та розробки політики. Уряд, можливо, зможе точніше прогнозувати економічні тенденції, виявляти ринкові збої, розробляти цільові заходи втручання.
Я прогнозую, що протягом наступних десяти років ми побачимо, як бізнес на основі штучного інтелекту розвивається з експериментальних застосувань до основних практик. Ранні приймачі отримають значну конкурентну перевагу, але з поширенням технологій ці переваги поступово стануть товарними. Справжніми довгостроковими переможцями будуть ті компанії, які зможуть переоцінити цінність для клієнтів в епоху штучного інтелекту.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
a16z нові інсайти: традиційна електронна комерція мертва? AI рідна платформа переосмислює "шопінг".
Чи замислювалися ви, чому Google став гігантом з ринковою капіталізацією 2 трильйони доларів, а Wikipedia - це неприбуткова організація? Відповідь дуже проста: магія комерційного пошуку. Коли ви шукаєте "скільки протонів у атомі цезію", Google не заробляє ані копійки. Але коли ви шукаєте "найкраща тенісна ракетка", він починає друкувати гроші. Ця асиметрія визначає саму суть економіки пошуку. Зараз, з піднесенням ШІ, ця рівновага повністю руйнується.
Нещодавно я прочитав глибокий аналіз партнерів a16z Justine Moore та Alex Rampell, їхні уявлення про те, як ШІ може перетворити сферу електронної комерції, справили на мене велике враження. Вони не лише проаналізували загрози, з якими може зіткнутися Google, але що важливіше, вони змалювали нову картину електронної комерції в епоху ШІ. У цій картині традиційна модель пошуку-порівняння-покупки замінюється інтелектуальним досвідом покупок, керованим агентами ШІ. Я витратив багато часу на роздуми над їхніми думками і, поєднуючи це зі своїми спостереженнями за цією галуззю, хочу поділитися деякими глибшими роздумами.
Справжня криза Google: не обсяг пошуку, а перенесення вартості
У статті Джастін згадує про вражаючу думку: навіть якщо Google втратить 95% обсягу пошуку, його доходи все ще можуть зростати, якщо він зможе зберегти ті запити, які мають комерційну цінність. Ця думка звучить контрінтуїтивно, але насправді вона розкриває основний секрет пошукової економіки. Після глибоких роздумів я зрозумів, що за цим стоїть глибше питання: ШІ змінює місце створення цінності.
У традиційній моделі Google виступає в ролі інформаційного посередника. Коли користувач має намір купити, Google надає результати пошуку та рекламу, бізнес отримує трафік, а Google стягує плату за рекламу. Це відносно проста трьохстороння гра. Але поява AI агентів порушила цю рівновагу. Коли ChatGPT або Perplexity можуть безпосередньо відповісти на запитання "яка найкраща ракетка для тенісу" і надати конкретні рекомендації, чому користувачеві ще потрібно переходити за рекламними посиланнями Google?
Більш важливо те, що ШІ не просто відповідає на запитання, він переосмислює "пошук" як такий. Наші попередні пошукові звички були: поставити запитання → отримати список посилань → натиснути для перегляду → порівняти інформацію → ухвалити рішення. А процес агента ШІ виглядає так: описати потребу → отримати рекомендації → безпосередньо купити. Проміжні етапи порівняння та дослідження значно скорочено або навіть зникли. Це означає, що традиційні пошукові системи не лише втратили обсяги запитів, а й втратили ключову позицію в ланцюгу ухвалення рішень.
З свідчень старшого віце-президента Apple Едді Кью на антимонопольному судовому процесі DOJ у травні 2025 року видно певні ознаки. Він зазначив, що обсяги пошуку в Safari впали вперше за більше ніж двадцять років, і ця новина безпосередньо призвела до падіння акцій Alphabet на майже 8% за день, ринкова капіталізація якої зникла більш ніж на 150 мільярдів доларів. Хоча звіт Google за Q2 показує, що доходи від пошуку все ще зростають, це свідчить про те, що наразі втрачаються в основному запити з низькою цінністю, але напрямок цієї тенденції є чітким.
Я вважаю, що Google стикається не лише з простими загрозами конкурентів, а й зі структурними викликами власної бізнес-моделі. Коли ШІ зможе безпосередньо виконати весь процес — від розпізнавання намірів до прийняття купівельного рішення, традиційна модель "трафік→реклама→конверсія" стане неефективною або навіть застарілою. Google потрібен не кращий пошуковий алгоритм, а абсолютно нова бізнес-модель для адаптації до поведінки споживачів, керованої ШІ.
П’ять видів покупки, які підлягають AI-трансформації: від імпульсивних до продуманих
Джастін у статті розділяє покупкову поведінку на п'ять категорій, від імпульсивних покупок до значних покупок у житті, кожна з яких зазнає різного ступеня змін в епоху ШІ. Я вважаю, що ця класифікаційна структура дуже точна, але хочу глибше проаналізувати психологічні механізми, що стоять за кожною з цих покупок, а також те, як ШІ переосмислює ці механізми.
Імпульсивна покупка ( Імпульсивна покупка ) здається, є сферою, в якій вплив ШІ мінімальний, оскільки імпульс означає відсутність раціонального дослідницького процесу. Але я вважаю, що це судження може бути надто поверхневим. Справжня сила ШІ полягає в прогнозуванні та керуванні імпульсами. Уявіть собі, коли ви бачите смішну футболку в TikTok, ШІ вже проаналізував вашу історію переглядів, записи покупок, активність у соціальних мережах, навіть ваш емоційний стан, а потім у найточніший момент пропонує продукт, що найбільше відповідає вашим поточним психологічним потребам. Це не просто просте алгоритмічне рекомендування, а глибоке розуміння та контроль людської імпульсивної психології. Я вважаю, що такий персоналізований імпульсний контроль може зробити імпульсивні покупки ще більш частими і точними.
Щоденні необхідності ( Впровадження AI в повсякденні справи найпростіше зрозуміти та реалізувати. Але я спостерігав цікаве явище: коли AI починає брати на себе наші щоденні рішення щодо покупок, наші звички споживання можуть зазнати тонких змін. Наприклад, AI може коригувати ваш час і кількість покупок на основі коливань цін, наявності товару, або навіть прогнозу погоди. Розумний AI-агент може за тиждень до закінчення вашого прального порошку виявити, що певний бренд на розпродажу, тому зробити покупку заздалегідь і запропонувати вам спробувати. Ця "інтелектуальна арбітражна" поведінка може дозволити споживачам отримати кращу вартість за гроші без свідомого усвідомлення, водночас змушуючи бренди переосмислити свої стратегії ціноутворення та просування.
Життєві покупки ) - це сфера, в якій, на мою думку, ШІ матиме найбільший вплив. Ці покупки характеризуються: наявністю певного цінового порогу, врахуванням особистого смаку, потребою в певному рівні дослідження. Justine згадала про продукти, такі як Plush, але я вважаю, що це лише верхівка айсберга. Справжня революція прийде від глибокого навчання ШІ щодо особистого стилю та уподобань. Уявіть собі помічника ШІ, який знає не лише те, що ви купували раніше, але й розуміє вашу фігуру, колір шкіри, спосіб життя, соціальні кола, навіть ваші амбіції (. Він може рекомендувати не тільки окремі продукти, а й цілі комплекти, навіть шляхи покращення способу життя. Такий рівень персоналізації недоступний традиційним платформам електронної комерції.
Функціональні покупки ) є найскладнішими та найвикликовішими в AI-інтеграції. Цей тип покупок зазвичай передбачає великі витрати та тривале використання; споживачам потрібні не лише рекомендації продуктів, а й експертні консультації. Я вважаю, що тут з'явиться нова категорія AI-додатків: AI-консультанти. Ці AI не лише мають багатий досвід продуктів, а й можуть вести глибокі діалоги, схожі на людських експертів з продажу. Вони можуть запитувати про ваші конкретні потреби, сценарії використання, бюджетні обмеження, навіть ваші майбутні плани, а потім надавати високоприватизовані рекомендації. Що більш важливо, ці AI-консультанти є міжбрендовими і не мають тенденції до певного продукту через комісії чи запаси.
Життєві важливі покупки ( можуть бути сферою, де вплив AI є найменшим, але водночас найважливішим. Придбання житла, одруження, освіта — ці рішення занадто серйозні та персоналізовані, щоб повністю довірити їх AI. Проте AI може відігравати важливу роль у зборі інформації, порівнянні варіантів, оцінці ризиків тощо. Я уявляю собі AI-коуча не для того, щоб приймати рішення за вас, а щоб допомагати вам приймати кращі рішення. Він може організувати величезну кількість інформації, виявити потенційні пастки, змоделювати довгострокові наслідки різних виборів, навіть допомогти вам у переговорах по контрактах. Я вважаю, що цінність такого AI-коуча полягає в його нейтральності та всебічності, на відміну від людських консультантів, які можуть мати конфлікти інтересів.
Ринкові капіталізації Amazon і Shopify: подвіжа перевага даних та інфраструктури
Justine в аналізі відзначила, що Amazon і Shopify мають більш сильну оборонну здатність у порівнянні з Google, з чим я повністю згоден, але хочу глибше проаналізувати джерела цієї переваги та її стійкість. Перевага Amazon полягає не лише в тому, що вона контролює повний ланцюг від пошуку до доставки, але, що більш важливо, вона володіє найціннішими поведінковими даними ) поведінковими даними (.
Amazon знає, що ви купили, коли ви це купили, як швидко ви отримали товар, чи повернули його, чи купили знову тощо. Цінність цих даних значно перевищує історію пошуку, оскільки вони безпосередньо відображають реальну покупку та задоволеність. Коли AI агенту потрібно приймати рішення про покупку для користувача, ці дані є найціннішим навчальним матеріалом. Google хоч і знає, що ви шукали, але не знає, що ви в кінцевому підсумку купили, і навіть не знає, чи задоволені ви результатом покупки. Ця різниця в даних буде ще більше посилена в епоху AI.
Більш важливо, що програма лояльності Amazon Prime ) створила унікальне економічне явище: sunk cost bias ( (упередження витрат). Коли ви вже заплатили за членство в Prime, ви схильні купувати більше товарів на Amazon, щоб "відшкодувати витрати". Цей психологічний механізм може стати ще потужнішим в епоху ШІ. Агент ШІ, коли шукає найкращі варіанти покупки для вас, може природно схилятися до Amazon, оскільки знає, що ви є членом Prime і можете користуватися безкоштовною доставкою та іншими перевагами.
Логіка захисту Shopify абсолютно відрізняється, але так само потужна. Вона не будує захисний бар'єр через контроль над споживачами, а створює мережевий ефект через надання можливостей торговцям. Оскільки все більше D2C) брендів, що працюють напряму зі споживачами(, обирають Shopify, ця платформа стає все більш незамінною. В еру ШІ ця децентралізована перевага може стати ще більш помітною. AI agent може потребувати одночасно отримувати інформацію та здійснювати покупки з сотень різних офіційних сайтів брендів, і якщо ці сайти працюють на Shopify, це створить стандартизовану екосистему API.
Я вважаю, що у Shopify є ще одна недооцінена перевага: вона найближча до брендової історії. В епоху ШІ функціональні відмінності продуктів можуть бути швидко розпізнані та порівняні за допомогою ШІ, але емоційний зв’язок з брендом все ще потрібно відчувати людині. Бренди на Shopify зазвичай мають унікальні історії та культуру, які важко повністю кількісно оцінити за допомогою ШІ, але які є важливими чинниками, що впливають на споживчі рішення.
Чотири основні інфраструктурні виклики комерціалізації ШІ
У кінці статті Джастін згадала про чотири основні умови, необхідні для повного використання потенціалу ШІ в бізнес-галузі, і я вважаю, що кожна з них заслуговує на детальне обговорення, адже це не лише технологічні виклики, а й можливості для інновацій у бізнес-моделях.
По-перше, це проблема кращих даних. Поточна система оцінки продуктів дійсно має серйозні проблеми: накрутка оцінок, поляризація, відсутність інформації про контекст. Але я вважаю, що причина проблеми полягає у неправильному механізмі стимулювання. Споживачі зазвичай пишуть відгуки через надзвичайне задоволення або надзвичайне незадоволення, стану посередині рідко хтось фіксує. Крім того, існуюча система відгуків не може захопити сценарії використання продукту, очікування користувачів, а також зміни в часовій вимірі.
Я уявляю собі ідеальну систему даних такою: AI-агент не лише збирає суб'єктивні оцінки користувачів, але й моніторить фактичне використання продуктів за допомогою пристроїв Інтернету речей. Наприклад, розумні годинники мають не лише враховувати, чи поставив користувач п'ятизіркову оцінку, але й дивитися на частоту та тривалість носіння. Оцінка кавомашини має враховувати не лише текстові відгуки, але й фактичну частоту використання, стан очищення та обслуговування тощо. Тільки поєднання об'єктивних даних використання з суб'єктивними відгуками може сформувати дійсно цінну систему оцінки продуктів.
Виклики уніфікованого API більше політичні, ніж технічні. Кожна електронна комерція має свою структуру API, формат даних, механізм аутентифікації; ці відмінності в значній мірі є навмисними і мають на меті створення ефекту прив'язки до платформи. Але в епоху агентів ШІ така сегментація може стати вузьким місцем ефективності в усій галузі. Я прогнозую появу спеціалізованих сервісів агрегації API, подібних до глобальних розподільчих систем у туристичній галузі. Ці сервіси стандартизують інтерфейси різних платформ, дозволяючи агентам ШІ безперешкодно порівнювати та купувати через різні платформи.
Ідентичність та пам'ять є найскладнішими викликами, оскільки вони пов'язані з балансом між приватністю, точністю та адаптивністю. Я вважаю, що майбутні AI-помічники для покупок повинні створити багаторівневу модель уподобань. Ця модель повинна не лише фіксувати вашу історію покупок, а й розуміти ваші цінності, етапи життя, фінансові обмеження тощо. Наприклад, їй потрібно знати, що ви прагнете зручності під час обіду в робочі дні, але у вихідні приготування їжі більше уваги приділяється якості та презентації. Така рекомендація з урахуванням контексту вимагає від AI наявності соціального розуміння, близького до людського.
Вбудоване захоплення може бути найбільш інноваційною сферою. Традиційний збір даних є пасивним і відкладеним: купивши, оцінюєш, використавши, даєш зворотний зв'язок. Але AI агент може реалізувати навчання уподобань у реальному часі. Наприклад, коли ви затримуєтеся на певній характеристиці продукту, AI може зробити висновок, що вас цікавить ця характеристика. Коли ви швидко пропускаєте певні кольорові варіанти, AI може вивчити ваші кольорові уподобання. Цей аналіз мікровзаємодій може допомогти AI краще зрозуміти ваші уподобання.
Перестановка на електронних комерційних платформах: хто переможе?
Після роздумів над аналізом Джастін я сформував деякі свої судження щодо майбутньої структури індустрії електронної комерції. Я вважаю, що ШІ спричинить нову перетасовку платформ, але логіка перемоги буде відрізнятися від попередніх.
Конкуренція в традиційній електронній комерції в основному зосереджена навколо трьох вимірів: різноманіття вибору, зручність і ціна. Amazon виграє в питанні вибору завдяки концепції "Everything Store", одночасно створюючи перевагу в зручності завдяки Prime. Але в епоху штучного інтелекту важливість цих переваг зміниться.
Коли AI-агент може автоматично порівнювати ціни по всій мережі та виконувати покупки, цінова перевага на одній платформі буде розмита. Коли AI зможе інтелектуально обробляти дані оптом і виконувати замовлення на різних платформах, визначення зручності також зміниться. Справжня конкурентна перевага перейде до якості даних, можливостей AI та екологічної інтеграції.
Я прогнозую появлення кількох нових гравців на платформі: AI-орієнтовані торгові платформи, вертикальні AI-агенти та постачальники комерційної інфраструктури. AI-орієнтовані платформи будуть спроектовані з нуля, зосереджуючись на потребах AI-агентів, пропонуючи структуровані дані про продукти, стандартизовані API та зручний для AI користувацький досвід. Вертикальні AI-агенти зосередяться на конкретних категоріях, таких як мода AI, цифрові продукти AI або AI для ремонту будинку, створюючи конкурентні переваги завдяки глибокій спеціалізації. Постачальники комерційної інфраструктури надаватимуть базові технологічні послуги, допомагаючи традиційним торговим платформам інтегрувати AI.
Я також вважаю, що з'явиться нова бізнес-модель: підписка на AI агентів. Споживачі можуть більше не купувати безпосередньо на різних електронних торгових платформах, а підписуватися на одного або кількох AI шопінг-агентів, які будуть представляти всі рішення щодо покупок. Ці агенти стягуватимуть плату за підписку, а не комісійні, що дозволить уникнути конфлікту інтересів і справді стати на бік споживачів. Ця модель може переосмислити розподіл вартості в електронній торгівлі.
Штучний інтелект у перебудові брендингу: від масового маркетингу до індивідуального діалогу
Зміни, які вносить штучний інтелект у бізнес, не обмежуються лише поведінкою покупців, а радикально переформатовують логіку брендингового маркетингу. В еру агентів ШІ ефективність традиційного масового маркетингу суттєво знизиться, оскільки споживачі більше не будуть активно шукати та порівнювати продукти, а натомість покладатимуться на рекомендації агентів ШІ.
Це означає, що брендам потрібно навчитися спілкуватися з AI, а не з людьми. AI агенти при оцінці продуктів будуть більш раціональними та орієнтованими на дані, вони не піддадуться впливу розкішної упаковки або емоційної реклами, а зосередяться на об'єктивних показниках продуктивності, співвідношенні витрат і оцінках задоволеності користувачів.
Але це не означає, що історія бренду стає неважливою. Навпаки, я вважаю, що справжнє оповідання бренду стане ще важливішим, оскільки AI-агенти глибоко аналізуватимуть послідовність і довіру бренду. Якщо бренд передає суперечливу інформацію на різних платформах і в різні моменти часу, AI легко це виявляє і знижує вагу рекомендацій.
Я прогнозую, що з'явиться нова роль у маркетингу: AI-менеджер з відносин. Завданням цих менеджерів є забезпечення того, щоб інформація про продукти бренду, цінові стратегії, управління запасами та інші аспекти могли бути правильно зрозумілі та оцінені AI. Їм потрібно оптимізувати дані про продукти, управляти інтеграцією API, моніторити рекомендаційні моделі AI тощо.
Іншою важливою зміною є максимізація персоналізації. Коли AI агент має глибоке розуміння кожного споживача, бренди можуть пропонувати індивідуально налаштовані продукти для кожного. Це не просто персоналізовані рекомендації, а самі персоналізовані продукти. Уявіть собі, коли ваш AI агент повідомляє певному бренду одягу ваші точні розміри, кольорові уподобання, вимоги до матеріалу та бюджет, цей бренд може створити для вас унікальний виріб. Така масова кастомізація стає економічно доцільною в епоху AI.
Наступні десять років: що ми спостерігаємо?
Після глибокого аналізу аналізу Джастін і моїх власних спостережень, я вважаю, що ми спостерігаємо не лише трансформацію в індустрії електронної комерції, а й більш глибокий зсув в економічній поведінці.
Традиційна економіка припускає, що споживачі є раціональними діячами, які активно збирають інформацію, порівнюють варіанти та приймають оптимальні рішення. Але насправді ми всі знаємо, що людські рішення сповнені упереджень, емоцій та когнітивних обмежень. Поява AI-агентів може зробити споживачів більш "раціональними", оскільки штучний інтелект здатен обробляти більше інформації, уникати емоційних упереджень та послідовно застосовувати стандарти прийняття рішень.
Ця популяризація раціонального споживання може мати глибокий вплив. По-перше, ефективність ринку суттєво зросте, оскільки споживачі зможуть точніше оцінювати вартість продуктів. По-друге, якість продуктів стане важливішою за маркетингові можливості, оскільки AI agent не буде обдурений розкішною рекламою. І, нарешті, прозорість цін зросте, оскільки AI зможе легко порівнювати ціни в мережі.
Але я також турбуюсь, що таке "суперраціональне" споживання може призвести до деяких негативних наслідків. Задоволення від відкриття під час покупок може зменшитись, оскільки AI агент завжди рекомендує "оптимальний" вибір, а не несподівані чи приємні варіанти. Імпульсивні покупки, хоч і не зовсім раціональні, є частиною радості життя. Якщо все буде оптимізовано AI, життя може стати занадто передбачуваним.
З більш宏观ної точки зору, я вважаю, що застосування ШІ в бізнес-сфері прискорить цифровізацію економіки. Все більше бізнес-дій буде цифрово зафіксовано та проаналізовано, що надасть безпрецедентну інформаційну базу для економічного планування та розробки політики. Уряд, можливо, зможе точніше прогнозувати економічні тенденції, виявляти ринкові збої, розробляти цільові заходи втручання.
Я прогнозую, що протягом наступних десяти років ми побачимо, як бізнес на основі штучного інтелекту розвивається з експериментальних застосувань до основних практик. Ранні приймачі отримають значну конкурентну перевагу, але з поширенням технологій ці переваги поступово стануть товарними. Справжніми довгостроковими переможцями будуть ті компанії, які зможуть переоцінити цінність для клієнтів в епоху штучного інтелекту.