Покупатели доверяют ИИ на старте выбора, но ищут выгоду в обычном поиске
Дата публикации
01.07.2026
Исследование Similarweb проследило тысячи покупательских маршрутов в трёх отраслях и выявило чёткое распределение ролей вдоль воронки. Люди привлекают ИИ чат-боты в начале, когда ещё формируют представление о товаре. А вот чтобы сравнить цены и найти лучшее предложение, возвращаются к привычному поиску.
Что и на каком этапе полезнее
Здесь и кроется главная находка отчёта. На стадии обнаружения товара и первых идей ИИ-инструменты считают более полезными 35% пользователей против 13,6% у поисковых систем — преимущество почти втрое. На этапе исследования и сравнения вариантов разрыв сужается: 30% на стороне ИИ против 20% у поиска. А когда доходит до вопроса, где купить и по какой цене, показатели почти сравниваются — 24,3% против 22,1%. Чем ближе к кошельку, тем охотнее человек возвращается к проверенному Google.
Логика поведения вполне понятна: ассистент помогает сориентироваться и сузить круг, но окончательную проверку цены покупатель оставляет инструменту, которому привык доверять в денежных вопросах. Схожую картину мы уже видели в материале о том, что покупатели хотят от ИИ помощи, а не автономных решений. Украинские данные с этим тоже перекликаются — 27% украинцев уже используют ИИ для сравнения товаров, хотя финальный выбор делают в другом месте.
Насколько весома первая рекомендация
О силе первоначальных ИИ-рекомендаций мы уже писали подробно: бренды, которые советовал ChatGPT, получали переход на сайт в 2,5 раза чаще конкурентов, причём с более глубоким вовлечением аудитории. Здесь стоит добавить гранулированный срез по отраслям, который показывает, насколько стабилен этот эффект.
В финансах, когда ИИ советовал American Express, его сайт посещали 7,2% против 3,1% у Capital One; когда же ассистент называл Capital One, тот взлетал до 14,2% против 3,8% у конкурента. В путешествиях рекомендованный Skyscanner собирал 9,5% против 7,6% у Kayak, а названный Kayak — целых 12% против 3,4%. В бьюти-сегменте Sephora по совету ИИ получала 7,9% против 3,3% у Ulta. Кого бы ни называл ассистент, рекомендованный бренд каждый раз опережал конкурента с ощутимым отрывом.
Как распределить усилия вдоль воронки
Для украинских компаний из этого следует скорее карта приоритетов, чем общие призывы.
Верх воронки принадлежит ИИ. Если именно на этапе обнаружения товара ассистент имеет наибольший вес, то и попадать в его поле зрения стоит именно здесь — и делать это через качественный контент, который модель сможет процитировать. Это территория генеративной оптимизации, опирающейся на знакомые основы: системное SEO-продвижение и подробное наполнение сайта контентом, которое делает ваш ресурс пригодным источником для ответа.
Низ воронки остаётся за классическим поиском. Когда покупатель созрел и ищет, где выгоднее купить, в выдаче по коммерческому запросу должен стоять ваш сайт или товарное предложение. Здесь работает внутренняя оптимизация каталога и при необходимости контекстная реклама на транзакционных запросах. Пренебречь этим этапом означает отдать уже готового к покупке клиента тому, кто заметнее в поиске.
Таким образом, общий ориентир прост: ИИ формирует список кандидатов, а поиск решает, у кого в итоге купят. Интернет-магазин, присутствующий лишь на одном из этих этапов, теряет покупателя на другом.
Пределы данных
И несколько оговорок напоследок. Исследование охватило лишь десктопную активность в США за период с июля по декабрь 2025 года и коснулось трёх сегментов — финансов, путешествий и бьюти-индустрии. Мобильное поведение и другие рынки остались за кадром, так что цифры стоит воспринимать как ранний срез конкретных ниш, а не как универсальный закон для всей электронной коммерции.
Комментарии