Wildberries запустил ИИ-сравнение товаров для 100+ млн пользователей

Российский маркетплейс Wildberries запустил функцию сравнения товаров с помощью искусственного интеллекта — нейросеть анализирует несколько выбранных пользователем товаров и определяет, какой из них лучше и почему, чтобы упростить процесс выбора. Пока опция доступна не всем пользователям и работает в тестовом режиме, но в компании обещают открыть её более широкой аудитории уже в ближайшие дни.

Как работает ИИ-сравнение

По описанию CNews, новая функция строится на анализе карточек товаров, которые пользователь выбирает для сопоставления, — нейросеть сравнивает их характеристики и на основе этого формулирует вывод о том, какой вариант предпочтительнее и в чём именно заключается его преимущество. Это отличает подход Wildberries от простого табличного сравнения характеристик, которое давно существует на многих маркетплейсах: вместо того чтобы заставлять покупателя самостоятельно сопоставлять десятки параметров в таблице, система сразу выдаёт содержательный вывод на понятном языке.

Похожие проекты по внедрению генеративного ИИ в клиентский опыт в последние годы запускали и другие крупные онлайн-ритейлеры за пределами России, встраивая диалоговых и сравнивающих ассистентов прямо в карточки товаров или поисковую выдачу. Общая логика везде одна: чем сложнее ассортимент и чем больше вариантов у покупателя, тем выше ценность инструмента, который берёт на себя первичный анализ и сокращает время принятия решения о покупке.

Похожая логика уже применяется в рекомендательных системах маркетплейсов, но там алгоритм обычно просто ранжирует товары по релевантности запросу, не объясняя пользователю причину выбора. Функция сравнения идёт дальше — она формулирует содержательный аргумент в пользу конкретного варианта, что ближе к тому, как работает живой консультант, и потенциально повышает доверие покупателя к рекомендации, а не просто к позиции товара в выдаче.

• Компания — Wildberries, один из крупнейших маркетплейсов России.
• Аудитория платформы — оценивается более чем в 100 млн пользователей.
• Функция — ИИ-сравнение товаров.
• Статус запуска — тестовый режим, доступен ограниченному числу пользователей.
• Планы — расширение доступа в ближайшие дни.

Почему это важно для аудитории такого масштаба

На платформе с аудиторией, исчисляемой сотнями миллионов посещений, даже небольшое повышение конверсии за счёт упрощения выбора товара конвертируется в заметный экономический эффект для площадки. Проблема выбора на маркетплейсах хорошо известна: один и тот же товар часто продают десятки разных продавцов с разными ценами, комплектацией и отзывами, а характеристики в карточках не всегда сопоставимы напрямую. Инструмент, который берёт на себя эту аналитическую работу и формулирует понятную рекомендацию, снижает так называемую «усталость от выбора» — один из главных факторов, из-за которых пользователи откладывают покупку или уходят с сайта без неё.

Для Wildberries запуск подобной функции — это и элемент конкурентной борьбы с другими крупными российскими маркетплейсами, которые тоже активно инвестируют в ИИ-инструменты для покупателей. В условиях, когда ассортимент и цены у крупных площадок всё больше пересекаются, качество сервиса — включая то, насколько легко и быстро покупатель находит подходящий товар, — становится одним из немногих оставшихся полей для дифференциации.

Что это меняет для покупателей

Для покупателя такой инструмент фактически превращает поиск товара в консультацию, похожую на разговор с продавцом-консультантом в офлайн-магазине, только без ограничений по времени и без давления со стороны продавца. Это часть более широкого тренда в электронной коммерции, где крупные площадки по всему миру встраивают ИИ-ассистентов прямо в процесс покупки — от подбора товара по описанию потребности до сравнения альтернатив и объяснения, почему конкретный вариант подходит лучше.

Тестовый статус запуска говорит о том, что компания пока оценивает, как пользователи реагируют на рекомендации ИИ и насколько они доверяют такому формату сравнения, прежде чем открывать функцию всей аудитории платформы. Успех подобных функций обычно измеряется не только ростом конверсии, но и снижением количества возвратов — если ИИ помогает выбрать действительно подходящий товар, часть возвратов, вызванных ошибкой выбора, исчезает сама собой.

Расширение подобной функции на всю аудиторию обычно происходит поэтапно — сначала оценивается точность рекомендаций и то, насколько предложенный ИИ вариант действительно совпадает с последующим выбором покупателя, и только после этого функция масштабируется на десятки миллионов пользователей без риска предложить откровенно неудачную рекомендацию в масштабе всей платформы.