Между поиском и покупкой встала нейросеть. Я четыре раза попросила её подобрать сухой шампунь

Wildberries запустил ИИ-ассистента для покупателей — он встаёт прямо в поисковой выдаче и вместо списка товаров возвращает подборку, собранную под запрос обычным языком. Я работаю с рекламой на маркетплейсах и решила проверить его руками на одной узкой категории. Это не разбор алгоритма — доступа к нему нет ни у меня, ни у кого. Это разбор того, что новый слой означает для продавца, который к нему не имеет доступа.

Коротко о механике, потому что функция свежая. Анонс был на ПМЭФ в июне, дальше пилот в мобильном приложении, потом постепенное расширение доступа — на момент, когда я это пишу, ассистент есть ещё не у всех. Точка входа — в поиске: вместо подбора ключевых слов покупатель описывает задачу, а модель возвращает короткую подборку прямо в диалоге и предлагает уточнить, что важнее — цена, бренд или характеристика.

Это не local-история WB. Amazon сделал то же самое с ассистентом Rufus, Яндекс — с Алисой, которая научилась сравнивать товары. Выбор переезжает из строки поиска в разговор с нейросетью. И тот, кто держит этот разговор, держит распределение трафика между брендами.

Я взяла одну категорию — сухой шампунь — и прошла четыре диалога, меняя вводные про тип волос. Вот что вернул ассистент.

В первой подборке на прямой запрос «сухой шампунь» среди спреев оказалась кисть для пудры. Не сухой шампунь, не косметика для волос — кисть, с рейтингом 4.9, аккуратно вписанная в ряд.

Я указала на это. Ассистент извинился, согласился, что в выдачу попадают похожие по названию товары — пудры для объёма, обычные спреи для укладки, — и сказал, что отфильтровал лишнее. В обновлённой подборке остались пудра KELTAIN и ещё один товар из смежной категории. То есть он признал ошибку, поправился и всё равно не довёл фильтрацию до конца.

В четвёртом диалоге я описала конкретную проблему: обезвоженные волосы, которые жирнятся у корней. Ответ был уверенный и подробный — и в подборке оказались обычный шампунь и средство с пометкой Dry Hair, то есть шампунь для сухих волос. Модель перепутала лексическое сходство — «сухой», «Dry», «пудра» — с принадлежностью к категории.

Параллельно я смотрела аналитику по той же выдаче. Топ органики по «сухому шампуню» — один набор брендов. Подборка ассистента — заметно другой: часть высокоранговых товаров он не показывает, а тянет бренды, которых в верхних позициях выдачи нет. Пересечение есть, но частичное.

Вывод из этого один и осторожный: ассистент — это не переупакованная выдача. Это отдельный отбор по своей логике. Какой — он не сообщает. На возражение он реагирует вежливой правкой, но не объясняет, почему выбрал именно это.

Есть наблюдение, которое я обязана привести вместе с оговоркой, иначе оно вводит в заблуждение. В моих подборках чаще обычного встречались бренды, чьи карточки я регулярно открываю. Я проверила у коллег — картина повторилась.

Соблазн сказать «ассистент продвигает знакомые бренды». Но я и мои коллеги делим один и тот же изъян: мы каждый день по работе открываем одни и те же карточки. Если ассистент персонализирует подборку под историю просмотров — а похоже, что да, — он обязан возвращать нам эти бренды. Не потому что продвигает их для всех, а потому что у нас всех одинаково нетипичная история. Проверив коллег, я не убрала этот изъян, а размножила его: взяла ещё несколько человек с той же историей и получила ту же реакцию.

Так что честная формулировка — не «ассистент любит эти бренды», а «ассистент, похоже, персонализирует подборку под поведение пользователя». Чтобы отличить одно от другого, нужен человек без такой истории просмотров. И тут упираешься в то, что ассистент пока есть не у всех — чистую контрольную группу собрать сейчас труднее, чем кажется. Поэтому я оставляю это как гипотезу с планом проверки, а не как факт.

Годами место товара определяла понятная тройка: карточка, ключевые слова, ставка. Продавец мог рассуждать о своём месте — оно было объективным и примерно одинаковым для всех.

Ассистент добавляет слой, который ломает три этих опоры сразу.

Он отвечает на задачу, а не на ключевое слово, — значит, попадание в подборку зависит от того, связывает ли модель товар со сценарием, а эта связь собирается из описаний, характеристик и особенно отзывов.

В диалоге мест меньше, чем в ленте: подборка заведомо короче первого экрана выдачи, и конкуренция за неё жёстче.

И, если персонализация подтвердится, выдача из холодной становится тёплой — подстроенной под конкретного человека. Для покупателя это иногда удобнее. Для рынка это значит, что видимость товара начинает зависеть не только от его карточки, но и от истории отношений покупателя с категорией. А это тяжелее всего для новичка: его не показывают, потому что с ним мало взаимодействовали, и с ним мало взаимодействуют, потому что не показывают. В холодном поиске это пробивалось ставкой. Здесь механизма пробить не видно.

Я не хочу выдавать наблюдение за исследование. Четыре диалога — это не выборка. Модель, скорее всего, недетерминирована: тот же запрос завтра даст другой ответ. Я не знаю, какую долю трафика ассистент уже забирает, останутся ли ошибки категоризации после выката, и подтвердится ли персонализация на чистом профиле. Всё это — открытые вопросы, а не фигура умолчания.

Но одно видно уже сейчас, и оно не зависит от ответов на эти вопросы: между брендом и покупателем встал посредник, которого нельзя купить ставкой и нельзя прочитать. Пока индустрия спорит про комиссии и выплаты, меняется более фундаментальная вещь — то, как покупатель вообще находит товар.

Знаете ли вы, как ваш товар выглядит в глазах модели, а не в поисковой строке?

Если подборка персонализируется — что делает новый бренд, у которого ещё нет истории взаимодействий ни с кем?

И главный, на который у меня нет ответа: если нейросеть подбирает под то, что человеку и так нравится, — это более качественный выбор или просто более комфортный? Для покупателя это может быть одно и то же. Для рынка брендов — точно нет.

За кулисами маркетинга в e-commerce.

Делюсь рабочими наблюдениями и спонтанными размышлениями, ищу смысл в происходящем. Разбор кейсов, заметки и консультации по ссылке: