Вспомни, как еще год-два назад выглядел привычный путь покупателя перед финальной оплатой в интернет-магазине. Человек собирал корзину, доходил до чекаута, натыкался на поле «Введите промокод», вздыхал и открывал соседнюю вкладку. Дальше начинались блуждания по сомнительным сайтам-купонаторам: десятки всплывающих баннеров, неработающие комбинации символов, скрытые переходы и раздражение.
В конце 2026 года этот сценарий стремительно уходит в прошлое. Свежее исследование Института общественного мнения «Анкетолог», охватившее 1 888 совершеннолетних россиян, зафиксировало тектонический сдвиг: 69% опрошенных уже регулярно используют искусственный интеллект для поиска промокодов, скидок и выгодных акций. Более того, 46% пользователей освоили этот алгоритмический шопинг всего за последние 1–3 месяца.
Потребитель больше не тратит вечер на ручной мониторинг агрегаторов — он просто отправляет скриншот корзины или ссылку на товар языковой модели и просит найти максимальную скидку. Разберем, как устроен этот новый ландшафт и к чему нужно срочно готовиться ритейлерам.
Рейтинг ассистентов и потребительские привычки
Абсолютным фаворитом россиян в сегменте ИИ-шопинга стала «Алиса AI» от Яндекса — к ней обращаются 78% опрошенных. Интеграция генеративного поиска в умные устройства, браузер и приложение «Яндекса» сделала ее привычным бытовым советником.
Остальные предпочтения распределились следующим образом:
- ИИ-режим в поиске Google (AI Overviews) — 36%.
- GigaChat от Сбера — 31%.
- Китайская модель DeepSeek — 18%.
- Встроенные смарт-ассистенты внутри маркетплейсов и приложений ритейлеров — 15%.
- Gemini (9%) и Claude (3%).
Показательно, что 81% пользователей решают эти задачи через базовые бесплатные версии сервисов, а подписками ради скидок пользуются лишь единицы.
Что именно люди поручают нейросетям:
- 62% респондентов ищут минимальную цену на конкретный артикул.
- 51% пользователей заставляют ИИ сопоставлять прайсы между разными торговыми сетями и маркетплейсами.
- 40% ищут промокоды и купоны для снижения чека в корзине.
В тройку лидеров по товарным категориям вошли одежда и обувь (55%), электроника и бытовая техника (52%), а также продукты питания и доставка еды (34%). За ними следуют товары для ремонта (34%), аптеки (33%) и парфюмерия (29%). Пики потребительской активности приходятся на покупку новогодних подарков (39%), сезонные распродажи маркетплейсов (36%) и Черную пятницу (24%).
Барьеры доверия, галлюцинации и угроза брошенной корзины
Несмотря на взрывную популярность технологии, потребительский опыт в нейропоиске скидок остается крайне турбулентным:
- 92% пользователей категорически не доверяют найденным кодам и перепроверяют их вручную перед оплатой.
- 34% покупателей регулярно натыкаются на просроченные, недействительные или фейковые промокоды.
- 30% сталкиваются с несовпадением заявленной цены: нейросеть обещает скидку 20%, а на сайте продавца товар отпускается по полной стоимости.
- 25% жалуются на общие шаблонные отписки («поищите на баннере сайта»), а 17% — на прямые галлюцинации с выдуманными акциями и битыми ссылками.
Самый красноречивый вывод исследования: 55% покупателей признались, что хотя бы однажды потратили на диалог с ИИ и ручную валидацию промокодов больше времени, чем составила сама рублевая экономия.
Мы подробно разбирали риски трансформации покупательского пути в эпоху ИИ-шопинга, а для интернет-магазинов новый тренд несет прямую коммерческую угрозу. Когда покупатель на чекауте видит поле промокода, он идет к ИИ. Если нейросеть выдает неработающий код или сообщает, что в соседнем магазине тот же товар лежит на 300 рублей дешевле, корзина мгновенно остается брошенной.
Чтобы защитить конверсию, бизнесу приходится переходить на стандарты GEO (Generative Engine Optimization): внедрять открытую микроразметку Schema.org (Offer, AggregateOffer, JSON-LD), исключать из сети устаревшие скидочные кампании и скрывать поле ввода промокода на сайте, если у магазина прямо сейчас нет активных публичных акций.