Пользователи всё чаще ищут нестандартные способы получить честную, достоверную информацию о бренде. Их уже не устраивает просто зайти в поисковик и задать поиск по ТОП-5 моделям. Многие начинают обращаться к ИИ — чтобы задать более сложный вопрос, сформулировать конкретный запрос, сравнить бренды по нужным параметрам.
ИИ становится не просто источником фактов, а смысловым фильтром, который помогает пользователю сделать рационально обоснованный и эмоционально спокойный выбор.
Исследовательская компания Alvin Market, представила результаты свежего исследования 2025 года, проведённого среди 700 активных пользователей ИИ в Казахстане.
Целью исследования было понять, как именно искусственный интеллект влияет на процесс выбора товаров и брендов, почему всё больше потребителей отказываются от стандартного поиска в Google или Yandex в пользу диалоговых нейросетей (ChatGPT, Gemini, Claude и др.), а также как меняются сценарии принятия решений под влиянием AI.
В компания Alvin Market изучили, как именно потребители используют ИИ при выборе товаров, проанализировали реальные запросы и выделили 4 наиболее интересных сценария поиска, которые сильно отличаются от простых промтов вроде «что лучше купить». Ключевой сдвиг заключается в том, что потребители больше не довольствуются «ТОП-5 моделей из поиска». Появляются новые сценарии поведения.
Как ИИ помогает потребителям выявлять слабые места брендов (сценарий №1: поиск негативов)
Одним из сценариев использования нейросетей, выявленных в ходе исследования, стал поиск слабых мест бренда через анализ негативных отзывов. Пользователи сознательно запрашивают у ИИ не общие обзоры, а списки проблем, жалоб, типичных поломок и случаев разочарования.
Потребители всё чаще воспринимают негативные отзывы как наиболее честные, поскольку уверены: бренд не станет платить за критику. Но дело не только в доверии — анализ чужих проблем помогает им заранее представить возможные сложности, оценить свою готовность к риску и принять более взвешенное решение.
Для брендов это означает смену правил игры: важно не только транслировать преимущества, но и уметь работать со своими слабыми зонами — потому что возможно именно их ИИ поднимет на поверхность первым.
Сценарий №2: ИИ как точечный аналитик — когда решение опирается на один важный параметр.
Если в первом сценарии потребитель просил ИИ «показать всё худшее», то во втором — стремится глубже понять одну ключевую характеристику товара, которая может стать решающей в выборе.
Покупатель больше не сравнивает бренды «в целом» — он подбирает товары под свои персональные потребности. Для одних критично, чтобы техника имела максимальную мощность, для других — чтобы была бесшумной, третьи ценят большое количество режимов работы.
Таким образом, человек выбирает не просто функциональность, а эмоционально-комфортный опыт использования.
В этом процессе ИИ становится «точечным аналитиком», который находит конкретные технические данные (например, уровень шума в децибелах), сравнивает несколько моделей и объясняет, как эти данные работают в реальных условиях: «в малогабаритных квартирах шум заметен ночью», «у пользователей с открытой кухней часто возникают жалобы», и т.п.
В результате пользователь получает не просто информацию, а прогноз своего будущего опыта: «подойдёт ли это именно мне?».
Таким образом, выбор бренда может быть сделан по одной критически важной характеристике.
Мы фиксируем новый паттерн поведения: покупатель задаёт ИИ свой жизненный контекст и принимает решение, исходя из того, насколько товар вписывается в этот сценарий.
Что это означает для брендов: чёткая артикуляция ключевых параметров (шум, энергопотребление, габариты и т.д.) — становится обязательной. Возрастает значимость «микро-преимуществ», которые ранее считались второстепенными. Уникальная характеристика (например, «самый тихий в классе») должна быть выделена и подтверждена фактами — нейросети понимают именно такие точечные аргументы.
Сценарий №3. Надёжность как ключевой фактор: ИИ помогает избежать будущих проблем
Когда покупатель выбирает технику с долгим сроком службы — особенно посудомоечные машины, холодильники, стиральные машины — его главный страх связан не с ценой, а с вероятностью поломки и дальнейшего сервиса. В этом сценарии ИИ выполняет роль «страхового аналитика» — он не просто сравнивает бренды, а помогает спрогнозировать возможные риски в эксплуатации.
Почему люди идут в ИИ именно с этим запросом? Отзыв «сломалось через месяц» вызывает больше эмоций, чем «работает отлично год». ИИ отлично умеет агрегировать разрозненные кейсы с форумов и отзывов, давая ясную картину: «У какой марки чаще протечки? У какой — сбои электроники?».
ИИ в этом сценарии собирает и группирует частые поломки по брендам, показывает частоту упоминаний по проблемным узлам. Далее сопоставляет данные с вероятностью обращения в сервис и выводит «модель с минимальным риском проблем». Таким образом, решение принимается не только «по характеристикам», но и «по вероятности боли в будущем».
В этом сценарии пользователь превращается в «управляющего рисками» и ищет бренд, который «не подведёт» в долгосрочной перспективе.
В результате, если у модели есть устойчивые слабые места — нейросети вскроют их первыми.
Гарантийные кейсы должны быть доступны и чётко прокоммуницированы.
Успешные примеры «0,3% обращений за 3 года» могут стать ключевыми аргументами, которые ИИ будет использовать в рекомендациях.
Репутационные риски в эпоху ИИ управляются не только рекламой, но и реальной инженерией продукта.
Сценарий №4. «ИИ как персональный бренд-архитектор: выбор по весу личных приоритетов»
На этом этапе пользователи переходят от точечных сравнений к созданию индивидуальной модели идеального товара. Теперь они не просто спрашивают «что лучше», а буквально поручают ИИ построить систему для лучшего выбора.
Запрос становится математическим и ценностным одновременно: человек задаёт перечень параметров (например: надёжность, цена, уровень шума, дизайн) и расставляет веса значимости — от «критично важно» до «приятный бонус»;
ИИ автоматически собирает данные по брендам, оценивает каждую характеристику, умножает на вес и выводит персональный рейтинг брендов. ИИ превращает выбор в персонализированную «систему координат». Каждый покупатель строит свою шкалу важности — и бренд должен вписаться именно в неё.
То, что раньше было второстепенной характеристикой (например, экономия энергии или наличие тихого режима), может оказаться решающим фактором, если пользователь придаёт этому максимальный вес. В этом сценарии потребитель получает не просто лучший товар — а «лучший лично для меня».
Больше нельзя опираться только на «коронные преимущества» — нужно быть сильным по целому ряду параметров, поскольку ИИ будет сравнивать по всем.
Описания продуктов должны быть богаты на конкретику, иначе ИИ не включит бренд в список рекомендаций.
Если бренд не присутствует в сравнительных контекстах (по отзывам, спецификациям, обзорам), он рискует быть вообще невидимым в запросах ИИ.
Все рассмотренные сценарии показывают важную эволюцию: потребитель больше не занимает пассивную позицию, откликаясь на рекламные стимулы — он активно конструирует собственную систему выбора. Искусственный интеллект стал посредником между пользователем и брендом, но не в формате справочника, а в роли фильтра, аналитика и советника.