ИИ в электронной коммерции: как искусственный интеллект меняет интернет-магазины и маркетплейсы

Еще несколько лет назад искусственный интеллект в электронной коммерции ассоциировался в основном с чат-ботами и рекомендациями товаров. Сегодня его роль значительно шире. AI меняет не только внутренние процессы компаний, но и сам способ, которым покупатели находят товары, сравнивают предложения и принимают решения о покупке.

Пользователи все чаще ищут товары через ИИ-помощников, получают персонализированные рекомендации вместо традиционного поиска и ожидают мгновенных ответов на любые вопросы. Одновременно владельцы интернет-магазинов и маркетплейсов используют искусственный интеллект для автоматизации рутинных задач, прогнозирования спроса, управления ассортиментом, оптимизации цен и борьбы с мошенничеством.

Это означает, что внедрение нейросетей перестало быть экспериментом. Для многих компаний оно становится одним из факторов конкурентоспособности.

Искусственный интеллект не является универсальным решением. Максимальную отдачу получают компании, которые применяют его точечно, под конкретные задачи, и располагают качественными данными.

В этой статье разберем, без каких ИИ-технологий онлайн-торговля просто не сможет конкурировать, где они уже приносят измеримый результат, чем отличается использование AI в интернет-магазинах и маркетплейсах и как подготовить бизнес к внедрению искусственного интеллекта.

Что такое ИИ в электронной коммерции

Искусственный интеллект (ИИ, от английского Artificial Intelligence, AI)  — это совокупность технологий, которые позволяют анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности, прогнозировать события и автоматизировать принятие решений.

В отличие от классической автоматизации, работающей по заранее заданным правилам, ИИ способен учитывать новые данные и постоянно улучшать результаты. Благодаря этому интернет-магазины и маркетплейсы могут быстрее реагировать на изменение спроса, поведения покупателей и ситуации на рынке.

Сегодня искусственный интеллект используется практически на всех этапах электронной торговли. Нейросеть:

• персонализирует витрины и рекомендации;
• помогает покупателям находить товары;
• генерирует описания и изображения;
• прогнозирует спрос;
• оптимизирует цены;
• выявляет мошеннические операции;
• автоматизирует поддержку клиентов;
• помогает продавцам управлять ассортиментом.

Для маркетплейсов список задач еще шире. ИИ способен анализировать качество карточек товаров, контролировать соблюдение правил площадки, выявлять недобросовестных продавцов и повышать релевантность поиска среди миллионов товаров.

Почему ИИ становится обязательной частью современной электронной торговли

В большинстве случаев искусственный интеллект рассматривается как очередной инструмент автоматизации. На практике его ценность куда глубже.

Раньше покупатель самостоятельно переходил в интернет-магазин, открывал каталог, использовал фильтры и сравнивал товары. Сегодня этот путь выглядит совсем по-другому.

Все больше пользователей начинают поиск через ИИ-агента и генеративные поисковые системы. Вместо запроса «кроссовки для бега» они задают вопрос:

«Подбери легкие кроссовки для ежедневных пробежек стоимостью до 15 тысяч рублей.»

В ответ нейросеть анализирует характеристики товаров, отзывы, цены, совместимость и предлагает готовый список рекомендаций.

Ответ Алисы AI с подборкой кроссовок и ссылками на магазины

Это означает, что выигрывает уже не тот магазин, который просто хорошо оптимизировал страницу под поисковые системы. Все большую роль начинают играть качество каталога, полнота характеристик товаров, структурированные данные, изображения, отзывы и корректно оформленные атрибуты.

Узнайте больше о том, как ищет Алиса из нашей статьи: Как попасть в Алису AI: настройка CS-Cart и YML

Другими словами, искусственный интеллект меняет не только процессы внутри компании, но и сам механизм поиска товаров в интернете.

Для бизнеса это означает несколько важных изменений:

Поэтому сегодня компании внедряют AI не только ради сокращения расходов, но и для сохранения конкурентоспособности в новой модели электронной коммерции.

Как ИИ меняет не только поиск, но и сам каталог товаров

Раньше хороший каталог создавался в первую очередь для поисковых систем и покупателей. Сегодня он должен быть понятен еще и искусственному интеллекту.

Когда пользователь спрашивает AI-помощника:

«Покажи зимние ботинки из натуральной кожи для города с температурой до –20 °C»,

модель анализирует не только название товара. Она использует десятки характеристик: материал, назначение, размерную сетку, описание, атрибуты, изображения, отзывы и другие структурированные данные.

Поэтому каталог постепенно становится не просто витриной товаров, а источником знаний для ИИ.

Хорошо подготовленный каталог включает:

• полные и структурированные характеристики товаров;
• единые стандарты заполнения атрибутов;
• качественные изображения;
• подробные описания;
• корректную категоризацию;
• актуальные остатки и цены.

Чем качественнее организованы данные, тем выше вероятность, что ИИ правильно интерпретирует ассортимент и покажет товары потенциальному покупателю.

В ближайшие годы оптимизация каталога для ИИ станет таким же важным направлением, каким раньше была поисковая оптимизация для Яндекс.

Основные технологии искусственного интеллекта в онлайн-торговле

Термин «искусственный интеллект» объединяет несколько технологий, каждая из которых решает разные бизнес-задачи.

Машинное обучение (Machine Learning)

Модели машинного обучения анализируют исторические данные и находят закономерности, которые сложно обнаружить вручную.

В электронной коммерции Machine Learning применяется для:

• персональных рекомендаций;
• сегментации покупателей;
• прогнозирования спроса;
• оценки вероятности покупки;
• динамического ценообразования;
• обнаружения мошенничества.

Чем больше данных получает модель, тем точнее становятся ее прогнозы.

Генеративный искусственный интеллект (Generative AI)

Он позволяет автоматически создавать новый контент.

Наиболее распространенные задачи:

• описания товаров;
• тексты, оптимизированные под поиск;
• рекламные объявления;
• рассылки по электронной почте;
• изображения;
• ответы службы поддержки.

Генеративный ИИ значительно ускоряет вывод новых товаров на рынок и снижает объем ручной работы.

Чтобы углубиться в тему генеративного интеллекта, прочитайте нашу статью: Топ 15 нейросетей для генерации изображений в 2026 году

Большие языковые модели (LLM)

Большие языковые модели лежат в основе работы современных ИИ-ассистентов.

Именно они позволяют покупателям общаться с магазином на естественном языке:

• задавать вопросы;
• искать товары;
• получать рекомендации;
• сравнивать характеристики;
• оформлять заказы.

LLM становятся основой новой модели взаимодействия между покупателем и интернет-магазином.

Пример текста LLMS

Узнайте больше о LLM из нашей статьи: LLMS.txt в CS-Cart: как попасть в ответы ИИ-поиска

Предиктивная аналитика

Предиктивные модели используют исторические данные вместе с текущими событиями для прогнозирования будущих результатов.

С их помощью компании могут:

• прогнозировать продажи;
• планировать закупки;
• рассчитывать объем запасов;
• оценивать вероятность ухода клиента;
• прогнозировать эффективность рекламных кампаний.

Сейчас многие сервисы аналитики на маркетплейсах построены именно на таких моделях. 

Узнать больше о конкретных инструментах и их применении можно из нашей статьи: Сервисы аналитики маркетплейсов в 2026: обзор и сравнение лучших решений

Компьютерное зрение (Computer Vision)

ИИ анализирует изображения и видео.

Эта технология используется для:

• визуального поиска товаров;
• проверки фотографий;
• автоматической классификации товаров;
• контроля качества изображений;
• распознавания повреждений при возвратах.

Особенно активно компьютерное зрение развивается в сегменте индустрии моды, мебели и товарах для дома.

Где искусственный интеллект приносит наибольшую бизнес-ценность

Не все проекты на базе ИИ дают одинаковую отдачу. На практике наибольший эффект получают решения, которые устраняют узкие места бизнеса, сокращают ручной труд и помогают принимать более точные решения.

Общая закономерность проста: наиболее успешными оказываются проекты, которые решают конкретную бизнес-проблему, а не внедряют искусственный интеллект ради самого факта его использования.

Практические сценарии применения ИИ

Персонализация покупательского опыта

Персонализация остается одним из наиболее эффективных способов увеличения продаж.

Современные ИИ-системы анализируют историю покупок, просмотры товаров, поисковые запросы, географию, интересы и десятки других сигналов, чтобы показать каждому пользователю наиболее релевантный ассортимент.

ИИ может автоматически формировать:

• персональные рекомендации;
• индивидуальные главные страницы;
• подборки товаров;
• персональные акции;
• предложения для допродаж и кросс-продаж.

Для маркетплейсов это особенно важно, поскольку покупателю приходится выбирать среди тысяч или миллионов товаров. AI помогает сократить информационный шум и быстрее показать наиболее подходящие предложения.

Интеллектуальный поиск товаров

Поиск давно перестал быть простым совпадением ключевых слов.

Современные AI-поисковые системы понимают смысл запроса, учитывают контекст и анализируют характеристики товаров.

Например, запрос «легкое офисное кресло для небольшой комнаты» больше не требует точного совпадения слов в названии товара. “Умный” ИИ поиск анализирует смысл, а не слова: оценивает размеры, материалы, категорию, отзывы и другие параметры, чтобы предложить действительно подходящие варианты.

Для интернет-магазинов и маркетплейсов качественный интеллектуальный поиск становится одним из самых заметных факторов роста конверсии.

ИИ-ассистенты и разговорная коммерция

Современные покупатели ожидают мгновенных ответов. Им уже недостаточно формы обратной связи или поиска по базе знаний — они хотят общаться с интернет-магазином так же естественно, как с консультантом.

Эту задачу решают AI-ассистенты, построенные на базе больших языковых моделей (LLM).

Они могут:

• консультировать по ассортименту;
• подбирать товары по описанию потребности;
• отвечать на вопросы о доставке, оплате и возвратах;
• сравнивать товары;
• помогать оформить заказ;
• сопровождать покупателя после покупки.

Для бизнеса это означает не замену службы поддержки, а перераспределение нагрузки. Типовые обращения обрабатываются автоматически, а сотрудники могут сосредоточиться на сложных случаях.

Для маркетплейсов AI-ассистенты полезны не только покупателям, но и продавцам. Они помогают разобраться с правилами площадки, требованиями к карточкам товаров, настройкой доставки и другими операционными вопросами.

Узнайте больше об инструментах ИИ в онлайн-торговле из нашей статьи: Лучшие сервисы на основе искусственного интеллекта для вашего бизнеса

Динамическое ценообразование

Цена — один из самых сильных факторов, влияющих на продажи и прибыль.

Раньше компании пересматривали цены вручную, ориентируясь на конкурентов и собственный опыт. Сегодня AI способен анализировать десятки факторов одновременно:

• цены конкурентов;
• остатки товаров;
• спрос;
• сезонность;
• эффективность рекламных кампаний;
• историю продаж;
• чувствительность покупателей к цене.

На основе этих данных система может рекомендовать изменение цены или автоматически применять новые правила.

Важно понимать, что цель динамического ценообразования — не просто сделать товар дешевле. Искусственный интеллект помогает найти баланс между объемом продаж, маржинальностью и скоростью оборачиваемости товаров.

Прогнозирование спроса и управление запасами

Ошибки в управлении запасами остаются одной из самых дорогих проблем электронной коммерции.

Недостаток товара приводит к потерянным продажам, а избыточные запасы замораживают оборотный капитал.

AI позволяет прогнозировать спрос значительно точнее, чем традиционные методы, анализируя:

• историю продаж;
• сезонные колебания;
• маркетинговые активности;
• погодные условия;
• экономические факторы;
• тренды рынка.

На основе этих прогнозов компании могут:

• планировать закупки;
• автоматически пополнять запасы;
• оптимизировать складские остатки;
• перераспределять товары между складами;
• снижать количество срочных поставок.

Для маркетплейсов искусственный интеллект способен анализировать данные сразу по тысячам продавцов, помогая платформе лучше понимать общий спрос в различных категориях.

Генеративный ИИ для создания контента

Подготовка качественного контента остается одной из самых трудоемких задач в электронной коммерции.

Каждый новый товар требует:

• названия;
• описания;
• характеристик;
• SEO-метаданных;
• изображений;
• рекламных материалов.

Генеративный AI позволяет значительно ускорить эту работу.

Сегодня его используют для:

• написания описаний товаров;
• создания SEO-текстов;
• генерации рекламных объявлений;
• подготовки email-рассылок;
• создания изображений;
• перевода контента на разные языки;
• обогащения товарного каталога дополнительными атрибутами.

При этом искусственный интеллект не должен полностью заменять редактора. Лучшие результаты достигаются тогда, когда AI берет на себя подготовку черновика, а специалисты отвечают за проверку фактов, стиль и соответствие бренду.

ИИ для борьбы с мошенничеством

По мере роста электронной коммерции растет и количество мошеннических действий.

Традиционные системы работают по заранее заданным правилам, тогда как AI способен выявлять новые схемы, анализируя поведение пользователей в режиме реального времени.

Современные системы оценивают:

• платежную активность;
• поведение покупателей;
• историю входов;
• устройства;
• географию;
• действия продавцов;
• подозрительные изменения в заказах.

Это помогает обнаруживать:

• мошеннические платежи;
• поддельные аккаунты;
• злоупотребления бонусными программами;
• мошенничество с возвратами;
• подозрительную активность продавцов.

Для маркетплейсов такие механизмы особенно важны, поскольку платформа отвечает за доверие между большим количеством независимых участников.

ИИ-агенты: следующий этап развития электронной коммерции 

Большинство компаний сегодня используют AI как помощника, который отвечает на вопросы или помогает создавать контент. Однако отрасль постепенно переходит к следующему этапу — автономным ИИ-агентам (Agentic AI).

В отличие от обычного чат-бота, ИИ-агент способен самостоятельно выполнять цепочку взаимосвязанных действий.

К примеру, покупатель может сформулировать один запрос:

«Подбери ноутбук до 120 тысяч рублей для монтажа видео и оформи заказ, если цена снизится в течение недели.»

Вместо простой выдачи списка товаров агент сможет:

1. подобрать подходящие модели;
2. сравнить характеристики;
3. проверить наличие;
4. отслеживать изменение цен;
5. сформировать корзину;
6. уведомить пользователя при выполнении заданных условий.

Для бизнеса это означает переход от отдельных ИИ-инструментов к автоматизации целых бизнес-процессов.

В ближайшие годы ИИ-агенты смогут использоваться не только покупателями, но и продавцами:

• автоматически создавать карточки товаров;
• анализировать продажи;
• оптимизировать рекламные кампании;
• прогнозировать остатки;
• контролировать качество каталога;
• выявлять проблемы в работе продавцов.

Именно поэтому многие аналитики рассматривают Agentic Commerce как следующий этап развития электронной коммерции после персонализации и разговорного поиска.

Узнайте больше о тенденциях развития ИИ из нашей статьи: Тренды ИИ в электронной коммерции: примеры и доступные решения

Интернет-магазины и маркетплейсы используют ИИ по-разному

Хотя технологии остаются одинаковыми, задачи AI существенно отличаются.

Чем больше участников работает на платформе, тем выше ценность искусственного интеллекта.

Если интернет-магазин использует AI прежде всего для увеличения продаж и автоматизации внутренних процессов, то маркетплейс дополнительно применяет его для управления всей экосистемой — продавцами, каталогом, поиском, рейтингами и безопасностью.

Как подготовить бизнес к внедрению ИИ

Большинство неудачных ИИ-проектов связаны не с качеством моделей, а с неподготовленностью бизнеса.

Перед внедрением стоит ответить на несколько вопросов.

Есть ли конкретная бизнес-зача?

Например:

• увеличить конверсию поиска;
• сократить время подготовки карточек товаров;
• снизить дефицит товаров;
• автоматизировать поддержку.

Если задача сформулирована как «нам нужен AI», вероятность успеха невысока. 

Как формировать требования — это целая наука. О ней мы уже говорили в нашей статье: Сбор и формирование бизнес-требований для сайта интернет-магазина.

Достаточно ли качественных данных?

AI напрямую зависит от качества данных.

Стоит проверить:

• заполненность каталога;
• актуальность характеристик;
• историю заказов;
• корректность остатков;
• структуру категорий.

Если данные неполные или противоречивые, результаты работы AI также будут неточными.

Поддерживает ли платформа интеграции?

Современные AI-решения редко работают изолированно.

Им требуется взаимодействие с:

• каталогом товаров;
• CRM;
• ERP;
• системой управления складом;
• маркетинговыми сервисами;
• платежной инфраструктурой.

Поэтому возможности самой eCommerce-платформы становятся одним из ключевых факторов успешного внедрения AI.

С какого ИИ-проекта лучше начать

Одновременно внедрять десятки AI-инструментов редко имеет смысл. Гораздо эффективнее выбрать проект с понятной бизнес-ценностью и измеримым результатом.

В качестве ориентира можно использовать следующую схему.

После успешного запуска первого проекта компании обычно переходят к автоматизации следующих процессов, постепенно расширяя использование AI.

Когда внедрение ИИ лучше отложить

Искусственный интеллект способен усилить работающий бизнес, но не исправить фундаментальные проблемы.

Не стоит начинать внедрение AI, если:

• каталог содержит большое количество ошибок;
• отсутствует единая структура данных;
• не определены KPI;
• бизнес-процессы постоянно меняются;
• нет понимания, какую проблему необходимо решить.

В подобных случаях сначала стоит навести порядок в данных и процессах, а затем переходить к автоматизации.

Кто должен контролировать решения ИИ

Несмотря на быстрый прогресс искусственного интеллекта, большинство компаний рассматривают его как инструмент поддержки принятия решений, а не их полного замещения.

Причина проста: генеративные модели могут ошибаться, интерпретировать данные неверно или создавать убедительные, но недостоверные ответы (так называемые «галлюцинации»).

Поэтому перед внедрением AI стоит определить правила его использования.

Хорошей практикой считается разделение ответственности:

Такой подход позволяет использовать преимущества искусственного интеллекта, сохраняя прозрачность процессов и снижая риск дорогостоящих ошибок.

Реальные примеры использования ИИ

Российские компании уже получают измеримый эффект от AI.

Сбер использует искусственный интеллект в голосовых и текстовых помощниках, где виртуальные ассистенты обрабатывают до 80% типовых обращений и экономят около 60 млн рублей в месяц. 

МТС внедряет AI в клиентских сервисах и внутренних процессах, ожидая экономический эффект в 4 млрд рублей в 2026 году и до 40 млрд рублей к 2028 году. 

Авито обучило собственную LLM для анализа отзывов, X5 Group внедрила AI и биометрическую оплату более чем в 300 магазинах.

Яндекс применяет AI в беспилотных автомобилях (27 млн км пробега и 60 000+ поездок), Росатом использует AI для предиктивного обслуживания оборудования (снижение затрат на 30%), а СДЭК — для оптимизации маршрутов доставки, повысив их эффективность на 15%. 

Платформа B2BRICS, созданная на базе CS-Cart, использует ИИ для перевода сообщений в реальном времени между участниками из разных стран, автоматизации многоязычной коммуникации и развития международной B2B-экосистемы трансграничной торговли. 

“Без CS-Cart мы бы либо застряли в разработке, либо потратили бы в 10 раз больше денег на создание платформы с нуля”, — делится основатель. 

Подробнее — в кейсе «Как создать международную экосистему для трансграничной торговли». 

Несмотря на различия между компаниями, их объединяет общий подход: искусственный интеллект внедряется там, где его влияние можно измерить — в росте конверсии, снижении затрат, повышении скорости работы или улучшении клиентского опыта.

Почему архитектура платформы становится критически важной

По мере распространения AI все большее значение приобретает не количество доступных AI-сервисов, а возможность быстро интегрировать их в существующую инфраструктуру.

Сегодня компании используют сразу несколько AI-инструментов:

• генерацию контента;
• интеллектуальный поиск;
• AI-ассистентов;
• рекомендательные системы;
• аналитические сервисы;
• собственные модели.

Поэтому современная eCommerce-платформа должна поддерживать интеграцию AI-сервисов через API, расширение бизнес-логики и автоматизацию рабочих процессов. Именно гибкость архитектуры определяет, насколько быстро компания сможет внедрять новые AI-инструменты.

Заключение

Искусственный интеллект перестал быть экспериментальной технологией. Он становится новым уровнем развития электронной коммерции, помогая компаниям лучше понимать покупателей, автоматизировать процессы и принимать решения на основе данных.

Однако наибольшую ценность AI приносит не тогда, когда внедряется повсеместно, а когда решает конкретные бизнес-задачи. Персонализация, интеллектуальный поиск, прогнозирование спроса, генерация контента и борьба с мошенничеством уже сегодня позволяют интернет-магазинам и маркетплейсам работать эффективнее.

В ближайшие годы роль AI будет только расти. Поэтому компаниям важно не просто выбрать подходящий AI-сервис, а создать технологическую основу, которая позволит быстро интегрировать новые инструменты и масштабировать их по мере развития бизнеса.

Гаянэ Тамразян

Контент-маркетолог CS-Cart

Гаянэ Тамразян — писатель и контент-маркетолог, специализирующийся на электронной коммерции. Она создает информативные и актуальные статьи, которые помогают читателям разобраться в сложностях цифровой торговли.