ИИ-помощники по-разному советуют товары, игнорируя каждый пятый бренд

Согласно исследованию Sostav.ru, проведённому совместно с Brand Analytics, языковые модели по-разному реагируют на запросы о выборе товаров. При анализе 10 запросов на покупку потребительских товаров повседневного спроса, таких как бытовая химия и косметика, были получены уникальные наборы рекомендаций от каждого ИИ-помощника.

В ходе исследования выяснилось, что 20% брендов, которые были предложены как минимум одной моделью, не попали в рекомендации ни от одной из остальных. Это говорит о значительной вариативности ответов и отсутствии единого подхода к формированию товарных предложений у различных ИИ.

Для маркетинга и бизнеса это означает, что стратегии продвижения товаров должны учитывать разнообразный характер выдачи ИИ. Бренды, которые не попадают в рекомендации популярных языковых моделей, рискуют потерять значительную часть потенциальных клиентов, использующих ИИ для поиска и выбора продукции. Таким образом, оптимизация под рекомендации ИИ становится новым важным направлением в цифровом маркетинге.

Исследование также выявило, что при запросах на покупку ИИ чаще всего выбирают популярные бренды, реже упоминая нишевые или новые продукты. Это может усугубить проблему конкуренции и видимости для небольших компаний, которым придётся искать новые способы привлечения внимания потребителей в условиях доминирования крупных игроков в выдаче ИИ.