5 привычек AI-поиска, которые сломали вашу маркетинговую воронку

AI-поиск и ассистенты за очень короткое время кардинально изменили путь клиента. Вместо аккуратной воронки из учебников маркетинга мы получили плоское поле микромоментов: человек увидел, задал вопрос ИИ, уточнил пару деталей и сразу сделал действие. 

Я разберу пять устойчивых паттернов поведения в AI-поиске, они во многом перекликаются с выводами недавней статьи Business Insider про то, как AI-поиск заменяет классическую воронку. Но я в своей статье смотрю на них через призму наших проектов в Андата и российского рынка.

1. Момент «Хочу такое же прямо сейчас»

Раньше человек мог увидеть вещь, запомнить бренд, дойти до компьютера, вбить запрос, покликать рекламу, повесить товар в избранное и только потом вернуться к покупке.

Теперь цепочка выглядит короче: увидел кроссовки у блогера, навел камеру, спросил у AI поиска «найди похожие с доставкой до выходных», получил варианты и тут же совершил покупку.

Что здесь важно для бизнеса

Лаг между увидел и захотел практически исчезает, человек приходит в поиск уже с конкретной картинкой в голове.

Первый экран посадочной должен отвечать на этот импульс: показать нужный товар или услугу, цену, вариант действия, а не общую витрину бренда.

Сайту нужно быть готовым к визуальным и мультимодальным запросам: понятные изображения, чистая структура, отсутствие лишних экранов между кликом и целевым действием.

Как это приземлить на аналитику

• Отдельно отмечать высокоинтентные сессии: быстрый просмотр товара, добавление в корзину в первые минуты, короткий путь к целевому действию.
• Смотреть, какие креативы и форматы трафика чаще всего приводят к таким сессиям, и усиливать их.
• Через платформы уровня Андаты собирать эти паттерны в цифровом паспорте клиента и учить рекламные алгоритмы ловить именно такие моменты.

2. Момент «Найди ровно то, что мне нужно»

Второй паттерн – люди перестали говорить с поиском языком ключевых слов и начали описывать контекст целиком. В AI-режиме пользователь формулирует сложный запрос сразу: куда поехать, чем заняться, какие ограничения по бюджету и предпочтениям, и ожидает, что система «поймет с первого раза». 

AI-модели тянут такие запросы за счет лучшего понимания намерения и нюансов. Для пользователя это выглядит как личный консультант, который мгновенно собирает варианты «под задачу».

Что это меняет в поведении?

Классическая игра в ключевые слова теряет часть смысла. Важнее то, как вы описали продукт: характеристики, ограничения, сценарии применения.

В выигрыше бренды, у которых есть структурированные данные: фиды, разметка, аккуратные фильтры, однотипные описания. ИИ проще включить их в ответ.

Этап «рассмотрения вариантов» сжался: пользователь сразу видит 3–5 подходящих решений от ИИ, а не сам строит список в голове.

Что делать на стороне маркетинга и продукта.

• Привести карточки товаров и услуг к единому стандарту: четкое назначение, ограничения, измеримые параметры, понятные выгоды.
• Добавить язык задач, а не только характеристик. Не «плотность ткани 220», а «подходит, чтобы стирать раз в неделю и не терять форму».
• Следить, какие комбинации атрибутов чаще всего встречаются в поисковых запросах и отзеркаливать их в фильтрах и сегментах.

3. Момент «Я готов узнать больше»

Третий паттерн – AI выступает фильтром качества для кликов. Много базовых вопросов закрывается прямо в выдаче: ассистент объясняет, какие есть форматы, чем они отличаются, на что смотреть.

На сайт попадает уже человек, который получил первый слой объяснений и готов погружаться глубже. Google прямо пишет, что пользователи, переходящие с страниц с AI Overviews, проводят на сайтах больше времени и показывают более высокое вовлечение.

Это меняет саму природу клика

• Объем трафика может снизиться, но доля «подготовленных» посетителей растет.
• Пустые SEO-тексты уровня «что такое X и почему это важно» перестают быть точкой входа – эту работу уже сделал ассистент.
• Пользователь ожидает следующего уровня конкретики: кейсы, калькуляторы, сценарии, выбор между понятными опциями, а не очередного общего обзора.

Как адаптироваться

Строить контент под вопросы выбора: «как сравнивать», «что учесть до покупки», «какие риски».

В аналитике выделять трафик с AI-форматов в отдельный сегмент и смотреть, какие блоки на сайте сильнее всего влияют на переход к заявке или заказу.

Для таких пользователей делать свои цепочки дожима: ретаргетинг по взаимодействию с обучающим контентом, персональные предложения в личном кабинете, email-продолжения.

4. Момент «Перед оплатой хочу убедиться, что вам можно доверять»

AI поиск ускоряет путь к продукту, но не отменяет базового вопроса: а вы вообще настоящие и адекватные?

Типичный сценарий выглядит так: человек получил от ассистента список брендов, выбрал 1–2 фаворита, потом ушел проверять:

• отзывы на маркетплейсах и агрегаторах;
• ролики на YouTube и короткие видео с реальными примерами;
• обсуждения в профсообществах и соцсетях.

Исследование Traackr показывает, что YouTube стал площадкой номер один для поиска обзоров и информации о продуктах у всех возрастных групп в США, включая миллениалов и зумеров. А по данным Google и Ipsos (Active/Passive Shopping Survey), около 70% пользователей соцсетей дополнительно идут в поиск, чтобы перепроверить товары, найденные в соцсетях.

Что это значит для бренда

• Привести к порядку витрины доверия: карточки на маркетплейсах, профили компании, раздел «о компании», юридические реквизиты, политики, прозрачные условия доставки и возврата.
• Нужно следить за тем, чтобы рекламные обещания совпадали с реальным опытом клиентов, который виден в отзывах и обзорах.
• В сквозной аналитике важно учитывать переходы с отзывных площадок, видео и branded-поиска как часть пути к покупке, а не как шум.

5. Момент «Сделай это за меня»

Пятый паттерн – поисковые запросы превращаются в команды. Мы вошли в агентную эпоху, когда человек формулирует не «где поесть», а «забронируй стол на завтра после 19:00 недалеко от дома, кухня азиатская, до 3000 на человека». 

AI-агенты уже умеют выполнять исходно ориентированные действия: искать варианты, сравнивать их, бронировать, звонить в магазины, отслеживать цену и напоминать, когда она падает до нужного уровня.

Что в этом ключевого

• Часть взаимодействия уходит вообще за пределы сайта: агент работает через API, данные и партнерские интеграции.
• Выбор все чаще делает не человек лично, а система, которой он делегировал задачу.
• Пользователь ожидает результата, а не списка ссылок: оформленный заказ, бронь, готовую заявку.

Что требуется от бизнеса

• Структурированные и доступные данные: цены, наличие, сроки, условия, все это в понятных для машин форматах.
• Прозрачные процессы «от запроса до результата», чтобы их можно было описать и автоматизировать.
• Интеграции с системами, через которые работают агенты, и внутренняя дисциплина данных. Если данные разорваны, агент просто выберет другого поставщика.

Вместо итога

AI-поиск не просто добавил еще один канал. Он поменял саму логику, как человек формулирует задачу, сравнивает варианты, проверяет доверие и отдает команду «сделай за меня». Классическая воронка на слайдах может выглядеть по-старому, но реальное поведение уже живет в другой геометрии.

Пять привычек, о которых я говорю в статье, не про далекое будущее, а про текущую норму. Часть пути клиента уже уехала внутрь AI-ответов и агентов, и маркетинг либо подстраивается под эти моменты, либо уступает место тем, кто сделал это раньше.

Я отношусь к AI-поиску как к жесткому, но полезному фильтру. Он обнажает слабые места бизнеса: разрозненную аналитику, мутные офферы, отсутствующую витрину доверия. И одновременно усиливает тех, у кого есть прозрачная сквозная аналитика и дисциплина в данных.