Dev48
ЯЗЫК
  • О нас
  • Услуги
  • Индустрии
  • Технологии
  • Статьи
  • Контакты
Забронировать звонок
    Главная/Статьи/Chemu marketing vliyaniya mozhet i ne mozhet nauchit brendy v otnoshenii persona
Dev48
info@dev48.org+375 29 320-40-96WhatsApp@isky_by

© 2026 · Все права защищены.

Чему маркетинг влияния может и не может научить бренды в отношении персональных агентов

Источник: Fabric•13 ноября 2026 г. в 17:05

Чему маркетинг влияния может и не может научить бренды в отношении персональных агентов

Персональных агентов часто называют новыми инфлюенсерами. Вот чему маркетинг влияния может научить бренды в отношении агентов и в чем сравнение перестает работать.

Персональных агентов легко описать как новых инфлюенсеров. И те и другие стоят между брендом и покупателем как голос, которому покупатель доверяет, и оба теперь находятся близко к моменту покупки. Я думаю, что это сравнение скрывает разницу, которая наиболее важна для брендов: инфлюенсер ценен благодаря своей точке зрения, в то время как агент ценен тем, что он беспристрастен и полностью сосредоточен на проблеме покупателя.

Многие торговцы, с которыми я общаюсь, ожидают, что персональные агенты будут играть большую роль. Чего они еще не знают, так это того, будут ли покупатели доверять агенту совершать покупки за них, а покупки через агента могут казаться похожими на разглядывание мира через игольное ушко. В результате многие выжидают. На данный момент агенты кажутся более естественным выбором для более простых покупок, таких как бронирование, заказы еды и предметы первой необходимости. Маркетинг влияния предлагает несколько полезных ответов, если мы четко понимаем, где сравнение перестает работать.

Инфлюенсеры — это законодатели вкусов. Их точки зрения сильно различаются, и эти точки зрения формируют то, что они выбирают, что рекомендуют, и сообщество, которое собирается вокруг них. Подписчики возвращаются, потому что мнение, стиль и сообщество конкретного человека имеют для них значение.

Агенты не являются людьми, поэтому у них нет вкуса или жизненного опыта, на которые можно было бы опираться. Вместо этого они могут каталогизировать, сравнивать и анализировать гораздо больше вариантов, чем любой человек, что позволяет им адаптировать рекомендацию под конкретного человека, которому они помогают, а не под личные предпочтения.

Запрос на подарок для подростка приводит к совершенно разным товарам в зависимости от того, увлекается ли он видеоиграми или занимается спортом. Агент может спросить об этом, узнать, что у него уже есть, и сузить варианты до нескольких, даже если отправной точкой стал выбор инфлюенсера. Его диапазон ограничен только информацией о товаре, которую он может найти и понять. Для бренда это означает, что рекомендация агента зарабатывается за счет информации, а не отношений, и это меняет большую часть того, чему бренды научились, работая с инфлюенсерами.

У этих двух явлений действительно есть много общего. Оба избавляют покупателя от необходимости оценивать каждый вариант, потому что кто-то, кому он доверяет, уже выполнил часть этой работы. Оба превращают расплывчатый запрос, например «подарок для тещи, у которой все есть», в короткий список конкретных товаров. И оба дополняют покупку: создатель контента упоминает набор для укладки кабелей за телевизором, а агент предлагает тот же набор вместе с настенным креплением, которое подходит именно для этой модели.

Мы наблюдали такое же выжидательное отношение в середине 2010-х годов, когда социальный шопинг только зарождался. Многие из самых искушенных брендов в мире воздерживались от работы с инфлюенсерами, потому что не было надежного способа измерить ценность поста инфлюенсера, и the whole category was worth only about $1.4 billion worldwide in 2014. Более молодые бренды, возможно, потому что им было меньшечего терять и больше приобретать, относились к инфлюенсерам как к эксперименту и учились на результатах.

Revolve started sending free clothes to fashion bloggers in 2009, еще до появления Instagram, и к 2018 году инфлюенсеры обеспечивали почти 70% его продаж. Glossier grew out of a beauty blog its founder started in 2010 and was valued at $1.2 billion by 2019. Тем временем Revlon, 90-летний косметический бренд, filed for bankruptcy in 2022 после того, как упустил бум косметики, который стимулировали инфлюенсеры. В 2025 году, спустя более чем десятилетие после первопроходцев, Unilever announced объявила, что переведет половину своего медиабюджета в социальные сети и будет работать с в 20 раз большим количеством инфлюенсеров.

У брендов было примерно десять лет, чтобы определиться с отношением к инфлюенсерам. С агентами у них не будет столько времени: agentic purchases through Stripe's Link increased 38x in a single month, пусть и с небольшой базы.

Агент предан своему пользователю. Бренд не может заплатить за то, чтобы изменить положение своего продукта в рекомендациях агента, а ИИ-платформы, продающие рекламу, отделяют ее от ответа: OpenAI утверждает, что реклама не влияет на ответы ChatGPT. Покупатели могут доверять агенту именно по этой причине, потому что они видят, что он не заинтересован в том, что они покупают. Это может измениться. Мое опасение, признаки которого мы уже видим у Meta, заключается в том, что поставщики агентов начнут с закрытых экосистем одобренных продавцов, подобно тому как Google полагается на Merchant Center, а Amazon отдает предпочтение собственным брендам.

Работа агента также не заканчивается на рекомендации. После того как инфлюенсер говорит «купи это», покупатель обычно покупает в том самом магазине, на который сослался инфлюенсер, или забывает. У агента есть память, он отслеживает цену и сравнивает один и тот же товар у разных ритейлеров по цене, дате доставки и условиям возврата перед покупкой. Для ритейлеров это означает, что агент оценивает не только продукт, но и обещание бренда магазина.

Маркетинг влияния дал брендам механизм обратной связи. Инфлюенсеры получают отклик от своей аудитории через лайки, комментарии и партнерские продажи, и бренды тоже видят значительную часть этой реакции. Многие бренды строили свои программы инфлюенсеров вокруг этого, корректируя продукты, брифы и партнеров на основе отзывов аудитории.

Агенты забирают этот механизм. Агент общается с одним покупателем в реальном времени и меняет свою рекомендацию в рамках того же разговора, но этот разговор происходит там, где бренд не может его видеть, а OpenAI хранит конфиденциальность разговоров от рекламодателей. Бренд может так и не узнать, что агент проигнорировал его продукт, потому что отсутствовала таблица размеров или не был указан материал. Единственная часть этого разговора, которую бренд может формировать заранее, — это информация, которую агент находит о его продуктах.

Бренды научились давать создателям контента то, что им нужно: продукт, бриф и ссылку на покупку. Агентам нужны те же три вещи, но в другой форме.

Создатели по-прежнему важны в этой картине, потому что агенты читают то, что они публикуют. В ответах ИИ на вопросы о покупках в США Reddit and YouTube are cited more than three times as often as every major retailer and marketplace combined. Затем агент сверяет детали с данными о продукте. Создатель может объяснить, почему дождевик стоит покупки, а каталог должен подтвердить ткань, посадку и наличие нужного размера покупателя.

У нас пока нет точных данных о том, что агенты взвешивают больше всего, но закономерность вырисовывается. Полные атрибуты позволяют рассмотреть продукт. Контекст помогает его рекомендовать: ответы на вопросы покупателей, часто задаваемые вопросы, случаи, для которых он подходит, и то, для чего он лучше всего подходит. Цена и доступность появляются, когда агент сужает варианты.

Некоторые ранние пользователи Instinct жаловались на рекомендации продуктов, о которых они не просили. Агент полезен только до тех пор, пока покупатель верит, что тот работает на него, и рекомендации, которые кажутся рекламным предложением, ставят эту веру под угрозу, точно так же, как это делали нераскрытые спонсорские посты для инфлюенсеров. Поэтому, даже когда агенты добавляют элементы вкуса, мы ожидаем, что роль решения проблем останется в центре причин, по которым покупатели их используют.

С инфлюенсерами бренд выбирал, кто говорит от его имени. С агентами агент выбирает бренд на основе того, что он может найти и понять в каталоге бренда, и бренд не может заплатить за эту рекомендацию или следить за разговором, который к ней приводит. Это делает информацию о продукте основным способом участия бренда.

Fabric обогащает данные о товарах для ИИ-шопинга, показывает, как ваши продукты выглядят в различных ИИ-каналах, и вскоре будет поддерживать новый протокол Personal Agent Protocol. Начните с оценки каталога, чтобы увидеть, где ваши данные полны, а где агенту придется догадываться. Маркетингу влияния потребовались годы на разработку метрик, которым доверяют бренды, и ИИ-шопинг находится в самом начале этого пути; в нашей следующей статье мы расскажем, как измерять эффективность в ИИ-каналах.

← Все статьи

О чём эта статья

Ещё в разделе «Ретейл и e-commerce»

Все →
Понимание MCP, ACP и UCP в агентной коммерции: Руководство для мерчантов
Commercetools

Понимание MCP, ACP и UCP в агентной коммерции: Руководство для мерчантов

Бизнес-кредиты на пополнение капитала: 6 видов и принципы работы (2026)
Shopify

Бизнес-кредиты на пополнение капитала: 6 видов и принципы работы (2026)

Виды натуральных тканей для одежды (2026)
Shopify

Виды натуральных тканей для одежды (2026)

Пять проверок платежей перед Черной пятницей
Prestashop

Пять проверок платежей перед Черной пятницей

Преимущества и недостатки долгового финансирования
Lightspeed

Преимущества и недостатки долгового финансирования

Предзаказ и отсутствие на складе: в чем разница?
Lightspeed

Предзаказ и отсутствие на складе: в чем разница?

Ещё от Fabric

Чему меня научила агентная коммерция в сфере продуктов и роста
Fabric

Чему меня научила агентная коммерция в сфере продуктов и роста

Что мы узнали при создании персонального агента для шопинга с использованием PAP
Fabric

Что мы узнали при создании персонального агента для шопинга с использованием PAP

Почему данные о продуктах — это последний шаг каждого сезона
Fabric

Почему данные о продуктах — это последний шаг каждого сезона

Как ИИ-агенты трансформируют управление заказами на закупку продукции
Fabric

Как ИИ-агенты трансформируют управление заказами на закупку продукции

Оптимизация управления жизненным циклом товарных данных для эффективности и роста
Fabric

Оптимизация управления жизненным циклом товарных данных для эффективности и роста

AI-агенты: умная автоматизация для современного ритейла
Fabric

AI-агенты: умная автоматизация для современного ритейла