Без веб-поиска нейросети называли крупную сеть в 63–70% случаев, небольшой магазин – в 10%, по данным Vaer AI
Чат-боты и ИИ-функции Google чаще рекомендуют покупателям крупные национальные сети, чем небольшие и независимые магазины, сообщил сооснователь и главный консультант компании Vaer AI Том Уэллс по итогам исследования, проведённого по заказу Lightspeed Commerce.
Результаты Vaer AI опубликовала 29 сентября. Компания проанализировала почти полмиллиона ответов на 20 тысяч запросов о покупках в США и Канаде: 200 тысяч при отключённом веб-поиске и 260 тысяч при включённом. С поиском тестировались ChatGPT, Google AI Mode и AI Overviews, без него ChatGPT и Gemini.
К крупным Vaer AI отнесла магазины с выручкой от 1 миллиарда долларов, к малым с выручкой менее 50 миллионов. Полный технический отчёт и методика, по словам компании, доступны по запросу.
Без веб-поиска ChatGPT и Gemini называли крупную национальную сеть в 63–70% случаев, а небольшой или локальный магазин примерно в 10%. Когда моделям показывали крупную сеть и магазин поменьше без указания размера, они выбирали крупную в 90–94% случаев.
С включённым поиском разрыв сократился, но не исчез. Главной рекомендацией крупный ритейлер был в 46–58% ответов в зависимости от платформы, а небольшой или локальный магазин, по данным Vaer AI, назывался примерно в четверти случаев.
Хуже всего результат у AI Overviews: в двух из трёх ответов этой функции Google небольшой магазин не назван вовсе.
Небольшие магазины присутствовали в источниках заметнее, чем в рекомендациях. Среди магазинов, на которые ИИ ссылался, доли крупных и небольших составили примерно по 38%, но главной рекомендацией крупная сеть становилась примерно в 2,5 раза чаще.
В AI Mode на небольшие и локальные магазины пришлось около 58% источников и 24% главных рекомендаций. В ChatGPT крупные ритейлеры дали 41% источников и 58% главных рекомендаций. Уэллс объясняет разрыв тем, что модели возвращаются к тому, в чём больше уверены, то есть к крупным сетям из обучающих данных.
Чем конкретнее запрос, тем выше доля крупных сетей. На широкий запрос вроде «игрушки для шестилетнего ребёнка» небольшой магазин становился главной рекомендацией примерно в трети случаев, на запрос с названием товара, например LEGO Technic Ferrari, примерно в 10%. Доля крупных сетей при этом выросла с 40% до 60%.
Зависит результат и от категории. Локальный магазин электроники попал в 17% ответов AI Overviews, магазин игрушек или товаров для животных в 38–45%.
Одно слово в запросе изменило картину. Добавление «independent» («независимый») увеличило долю небольших и локальных магазинов в рекомендациях более чем вдвое, примерно с трети почти до четырёх пятых в случайной выборке запросов. Доля крупных сетей среди источников, которые ИИ читал перед ответом, снизилась с примерно 44% до 9% на платформах Google.
«Local» и «near me» дали заметно меньший эффект, а на ChatGPT «local» почти ничего не изменил. Vaer AI связывает это с тем, что ИИ может засчитать за локальный ближайший филиал национальной сети.
