Последние несколько лет обещания ИИ-трансформации наводняют индустрию электронной коммерции. Рынок SaaS-решений для e-commerce и инструментов оптимизации листингов на Amazon еще никогда не был столь перенасыщен. Так почему же агентства электронной коммерции и крупные продавцы по-прежнему тратят столько времени на ручное управление своими магазинами?
Поговорите не под запись с руководителями агентств электронной коммерции, и вы начнете замечать интересную закономерность. Один ИИ-инструмент обнаруживает проблему, другой рекомендует способ ее решения, а человек все равно должен разобраться, что к чему. Этот человек решает, имеет ли рекомендация смысл, вносит изменения и проверяет, сработало ли все это. Несмотря на множество «второстепенных пилотов» (copilots) и «ИИ-ассистентов», повседневная деятельность по управлению многомиллионными портфелями Amazon остается ручной. Она по-прежнему фрагментирована между десятками инструментов.
Слишком много программного обеспечения
«Электронная коммерция больше не страдает от нехватки программного обеспечения. Во многих случаях она страдает от его избытка», — говорит Сирил Голуб (Cyril Golub), генеральный директор и основатель Jinnify.ai, операционного слоя между ИИ-агентами и системами электронной коммерции.
Сирил Голуб — бизнес-ангел, бывший генеральный директор и соучредитель компании Aheadworks. Aheadworks — это компания по разработке программного обеспечения для электронной коммерции, которую он привел к успешному выходу из бизнеса (exit) в 2019 году. Он наблюдает за эволюцией технологического стека отрасли уже более двух десятилетий.
«Каждая новая SaaS-панель или ИИ-помощник может стать дополнительным бременем: еще один интерфейс, который нужно освоить, еще один поток рекомендаций для интерпретации, еще один инструмент, который человек должен связать с реальным бизнес-результатом».
Чтобы выяснить, где сегодняшние ИИ-инструменты для торговли дают сбой и куда должна двигаться ИИ-инфраструктура нового поколения, мы опросили генеральных директоров агентств электронной коммерции и ветеранов отрасли. Результатом стала операционная «карта болей» на 2026 год. На ней показаны четыре «узких места», где устаревшие инструменты буксуют, а также концепция нативных ИИ-систем, приходящих им на смену.
1. Тушение пожаров в каталоге по-прежнему остается человеческой работой
Когда люди со стороны думают об оптимизации на Amazon, они представляют себе исследование ключевых слов или обновление карточек товаров. Спросите оператора агентства, что на самом деле отнимает больше всего времени у их команды. Ответ окажется куда менее гламурным: непрекращающееся тушение пожаров в каталоге.
«Главное узкое место для нас — это не PPC (контекстная реклама) и не исследования, а тушение пожаров в Seller Central, — объясняет Сам Шах (Sam Shah), основатель эв-коммерс-агентства Desverto. — Каждый день что-то ломается: заблокированные ASIN, сломанные вариации, перезапись каталогов, ошибки 8541, проблемы с опасными грузами (hazmat) и документацией и т. д. Такие инструменты, как Data Dive, отлично справляются с обнаружением проблем, но на этом все заканчивается. Для реального исправления часто требуются обращения в службу поддержки Seller Support / Реестр брендов (Brand Registry), многочисленные повторные запросы и кто-то, кто понимает историю аккаунта».
Бэкенд Amazon представляет собой лабиринт плоских файлов, переопределений Реестра брендов и постоянно меняющихся шаблонов категорий. Из-за этого современный SaaS-стек выполняет работу лишь наполовину. Он бьет тревогу, но оставляет операторов-людей разгребать последствия.
«Самое крупное нерешенное узкое место — это превращение фрагментированных данных каталога в безопасное, корректное и масштабируемое исполнение, — отмечает Стивен Поуп (Steven Pope), основатель американского агентства электронной коммерции My Amazon Guy, управляющего 450 брендами. — Существующие инструменты могут выявлять заблокированные листинги, недостающие атрибуты, пробелы в ключевых словах, зависшие товарные запасы или проблемы с вариациями, но они по-прежнему оставляют продавцам и агентствам выполнение самой сложной части: определение истинной первопричины, понимание того, какое исправление безопасно, навигацию по противоречивым данным о вкладе и внесение изменений без нарушения связей родитель-потомок, индексации, статуса соответствия или готовности к розничной торговле».
Управление исключениями
«Для продавца, управляющего большим каталогом или несколькими клиентскими аккаунтами, работа с каталогом — это не просто заполнение недостающих полей. Это постоянно меняющаяся система, включающая плоские файлы, Seller Central, реестр брендов, документацию по соблюдению требований, шаблоны категорий, требования к изображениям, потоки инвентаризации и порой противоречивые правила каталога Amazon. Настоящее узкое место — это управление исключениями: тысячи мелких проблем, каждая из которых требует контекста, суждений, доказательств и доведения до конца. Большинство SaaS-инструментов выявляют проблему, но они не берут на себя надежную ответственность за ее решение от начала до конца», — говорит Стивен Поуп.
2. ИИ-инструментам не хватает общей картины бизнеса
Еще одна проблема, на которую указывают руководители агентств, заключается в том, что большинство инструментов сосредоточены на какой-то одной метрике или задаче, не учитывая общую картину бизнеса.
«Я пробовал несколько инструментов, но главная суть, пожалуй, в том, что во множестве SaaS-решений и ИИ-инструментов для e-commerce действительно отсутствует уровень контроля, — говорит Аднан Аслам (Adnan Aslam), генеральный директор британского агентства Amazon Sellonics. — Способ оптимизации кампаний, который они предлагают, существует, но в конечном итоге он не связан с более масштабными целями бренда».
Аднан упоминает, что ИИ-инструменты для торговли нового поколения должны будут одновременно понимать весь спектр операционных областей. Сюда входят бюджеты на PPC, уровни запасов, маржа прибыли, позиции конкурентов и текущие этапы жизненного цикла бренда.
«Когда происходит запуск нового продукта и вы хотите выйти в топ по определенным ключевым словам, если вы просто отдадите ИИ команду «мы хотим ранжироваться по этим ключевым словам», это даже невозможно, потому что вы только что запустились: у вас нет отзывов, конверсия будет низкой, а вы конкурируете с теми, кто продает уже десятилетиями. Идеальному ИИ нужно будет понимать, что возможно для определенного бренда на определенном этапе иковы его реалистичные ограничения», — добавляет Аднан Аслам.
3. Больше данных не означает лучшие решения
По мере того как большие языковые модели (LLM) стали массовыми, многие разработчики программного обеспечения для электронной коммерции подключили их к API партнера по продажам Amazon (SP-API). Однако предоставление LLM доступа к необработанным данным магазина не привело к появлению идеального автономного менеджера аккаунта.
На практике подача неструктурированных данных в LLM создает информационный шум (prompt noise) и галлюцинации ИИ-рекомендаций, которые могут навредить производительности интернет-магазина. Передовые модели лишены нативного операционного контекста. Они по-прежнему не могут отличить незначительные предупреждения логов от серьезных угроз для выручки или проблем, которые могут даже спровоцировать блокировку каталога.
«Доступ решен; мы подключаемся через MCP и можем вытащить все, что захотим и откуда захотим, — объясняет Клайдас Сьюпипис (Klaidas Siuipys), основатель и генеральный директор AMZ Bees, агентства полного цикла по управлению рекламой на Amazon и аккаунтами из Вильнюса, Литва. — Проблема в том, что все подряд — это не то, что вам нужно. Система, получающая полный дамп данных, использует их все… Настоящая работа заключается в здравом смысле: понимании того, какие данные имеют значение для этого аккаунта, этого вопроса, этого момента, а остальное отсеивать. Прямо сейчас эта фильтрация является человеческой частью работы».
Сирил Голуб, генеральный директор и основатель Jinnify, также подчеркивает этот операционный предел общего ИИ: «Мощная языковая модель сама по себе не является оператором электронной коммерции. Использование передовой модели для обработки каждой сырой торговой записи — это все равно что нанимать доктора наук для выполнения арифметических расчетов в Excel. Вам нужно детерминированное программное обеспечение для подготовки данных, персистентная память для стратегии мерчанта, разрешения на то, что агент может менять, рельсы выполнения, а затем контур обратной связи, чтобы увидеть, было ли решение правильным».
4. Разрыв между рекомендациями ИИ и действиями
Самая большая проблема современных ИИ-инструментов для торговли заключается в том, что они могут рекомендовать, что делать. Но они часто не могут выполнить эти действия на практике. Мерчанту по-прежнему приходится заходить в Seller Central, копировать и вставлять рекомендации, отправлять тикеты в службу поддержки и возвращаться позже, чтобы проверить, помогло ли исправление.
«Самая большая проблема внедрения ИИ в торговлю — это интеграция сгенерированных ИИ рекомендаций в операционную систему вокруг бизнеса, — отмечает Антон Саприко (Antons Sapriko), генеральный директор Scandiweb, одного из крупнейших агентств ПО для электронной коммерции в Европе. — Если людям по-прежнему приходится переключаться между инструментами, вручную проверять результаты и самим выполнять изменения, вы принципиально не изменили операционную модель, а лишь ускорили один шаг в ней. Настоящая возможность заключается в переходе от ИИ как слоя поддержки принятия решений к ИИ как слою выполнения, где агенты могут получать доступ к соответствующему контексту, работать в рамках определенных разрешений, взаимодействовать с системами учета и в конечном итоге предпринимать действия от имени бизнеса».
Руслан Фазлиев, основатель платформы для интернет-магазинов Ecwid (которую он довел до успешного выхода из бизнеса стоимостью 500 млн долларов), делится: «Мы потратили два десятилетия на то, чтобы облегчить бизнесу продажу товаров в интернете. Следующий этап заключается в том, чтобы сделать проще управление бизнесом в сети. ИИ может стать новым операционным интерфейсом для продавцов, но лежащая в его основе инфраструктура определит, действительно ли этот сдвиг даст мерчантам больше рычагов влияния или просто создаст еще один уровень зависимости».
Концепция идеального ИИ-решения для торговли для продавцов
Опрошенные нами операторы электронной коммерции описали то, как, по их мнению, должна выглядеть идеальная система ИИ для решения этих четырех проблем. Новое поколение ИИ-инструментов не должно быть очередной панелью управления, которая просто дает рекомендации. Оно должно уметь действовать напрямую. Оно также должно предоставлять бизнесу различные уровни контроля в зависимости от сопряженного риска, полностью понимая при этом соответствующий контекст бизнеса.
Стивен Поуп, основатель My Amazon Guy, отмечает: «Моя идеальная нативная ИИ-система управления каталогом работала бы как опытная команда операторов каталога Amazon, обладающая полной видимостью, персистентной памятью и способностью действовать. Она бы обрабатывала каждый ASIN, SKU, вариант связи родитель-потомок, вклад в листинг, позицию запасов, лог обращений, актив бренда, документ о соблюдении требований, историю изменений и сигналов производительности, а затем непрерывно расставляла бы приоритеты задач на основе рисков для выручки, потенциала конверсии, воздействия запасов и рисков для здоровья аккаунта».
Как выразился Стивен Поуп: «Ключевой функцией стал бы «центр управления каталогом», который не просто предупреждает меня о том, что ASIN заблокирован или вариация сломана. Он объяснял бы причину простым языком, показывал доказательства, рекомендовал лучшее исправление, оценивал ожидаемое влияние на бизнес и либо выполнял исправление автоматически в рамках заранее определенных ограничений безопасности, либо готовил точную выгрузку файла, тикет или апелляцию на утверждение».
«Важнейшим принципом проектирования была бы автоматизация на основе уровня уверенности. Низкорисковые, обратимые изменения могли бы выполняться автоматически; среднерисковые изменения могли бы ставиться в очередь на утверждение; а высокорисковые действия, такие как реструктуризация вариаций, изменения требований или правки крупных ASIN, требовали бы одобрения человека с четким объяснением последствий», — говорит Стивен Поуп.
Обнаружение, диагностика, исправление, проверка, эскалация
Сам Шах обрисовывает идеальное ИИ-решение следующим образом: «ИИ-решение, которое я хотел бы видеть, — это то, которое может обнаруживать, диагностировать, исправлять, проверять и эскалировать, с одобрением человека для всего, что связано с риском. Если бы я мог сначала автоматизировать один рабочий процесс, это было бы восстановление заблокированных или находящихся под угрозой листингов. Это происходит ежедневно, напрямую влияет на выручку, а успех легко измерить».
Аднан Аслам, генеральный директор Sellonics, отмечает: «Идеальному ИИ нужно будет понимать, что возможно для определенного бренда на определенном этапе и каковы реалистичные ограничения. И на основе этого он сможет предоставить нам, например, список ключевых слов, по которым вы реально можете ранжироваться».
«Я не думаю, что к ИИ следует относиться как к волшебнику, — подчеркивает Сирил Голуб. — К нему следует относиться как к очень способному ассистенту с четкой целью, четкими границами и измеримым ожидаемым результатом».
Недавно Сирил поделился этим видением в беседе с Клаусом Лаутером (Claus Lauter) в подкасте The Ecommerce Coffee Break. Подкаст охватывает миллионы профессионалов в области электронной коммерции по всему миру. Они обсудили, как ИИ может изменить электронную коммерцию и будущее онлайн-шопинга.
Будущее электронной коммерции за агентами
Генеральные директора агентств предвидят переход от помощи ИИ продавцам в оптимизации отдельных задач к активному управлению частями торгового бизнеса с помощью ИИ-агентов. Со стороны покупателей ИИ-агенты будут решать, какие продукты рекомендовать. Это делает для брендов еще более важным структурирование данных о товарах так, чтобы машины могли их понимать. Со стороны продавца ИИ-агенты возьмут на себя больше рутинной работы, следуя определенным ограничениям безопасности, разрешениям мерчанта и правилам.
Клайдас Сьюпипис видит будущее, в котором покупателям помогают находить и выбирать товары ИИ-агенты, а не традиционный поиск: «Я считаю, что будущее за разговорной коммерцией (conversational commerce), где ИИ выступает в роли прослойки между продуктом и покупателем. Вместо того чтобы покупатель просматривал страницу результатов, агент выбирает то, что подходит. Для продавцов это меняет саму суть оптимизации. Вы перестаете конкурировать исключительно за позицию в результатах поиска и начинаете добиваться того, чтобы машина могла правильно понять, что представляет собой ваш продукт и для кого он предназначен».
Тем временем Стивен Поуп делится своим видением будущего, в котором ИИ-агенты могут действовать от имени продавцов: «Я думаю, что в ближайшие два-three года ИИ-коммерция переведет продавцов Amazon от ручного управления листингами и кампаниями к управлению интеллектуальными системами, которые берут на себя большую часть повторяющейся работы. Победителями среди продавцов станут не просто те, кто использует ИИ для написания лучших буллитов или генерации изображений, а те, чьи данные о продуктах, активы брендов, рабочие процессы и правила принятия решений структурированы достаточно хорошо, чтобы ИИ-агенты могли безопасно действовать на их основе».
Сам Шах видит этот сдвиг следующим образом: «Поиск информации переместится из результатов выдачи в рекомендации ИИ, что сделает качество каталога новым SEO. Операционная деятельность будет все больше управляться агентами, в то время как люди сосредоточатся на стратегии, суждениях и креативе».
Следующая эра электронной коммерции
Победителями в эпоху ИИ-коммерции станут не те инструменты, которые просто генерируют описания товаров или рекомендуют, что улучшить в вашем каталоге. Победителями станет та инфраструктура, которая предоставит ИИ-агентам все необходимое для понимания бизнеса, принятия правильных решений и безопасного совершения действий.
«Двадцать лет назад открытие интернет-магазина означало аренду сервера и установку платформы электронной коммерции, — говорит Сирил Голуб, основатель Jinnify. — До сих пор это означало открытие аккаунта на Shopify. Следующий шаг будет так же прост, как сказать: «Окей, Клод, начинай продавать в интернете за меня»».
Опубликовано 24 сентября 2026 - 13:21 Наверх
