🛒 Нейропоиск меняет правила e-commerce: 84% брендов в топе ИИ-рекомендаций отсутствуют в обычной выдаче
⠀
35% онлайн-покупателей уже используют нейропоиск, 40% доверяют рекомендациям ИИ, а 74% готовы пользоваться такими инструментами в среднесрочной перспективе. Это данные исследования Яндекса и «РБК Исследований».
⠀
Для брендов меняются правила конкуренции: высокое место в классическом поиске маркетплейса больше не гарантирует попадания в рекомендации ИИ-ассистента.
⠀
👉 84% брендов — новые участники топа
⠀
Аналитики Easy Commerce исследовали нейровыдачу в 10 товарных категориях на трёх площадках: Яндекс Маркет, Яндекс Лавка и Самокат.
⠀
Главный результат: 84% брендов в топе нейропоиска Яндекс Маркета отсутствовали в топе обычной выдачи.
⠀
Это открывает возможности для производителей, которые раньше не могли конкурировать за первые позиции в традиционном поиске.
⠀
👉 ИИ ищет не слова, а решение задачи
⠀
Покупатель всё чаще формулирует запрос как конкретную потребность:
⠀
• «Подбери подарок коллеге до 3000 ₽».
• «Что приготовить на ужин?»
• «Собери корзину для поездки с ребёнком».
⠀
ИИ анализирует смысл запроса, подбирает товары, учитывает характеристики, цену, наличие, доставку и отзывы, а затем формирует рекомендации.
⠀
При этом алгоритмы разных площадок отличаются. Универсального набора факторов, гарантирующего попадание в нейровыдачу, нет.
⠀
👉 Отзывы и описания становятся важнее
⠀
Корреляционный анализ Easy Commerce показал связь попадания в рекомендации с качеством текстового контента, отзывами и соответствием описаний пользовательским запросам.
⠀
Для ИИ важны не только ключевые слова, но и характеристики товара, сценарии применения, преимущества и ограничения.
⠀
Например, нейросеть Wildberries уже обобщает отзывы и выделяет из них свойства товаров: размер, цвет, запах, вкус и другие параметры.
⠀
Отзывы превращаются из социального доказательства в источник данных для алгоритма выбора.
⠀
👉 Как брендам адаптироваться
⠀
1. Переработать карточки. Подробно заполнить характеристики и описать реальные сценарии использования товара, а не ограничиваться поисковыми ключами.
⠀
2. Работать с отзывами. Следить за повторяющимися замечаниями покупателей, качеством товара и актуальностью информации.
⠀
3. Улучшать коммерческие показатели. Контролировать цену, наличие, сроки доставки и конверсию карточек.
⠀
4. Измерять видимость в ИИ. Проверять, какие товары ассистент рекомендует по типовым покупательским запросам, и сравнивать результаты с конкурентами.
⠀
👉 Следующий этап — покупки через ИИ-агентов
⠀
Amazon развивает Rufus, Alibaba — покупательские сценарии в Qwen. ИИ-ассистенты постепенно переходят от рекомендаций к оформлению заказов.
⠀
По оценке McKinsey, к 2030 году через ИИ-агентов могут проходить потребительские покупки на $3–5 трлн в мире. Это прогноз, а не текущий объём рынка.
⠀
Для брендов появляется новая задача: сделать товар понятным не только покупателю, но и алгоритму, который выбирает, что ему показать. При этом исследование Easy Commerce фиксирует различия между выдачами, но не доказывает, что изменение одного фактора карточки гарантированно повысит её позицию.

Прямая речь

Уже 35% покупателей в e-com используют нейропоиск. Как брендам попасть в рекомендации ИИ

Нейропоиск на e-com-площадках — это не еще одна функция, а новая точка входа в покупку. ИИ уже подбирает товары, сравнивает их и ведет пользователя к заказу. Проблема в том, что нейровыдача устроена иначе, чем классический поиск товара внутри маркетплейса. И бренд, который ранее был в топе товарной выдачи, может не попасть в рекомендации от ИИ-ассистента на той же самой площадке. Разбираемся, как попасть в нейровыдачу и что для этого делать.

Еще недавно поиск товара в онлайн-магазине всегда выглядел одинаково: пользователь вводил поисковый запрос, получал список карточек и сам сравнивал и выяснял, что ему подходит. Сегодня этот сценарий стремительно устаревает: на смену ему приходит нейропоиск — подбор товаров на основе рекомендаций искусственного интеллекта.

По данным Яндекса и «РБК Исследований», 35% онлайн-покупателей уже используют нейропоиск, 40% доверяют рекомендациям AI при онлайн-покупке, а 74% готовы использовать его в среднесрочной перспективе.

По оценке McKinsey, к 2030 году через ИИ-агентов пройдет от 3 до 5 трлн долларов мировых потребительских покупок. На зарубежных площадках конверсия в заказ при нейропоиске выше классического поиска в 2,5 раза, средний чек — на 30%, а размер корзины — на 50%. Покупатели все чаще формулируют запрос не словами «пылесос для квартиры с питомцами», а жизненными сценариями: «Подбери подарок коллеге до 3000 ₽», «Посоветуй, что приготовить на ужин», «Собери корзину для поездки с ребенком».

При этом важно различать два уровня зрелости аудитории. С одной стороны, 35% людей уже используют нейропоиск — это ядро новой пользовательской привычки. С другой, 62% российских онлайн-покупателей, по данным исследования «Купера» и Rambler&Co, опубликованным в ТАСС, знакомы с умными функциями в целом: рекомендациями, поиском по фото, чат-ассистентами. Но делегировать ИИ выбор товара готовы пока только 43%. Этот разрыв между широкой осведомленностью и осторожной готовностью отдать решение алгоритму — ключевая зона роста для площадок и брендов на 2026 год.

Как это работает: четыре шага от запроса до покупки

Нейропоиск внутри e-com-площадок учитывает не только совпадение ключевых слов, но и намерение пользователя, и в этом принципиальное отличие его работы. Схема выглядит так.

Шаг 1. Понимание запроса. ИИ анализирует формулировку и распознаёт, чего на самом деле хочет пользователь: купить, сравнить, найти дешевле или подобрать лучшее для себя. Учитываются смысл слов, синонимы, бренд, бюджет, а также контекст: история покупок, город, сезон, устройство.

Шаг 2. Извлечение кандидатов. Система быстро собирает большой список товаров по каталогу, индексам и признакам: название, характеристики, теги, описание. Учитываются наличие, доставка и базовая популярность.

Шаг 3. Ранжирование. Нейросеть пересчитывает кандидатов по вероятности клика и покупки именно этим пользователем. Оцениваются релевантность, качество карточки, цена, скидки, рейтинг, отзывы, скорость доставки и поведенческие метрики.

Шаг 4. Генерация и объяснение. Формируется финальная выдача: товары, рекомендации, советы по выбору.

Что происходит на площадках: от чатов до агентов

Нейропоиск незаметно стал новым стандартом для крупных платформ. Наиболее активно рынок внедряет диалоговый подбор и чат-интерфейсы, а также ИИ-сценарии, влияющие на выбор и конверсию, — от суммаризации отзывов и обогащения выдачи до сопровождения пользователя на пути к заказу.

Голосовые и мультимодальные механики пока развиты точечно и остаются скорее зоной экспериментов. В целом конкуренция смещается от отдельных ИИ-функций к построению целостного пользовательского пути, где ИИ встроен в поиск, сравнение, принятие решения и оформление покупки.

За рубежом тренд проявлен еще заметнее: Rufus у Amazon не только подбирает товары, но и оформляет покупку при достижении заданной цены. Qwen App у Alibaba по одному запросу подбирает, оформляет и оплачивает заказ. Товары Etsy покупают прямо в ChatGPT и Google AI Mode, уже не заходя на площадку.

Главное, что объединяет все эти кейсы: нейропоиск перестал быть отдельной функцией конкретной площадки — он становится новым стандартом пользовательского пути.

Кто уже лидирует в нейропоиске: мониторинг по 10 категориям
Многие e-com-площадки уже запустили нейропоиск, другие активно его тестируют. Потому брендам все важнее учиться выстраивать коммуникацию с покупателем в нейровыдаче. Начинать всегда важно с замера позиций, но до недавнего времени измерить видимость конкретного бренда в нейровыдаче e-com-площадок было нечем. Аналитики Easy Commerce провели мониторинг нейровыдачи с помощью Commerce Analytics Tool (CAT): изучили 10 категорий на трех площадках — Яндекс Маркет, Яндекс Лавка и Самокат — и выявили лидеров по Share of AI Voice (доле видимости бренда в ответах ИИ).

Бренды-лидеры в нейрорекомендациях существенно различаются от площадки к площадке. И заметно отличаются от лидеров в классическом поиске внутри маркетплейса.

Нейровыдача vs обычный поиск: 84% новых брендов в топе

Один из важных выводов исследования: выдача нейропоиска радикально отличается от классического поиска внутри e-com-площадок. Как следствие, бренды, которые ранее не попадали в топ классической выдачи, получили шанс стать видимыми в нейрорекомендациях, и наоборот. Для бизнеса это означает одно: нейропоиск — отдельная территория видимости, которая требует отдельной работы.

Что влияет на попадание в нейровыдачу: факторы ранжирования

Факторы, которые определяют позицию товара в ИИ-рекомендациях, различаются от площадки к площадке. Для сервисов Яндекса картина выглядит так:

Аналитики Easy Commerce провели корреляционный анализ на основе данных Commerce Analytics Tool и выделили веса текстовых факторов. Выяснилось, что наибольшее влияние на попадание товара в ИИ-рекомендации имеют отзывы и релевантность описания промптам:

Вес факторов может отличаться для разных категорий, но общий вывод очевиден: нейропоиск усиливает зависимость продаж от отзывов, рейтинга товара, релевантности текста карточки и объема текстовых блоков.

Как адаптировать карточки к нейропоиску: четыре шага

1. Перестраивайте карточку под семантику, а не под ключи. ИИ-ассистенты помогают пользователям выбирать товары по характеристикам и конкретным сценариям использования. Поэтому брендам важно подробно и точно заполнять название, описание и атрибуты товара.
2. Управляйте отзывами как источником данных. Нейросеть Wildberries кратко пересказывает свежие отзывы и обновляет пересказ автоматически: повторяющиеся преимущества и недостатки попадают в выдачу. Из комментариев собираются фильтры по параметрам вроде размера, запаха, цвета и вкуса. Отзывы становятся входными данными для выбора, а качество товара и ответы продавца определяют, как ИИ объясняет покупателю релевантность товара.
3. Оптимизируйте поведенческие сигналы. Тестируйте обложки, цены и участие в акциях: чем чаще покупатели кликают на карточку, кладут товар в корзину и оформляют заказ, тем выше место в выдаче.
4. Готовьтесь продавать языковой модели. Маркет AI и агент «Найти дешевле» у Яндекса уже доводят пользователя до оформления заказа, за рубежом то же делают Rufus и Qwen. Карточку в этих сценариях читает языковая модель, а не человек в интерфейсе площадки, поэтому описание должно оставаться понятным и для человека, и для ИИ.

Главный вывод: нейропоиск — это не канал, а инструмент влияния на выбор

Нейровыдача усиливает зависимость продаж от качества данных. Чтобы попадать в ответы ассистента и повышать конверсию карточек, отзывы, наличие, цена, доставка, ответы продавца и контент должны управляться как единая система.

Оптимизация под нейропоиск не сводится к базовому SEO и набору ключевых слов — она требует регулярной работы с карточками, отзывами, визуалом, атрибутами и коммерческими условиями. Чем лучше платформа понимает продукт и сценарии его использования, тем выше шанс попадания товара в рекомендации, подборки, ассистенты и будущие agentic-покупки.

Результаты нейропоиска заметно отличаются от результатов привычного поиска: 84% новых брендов, которых не было в топе обычного поиска, появляются в нейровыдаче Яндекса Маркета, а это открывает широкие возможности для бизнесов, которые раньше не могли попасть в топ классической выдачи.

Нейропоиск становится не просто каналом повышения видимости, а инструментом влияния на выбор покупателя в момент принятия решения. И те, кто научатся работать с ним системно, получат дополнительный трафик, рост конверсии и лояльность новой аудитории.

Ольга Юдина, директор по стратегическому развитию Easy Commerce
«Мы видим, как нейропоиск окончательно перешел из разряда “интересных экспериментов” в базовую инфраструктуру e-commerce. Сегодня нейровыдача — это не просто новый канал, а инструмент влияния на выбор покупателя. И брендам нужно учиться работать с ним системно, чтобы не потерять видимость, которую они годами выстраивали в обычном поиске».