Agentic Commerce: как бизнесу подготовиться к покупкам через AI-агентов

Ещё недавно цифровой путь клиента выглядел достаточно привычно: человек видел рекламу, переходил на сайт, изучал предложение, сравнивал варианты и самостоятельно принимал решение о покупке. Сегодня в эту цепочку постепенно входит новый участник — искусственный интеллект.

Пользователь всё чаще может не искать товар самостоятельно, а поручить эту задачу AI-ассистенту: подобрать несколько вариантов, сравнить характеристики, проверить отзывы, оценить соответствие бюджету и даже помочь оформить заказ.

Так формируется новая модель электронной коммерции — Agentic Commerce, или агентная коммерция.

Это уже не просто развитие поиска и не очередной формат персонализации. Меняется сам принцип взаимодействия между клиентом и бизнесом. Раньше компания убеждала человека купить продукт. Теперь всё чаще ей необходимо сделать так, чтобы продукт был правильно понят, оценён и выбран интеллектуальным агентом.

Для бизнеса это означает появление нового уровня конкуренции — конкуренции не только за внимание человека, но и за попадание в рекомендации алгоритмов.

Что такое Agentic Commerce

Agentic Commerce — это модель торговли, при которой AI-агент принимает на себя часть действий, которые раньше выполнял сам покупатель.

Например, пользователь может сформулировать задачу: подобрать ноутбук для работы с определёнными характеристиками и бюджетом. Вместо просмотра десятков интернет-магазинов AI-система анализирует доступные предложения, сравнивает их и формирует shortlist.

В более развитом сценарии агент способен самостоятельно перейти к следующему этапу: уточнить параметры, проверить наличие, сопоставить цены, выбрать подходящий вариант и инициировать покупку.

Исследования 2026 года показывают, что агентный поиск постепенно меняет саму экономику выбора: вместо последовательного просмотра ограниченного числа товаров AI может анализировать значительно более широкий набор предложений и сокращать объём ручной работы пользователя.

Для бизнеса это принципиально важно.

Если раньше компания боролась за позицию в поисковой выдаче и клик пользователя, то теперь ей необходимо учитывать ещё один вопрос: может ли AI-агент правильно понять предложение компании и включить его в число подходящих вариантов?

Почему Agentic Commerce становится актуальным именно сейчас

Развитие AI-поиска уже меняет поведение пользователей.

Люди всё чаще обращаются к ChatGPT, Gemini, Claude и другим интеллектуальным системам не только для получения информации, но и для выбора товаров, услуг и компаний.

По данным BrightEdge, в апреле 2026 года обращения AI-агентов уже достигали 88% от объёма человеческой органической поисковой активности. Компания прогнозирует, что при сохранении текущей динамики агентная активность может превысить человеческий органический поиск к концу 2026 года.

Это не означает, что классический поиск исчезнет.

Но появляется новый слой цифрового спроса, который бизнесу больше нельзя игнорировать.

Клиентский путь становится короче

Традиционная воронка выглядит примерно так:

реклама → сайт → изучение предложения → сравнение → заявка → покупка.

При использовании AI-агента часть этих этапов может происходить автоматически:

запрос пользователя → анализ рынка AI-агентом → отбор предложений → рекомендация → покупка.

Человек может вообще не посетить несколько сайтов, которые раньше изучил бы самостоятельно.

Это одна из причин, почему классический показатель трафика постепенно становится менее достаточным для оценки эффективности маркетинга.

Если пользователь получил рекомендацию бренда от AI и сразу перешёл к покупке, количество страниц, которые он просмотрел, уже не отражает реальную ценность маркетингового контакта.

Почему хороший сайт становится недостаточным

Компания может иметь современный дизайн, качественный SEO-текст и высокую позицию в классической поисковой выдаче.

Но если информация на сайте плохо структурирована, характеристики продукта неполные, цены неактуальны, отсутствуют подтверждения качества и независимые упоминания, AI-агенту будет сложнее оценить предложение.

Интеллектуальной системе необходимо быстро понять:

• что именно продаёт компания;
• кому подходит продукт;
• какие у него характеристики;
• чем он отличается от конкурентов;
• сколько он стоит;
• есть ли товар или услуга в наличии;
• насколько компании можно доверять.

Следовательно, бизнесу необходимо оптимизировать информацию не только для человека, но и для машинных систем, которые участвуют в принятии решения.

Что влияет на выбор компании AI-агентом

Универсального алгоритма, который гарантировал бы попадание компании в рекомендации всех AI-систем, не существует.

Однако уже сейчас можно выделить несколько фундаментальных факторов.

Первый — понятность предложения.

Если невозможно быстро определить, что именно предлагает компания, кому подходит продукт и в чём его преимущество, алгоритму сложнее корректно сопоставить его с запросом пользователя.

Второй — качество и полнота данных.

Описание товара, характеристики, цены, условия доставки, наличие, ответы на вопросы и другая информация должны быть актуальными и структурированными.

Третий — репутация.

AI-системы используют множество внешних источников, поэтому упоминания компании на независимых площадках, отзывы, рейтинги и экспертные публикации становятся дополнительными сигналами доверия.

Недавнее исследование AI-рекомендаций для локального бизнеса показало, что вероятность попадания объекта в ответы была связана, в частности, с наличием собственного сайта, большим количеством отзывов, опубликованными ценами и упоминаниями на сторонних площадках.

First-Party Data становится ещё важнее

На первый взгляд может показаться, что развитие AI-посредников снижает значение собственных данных.

На практике происходит обратное.

Компании хотят привлекать клиентов через AI-системы, но одновременно стремятся сохранить прямые отношения с покупателем.

Reuters отмечает, что крупные ритейлеры уже адаптируют контент под AI-поиск, однако стараются сохранять покупки на собственных площадках, поскольку прямой контакт позволяет получать данные о клиентах, развивать программы лояльности и персонализировать дальнейшие коммуникации.

Поэтому бизнесу необходимо одновременно решать две задачи: становиться видимым для AI и не отдавать полностью клиентские отношения внешней платформе.

Как меняется роль контента

Контент-маркетинг получает новую функцию.

Раньше основной целью статьи могло быть привлечение пользователя из поисковой выдачи.

Теперь материал должен ещё и помогать интеллектуальным системам понять компетентность компании.

Поэтому особенно важны:

• подробные экспертные статьи;
• сравнительные материалы;
• ответы на вопросы клиентов;
• кейсы;
• инструкции;
• исследования;
• обзоры;
• страницы с характеристиками товаров и услуг.

Причём создавать контент исключительно ради количества публикаций становится всё менее эффективно.

AI легко масштабирует производство текста. Поэтому конкурентным преимуществом становится не объём контента, а качество информации, её достоверность, оригинальность и подтверждённый опыт.

Почему репутация становится частью performance-маркетинга

Раньше репутацию часто рассматривали как отдельное направление брендинга.

В условиях AI-поиска граница между репутацией и performance-маркетингом постепенно стирается.

Если интеллектуальная система выбирает между несколькими компаниями, доверие к источнику становится фактором выбора.

Отзывы, рейтинги, независимые обзоры, упоминания в профессиональных медиа и экспертный контент могут влиять на то, насколько убедительным выглядит предложение.

Поэтому работа с репутацией становится не просто задачей PR, а частью системы привлечения клиентов.

Что происходит с рекламой

Agentic Commerce потенциально меняет и рекламную модель.

В традиционной рекламе бизнес покупает внимание пользователя.

В агентной экономике появляется другой вопрос: как попасть в момент, когда AI выбирает варианты для пользователя?

Это гораздо ближе к performance-модели, чем к классической медийной рекламе.

McKinsey отмечает, что по мере развития AI ценность рекламы будет смещаться от простого привлечения внимания к способности влиять на то, что пользователь или его AI-агент увидит, выберет и купит.

В результате маркетологам придётся отслеживать не только показы, клики и заявки, но и более сложные показатели влияния на выбор.

Какие показатели будут важны

В будущем недостаточно будет знать только количество переходов из поисковых систем.

Бизнесу потребуется отслеживать:

• упоминания бренда в AI-ответах;
• частоту рекомендаций;
• позиции бренда среди альтернатив;
• качество AI-трафика;
• конверсию пользователей, пришедших через AI;
• выручку от новых источников discovery;
• долю брендовых запросов;
• изменение прямого и органического спроса.

При этом часть AI-взаимодействий будет сложно измерять привычными инструментами.

Это означает, что маркетинговая аналитика должна становиться более комплексной.

Что делать бизнесу уже сейчас

Первое — провести аудит цифрового присутствия компании.

Необходимо посмотреть на бренд глазами потенциального AI-агента.

Понятно ли из сайта, что именно продаёт компания? Есть ли актуальные цены и характеристики? Достаточно ли информации для сравнения? Есть ли ответы на основные вопросы клиента?

Второе — привести в порядок данные о продуктах и услугах.

Информация должна быть единообразной на сайте, в каталогах, карточках товаров и внешних площадках.

Третье — развивать экспертность бренда.

AI-поиск требует качественных источников, поэтому собственный сайт должен содержать не только продающие страницы, но и глубокий полезный контент.

Четвёртое — работать с внешней репутацией.

Упоминания компании на независимых площадках становятся дополнительным цифровым активом.

Пятое — сохранять собственные отношения с клиентом.

Даже если первый контакт произошёл через AI, бизнесу необходимо стимулировать переход в собственную экосистему: сайт, CRM, программу лояльности, email-маркетинг или другие каналы прямой коммуникации.

Главная ошибка — ждать, пока всё станет понятно

Новая модель поведения развивается быстрее, чем появляются универсальные стандарты.

Поэтому ждать момента, когда Agentic Commerce станет полностью сформированным рынком, невыгодно.

Уже сейчас компании могут подготовить фундамент:

• структурировать данные;
• улучшить сайт;
• развивать экспертный контент;
• работать с репутацией;
• внедрять CRM;
• объединять данные маркетинга и продаж;
• отслеживать AI-видимость бренда.

Это не отдельный проект на несколько месяцев.

Это постепенная перестройка маркетинговой системы.

Agentic Commerce меняет саму механику принятия решения о покупке.

Всё чаще между человеком и бизнесом появляется интеллектуальный посредник, который анализирует рынок, сравнивает предложения и помогает выбрать подходящий вариант.

Для компании это означает появление нового объекта оптимизации — AI-агента, который должен правильно понять, оценить и рекомендовать бизнес.

Поэтому маркетинг будущего будет работать сразу на две аудитории: на человека, который принимает решение, и на интеллектуальные системы, которые всё чаще участвуют в поиске и выборе.

Компании, которые заранее позаботятся о качестве данных, экспертности, репутации, структуре сайта и собственной клиентской базе, смогут занять более сильные позиции в новой цифровой экономике.

И главное — речь идёт не о замене SEO или привычного маркетинга. Речь идёт о следующем уровне: бизнес должен стать заметным, понятным и убедительным там, где клиент теперь принимает решение — в том числе внутри интеллектуальных систем.

Хотите подготовить бизнес к новой модели поиска и покупок через AI?

Команда CTBImarketing поможет оценить, насколько ваш сайт, контент, данные и цифровая экосистема готовы к Agentic Commerce.

Мы анализируем:

• видимость и представленность бренда в новых сценариях поиска;
• структуру сайта и качество информации о товарах и услугах;
• экспертный контент и репутационные факторы;
• CRM и собственные данные;
• связку маркетинга, аналитики и продаж.

Свяжитесь с командой CTBImarketing — и мы поможем подготовить маркетинговую систему бизнеса к новой реальности, в которой всё больше решений принимается не только людьми, но и AI.