Кто будет владеть покупательским кошельком в эпоху AI-ассистентов
В Turing Post вышел хороший обзор о том, как локальные AI-экосистемы меняют глобальную гонку ассистентов. Его главный тезис понятен: победит не обязательно тот, у кого лучшая модель, а тот, кто сможет не только ответить на вопрос, но и довести пользователя до реального действия — найти товар, забронировать столик, вызвать такси или провести оплату. Давайте посмотрим на этот вопрос немного шире.
У OpenAI и Anthropic есть сильные модели, глобальная аудитория и доступ к пользователю ещё до того, как он открыл сайт магазина. Зато у них нет собственных складов, курьеров, ресторанов, гостиниц и пунктов выдачи. У Amazon, «Яндекса», Ozon, Wildberries, Mercado Libre и других платформ всё это уже есть, но они рискуют потерять начало покупательского пути: человек может сформулировать потребность, сравнить варианты и принять решение внутри ChatGPT или Claude, а в магазин прийти только для оформления заказа.
Поэтому одна сторона вряд ли вытеснит другую. Скорее возникнет нервный симбиоз: ассистент будет помогать сформулировать намерение и выбирать исполнителя, маркетплейс — предоставлять ассортимент, оплату и логистику, а затем им нужно договариться о разделе дохода. Глобальному ассистенту придётся иметь дело не с одной универсальной торговой системой, а с целой картой региональных платформ
И здесь вопрос разделения дохода превращается в задачу причинного анализа. Допустим, пользователи, пришедшие из ChatGPT, покупают в два раза чаще. Это ещё не означает, что именно ChatGPT создал дополнительные продажи: возможно, к нему просто чаще обращаются люди, которые и так уже почти решили купить товар. Но от ответа на этот вопрос зависит размер комиссии.
Ассистент скажет, что привёл покупателя. Маркетплейс возразит, что тот и так собирался оформить заказ. Продавец припишет эффект скидке, внутренний рекомендатель — ранжированию, а платёжный сервис — рассрочке. Все будут наблюдать одну транзакцию и называть себя её причиной.
Чтобы претендовать на кусок пирога, ассистенту придётся доказать не просто высокую конверсию своих пользователей, а инкрементальный эффект: покупки, которые без него не состоялись бы или принесли бы меньше денег. И вся новая AI-экономика рискует превратиться в огромную задачу multi-touch attribution, участники которой считают себя причинным эффектом.
Кроме доказательства пользы возникает следующий конфликт. Как только ассистент начинает получать комиссию, у него появляется стимул направлять пользователя туда, где эта комиссия выше. Маркетплейс, в свою очередь, может предпочесть продавца с большей маржой или рекламной ставкой, продавец — более выгодный товар, а платёжная система — покупку в кредит.
В итоге пользователь слышит одну фразу: «Я подобрал для вас лучший вариант», под которой может скрываться целая цепочка коммерческих оптимизаций, каждая из которых по отдельности выглядит разумно, а вместе формирует довольно своеобразное представление о слове «лучший».
AI обещает избавить нас от рекламной выдачи из сотен товаров, но вместо неё может появиться рекламная выдача из двух. Просто коммерческий интерес теперь будет находиться не рядом с ответом, а внутри него и говорить тем же голосом, что и персональный совет.
Так что история из обзора Turing Post не только о локальных экосистемах. Она о том, как новые AI-лидеры пытаются встроиться в уже существующий мир маркетплейсов, банков, логистики и платформ, а затем договориться, кто из них действительно создал покупку и кому полагается комиссия.
OpenAI и Anthropic не вытеснят традиционные и региональные экосистемы. Они станут ещё одним слоем над ними — слоем, где формируется намерение, выбирается исполнитель и направляется внимание. Но тот, кто помогает выбрать, неизбежно получает возможность влиять на выбор. А когда советчик зарабатывает на результате собственного совета, его нейтральность становится частью бизнес-модели.
Поэтому главный вопрос новой AI-торговли звучит так: кто будет владеть покупательским кошельком — и в чьих интересах будет действовать тот, кому мы разрешим его открыть?
В Turing Post вышел хороший обзор о том, как локальные AI-экосистемы меняют глобальную гонку ассистентов. Его главный тезис понятен: победит не обязательно тот, у кого лучшая модель, а тот, кто сможет не только ответить на вопрос, но и довести пользователя до реального действия — найти товар, забронировать столик, вызвать такси или провести оплату. Давайте посмотрим на этот вопрос немного шире.
У OpenAI и Anthropic есть сильные модели, глобальная аудитория и доступ к пользователю ещё до того, как он открыл сайт магазина. Зато у них нет собственных складов, курьеров, ресторанов, гостиниц и пунктов выдачи. У Amazon, «Яндекса», Ozon, Wildberries, Mercado Libre и других платформ всё это уже есть, но они рискуют потерять начало покупательского пути: человек может сформулировать потребность, сравнить варианты и принять решение внутри ChatGPT или Claude, а в магазин прийти только для оформления заказа.
Поэтому одна сторона вряд ли вытеснит другую. Скорее возникнет нервный симбиоз: ассистент будет помогать сформулировать намерение и выбирать исполнителя, маркетплейс — предоставлять ассортимент, оплату и логистику, а затем им нужно договариться о разделе дохода. Глобальному ассистенту придётся иметь дело не с одной универсальной торговой системой, а с целой картой региональных платформ
И здесь вопрос разделения дохода превращается в задачу причинного анализа. Допустим, пользователи, пришедшие из ChatGPT, покупают в два раза чаще. Это ещё не означает, что именно ChatGPT создал дополнительные продажи: возможно, к нему просто чаще обращаются люди, которые и так уже почти решили купить товар. Но от ответа на этот вопрос зависит размер комиссии.
Ассистент скажет, что привёл покупателя. Маркетплейс возразит, что тот и так собирался оформить заказ. Продавец припишет эффект скидке, внутренний рекомендатель — ранжированию, а платёжный сервис — рассрочке. Все будут наблюдать одну транзакцию и называть себя её причиной.
Чтобы претендовать на кусок пирога, ассистенту придётся доказать не просто высокую конверсию своих пользователей, а инкрементальный эффект: покупки, которые без него не состоялись бы или принесли бы меньше денег. И вся новая AI-экономика рискует превратиться в огромную задачу multi-touch attribution, участники которой считают себя причинным эффектом.
Кроме доказательства пользы возникает следующий конфликт. Как только ассистент начинает получать комиссию, у него появляется стимул направлять пользователя туда, где эта комиссия выше. Маркетплейс, в свою очередь, может предпочесть продавца с большей маржой или рекламной ставкой, продавец — более выгодный товар, а платёжная система — покупку в кредит.
В итоге пользователь слышит одну фразу: «Я подобрал для вас лучший вариант», под которой может скрываться целая цепочка коммерческих оптимизаций, каждая из которых по отдельности выглядит разумно, а вместе формирует довольно своеобразное представление о слове «лучший».
AI обещает избавить нас от рекламной выдачи из сотен товаров, но вместо неё может появиться рекламная выдача из двух. Просто коммерческий интерес теперь будет находиться не рядом с ответом, а внутри него и говорить тем же голосом, что и персональный совет.
Так что история из обзора Turing Post не только о локальных экосистемах. Она о том, как новые AI-лидеры пытаются встроиться в уже существующий мир маркетплейсов, банков, логистики и платформ, а затем договориться, кто из них действительно создал покупку и кому полагается комиссия.
OpenAI и Anthropic не вытеснят традиционные и региональные экосистемы. Они станут ещё одним слоем над ними — слоем, где формируется намерение, выбирается исполнитель и направляется внимание. Но тот, кто помогает выбрать, неизбежно получает возможность влиять на выбор. А когда советчик зарабатывает на результате собственного совета, его нейтральность становится частью бизнес-модели.
Поэтому главный вопрос новой AI-торговли звучит так: кто будет владеть покупательским кошельком — и в чьих интересах будет действовать тот, кому мы разрешим его открыть?