С развитием технологий генеративных нейросетей поиск информации становится все умнее: перестает вести себя как машина и приобретает черты живого человека. Это больше не игровые эксперименты — сегодня они перерастают в экономически целесообразный инструмент поиска сначала информации, а потом и товаров и услуг.

Amazon и Alibaba вкладывают сотни миллионов долларов в развитие собственных языковых моделей, рассчитывая кардинально изменить с их помощью свои поисковые системы. «Сбер» и «Яндекс» тоже продемонстрировали впечатляющие успехи в GPT, и скоро эти разработки могут появиться не только в IT-продуктах этих гигантов, но и в российских маркетплейсах.

Это подводит и остальных игроков e-commerce-рынка к необходимости переосмыслить механизм работы своих поисковых движков.

От поисковых запросов к естественному языку

Несмотря на то, что ML-составляющая современных поисковых систем уже позволяет выдавать достаточно точные результаты, сами системы все еще ограничены семантическим ядром и не учитывают контекст. Например, если вы попробуете найти в интернет-магазине «просторный встраиваемый холодильник под стандартные размеры шкафа», поисковик вряд ли покажет вам то, что вы имеете в виду, — максимум встраиваемый холодильник.

Сейчас же генеративные нейросети учатся обрабатывать естественный, неструктурированный язык человека: длинные предложения и вопросы, с ошибками и без ключевых слов. Такой поиск сумеет считать весь запрос, сравнить его с имеющимися товарами и выдать максимально релевантный результат.

Так, российская нейросеть YandexGPT уже научилась агрегировать информацию из разных источников в поиске «Яндекса». В ретейле тоже появляются специализированные продукты — например, Shop AI, который подбирает товары на основе естественных запросов вроде «бюджетные 4k мониторы» или «компактные камеры для путешествий».

Ограничения у генеративных нейросетей тоже есть — они все равно работают на основе наборов данных и, конечно, по большей части англоязычных источников или ограниченных БД сервисов, где они работают. По сути, взаимодействие с ними напоминает общение с синтетической личностью, которая прочла строго определенные книги и только в рамках них и живет. Однако в любом случае этот сервис гораздо лучше понимает запросы потребителя, нежели классическая поисковая машина.

Поиск товаров голосом или по фото

Сегодня визуальный поиск по картинкам — удел традиционных поисковиков. Однако в будущем этот инструмент будет активнее встраиваться в e-commerce.

На основе загруженного фото поисковая система магазина сможет распознавать конкретные товары — по серийному номеру или просто визуальному образу. А если найти объект не удастся — предлагать похожие. Американский ретейлер Neiman Marcus уже дал своим клиентам возможность находить по фотографии аксессуары, которые им где-то понравились.

Голосовой же поиск развивается за счет более точного распознавания речи, в том числе неструктурированной — когда человек может перебить виртуального помощника или перескочить с мысли на мысль. Система дослушает, преобразует все в понятный запрос и даст ответ. Потребители, которые активно пользуются «войсами» и умными колонками, точно будут рады такому поиску.

Полагаю, уже в ближайшее время привычные интерфейсы магазинов и маркетплейсов превратятся в гибридные — заточенные на взаимодействие человека с ИИ в разных форматах: текстовом, голосовом и визуальном, и привычная нам модель поиска изменится.

Развитие виртуальных помощников

Текущие виртуальные ассистенты, хоть и представляют собой сложные системы, обогащенные машинным обучением, пока что работают в жестко ограниченном формате «вопрос — ответ» на основе скриптов и преднастроек. Однако по мере обучения на бОльших объемах данных они смогут лучше понимать естественный язык и общаться почти как живой человек.

Это приведет к слиянию поиска с поддержкой — пользователи все чаще станут использовать не классическую поисковую строку, а окно общения с виртуальным помощником, где можно будет найти и заказать нужный товар, узнать про наличие или доставку, повторить или отменить заказ, обратиться с вопросом или предложением.

Уже сейчас в e-commerce появляются специализированные ИИ-ассистенты для поиска товаров — например, Sidekick от Shopify, Inbenta и ShopMate AI.

Через год-два рынок может кардинально измениться

Как только искусственный интеллект войдет в привычку для поиска информации у широких слоев населения, люди быстро захотят увидеть его и во всех остальных сферах: в ретейле, при заказе еды и так далее. Во-первых, для них это возможность получить максимум пользы и удовольствия за минимальное количество шагов (а это священная корова любого продуктолога). Во-вторых, чем сложнее технология и проще интерфейс, тем меньше потребитель понимает, как она работает, и тем быстрее отвыкает от старых интерфейсов.

Поскольку у пользователя потенциально станет меньше проблем на каждом шаге, можно ожидать, что конверсия в покупку вырастет. Поэтому крупнейшие компании уже сейчас нащупывают, как интегрировать нейросети в свой продукт. Это возможно за счет обогащения собственных систем GPT-технологиями либо с помощью внедрения готовых open-source-решений.

Как именно интерфейсы привычных продуктов приспособятся к новой реальности, вопрос пока открытый. Однако с учетом активного развития нейросетей отечественными технологическими гигантами есть все основания полагать, что уже через год-два мы увидим первые массовые продукты в онлайн-торговле: в «Яндекс Маркете», «Мегамаркете» и других маркетплейсах.