AI-трафик в ритейле. Смена экономики канала
По данным Adobe, трафик из AI-ассистентов на сайты ритейлеров в США вырос на 393% за Q1 2026. Но важнее динамики качество этого трафика.
Пользователи, которые приходят через AI, конвертируются на 42% лучше, проводят на сайте почти в полтора раза больше времени и приносят на 37% больше выручки на визит. Ещё год назад всё было наоборот — такой трафик считался слабым.
Раньше пользователь приходил на сайт, чтобы выбрать. Теперь он всё чаще приходит уже с выбранным вариантом. Не «посмотреть», а подтвердить решение, которое за него частично принял агент.
Тут меняется структура: трафик становится реже, но каждый визит — более точный и более дорогой с точки зрения ценности.
Это постепенно снижает значимость старых механик. Оптимизация под выдачу, борьба за клик, работа с витриной — всё это начинает играть меньшую роль, потому что агенту не нужна витрина в классическом смысле. Ему нужно понять, подходит ли товар под конкретный запрос и контекст 👀
На этом фоне становится заметен ещё один момент. По данным Adobe, 1/4 контента на сайтах ритейлеров уже сейчас плохо доступна для AI-моделей. То есть часть ассортимента просто не попадает в новый канал — не потому что хуже, а потому что его невозможно «прочитать».
Тут на сцену выходят новые сервисы. Например, наши коллеги из Aivo помогают брендам адаптировать клиентский слой под AI-взаимодействие — от диалогов до структуры данных, которые модели способны интерпретировать.
Мы долго оптимизировали ecommerce под поведение человека. Теперь понадобится оптимизировать его под логику моделей.
По данным Adobe, трафик из AI-ассистентов на сайты ритейлеров в США вырос на 393% за Q1 2026. Но важнее динамики качество этого трафика.
Пользователи, которые приходят через AI, конвертируются на 42% лучше, проводят на сайте почти в полтора раза больше времени и приносят на 37% больше выручки на визит. Ещё год назад всё было наоборот — такой трафик считался слабым.
Если упростить, меняется не просто источник трафика — меняется сама логика его формирования.
Раньше пользователь приходил на сайт, чтобы выбрать. Теперь он всё чаще приходит уже с выбранным вариантом. Не «посмотреть», а подтвердить решение, которое за него частично принял агент.
Тут меняется структура: трафик становится реже, но каждый визит — более точный и более дорогой с точки зрения ценности.
Это постепенно снижает значимость старых механик. Оптимизация под выдачу, борьба за клик, работа с витриной — всё это начинает играть меньшую роль, потому что агенту не нужна витрина в классическом смысле. Ему нужно понять, подходит ли товар под конкретный запрос и контекст 👀
На этом фоне становится заметен ещё один момент. По данным Adobe, 1/4 контента на сайтах ритейлеров уже сейчас плохо доступна для AI-моделей. То есть часть ассортимента просто не попадает в новый канал — не потому что хуже, а потому что его невозможно «прочитать».
Тут на сцену выходят новые сервисы. Например, наши коллеги из Aivo помогают брендам адаптировать клиентский слой под AI-взаимодействие — от диалогов до структуры данных, которые модели способны интерпретировать.
Мы долго оптимизировали ecommerce под поведение человека. Теперь понадобится оптимизировать его под логику моделей.