19 Октября 2026 | 11:06

Только треть россиян готова доверить ИИ поиск товаров — против 62% в США

Еще сильнее разрыв в доверии к платежам: полностью передать ИИ отдельные операции без личного контроля согласны 45% китайцев, 23% американцев и только 8% россиян

Картинка Только треть россиян готова доверить ИИ поиск товаров — против 62% в США
Фото: www.istockphoto.com

Меньше трети россиян используют ИИ для поиска и сравнения товаров, при этом в США количество таких пользователей составляет 62%, а в Китае — 75%. Об этом заявил Дмитрий Орченко, генеральный директор «Сбермаркетинга», на конференции «День Бренда 2026».

Делегировать ИИ покупки, сохранив контроль над каждой операцией, согласны 86% китайских потребителей, 45% американских и 17% российских. Полностью доверить ИИ отдельные платежи без личного контроля согласны 45% респондентов в Китае, 23% в США и только 8% в России.

Распространение ИИ-агентов может повлиять и на лояльность покупателей к брендам, считает Орченко. Согласно приведенным в презентации данным, 37% потребителей готовы позволить ИИ-агенту переключить их на другой бренд, а 74% считают, что ИИ справляется с поиском и выбором лучше и точнее, чем близкие люди. При этом 81% руководителей ретейла ожидают снижения лояльности покупателей к брендам под влиянием ИИ к 2027 г. В этих условиях брендам предстоит конкурировать не только за внимание человека, но и за рекомендации алгоритмов, уточняет Орченко.

В этом случае возможны три сценария продвижения, зависящие от роли ИИ в принятии решения. В первом случае ИИ-агент выступает потребителем и решает рациональные задачи без эмоциональной привязанности к марке. Такой подход актуален для FMCG, страхования и DIY. Во втором сценарии ИИ становится советчиком: человек ориентируется на конкретный бренд, но алгоритм может предложить альтернативы. Эта модель распространяется на бытовую технику и электронику, одежду, бьюти и авиаперевозки. В третьем случае человек определился с выбором, ИИ-агент помогает найти лучшие условия покупки. Здесь бренд сохраняет ключевую роль, что особенно актуально для автомобилей, люксовых товаров, развлечений и ресторанов.

Одним из приоритетов новой диджитал-стратегии становится GEO — повышение заметности бренда для нейросетей. ИИ-агенты оценивают не только рекламные обещания, но и совокупность факторов: цену, доступность товара, отзывы, сервис и соответствие запросу пользователя. Согласно презентации, в США годовой рост реферального трафика на сайты из ИИ-источников достиг восьмикратного значения.

Второе направление — персонализация коммуникаций. Бренду важно сохранять свои смысл, характер, принципы и обещание, адаптируя остальные элементы предложения под конкретного пользователя в реальном времени на основе данных. По приведенным в презентации данным, 76% потребителей предпочитают покупать у брендов, которые персонализируют предложение.

Третьим направлением становится развитие офлайн-взаимодействия и премиального клиентского опыта. Так, 67% потребителей уверены: присутствие человека является признаком премиального сервиса, тогда как ИИ воспринимается как базовая услуга. Таким образом, автоматизация выбора не исключает значимости личного контакта, особенно там, где эмоциональная составляющая влияет на решение о покупке.

Изменение роли ИИ требует пересмотра и приоритетов маркетинга. Если раньше основой коммуникации были охваты и знание бренда, то в сценарии с ИИ-агентами возрастает значение видимости в нейросетях и ценности предложения при сравнении. Для компаний, работающих одновременно с людьми и ИИ, важны оба типа аудитории, а также стоимость привлечения клиента (CAC) и его долгосрочная ценность (CLTV). При этом рациональные преимущества — цена, доступность и сервис — остаются базой во всех сценариях.

Рейтинги
Лидеры рейтингов AdIndex
# Компания Рейтинг
1 ПроКонтекст №1 Диджитал Индекс 2025
2 Media Instinct №1 Медиасервис 2025
3 Сбер №1 Рекламодатели 2025
–ейтинг@Mail.ru
Этот сайт использует cookie-файлы и рекомендательные технологии. Оставаясь на сайте, вы даете согласие на использование cookie-файлов и соглашаетесь с правилами применения рекомендательных систем на сайте.