Кто выбирает за вас

Как ИИ меняет поле выбора - и почему финальное решение всё ещё остаётся за человеком

Мы привыкли считать, что выбор происходит в момент, когда человек сравнивает варианты. Похоже, это уже не совсем так. Всё чаще самое важное происходит раньше: кто-то решает, какие варианты вообще попадут человеку на глаза.

Раньше эту работу делали поиск, реклама, рейтинги, друзья и алгоритмы рекомендаций. Теперь к ним добавился ИИ.

Мы решили проверить, насколько его картина мира уже отличается от человеческой. Взяли простой рынок, где почти у каждого есть личный опыт, - банки. Вместе с ГЕОранк собрали 400 ответов нейросетей и сравнили их с выбором синтетических респондентов ISweesh.

Результат хорошо показывает, что происходит с выбором прямо сейчас.

И что, вероятно, будет происходить дальше.

Если упростить, выбор сегодня собирается слоями.

А теперь между всем этим и финальным решением появляется ИИ. Раньше вы сами открывали десять вкладок и собирали варианты. Теперь можно спросить: «Какой банк выбрать для ИП?», «Какую CRM взять небольшой команде?», «Какой ноутбук купить до 100 тысяч?» - и получить короткий список за минуту.

ИИ пока не выбирает вместо человека. Он делает кое-что менее заметное. Выбирает, из чего человек будет выбирать.

Чтобы посмотреть, как это работает на практике, мы взяли банки.

В ГЕОранк мы посмотрели 400 ответов пяти систем:

Половина запросов была про банк для физлица. Половина - про РКО для ИП и самозанятых.

Основной банк для проверки (ТБанк) упоминается 224 раза.

Если собрать все ответы вместе, чаще всего среди банков встречались:

Альфа на первом месте меня удивила. До прогона я бы поставил наверх Т-Банк или Сбер. ИИ увидел рынок иначе. И причина довольно прозаичная: нейросеть знает банк не так, как знаете его вы. У неё нет карты. Нет зарплатного проекта. Нет истории, как поддержка решила проблему за пять минут или не решила её за три дня.

Зато у неё есть интернет. Среди частых источников в ответах были banki.ru, sravni.ru, vc.ru, сайты Альфа-Банка, ВТБ, Т-Банка и другие площадки.

ИИ собирает выбор из того, что доступно и хорошо описано.

Потом мы задали похожий вопрос синтетическим респондентам ISweesh:

Важно: это был открытый вопрос. Никакого списка банков перед глазами.

У физлиц ответ оказался почти двоичным.

Из 296 непустых ответов:

То есть широкий рынок из ИИ-ответов резко превратился в два варианта.

У бизнеса разброс был больше, но Т-Банк и Сбер всё равно забрали основную часть выбора. И это уже полезнее любого спора «кто прав». ИИ показывает, что человеку могут положить на стол. Аудитория показывает, что человек с этого стола реально заберёт.

Самый полезный результат для меня оказался вообще не про бренды. Мы спросили, что важно при выборе банка.

У физлиц на первом месте оказалось удобство приложения: его упомянули 274 человека из 300.

Если подумать, логика есть. Тариф вы выбираете один раз. В приложение потом заходите постоянно. Проверить баланс. Перевести деньги. Найти операцию. Оплатить счёт. Заблокировать карту.

На бумаге можно выиграть процентом. В жизни можно проиграть тремя лишними нажатиями.

Вот здесь хорошо видно разницу двух механизмов. ИИ сильнее видит то, что удобно описывать и сравнивать: тарифы, ставки, кэшбэк, набор услуг. Человек приносит в решение ещё и опыт. Поэтому сегодня рекомендация ИИ и финальный выбор расходятся.

Пока ответ довольно простой.

Но не из всех возможных вариантов. До решения уже успевают поработать прошлый опыт, окружение, контент, поиск, рекомендации и алгоритмы. Теперь к ним добавился ИИ.

И моя гипотеза в том, что именно его роль будет расти быстрее всего. Не в примитивном смысле: «ChatGPT сказал открыть этот банк - я открыл». Скорее так. У человека было десять вариантов. Он спросил ИИ. Получил четыре. Проверил отзывы, сравнил условия, вспомнил прошлый опыт и сам выбрал один.

Формально решение его. Но шесть вариантов в решение вообще не попали. Вот где начинается реальное влияние.

Если эта гипотеза верна, меняется не только банковский маркетинг. Меняется сама точка, в которой начинается выбор. Раньше бренду было важно попасть в Google, каталог, рейтинг, маркетплейс, подборку.

Теперь всё важнее будет попасть ещё и в ответ ИИ. Причём простого упоминания мало. Модель должна понимать, кому вас советовать, в какой ситуации, за что и на каких источниках этот совет держится. А дальше начинается вторая половина задачи: совпадает ли то, за что вас рекомендует ИИ, с тем, за что вас реально выбирает человек.

На банках этот разрыв уже видно. ИИ часто выводит наверх одни бренды. Люди финально выбирают другие. ИИ легко сравнивает тарифы и предложения. У людей наверх вылезает приложение, которым потом надо пользоваться каждый день.

Пока эти две картины заметно расходятся. Но если ИИ всё чаще будет стоять в начале выбора, бренду придётся работать сразу с обеими.

Если вы отвечаете за бренд, продукт или маркетинг, я бы проверил две вещи отдельно.

Что ИИ говорит о вас.

По каким запросам вы вообще появляетесь. С кем рядом. За что вас рекомендуют. Какие сайты и страницы формируют этот ответ.

За что вас выбирает человек.

Не то, что написано в рекламной презентации, а реальные критерии и барьеры конкретного сегмента.

Потом положить одно на другое. Если ИИ советует вас за цену, а человек выбирает за удобство, проблема уже видна. Если аудитория выбирает вас, а ИИ почти не включает в короткий список, тоже.

Самая опасная ошибка сейчас - считать эти две картины одной и той же.

ГЕОранк собрал 400 ответов пяти ИИ-систем.

Было два сценария: основной банк для физлица и РКО для ИП или самозанятого.

ISweesh прогнал похожие ситуации на синтетических респондентах и отдельно посмотрел выбор бренда, критерии и барьеры.

ИИ-ответ меняется от модели, запроса, даты и источников.

Синтетические респонденты дают предварительный модельный сигнал, а не заменяют живое исследование.

Нам здесь было интересно другое: посмотреть, как один и тот же выбор выглядит до человека и внутри его решения.

Пока всё ещё вы. Но выбор никогда не происходил в вакууме. Раньше до вас успевали поработать реклама, знакомые, Google, рейтинги и алгоритмы. Теперь появился ещё один советчик.

Он быстро читает за вас. Сравнивает за вас. И, что важнее, отбрасывает за вас.

Человеку не обязательно слепо верить ИИ, чтобы ИИ уже влиял на его решение. Достаточно, чтобы нейросеть первой решила, какие варианты вообще достойны сравнения. Поэтому я бы следил не за моментом, когда ИИ начнёт «выбирать вместо людей». Возможно, такого момента и не будет.

Гораздо интереснее другой. Когда фраза «спрошу у ChatGPT» станет такой же обычной, как «погуглю». Тогда вопрос для бренда будет звучать не «что человек думает о нас?» Сначала придётся спросить:

а нейросеть вообще дала ему шанс о нас подумать?

ГЕОранк в этом исследовании смотрел на первую половину пути: как банки представлены в ИИ-ответах, кто появляется чаще и на какие источники опираются модели.

Мы в ISweesh смотрели на вторую: какой вариант выбирает синтетическая аудитория, какие критерии всплывают и что мешает выбору.