Когда нейросеть портит конверсию: реальные кейсы неудачной автоматизации

Автоматизация почти всегда продаётся как улучшение. Быстрее, умнее, эффективнее. Особенно когда речь идёт об ИИ: кажется, что любое «умное» вмешательство по умолчанию должно повышать конверсию. Но на практике всё чаще происходит обратное.

Конверсия падает не потому, что ИИ «плохой», а потому что его внедряют не в тот момент и не в той форме.

Один из самых распространённых сценариев — AI-чат, который появляется сразу после захода на сайт. Он вежливый, быстрый, «готов помочь». Проблема в том, что пользователь ещё не понял, что именно он здесь делает.

Вместо облегчения возникает давление. Нужно отвечать, формулировать вопрос, вступать в диалог, когда решение ещё не созрело. В результате пользователь закрывает страницу не из-за отсутствия информации, а из-за лишнего взаимодействия.

Автоматические рекомендации выглядят логично: показать пользователю то, что ему «точно подойдёт». Но иногда они слишком точны. Когда интерфейс демонстрирует знание контекста, к которому пользователь не готов, это вызывает тревогу.

Вместо ощущения заботы появляется вопрос: «Откуда вы это знаете?» И в момент, когда должно формироваться доверие, оно разрушается. Конверсия в таких случаях падает не из-за ошибки в логике, а из-за нарушения психологической дистанции.

ИИ, который заполняет формы, предлагает тексты или автоматически выбирает параметры, часто воспринимается как удобство. Но в критических точках — оплате, регистрации, подтверждении — это удобство может сыграть против продукта.

Пользователь хочет быть уверен, что понимает каждый шаг. Когда система слишком активно решает за него, возникает сомнение: «А если что-то не так?» И сомнение почти всегда сильнее желания продолжить.

Во всех случаях проблема не в самой технологии, а в моменте и плотности вмешательства. ИИ внедряют туда, где пользователь ещё не готов делегировать контроль. Автоматизация опережает доверие.

Конверсия — это не про скорость. Это про уверенность. И любое «умное» действие, которое эту уверенность снижает, работает против результата, даже если выглядит рационально.

Автоматизация хорошо смотрится в презентациях и отчётах. Её легко измерять: меньше шагов, меньше времени, меньше ручных действий. Но то, что удобно измерять, не всегда совпадает с тем, что удобно чувствовать пользователю.

ИИ-фичи часто внедряются ради демонстрации прогресса, а не ради реального сценария использования. В итоге продукт становится умнее, но холоднее.

ИИ начинает работать на результат только тогда, когда он незаметен. Когда он поддерживает уже принятое решение, а не пытается сформировать его. Когда он включается после того, как пользователь понял контекст и согласился с логикой продукта.

Это требует сдержанности и редакторского подхода к интерфейсу. Иногда лучше убрать автоматизацию, чем добавить ещё одну «умную» подсказку. Именно поэтому всё больше команд рассматривают ИИ не как центр продукта, а как фоновый слой. В таких условиях инструменты вроде генератора сайтов Turbologo используются не для демонстрации AI-возможностей, а для выстраивания спокойного, понятного пути, где автоматизация не ломает доверие.

ИИ не портит конверсию сам по себе. Её портит неуместная автоматизация. Там, где пользователю нужен контроль, прозрачность и пауза, интеллект должен отступать, а не усиливаться.

Хороший продукт не показывает, насколько он умный. Он делает так, чтобы пользователь чувствовал себя уверенно — даже если под капотом работает сложная система.

Мы регулярно разбираем реальные продуктовые ошибки и решения на стыке ИИ, UX и бизнеса в нашем Telegram-канале 👉 t.me/turbologoru.

А если хочется обсудить, где именно автоматизация в продукте начинает вредить, это удобно сделать через @turbologo_poster_bot.

А вы сталкивались с ситуацией, когда «умная» функция мешала принять решение, а не помогала? Интересно обсудить 👇