Что не так с выбором товаров через нейросети

С января по апрель 2026 г. ИИ-трафик на сайты ритейлеров и маркетплейсов вырос в 1,7 раза год к году, писал Forbes со ссылкой на данные StormWall. Пользователи все чаще переходят в интернет-магазины не через поисковые системы, а по рекомендациям нейросетей. Shopper's решил проверить, насколько хорошо они справляются с выбором товаров.

Как справилась «Алиса»

«Алиса» одной из первых среди российских нейросетей научилась подбирать товары. Ранее «Яндекс» сообщал, что она умеет искать предложения по заданным характеристикам, находить более низкие цены и даже оформлять покупку через чат в один клик.

Корреспондент Shopper's попросил «Алису» найти самый дешевый отпариватель Centek CT-2398 с учетом доставки в Москву. Нейросеть ответила, что наиболее выгодное предложение есть на «Яндекс маркете» — за 3470 руб. Однако ручная проверка показала, что на Ozon этот же товар можно купить примерно за 3100 руб. После уточнения «Алиса» признала ошибку: «Прости, ты прав. Цены быстро меняются, и я не успела учесть эту акцию».

Похожая ситуация возникла и со стайлером Dyson HS08. «Алиса» рекомендовала предложение Wildberries примерно за 30 800 руб., хотя на момент проверки более низкая цена была на Ozon. В ответ нейросеть объяснила, что подобные расхождения возникают из-за временных акций и скидок продавцов.

Не сразу получилось и оформить покупку через сам чат. На вопрос «через тебя купить можно?» «Алиса» ответила отрицательно: «Нет, я не могу оформить покупку — у меня нет такой функции». На практике оказалось, что такая возможность все же существует, но работает чуть иначе. В чате с «Алисой» рядом с некоторыми товарами отображается кнопка с фиолетовой корзиной. После нажатия пользователь переходит на страницу сайта (в нашем случае «Яндекс маркета»), где остается только подтвердить оформление заказа.

Есть и сильные стороны. «Алиса» показывает карточки товаров, рабочие ссылки, фотографии, рейтинги, а рядом с ценами отображаются плашки «Ниже рынка», «Ок-цена», «Выше рынка» и подобные.

«Яндекс» объяснил принцип работы

Как рассказал Shopper's представитель «Яндекса», приоритетов на показ в диалоге какой-то конкретной площадки нет. Алиса AI анализирует миллиарды предложений, используя данные, которые передают интернет-магазины, а также поисковый индекс «Яндекса», куда входят маркетплейсы, крупные ритейлеры и независимые интернет-магазины. При ранжировании учитываются не только цена, но и наличие товара, регион пользователя, актуальность информации и соответствие запросу.

Выяснилось еще одно обстоятельство — сравнивать цены на товары нужно не просто в чате с «Алисой», а перейдя на агента «Найти дешевле» через отдельную вкладку. Запустить агента можно через меню чата из поиска по кнопке «Найти скидку» или из браузера по кнопке «Найти дешевле».

Чем конкретнее запрос, тем лучше. Можно обойтись без: «Алиса, будь добра…», убедился Shopper's. «Яндекс» подтверждает: нужно указать название и модель товара, например «Фен-стайлер с ионизацией Tuvio HBI1413» или вставить ссылку на товар из любого магазина. Нейросеть при этом сама понимает, как лучше решить задачу пользователя. Перед ответом она анализирует запрос: нужна ли рекомендация по покупке или информация, справка.

По данным «Яндекса», чаще всего россияне используют ИИ-агента «Найти дешевле» для поиска электроники, аптечных товаров и товаров для строительства и ремонта. Экономия в среднем достигает 25% от стоимости изначально выбранного товара — это около 6000 руб. за одну покупку.

Другие нейросети тоже ошибаются

GigaChat от «Сбера» тоже умеет искать товары. Ссылки, которые предлагала нейросеть, работали, но цены на страницах отличались от тех, что были указаны в ответе. Сам GigaChat объяснил это тем, что «алгоритмы поиска иногда подтягивают архивные сниппеты».

При поиске стайлера нейросеть рекомендовала «Яндекс маркет», объяснив, что там представлено «наибольшее количество продавцов, что создает конкуренцию и позволяет найти цену ниже официальной розничной за счет акций самих селлеров». Перед покупкой нейросеть заботливо посоветовала проверить соответствие напряжения, наличие русского текста на вилке и гарантию.

Представитель «Сбера» пояснил, что GigaChat формирует ответы на основе данных из открытых источников. Бывают случаи, когда цены отличаются от тех, что пользователь видит на сайте продавца. Это чаще связано с тем, что разные источники обновляют информацию с задержкой, показывают стоимость без акций или наценок для конкретного региона либо индексируются поисковыми системами не в реальном времени. Поэтому компания советует всегда проверять итоговую цену перед оформлением заказа.

Направление шопинга сейчас одно из приоритетных, в которых GigaChat будет развиваться, сообщил представитель компании. Сейчас «Сбер» тестирует специализированные решения для покупок, а также продолжает дообучать модель на новых данных и реальных пользовательских сценариях, чтобы повысить точность рекомендаций.

«Покупки — одна из самых частых бытовых задач, где пользователю важна точность и актуальность данных, поэтому мы видим здесь большой потенциал для роста и будем вкладываться в это направление», — подчеркивает «Сбер».

ChatGPT американской компании OpenAI в тесте оказался точнее и сразу нашел более выгодное предложение на Ozon. А китайский DeepSeek сначала предложил несколько малоизвестных интернет-магазинов — n1electronics.shop и Technomesto.ru — и только затем рекомендовал крупные площадки вроде «М.Видео».

Проблема с доверием

Ошибки с ценами и ссылками — «нормальная болезнь» текущих ИИ-поисков, говорит аналитик Data Insight Сергей Семко. По его словам, стоимость товаров в e-commerce меняется быстрее, чем нейросети успевают ее «надежно проверить»: продавец поменял цену, закончилась акция, изменилась доставка, регион, наличие, вариант товара или скидка по карте.

Кроме того, модель может взять цену из поискового сниппета, старой карточки товара, другого продавца или предложения для другого региона. По тем же причинам появляются неработающие ссылки: карточку сняли, товар закончился, маркетплейс сделал переадресацию, изменилась структура сайта.

OpenAI в справке отдельно предупреждает, что цена в первичном ответе ChatGPT обычно отражает цену первого указанного продавца и не обязательно является самой низкой или самой свежей, отметил Семко. В свежем бенчмарке AI Consumer Index тоже отмечается, что даже сильные модели в покупательских задачах часто ошибаются именно в ценах и рабочих ссылках.

Доверие к ИИ-рекомендациям пока ограниченное, отметил Семко. По его словам, пользователи готовы использовать нейросеть как помощника: сузить выбор, сравнить характеристики, найти альтернативы, объяснить разницу между товарами. Но полностью отдавать ей решение о покупке люди пока не готовы, особенно если товар дорогой, сложный или связан с риском возврата. «Gartner в 2026 году прямо формулирует этот сдвиг: покупателям нужны ИИ-инструменты для исследования, сравнения цен, поиска скидок и отбора вариантов, но не для автономного принятия решения за человека. При этом доверие быстро ломается на простых ошибках: неверная цена, нерабочая ссылка, несуществующий товар, скрытая рекламная логика», — добавил эксперт.

Создание автономного агента, который ищет товар, торгуется, делает финальный выбор и покупает — это задача, которую пытаются решить сейчас крупнейшие мировые компании, включая Amazon, но «ни у кого не получается от слова совсем», говорил управляющий партнер по развитию бизнеса «Авито» Иван Гуз.

По его словам, пользователи готовы получать рекомендации от ИИ, но, когда речь заходит о покупках, появляются сомнения: знает ли ИИ ассортимент, вдруг он напутает цены или перейдет не на оригинальный сайт, а на сайт посредников.

Недоверие к ИИ при покупках подтверждают и зарубежные исследования. Согласно опросу Gartner, пользователи готовы использовать нейросети для поиска товаров, сравнения цен и сужения выбора, но не хотят передавать им окончательное решение о покупке. Более половины опрошенных признались, что им приходится перепроверять всю информацию, которую выдает ИИ.