Комментарии 3
Андрей, мысль интересная, но выводы твои совершенно ошибочны и безосновательны. Ты пишешь про доверие и сыпешь статистикой, которая говорит только о том, что покупают через эти сети неграмотные пользователи. Статистика верна для США, но никак не может быть применена для других стран, где люди умеют считать свои деньги, а кто не считает их не имеют.
Что касается работы с описанием и сравнением - почитай про матчасть нейросетей, они не работают со сравнениями, они откликаются на триггеры.
Что до "доверия" и заработка на покупке, ты тут сам себе противоречишь. Если платформа не платит openai, нейросеть обходит ее стороной, ведь платформа ничего не заработает, хоть ты обпишись в своих описаниях. Следовательно клиенты будут у крупных игроков, а не у тех, кто правильно оформил.
Спасибо за развернутый комментарий — попробую ответить по пунктам, потому что тут сразу несколько важных допущений.
Во-первых, разделение пользователей на «грамотных» и «неграмотных» с привязкой к стране выглядит довольно спорно. Речь не о финансовой неграмотности, а о смене интерфейса принятия решений. Люди везде умеют считать деньги, но при этом охотно делегируют сложный выбор — особенно там, где есть перегрузка вариантами. Диалоговый интерфейс выигрывает не потому, что «пользователи глупые», а потому что он снижает когнитивную стоимость выбора. Это ровно тот же эффект, который в свое время сделали маркетплейсы и агрегаторы — и он отлично масштабировался за пределами США.
Во-вторых, тезис про то, что нейросети «не работают со сравнениями и откликаются только на триггеры», уже плохо бьется с эмпирикой. Есть исследования, показывающие, что LLM-ассистенты заметно чаще ссылаются на контент со структурированными сравнениями — таблицами, списками характеристик, явными сопоставлениями. Например, исследование Nectiv Digital показывает, что ChatGPT в 2–3 раза чаще использует источники с таблицами, чем классический Google Search:
Это как раз логично: сравнение — удобный способ «упаковать» сложный выбор в формат, который модель может воспроизвести и объяснить пользователю.
И наконец, про «доверие» и экономику. Я как раз и пишу о том, что доверие не равно отсутствию коммерческой модели. Платформа действительно зарабатывает, но ключевой момент — комиссия не является фактором ранжирования, в отличие от рекламной модели. Если товар плохой, с неполными данными и без внешней валидации, он не станет рекомендацией только потому, что кто-то готов заплатить. Это принципиальное отличие от классического поиска и маркетплейсов.
Да, крупные игроки имеют структурное преимущество, но в модели LLM оно не абсолютное — иначе мы бы не видели, как в рекомендациях всплывают D2C-бренды и нишевые продукты с хорошими данными и отзывами.
Мне кажется, здесь важнее не спорить в терминах «триггеры vs сравнения» или «клики vs комиссии», а смотреть на сдвиг: выбор постепенно переезжает из интерфейса выдачи в интерфейс диалога. И вот в этом месте правила игры действительно начинают отличаться от привычного SEO.
Если не будет сайтов (безбраузерный интернет), то где отзывы писать? В самой жпт? Так 100500 аккаунтов накрутят отзывы как нужно владельцам.
ChatGPT как новый маркетплейс: трансформация e-commerce в эпоху нейросетевых интерфейсов