От запроса к решению: как Яндекс развивает поиск товаров и зачем нужен генеративный ответ

Алексей Голиков, руководитель службы Поиска и Алисы AI на e-com-срезе, о роли нейросетевых технологий в выборе товаров и о том, как поиск становится помощником в покупках

Основная задача Поиска — помогать пользователям с их запросами. В e-commerce-сценариях это не только быстрый переход в интернет-магазин, но и решения задач, связанных с выбором и оформлением заказов. При этом покупательский путь редко бывает линейным: прежде чем оформить покупку, человеку часто нужно разобраться в характеристиках, сравнить модели, уточнить детали применения или условия покупки. В этой статье расскажем, как мы развиваем продукт и почему мы сосредоточились на двух направлениях: улучшении классической поисковой выдачи в товарных сценариях и развитии информационных ответов на базе нейросетевых технологий Алисы AI.

В коммерческих запросах пользователь чаще всего хочет найти и купить товар по выгодной цене. Однако на практике мы сталкивались с рядом ограничений, которые нужно было преодолеть.

Качество пользовательских сигналов. Анализируя поток в первом квартале 2025 года, мы выявили 58 тысяч доменов, использующих недобросовестные методы продвижения. Оказалось, что 50% сигнала на таких сайтах генерировали роботы, которые имитировали поведение людей. При формировании поисковой выдачи мы стали уделять больше внимания качеству пользовательской активности. Это позволило существенно снизить влияние искусственно сгенерированных поведенческих сигналов на ранжирование сайтов и точнее учитывать реальный пользовательский опыт.

Доступность товара для покупки. Раньше система не всегда понимала, есть ли товар в наличии, и слабо учитывала региональную специфику. В некоторых случаях товар отображался в результатах поиска, но был недоступен для заказа или не доставлялся в регион пользователя. Для того чтобы сократить число подобных ситуаций, мы усилили учет сигналов при ранжировании, связанных с актуальностью данных о наличии товаров и их региональной доступностью.

География и офлайн-представленность. В некоторых категориях, например, таких как мебель или бытовая техника, пользователи часто изучают товары онлайн, но планируют покупку в физических магазинах. Поэтому один из факторов, который учитывается при формировании выдачи, — наличие товара в офлайн-точках. Теперь, если пользователь делится своей локацией, в выдаче он получит больше предложений из магазинов своего региона.

Прозрачность условий покупки на этапе выбора. При выборе товара пользователи обращают внимание на стоимость, доступные способы оплаты, наличие рассрочки и доставки — такие факторы влияют на решение о покупке. Мы расширили возможности товарных сниппетов в выдаче: теперь в них отображаются цена товара, способы доставки, отзывы о магазине, контакты поддержки и другая информация. Так пользователь может сразу из выдачи выбрать магазин с подходящими условиями.

Точность подбора товарных предложений. В e-commerce важна корректная обработка сочетаний параметров. Ведь запрос часто содержит сразу несколько требований к товару. Например, раньше по запросу «белая выдвижная розетка» в выдаче могли появиться отдельно белые розетки и выдвижные. Мы улучшили понимание содержания страниц каталогов интернет-магазинов и маркетплейсов, чтобы точнее соотносить характеристики товара с запросом пользователя и учитывать параметры выбора.

Таким образом, работа велась над качеством пользовательского опыта — релевантностью, прозрачностью условий и фактической доступностью товара. Главная цифра, подтверждающая успех изменений: в ходе А/В-экспериментов мы зафиксировали рост переходов к покупкам на сайты независимого e-commerce из Поиска на 19,5% с лета 2024 года по осень 2025.

Адаптировать поиск под e-commerce – непростая задача, поскольку поведение пользователей в товарных сценариях редко бывает линейным. Не каждый товарный запрос пользователя означает, что он готов что-нибудь купить. Пользователь может просто изучать: сравнивать модели, уточнять характеристики, разбираться в особенностях категории или способе применения товара.

Чтобы поддерживать такой сценарий, мы развиваем формат быстрых ответов Алисы AI в Поиске — их ежемесячно получают 46,5 млн пользователей. Такие ответы формируются на основе качественного, полезного и экспертного контента сайтов, которые указываются как источники. Когда пользователь вводит модельный запрос, система сама выделяет наиболее важные для него параметры и дает структурированный ответ.

Сценарий позволяет пользователю получить сжатую и упорядоченную информацию о товарах в режиме «одного окна», и при желании может перейти по ссылкам-источникам, чтобы почитать подробнее. Сейчас мы продолжаем расширять формат нейросетевых ответов, добавляя мультимодальные элементы — изображения, видео и суммаризацию отзывов, чтобы лучше решать задачи пользователей.

Современный покупательский путь всё чаще требует глубокого погружения: уточнить детали, сравнить несколько вариантов, переспросить. Именно здесь на помощь приходит чат с Алисой AI, которая выступает в роли персонального консультанта.

Перейти в диалог с нейросетью можно прямо из поиска. Пользователь может задать ей вопрос о покупке или выборе товара прямо в чате, общаясь с ней как с собеседником. Алиса AI покажет карточки товаров, поможет разобраться в характеристиках, сравнить разные варианты, найти альтернативы и выбрать оптимальное предложение по цене и качеству. Это сложный технический вызов: модель получает контекст диалога с последним запросом, генерирует запросы в Поиск, получает текст с интернет-страниц и товарные предложения (с описанием, ценой, картинкой), а затем генерирует ответ, отображая карточки товаров из поисковой выдачи по релевантным запросам.

Например, если пользователю нужно подобрать увлажнитель, Алиса AI задаст уточняющие вопросы и затем покажет варианты. Нейросеть отобразит предложения в виде карточек товаров на основе данных из маркетплейсов, с сайтов крупных ритейлеров и локальных магазинов, доступных в теме «Товары» Яндекс Поиска. Пользователь сможет посмотреть характеристики, актуальные цены, ссылки на сайты продавцов, условия доставки. Авторизованные пользователи смогут также перейти к оформлению заказа — данные о доставке и способах оплаты подтянутся автоматически из профиля в Яндекс ID.

Покупательский путь больше не ограничивается одним сценарием. Если нужно быстро разобраться в характеристиках — пользователю помогает Алиса AI в Поиске со структурированными ответами по модельным запросам. Если требуется диалог, уточнения и персональный подход — в дело вступает чат с Алисой AI как персональный консультант.

Обе поверхности дополняют друг друга, закрывая разные этапы выбора: от первого знакомства с товаром до готовности купить. Будущее Алисы AI и Поиска в гибридном формате, сочетающем классический поиск и современные модели ИИ, которые мы продолжим развивать.