Как потребители ориентируются при совершении покупок с высокими ставками в режиме AI (искусственного интеллекта)

Покупки с использованием искусственного интеллекта упрощают процесс поиска и выбора брендов клиентами. Недавнее исследование, охватившее 185 реальных сценариев покупок, показало, что в 74% случаев клиенты полагались исключительно на рекомендации ИИ при принятии окончательного решения – они не сравнивали варианты в других местах и не искали дополнительных мнений.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Этот анализ охватит:

Как рухнула фаза поиска сравнений.
Что это значит для брендов, конкурирующих в категориях с высокой насыщенностью AI Mode конкурентами.
Три рычага, определяющие, появится ли ваш бренд.

Почему мы провели исследование

Искусственный интеллект меняет поисковые системы, переходя от простого предоставления списка ссылок к предложению персонализированных рекомендаций – тщательно отобранного краткого списка. Сейчас мы пытаемся понять, как люди используют эти списки, основанные на искусственном интеллекте. Доверяют ли они предложениям сразу или перепроверяют информацию?

Я работал с Citation Labs и Clickstream Solutions, чтобы наблюдать за тем, как реальные люди ведут себя при совершении важных покупок. Наше исследование юзабилити, в котором приняли участие 48 участников, выполнивших 185 задач, показало, что AI Mode функционирует больше как система, предлагающая продукты, а не как система, помогающая пользователям сравнивать их.

Как человек, который разрабатывал и анализировал веб-сайты на протяжении многих лет, я видел много данных о поведении пользователей. Недавно мы провели исследование, чтобы понять, как люди выполняют задачи онлайн, в частности, при использовании помощи на основе искусственного интеллекта по сравнению с традиционным поиском. Мы сосредоточились на четырех распространенных областях – телевизоры, ноутбуки, стиральные/сушильные машины и получение страховки на автомобиль. Мы попросили одних и тех же людей попробовать оба метода, что позволило нам напрямую сравнить результаты. В итоге мы получили 149 наблюдений за людьми, использующими режим искусственного интеллекта, и 36 – использующими стандартный поиск. Хорошая новость заключается в том, что мы обнаружили схожие закономерности во всех этих категориях и с разными пользователями, что дает нам уверенность в том, что мы обнаружили. Вы можете найти все детали того, как мы настроили исследование, в конце этого отчета.

От Гаррета Френча, основателя Citation Labs:

От Эрика Ван Бускирка:

Вот что произошло.

88% пользователей сразу приняли короткий список, предложенный ИИ.

Когда люди выполняли задачи, связанные с ноутбуками и страхованием, и использовали как обычный поиск, так и поиск на основе искусственного интеллекта, была заметна разница в скорости, с которой они могли составить список потенциальных продуктов.

Определения:

AI Adopted: Участник принял предложенных ИИ кандидатов в качестве своего шорт-листа без изменений или внешней проверки.
Гибридный: Участник объединил кандидатов, предложенных ИИ, как минимум с одним кандидатом, которого он нашел самостоятельно.

Большинство участников в AI Mode – 64% – не нажимали ни на что во время задания. Они просто читали текст, предоставленный ИИ, изредка просматривали предложенные продукты и затем выбирали свои любимые варианты. Процент людей, которые не нажимали, варьировался в зависимости от категории продукта.

Люди, изучающие страхование, больше всего полагались на краткие обзоры. Те, кто смотрел стиральные и сушильные машины, кликали на более подробную информацию, вероятно, потому, что выбор этих приборов требует учета конкретных вещей, таких как размер и то, как они впишутся в пространство – детали, которые AI-обзоры не всегда охватывали.

36%, которые взаимодействовали с отдельными результатами в режиме AI, разделились на 2 группы:

Примерно 15% группы AI Adopted (17 из 117 участников) подтвердили внутри AI Mode: они открывали встроенные карточки продуктов или всплывающие окна продавцов, чтобы проверить цену или характеристики, а затем вернулись к списку AI.
Другие использовали последующие запросы в качестве инструментов проверки, запрашивая у ИИ цены или уточняя параметры.

Почти четверть (23%) задач, использующих AI Mode, требовали от пользователей посещения другого веб-сайта, как правило, для проверки розничных продавцов, таких как Best Buy (встречался в 10 из 34 задач с внешними посещениями) или сайта производителя. Интересно, что пользователи не использовали эти внешние сайты для *поиска* новых вариантов, а скорее для проверки вариантов, которые уже предложил AI.

«Поскольку в первом абзаце говорится о Lenovo или Apple… я пошел по этому пути», — сказал один пользователь о ноутбуках при поиске через AI Mode. Первая позиция в ответе AI была окончательным решением.
Другой пользователь режима AI заметил: «Мне это понравилось больше, чем всё, что я когда-либо использовал для поиска продуктов. Это значительно ускорило поиск вариантов.» Они восприняли скорость как ценную функцию, а не как упрощение.

В классическом поиске схема изменилась. Почти 89% участников нажали на что-то.

Один участник страховой программы самостоятельно перешел на Progressive и GEICO, изучил обе посадочные страницы, проконсультировался со статьей Experian, а затем сформировал короткий список.
Участник, использующий ноутбук, применил аппаратные фильтры и отметил расхождение в оценке обзора: «Показывает 4.6 из 5 звезд для обзоров, но когда вы на самом деле нажимаете на ссылку: ещё не просмотрено». Активный скептицизм по отношению к агрегированным данным был поведением, отсутствующим в транскриптах AI Mode.

2. Выбор ИИ становится выбором пользователя в 74% случаев.

Как и в случае с традиционными результатами поиска, первый ответ, представленный ИИ, оказал значительное влияние на предпочтения пользователей. В нашем исследовании 74% участников выбрали первый по рангу элемент как свой любимый, а средний ранг выбранного ответа составил всего 1,35. Очень немногие – всего 10% – выбрали вариант, ранжированный третьим или ниже.

Самый первый результат от ИИ особенно важен, поскольку он появляется в специальном, сфокусированном разделе – обычно всего с несколькими вариантами – после того, как ИИ уже отфильтровал большой объем информации. Этот первый результат по сути является лучшей рекомендацией ИИ. Наши исследования показывают, что люди действительно очень внимательно читают эти результаты, генерируемые ИИ, и тратят на это значительное количество времени – от 50 до 80 секунд, что более чем в два раза дольше, чем на стандартные обзоры ИИ. Важно, что пользователи читают из меньшего набора опций, которые уже выбрал ИИ.

Несмотря на рекомендации ИИ, более четверти участников исследования (26%) выбрали бренды, основываясь на том, что они уже знали и любили. Узнаваемость бренда была основной причиной этого. Это было особенно распространено в отношении телевизоров и ноутбуков, поскольку у людей часто были заранее сложившиеся предпочтения к таким брендам, как Samsung, LG, Apple и Lenovo. Интересно, что даже когда участники игнорировали рейтинг ИИ, большинство (81%) все равно выбрали бренд из вариантов, предложенных ИИ.

3. Слова ИИ становятся сигналом доверия.

Эта цитата прекрасно иллюстрирует, как мы начинаем доверять ИИ. То, как ИИ представил информацию – в частности, использовал ли он суммы в долларах или процентные скидки – повлияло на то, какие бренды люди рассматривали.

В режиме ИИ, то, как ИИ описывает продукт (37%) и насколько хорошо люди узнают бренд (34%) были самыми важными факторами в построении доверия. Эти два элемента были почти одинаково важны.

Узнаваемость бренда лидировала, когда участники пришли с предпочтениями к брендам.
Формулировки ИИ заполнили пробелы там, где у участников еще не было предпочтений.

Пользователи, по сути, перепроверяли информацию из нескольких источников. Например, один человек посмотрел Progressive, GEICO и статью от Experian. Другой сравнивал общие звёздные рейтинги с отдельными отзывами на веб-сайте компании. Они собирали полную картину, собирая информацию из разных мест.

Такое поведение редко возникало, когда ИИ находился в режиме ИИ, проявляясь лишь в 5% случаев. Вместо этого, ключевыми факторами формирования доверия были то, как ИИ описывал продукты и насколько хорошо люди узнавали бренд.

Разделение между этими двумя сигналами тесно отслеживалось по категориям продуктов:

Когда у людей уже были любимые бренды для телевизоров и ноутбуков, узнаваемость бренда была самым важным фактором, влияющим на их выбор. Но для таких продуктов, как страхование и комплекты стиральной/сушильной машин, где люди не были так хорошо знакомы с конкретными брендами, то, как ИИ представлял информацию, оказывало большее влияние.

Если у людей нет предварительных знаний по теме, объяснение ИИ становится тем, на что они полагаются. В режиме ИИ, сводка ИИ ощущается как подтверждение. Участники, по сути, принимали сводку ИИ так, как будто она уже была проверена.

Наше исследование показывает, как ИИ влияет на решения о покупке с обеих сторон – на то, что ищут пользователи, и на то, какие веб-сайты им показываются. Во-первых, ИИ адаптирует результаты поиска к цели пользователя, выделяя бренды, когда кто-то хочет что-то купить, и сайты с обзорами, когда они сравнивают варианты. Во-вторых, если ИИ предлагает бренд, который пользователь уже знает, эта узнаваемость часто определяет их выбор. Если нет, то то, как ИИ представляет варианты, становится ключевым. По сути, соответствие правильному типу веб-сайта с надежным методом представления работают вместе, чтобы направлять решения.

4. Если тебя нет в списке, тебя не существует.

Когда клиенты использовали AI Mode, чтобы помочь им совершить покупку, доминировали несколько брендов. Для ноутбуков только три бренда составляли 93% от всех покупок, совершённых с помощью AI. Традиционные результаты поиска были более разнообразными – рассматривались несколько моделей HP EliteBook, ASUS появлялся один раз, и другие бренды получали внимание, которого они не получали, когда клиенты использовали AI Mode.

Возникли два различных проблемы:

Бренды, которые никогда не появлялись в результатах работы ИИ, не рассматривались. Участники их не видели, поэтому не могли их оценить. ИИ решил, кто попадёт в список, а не покупатель.
Бренды, которые присутствовали, но не были узнаваемы, столкнулись с другой проблемой: их не воспринимали всерьёз. Erie Insurance отображалась в результатах AI Mode, но несколько участников отсеяли её исключительно из-за отсутствия узнаваемости бренда. Бренд присутствовал, но не создал достаточной осведомлённости, чтобы выжить в момент выбора. Один участник отбросил бренд из-за отсутствия гиперссылки в AI-выводе, восприняв этот пробел в форматировании как сигнал о надёжности: «Там даже нет ссылки.»

Один человек отметил, что когда ИИ предлагал продукты, он быстро доверял рекомендациям, потому что в них были LG и Samsung – бренды, которые он уже знал и любил. Важно отметить, что ИИ на самом деле не утверждал, что эти бренды превосходят другие; участник просто предположил это, основываясь на своем собственном положительном опыте работы с ними.

Пользователи не чувствовали себя ограниченными меньшим выбором опций. Разочарование из-за ограниченного выбора возникало примерно в одинаковом количестве – 15% задач при использовании AI-режима и 11% стандартных поисков. Хотя количество опций уменьшилось, участники в целом чувствовали, что у них всё ещё достаточно выбора. Даже самый критичный пользователь AI-режима, который неоднократно видел результаты, ориентированные на «teen drivers», в конечном итоге выбрал GEICO и Travelers – те же опции, которые рекомендовал AI.

5. Пользователи уходят, чтобы купить, а не чтобы изучать.

При использовании AI-режима около 23% запросов требовали перехода на внешний веб-сайт. Однако эти запросы, как правило, касались важных или сложных вопросов. Для обычных поисков этот показатель был намного выше – 67%.

Разница в громкости имеет меньшее значение, чем разница в намерениях.

Участники AI Mode, которые ушли, посетили сайты розничных продавцов и страницы производителей, чтобы проверить цену или спецификации кандидата, которого они уже выбрали.
Стандартный поиск участников остался для обнаружения кандидатов: Reddit для получения мнений коллег, редакционные обзоры для экспертных оценок, агрегаторы страховок для сравнения.

Наше первоначальное исследование об обзорах на основе ИИ показало, что когда пользователи воспринимают более высокий риск, связанный с информацией от ИИ, они с большей вероятностью перепроверяют утверждения и сравнивают их с ответами, найденными на платформах пользовательского контента, таких как Reddit.

Наше исследование показало, что Reddit появлялся всего в 19% типичных онлайн-поисков, но крайне редко – всего дважды – когда люди использовали AI-чатботы. Это говорит о том, что влияние мнений и обсуждений с таких платформ, как Reddit, которые часто встречаются в традиционных результатах поиска, значительно слабее, когда люди используют AI.

6. 3 Рычага: Видимость, Формирование и Данные о Ценах

Три вещи, которые меня больше всего волнуют в этом исследовании:

Мы можем использовать идею о том, что люди обычно предпочитают результаты с самым высоким рейтингом – концепцию, которую легко применить к нашему AI Mode. Поскольку большинство пользователей выбирают первый показанный продукт, мы должны уделять приоритетное внимание отслеживанию запросов, которые приводят к этим лучшим результатам, и рассматривать нашу текущую позицию как ориентир для улучшения.

Больше всего пользователи должны доверять вам. Это было правдой с момента первых исследований о том, как люди используют вещи в интернете, и это последнее исследование просто подтверждает это. Построение этого доверия невероятно мощно – это как секретный путь к успеху.

Наконец, мы узнали, что клиенты действительно доверяют предложениям, сделанным ИИ. Хотя существует риск, если ИИ ошибется, скорость, с которой люди реагируют на эти рекомендации, доказывает, насколько быстро потребители принимают ИИ. Это действительно направление, в котором движется поиск.

Имейте в виду:

Проще говоря, появляется ли ваш бренд в результатах поиска на основе искусственного интеллекта, теперь является самым важным показателем вашей онлайн-видимости. Чтобы это проверить, выполните поиск по ключевым словам, которые использовали бы ваши клиенты – например, ‘best car insurance for a family with a teen driver’ или ‘best washer dryer set under $2,000’ – и отметьте, какие бренды появляются, их рейтинг и как они представлены. Протестируйте различные поисковые фразы и часто повторяйте этот процесс, так как результаты искусственного интеллекта часто меняются.

Как человек, который уже некоторое время разрабатывает веб-сайты, я узнал, что *как* ИИ описывает ваш бренд, так же важно, как и простое *упоминание* его. Я заметил, что бренды, которые получают подробные описания – такие как конкретные номера моделей, цены и точное *как* кто-то будет использовать продукт – последовательно ранжируются лучше. По сути, контент на вашем сайте предназначен не только для того, чтобы вас *нашли*; он предназначен для того, чтобы убедиться, что ИИ точно понимает *что* вы предлагаете и может уверенно рекомендовать вас. Если у вас хорошо организованы цены, четкие детали продукта и четко объяснено, для чего предназначены ваши продукты, у ИИ будет гораздо больше информации для работы и он сможет представить гораздо более убедительное и точное описание.

Когда цены меняются в зависимости от индивидуальных обстоятельств, инструменты для покупок на базе искусственного интеллекта могут ввести покупателей в заблуждение. Исследование показало, что 63% покупателей страховых услуг были излишне уверены в ценовых предложениях, сгенерированных искусственным интеллектом, принимая их, не проверяя, точны ли цифры для их конкретной ситуации – например, истории вождения или текущего поставщика страховых услуг. Это привело к тому, что они принимали решения на основе потенциально неверной информации. В отличие от этого, когда покупатели видели подтвержденные цены на такие товары, как стиральные и сушильные машины, 85% четко понимали стоимость. Ключевое различие заключается в четком, структурированном ценообразовании. Для физических продуктов бренды могут предоставить это через каналы данных и разметку веб-сайта. Для услуг важно четко указывать, что цены условны – например, «ваша ставка зависит от X, Y и Z» – чтобы искусственный интеллект мог точно отражать эти условия.

Дизайн исследования

Citation Labs и Clickstream Solutions провели удалённое исследование юзабилити с 48 участниками из США, используя платформу Prolific для их поиска. Каждый участник выполнял задания, связанные с выбором потенциальных вариантов для крупных покупок – в частности, телевизоров, ноутбуков, стиральных и сушильных машин и автострахования – выполняя до четырёх заданий в общей сложности.

Мы сравнили AI Mode и традиционный поиск, попросив одних и тех же людей опробовать оба метода. Поскольку больше участников использовали AI Mode (149), чем стандартный поиск (36), мы скорректировали наши расчёты, чтобы обеспечить справедливое сравнение. Без этой корректировки различия, которые мы наблюдали, могли показаться более значительными, чем они были на самом деле, из-за неравного размера групп.

Мы записали пользовательские сессии, включая их мысли, произнесенные вслух. Обученные исследователи затем просмотрели эти записи, отмечая конкретные действия, такие как клики и посещения других веб-сайтов, а также более субъективные вещи, такие как причины, по которым пользователи делали определенный выбор, о каких брендах они говорили и любые признаки разочарования. Хотя у нас есть 185 подробных наблюдений – больше, чем предполагает количество участников – наши выводы дают общие представления, а не точные данные для всей популяции. Рассматривайте эти результаты как указание нам правильного направления, а не как предоставление окончательных ответов.

Примечания к терминологии, используемой во всем этом отчете:

Короткий список: Окончательный набор брендов, которые пользователь рассматривает для покупки.
AI Adopted: Участник принял предложенных ИИ кандидатов в качестве своего шорт-листа без изменений или внешней проверки.
Гибридный: Участник объединил кандидатов, предложенных ИИ, как минимум с одним кандидатом, которого он нашёл самостоятельно.
AI framing: Конкретные слова и структура, которые ИИ использовал для описания продукта, такие как метки вроде «лучший по соотношению цена-качество» или явные сравнения цен.
Узнаваемость бренда: Пользователь выбрал или исключил бренд, основываясь на предыдущем знакомстве, а не на описании ИИ или каких-либо внешних исследованиях.
Доверие к ИИ (в общем): Пользователь принял вывод ИИ как достоверный, не указав конкретной причины, такой как определенная метка или описание.
Коэффициент переопределения ранга: Доля пользователей, выбравших бренд, отличный от лучшего варианта, предложенного ИИ, независимо от того, остались ли они в списке кандидатов ИИ.

Смотрите также

2026-04-07 16:43