AI-поиск поверх слабого фундамента: почему нейросети не спасают конверсию e-com каталога

Пока e-commerce директора и владельцы продуктов пытаются закрыть дыры в логике своих интерфейсов модной надстройкой в виде «умного» AI-поиска, деньги продолжают утекать. Логика менеджмента простая и линейная: «Раз пользователь путается в нашем огромном каталоге, пусть нейросеть сама находит ему нужный товар».

Звучит как серебряная пуля. Но на практике это оборачивается сливом бюджетов на разработку.

Привет! Меня зовут Дмитрий, я продакт-менеджер в e-commerce. Последние несколько месяцев мы в tonsa разбираем барьеры, которые останавливают клиентов на этапе выбора. Gроанализировали гигабайты логов и сессий в интерфейсах интернет-магазинов сложного оборудования, где сломаны базовые сценарии, и увидели четкий системный паттерн.

Давайте признаем: современный ИИ прекрасен в роли ассистента.

Но вот что происходит дальше: нейросеть мгновенно выплевывает пользователю эту идеальную выдачу из двух десятков карточек. Пользователь кликает, переходит... и попадает в интерфейс, где абсолютно непонятно, чем один товар отличается от другого. Проблема осталась на месте.

Думайте об AI-поиске не как о замене структуры каталога. Думайте о нем как о более быстром входе в уже существующую логику выбора. Если эта логика слабая, AI просто в разы быстрее приводит пользователя к путанице.

Представьте прораба или обычного дачника, который ищет циркуляционный насос или сложный смесительный узел для системы отопления. Он формулирует задачу умному поиску. Поиск отрабатывает на 10 из 10 и выводит на экран 15 релевантных моделей.

И тут пользователь упирается в «слой принятия решений». Ему мало просто увидеть эти карточки. Ему нужно понять:

Если каталог и карточка товара (PDP) этого не объясняют, AI не закрывает барьер к действию. Он только сменил точку входа. Пользователь все равно упирается в одинаковые названия, перегруженные таблицы спецификаций, где указаны «напор 6м, расход 3.5 м³/ч», и ноль человеческих подсказок.

Мы видим это в записях визитов постоянно: пользователь мечется между вкладками, пытается сравнить параметры, не находит очевидной разницы, закрывает вкладку и уходит искать туда, где ему объяснят, что купить.

Если вы продаете сложный ассортимент, пройдитесь по этому чек-листу базового UX. Почините это с помощью продуктового проектирования, и вам, возможно, вообще не понадобится переплачивать за интеграцию тяжелых LLM-моделей.

Видно ли в каталоге с первого взгляда, в чем ключевая разница между соседними товарами?

Если у вас в листинге идут подряд Насос Х-100, Насос Х-105 и Насос Х-110 с одинаковыми серыми миниатюрами — вы заставляете пользователя совершать лишнюю когнитивную работу. Вынесите ключевые дифференциаторы (например, «для чистой воды», «со встроенным фильтром») прямо на карточку товара.

Переведены ли сложные параметры на язык выгод для пользователя без экспертных знаний?

Вместо сухих «1100 Вт» напишите: «Достаточно для полива участка до 10 соток». Помогите клиенту примерить товар на его юзкейс.

Помогают ли фильтры принять решение или они просто хаотично сужают выдачу?

В инженерке часто можно встретить фильтры по диаметру резьбы в дюймах, где пользователю предлагают самому угадать, что ему нужно. Хороший фильтр ведет по сценарию: «Для какого типа труб?» или «Какая глубина скважины?».

Объясняет ли карточка, для какого именно сценария этот вариант будет лучшим?

AI раскрывается на 100%, когда он ускоряет и усиливает уже понятный, ровный и логичный путь клиента. Но если этот путь ломается на этапе сравнения и выбора — сначала нужно починить фундамент. Иначе вы просто построите дорогой, высокотехнологичный «умный» слой поверх абсолютного хаоса.

В продукте Tonsa Diagnostic мы подсвечиваем именно такие скрытые, критические зоны. Находим места, где целевой пользователь уже максимально близок к действию, готов положить товар в корзину, но не может сделать следующий шаг из-за неочевидных барьеров в интерфейсе каталога.

Если ваш интернет-магазин или b2b-портал получает трафик, но конверсия застревает на этапе выбора между похожими вариантами — не спешите нанимать AI-разработчиков.

Зайдите на tonsa, оставьте заявку на UX-диагностику, и мы поможем разобраться, где именно интерфейс мешает вашему клиенту принять решение и отпускает его к конкурентам.