Когда продавец в магазине спрашивает: «Чем могу помочь?», мы часто отвечаем: «Я просто смотрю». Но когда тот же вопрос задаёт алгоритм — он уже знает, чем помочь. В 2025 году рекомендательные системы стали неотъемлемой частью шопинга. И работают они точнее, чем любой консультант.
Как магазины и сервисы знают, что предложить: работа рекомендательных систем
Рекомендательные системы — это мозг современного маркетплейса или сервиса. Их задача — не просто показать товар, а показать именно тот товар, который вы скорее всего купите. Чтобы сделать это, алгоритмы анализируют данные, обучаются на миллионах примеров и корректируют предложения в реальном времени.
Мы уже давно привыкли делать все через интернет, стало легко взять микрозайм до зарплаты онлайн на сайте Выберу.ру, а затем потратить его на маркетплейсах. Алгоритмы ИИ подсказывают нам наиболее простые варианты получения желаемого.
Ozon и Wildberries используют поведенческую аналитику: алгоритм запоминает, какие категории вы просматривали, что положили в корзину, где задержались, а где — пролистали. Даже время, когда вы открыли приложение, влияет на рекомендации. Утром — бытовая техника и кофе, вечером — книги и кино.
YouTube формирует ленту на основе вашего времени просмотра, скорости пролистывания, кликов, подписок, интересов похожих пользователей и даже ваших недавних запросов в Google. В рекомендациях участвуют тысячи сигналов.
Spotify отслеживает, какие песни вы слушаете утром, днём, вечером, в какие дни недели, когда переключаете треки, как долго слушаете. На этой основе создаются персональные плейлисты — Discover Weekly, Release Radar, а также предложения по концертам и товарам.
Даже Яндекс.Маркет адаптирует интерфейс под ваш профиль: кому-то сразу показывает телевизоры, кому-то — корм для кошек. Если вы только что искали детскую коляску, сервис предложит памперсы, автокресло и игрушки.
Алгоритмы не читают мысли. Они просто знают, как вели себя тысячи людей до вас — и умеют предсказывать, что вы сделаете дальше.
Что знает о нас ИИ: история просмотров, клики и время активности
Каждое действие в интернете оставляет след — цифровой след. Алгоритмы его не просто фиксируют, а используют для анализа.
Вот какие данные используются для персонализации:
- История просмотров. Что вы смотрели, сколько времени провели на странице, что пролистали, а что — изучали.
- Клики. Где вы нажали, сколько раз, на какие элементы. Один клик на кнопку «в избранное» важнее десятка просмотров.
- Покупки. Самая ценная информация. Что купили, как быстро, с чем в комплекте, и вернули ли товар.
- Время активности. Когда вы в онлайне, когда открываете письма, как долго не заходите в сервис.
- Тип устройства и геолокация. Смартфон или ПК? Москва или Барнаул? Эти параметры тоже формируют вашу потребительскую модель.
Например, если пользователь часто заходит в раздел «скидки», ИИ будет предлагать акции в первую очередь. А если покупает товары в определённые дни — алгоритм подстраивается под этот ритм.
ИИ не просто накапливает информацию — он анализирует поведение и на его основе прогнозирует следующие действия. И чем больше данных — тем точнее рекомендация.
ИИ против продавца: кто даёт лучший совет — человек или алгоритм
В магазине человек встречает вас улыбкой, спрашивает, чем помочь, и начинает наводящие вопросы. Это приятно, особенно если продавец — опытный. Но у этого подхода есть предел: он не видит всей вашей истории, не знает, что вы покупали год назад, и не всегда объективен.
ИИ — не улыбается. Но он знает всё.
Вот как выглядит сравнение:
| Критерий | Продавец-консультант | ИИ-алгоритм |
| Доступ к истории покупок | Нет | Да |
| Предвзятость (навязывание товара) | Часто | Нет |
| Скорость подбора | Средняя | Мгновенная |
| Эмоциональный контакт | Да | Нет |
| Возможность общения | Да | Только через чат-бот |
| Персонализация | Ограниченная | Максимальная |
Пример: продавец может предложить кофеварку, потому что на неё акция. ИИ предложит ту же кофеварку — но потому что вы недавно покупали капсулы, читали обзоры и интересовались рецептом латте.
Минусы ИИ — отсутствие эмпатии. Он не поддержит разговор, не расскажет анекдот, не посоветует «по-дружески». Зато он не забывает, не устаёт и не уговаривает купить то, что не нужно.
Вывод: ИИ — это новый тип помощника, а не замена человеку
В 2025 году ИИ стал полноценным участником шопинга. Он не просто помогает. Он делает покупки проще, точнее и быстрее. Мы не теряем контроль — мы передаём рутину. И выигрываем от этого.
Вот что важно помнить:
- Рекомендательные системы работают на основе поведения, а не случайных совпадений.
- ИИ анализирует цифровой след: от кликов до времени покупок — и строит поведенческую модель.
- Цифровой помощник знает вас лучше, чем продавец, но не заменяет личное общение.
- Выбор остаётся за человеком. Алгоритм не заставляет — он подсказывает. Точно, вовремя и по делу.
Пока продавец ищет нужный размер в зале, ИИ уже знает, какие ботинки вы примеряли год назад, что купили и что подойдёт к новому пальто. Это не фантастика — это ваш шоппинг прямо сейчас.