Агентською комерцією (agentic commerce) називають модель торгівлі, у якій AI-агент може шукати товари, порівнювати пропозиції, приймати рішення відповідно до заданих користувачем критеріїв і, за його дозволом, здійснювати транзакцію.
Сьогодні частину шляху користувача дедалі активніше бере на себе штучний інтелект. Раніше ми вже розповідали, як зробити так, щоб AI цитував та рекомендував ваш бренд під час вибору товарів. Але, схоже, роль AI у customer journey на цьому не обмежиться. Наступний етап — коли штучний інтелект не просто допомагає користувачеві знайти й обрати товар, а й отримує можливість самостійно здійснити покупку від його імені.
За оцінкою McKinsey, до 2030 року через агентну торгівлю може проходити від $3 до $5 трлн глобального споживчого товарообігу. І хоча це поки прогноз, він добре підсвічує масштаб потенційної зміни, до якої бізнесам варто готуватись уже зараз.
Що таке agentic commerce
Agentic commerce — це модель онлайн-торгівлі, у якій AI-агенти можуть самостійно виконувати частину або весь шлях до покупки. Вони забирають на себе пошук, аналіз характеристик, порівняння товарів, оформлення замовлення та навіть проведення трансакцій. На відміну від звичайного AI-асистента, агент не лише відповідає на запити користувача, а й самостійно аналізує варіанти, приймає рішення за заданими критеріями та виконує необхідні дії з мінімальним втручанням людини.
Чому бізнесам уже треба адаптуватися до agentic commerce
Сучасні AI-платформи поступово переходять від рекомендацій до виконання транзакцій. Наприклад, Microsoft розвиває Copilot Checkout, Perplexity — Instant Buy, а Google впроваджує checkout-функції в AI Mode для окремих продавців. ChatGPT також може показувати товари та спрямовувати користувача до оформлення покупки в магазині продавця.
Для бізнесу це означає, що AI стає ще однією точкою взаємодії між товаром і покупцем. Причому в цьому сценарії користувач може взагалі не заходити на сайт магазину під час пошуку та покупки товару.
Щоб забезпечити таку взаємодію, технологічні компанії створюють спеціальні протоколи та стандарти. OpenAI та Stripe розробили Agentic Commerce Protocol (ACP) для підтримки покупок у ChatGPT. Google разом із ключовими гравцями eCommerce, зокрема Shopify, Etsy, Wayfair, Target і Walmart, спільно працює над Universal Commerce Protocol (UCP) — відкритим стандартом для AI-driven commerce.
Таким чином, є вірогідність, що для eCommerce зміниться логіка взаємодії з покупцем. Раніше основною метою було привести користувача на сайт і переконати його здійснити покупку. Тепер бізнесу важливо зробити свої товари доступними не лише для людей, а й для AI-агентів, які можуть самостійно знаходити, порівнювати та купувати їх від імені користувача.
Чим відрізняється розмовна комерція від агентської комерції?
Щоб зрозуміти різницю, варто відокремити агентську комерцію (agentic commerce) від розмовної комерції (conversational commerce). Якщо ви додали на сайт чат-бота, який відповідає на запитання клієнтів або рекомендує товари, це conversational commerce. У цьому випадку AI допомагає покупцеві, але саме людина переглядає варіанти та приймає остаточне рішення.
Наприклад, AI-асистент ROZETKA можна віднести до розмовної комерції. Користувач може описати, що саме шукає, поставити запитання або попросити рекомендувати товар, а AI допоможе зорієнтуватися в асортименті.
AI-агент у сценарії agentic commerce може самостійно знайти пропозиції в різних магазинах, порівняти склад, ціну, наявність та умови доставки, обрати оптимальний варіант і, після підтвердження користувача, оформити покупку.
Conversational commerce допомагає купувати, а agentic commerce — купує від імені користувача.
Що змінюється для eCommerce
Поява агентської комерції змінює не лише спосіб оформлення замовлення. Вона поступово перебудовує сам шлях користувача до покупки.
У класичному eCommerce бізнес намагається провести покупця через послідовність точок контакту: запит в Google чи реклама → сайт → товарна сторінка → кошик → checkout → покупка. На кожному етапі маркетологи оптимізують конверсію, UX і контент, щоб зменшити кількість користувачів, які залишають воронку.
Одна з головних цілей eCommerce-маркетингу полягала в тому, щоб привести користувача на сайт. Чим більше релевантного трафіку отримував магазин, тим більше можливостей було продати товар.
В agentic commerce частина цих етапів може відбуватися без прямої взаємодії користувача із сайтом:
У новій моделі користувач може взагалі не відкривати сайт на етапі пошуку та вибору. Він формулює потребу в AI, а той самостійно шукає та порівнює доступні пропозиції.
Як eCommerce-бізнесу адаптуватися до агентської комерції
Agentic commerce ще перебуває на етапі розвитку, тому бізнесу не потрібно поспішати перебудовувати весь eCommerce під AI-агентів. Натомість варто підготувати фундамент, на якому новий канал продажів зможе працювати.
Ключове завдання — зробити так, щоб AI-агент міг знайти ваш товар, правильно зрозуміти його характеристики, порівняти з конкурентами та отримати достатньо інформації, щоб рекомендувати його користувачу. Саме тому підготовка до agentic commerce починається не з розробки якогось складного AI-рішення, а з якості даних, технічної інфраструктури та присутності бренду в цифровому середовищі.
1. Структуруйте товарні дані
AI-агент не сприймає товарну сторінку так само, як людина. Для прийняття рішення йому потрібні конкретні та структуровані дані: назва, ціна, характеристики, варіанти товару, наявність, умови доставки та повернення тощо.
Тому перший крок — провести аудит карток товарів на сайті та переконатися, що вони відображають інформацію, яка є:
- повна;
- актуальна;
- структурована;
- узгоджена між сайтом, фідом та іншими каналами;
- доступна для машинного зчитування.
Важливо також передавати каталог товарів на платформи, які використовують ці дані для своїх shopping- та AI-рішень. Наприклад, Google Merchant Center дає змогу передавати Google інформацію про ваш асортимент, яку він може використовувати у своїх shopping-інструментах та AI-функціях. Додатково варто впровадити eCommerce Schema Markup на сторінках товарів, яка допомагає пошуковим системам та AI зрозуміти, що саме ви продаєте, скільки це коштує та чи є товар у наявності. У поєднанні ці структуровані джерела даних допомагають AI-платформам знаходити, інтерпретувати та використовувати інформацію про ваші товари.
Якісні товарні дані стають основою для взаємодії eCommerce-бізнесу з AI-системами. Чим більше релевантної та структурованої інформації отримує алгоритм, тим точніше він може зрозуміти, що саме продає бізнес і за якими критеріями його товар відповідає запиту користувача.
У Promodo ми вже використовуємо AI для збагачення товарних даних. Наприклад, у кейсі Etnodim ми оптимізували товарний фід, щоб збільшити покази за небрендовими категорійними запитами в Google Shopping. Аналіз пошукових патернів показав, що покупці шукали вишитий одяг не лише за типом товару чи кольором, а й за такими специфічними атрибутами, як регіон вишивки, матеріал та орнамент. Водночас значна частина цих характеристик була відсутня в картках товарів. Щоб масштабувати цю роботу, ми використали FeedGen на базі Google Cloud Vertex AI. AI аналізував наявні дані товарного фіду та зображення товарів, визначав додаткові атрибути, зокрема колір, а потім на їх основі генерував релевантніші заголовки й описи. Структура контенту при цьому будувалася відповідно до реальної логіки пошукових запитів користувачів.
.png)
2. Оптимізуйте контент не лише для людини, а й для алгоритму
Для того, щоб ваш бізнес став частиною agentic commerce, потрібно, щоб AI мав змогу отримати інформацію, яку можна використати для порівняння.
Наприклад, замість«Стильний рюкзак для сучасних мандрівників» краще використовувати «Туристичний рюкзак об'ємом 40 л, водонепроникний, із відділенням для ноутбука до 16", вага — 1,2 кг».
Це не означає, що від емоційного контенту потрібно відмовлятися. Комунікація для користувачів залишається важливою. Але поруч із нею має бути достатньо конкретних характеристик, за якими AI зможе зіставити ваш товар із пропозиціями конкурентів.
Тому варто перевірити:
- назви та описи товарів;
- характеристики;
- атрибути;
- FAQ;
- інформацію про сумісність;
- умови використання;
- дані про доставку та повернення.
3. Зробіть комерційні умови максимально прозорими
Наприклад, якщо користувач задає запит AI: “Знайди мені кросівки до 3000 грн з можливістю післяплати та доставкою протягом двох днів”. Для агента важливо не лише знайти відповідний товар. Він має перевірити, чи відповідає пропозиція всім критеріям запиту.
Тому інформація про ціну, наявність, терміни доставки, умови оплати та повернення має бути чітко вказаною та актуальною для того, щоб ваш магазин можна було проаналізувати AI-агентам відповідно до заданих вимог.
Якщо важлива для вибору інформація захована в банері, зображенні або незрозумілій частині інтерфейсу, AI може просто не врахувати її.
4. Підготуйте технічну інфраструктуру
Agentic commerce потребує взаємодії між AI-платформою, магазином, товарним каталогом, checkout та платіжною інфраструктурою. Саме для стандартизації такої взаємодії розвиваються ACP, AP2, UCP та інші протоколи.
При цьому не варто сприймати підключення до конкретного протоколу як одноразову задачу. Екосистема agentic commerce продовжує змінюватися, тому бізнесу краще мати гнучку eCommerce-інфраструктуру, якісні API та структуровані дані, які можна адаптувати до нових каналів.
5. Працюйте над AI visibility бренду
Бути доступним для AI-агента — це не тільки технічне питання.
Коли агент порівнює продавців, йому потрібно оцінити не лише характеристики товару, а й самого продавця. Тому важливими залишаються сигнали довіри, такі як відгуки, згадки бренду в незалежних джерелах, репутація, прозорі умови покупки та якісна інформація про компанію.
Тут agentic commerce перетинається з GEO. GEO допомагає бренду потрапити у відповідь AI на запит користувача. В рамках агентської комерції потрібно зробити пропозицію достатньо релевантною та конкурентною, щоб агент обрав її серед інших.
Тому важливо регулярно перевіряти, як саме AI-платформи бачать ваш бренд і товари за реальними комерційними запитами цільової аудиторії. Для цього ми створили GELIOS. Він автоматично підбирає запити на основі тематики вашого сайту та дозволяє перевірити чи згадується бренд у відповідях AI-систем
6. Враховуйте AI-канал в аналітиці
Якщо AI поступово стає новою точкою входу до шляху користувача, його вплив потрібно навчитися вимірювати.
У міру того, як платформи відкриватимуть більше можливостей для атрибуції, бізнесу варто відстежувати:
- переходи з AI-платформ;
- AI-assisted conversions;
- продажі, які почалися з AI-рекомендації;
- найчастіше рекомендовані товари;
- запити, за якими бренд з'являється або не з'являється.
Це допоможе розуміти, яку реальну цінність штучний інтелект приносить бізнесу.
Підсумок
Хоча вплив агентської комерції на український eCommerce поки що не такий відчутний, бізнесу вже варто готуватися до змін. Як кажуть, готуй сани влітку: бренди, які почнуть адаптуватися зараз, матимуть більше шансів одними з перших потрапити у вибір AI-агентів, коли цей формат покупок стане масовим.
У Promodo ми допомагаємо бізнесам підготуватися до цієї зміни: оптимізуємо товарні фіди та контент, працюємо з GEO, а також оцінюємо технічну готовність eCommerce до нових AI-каналів.
Також на цю тему:
%20mini%20cover.avif)
на розсилку
.avif)
