Российский ecommerce вступает в эпоху GEO конкуренции и консолидации

Рынок сжался. ИИ изменил поиск. Кто понимает двойную игру — выживает

80% онлайн-заказов России сосредоточены у четырёх маркетплейсов. Число активных селлеров впервые сократилось. Одновременно 43% коммерческих запросов уже обрабатывает нейропоиск — и покупатель получает ответ, не переходя на ваш сайт.

GEO-оптимизация — это не новый тренд. Это следующий порог входа для ecommerce брендов в России.

Получить GEO-стратегию

Что вы получите из этой статьи

  • Почему консолидация рынка и GEO — это одно движение
  • Как AI-поиск меняет ecommerce-трафик прямо сейчас
  • Сигналы ранжирования в нейровыдаче для ecommerce
  • Пирамида GEO и 90-дневный план внедрения
  • Прогноз рынка до 2030 и окно возможностей
E-commerce | Бренды | GEO
Записаться на консультацию

Суть за одну минуту

Три ключевых тезиса, которые описывают ситуацию в российском ecommerce в 2026 году.

Рынок консолидировался

80% всех онлайн-заказов — у четырёх маркетплейсов. Число активных селлеров сократилось впервые в истории. НДС вырос, комиссии достигают 60% выручки, маржа в ряде категорий опустилась до 3–5%. Случайным игрокам здесь больше нет места.

AI изменил точку входа покупателя

43% коммерческих запросов в Яндексе и Google уже обрабатывает нейропоиск. Более 30% пользователей принимают решение о покупке прямо в ответе ИИ, не переходя на сайты. Если вас нет в нейровыдаче — вас нет в процессе выбора.

GEO — новое поле конкуренции

Generative Engine Optimization — это борьба за цитируемость бренда в ответах ИИ. Консолидация маркетплейсов выталкивает бренды на собственные сайты. Собственный сайт — единственная среда, где строится GEO-присутствие. Одно движение порождает другое.

Введение

Двойная консолидация, которую большинство не замечает

Рынок e-commerce в России стремительно взрослеет. Рынок, где ещё вчера можно было выиграть случайно — попав в нужную нишу, в нужный момент, в нужный тренд — сегодня требует выносливости марафонца и расчёта шахматиста. Конкуренция переросла из забега школьников на физкультуре в олимпийские игры. Выигрывает не тот, кто первым выскочил на дорожку, а тот, кто умеет максимально долго держать высокий темп.

Но сейчас происходит кое-что большее, чем просто ужесточение операционной конкуренции на маркетплейсах. Параллельно разворачивается второй фронт — тихая, но не менее радикальная трансформация точки входа покупателя. Пользователь всё чаще не начинает путь выбора товара с маркетплейса или поисковика. Он спрашивает у ИИ. И ИИ даёт готовый ответ с рекомендацией — без вашей рекламы, без вашей карточки, без вашего участия.

Это и есть двойная консолидация: первая — операционная, где 80% заказов концентрируются у четырёх платформ; вторая — информационная, где ИИ отбирает органику и становится новым посредником выбора. Большинство аналитиков видят один тренд и не видят их связь. А связь принципиальна. Консолидация маркетплейсов выталкивает бренды на собственные сайты. Собственный сайт — единственная среда, где строится GEO-присутствие. Одно движение порождает другое.

GEO конкуренция в российском ecommerce — это не «про контент». GEO — это про стратегию доминирования в категории. Компании, которые выстроят GEO-присутствие сейчас, получат преимущество по той же логике, по которой ранние игроки в SEO выиграли 10–15 лет назад.

В этой статье нет базовых определений и списков «топ-10 советов». Есть цифры российского рынка 2025–2026, фреймворки GEO под ecommerce, механика попадания в нейровыдачу и план, который превращает GEO в системную машину видимости — даже если вы не технарь.

Потапов Алексей Станиславович

Эксперт по GEO-оптимизации и стратегиям e-commerce, ФОНИИ  |  agentic-commerce.ru

Раздел 1

Что происходит с рынком прямо сейчас

Цифры 2025–2026 года рисуют картину рынка, который вырос и повзрослел одновременно. Рост продолжается, но его характер кардинально изменился — это уже не рост возможностей для всех, а рост давления на тех, кто не успел выстроить систему.

12 трлн ₽
Объём онлайн-торговли в 2025 году

Прогноз АКИТ, рост +30% год к году. Рынок достиг масштаба базовой отрасли экономики.

80%
Всех онлайн-заказов — у 4 платформ

Wildberries, Ozon, Яндекс Маркет и СберМегаМаркет контролируют рынок. Концентрация продолжает расти.

−2%
Активных селлеров в 2025 году

Впервые в истории число активных продавцов на маркетплейсах сократилось. Фильтрация началась.

36,4%
Рост WB + Ozon + ЯМ за 9 мес. 2025

Против 60–100% годом ранее. Замедление неизбежно — рынок входит в фазу зрелости.

~10%
Средняя рентабельность чистой прибыли

Против 20–30% ещё 2–3 года назад. У ряда игроков рентабельность опустилась до 3–5%.

35 трлн ₽
Прогноз рынка к 2030 году

Рынок вырастет, но количество реально зарабатывающих игроков сократится до тысяч из сотен тысяч.

Объём рынка растёт, но это уже не тот рост, который прощает ошибки. Если раньше стул убирался раз в квартал, то сейчас каждый день убирается по одному — и один из бегущих выходит из игры. Рынок сам зачистит нетерпеливых. Первое в истории сокращение числа активных селлеров в 2025 году — это не статистическая аномалия, это сигнал начала качественной фильтрации.

Возможности никуда не исчезли. Исчезли только иллюзии. Это лучшее, что могло случиться с рынком — сложность перестаёт быть врагом и становится защитным механизмом: когда входной порог высок, внутри остаются только те, кто строит систему.

Раздел 2

Четыре стадии развития — где мы сейчас

Любой рынок проходит одинаковый путь. Российский e-commerce — не исключение. Понимание стадии, в которой находится ваш бизнес, определяет какие решения будут работать, а какие — только ускорят выход из игры.

1

Лёгкий вход

2018–2020

Комиссии низкие, конкурентов почти нет. Ошибки прощаются — и кажется, что так будет всегда. На Wildberries и Ozon работали простые схемы: десять уникальных товаров — и ты успешный предприниматель. Входной билет — минимальный.

2

Рост

2020–2022

Ещё легко, но конкуренты уже появились. Инфобизнес сулит быстрые прибыли, онлайн-курсы множатся. Каждый чувствует себя предпринимателем. Рынок растёт быстрее, чем усложняется — темп роста топовых платформ превышает 60–100% в год.

3

Перенасыщение

2022–2024

Маржа падает, отличия стираются — ваш товар продают тысячи других продавцов. Начинается демпинг и борьба за долю рынка. На табличках Excel далеко не уедешь: появляется юнит-экономика, PowerBI, бьёшься за каждый процент маржи и доли процентов CTR карточки. Необходима замена половины команды.

4

Выживание, консолидация, красный океан

2025 — сейчас Мы здесь

На этом этапе перестаёт работать интуитивное управление. Решения, которые раньше принимались «по ощущению», начинают стоить десятки миллионов рублей. Бизнес переходит от реакции к моделированию. Ключевая задача — либо стать топ-игроком, либо выйти из игры.

Когда прилив сменяется отливом, становится понятно, кто купался без одежды.

Раздел 3

Консолидация: рынок, где случайным больше не место

Четвёртая стадия означает не просто «всё сложнее». Она означает структурный перелом: барьеры входа становятся защитным механизмом для тех, кто уже внутри системы. Понять логику этого фильтра — значит понять, почему сейчас лучшее время остаться.

Рост налогов, рост комиссий, введение обязательной маркировки — всё это фильтры, через которые не проходят многие. Но в этом фильтре — будущее. Сложность перестаёт быть врагом и становится защитным механизмом: когда легко, туда придут все; когда сложно — остаются марафонцы и становятся основными бенефициарами изменений.

E-commerce сейчас — одновременно рынок возможностей для одних и иллюзий для других. Большинство своей «стратегией» выберут уход с рынка. Лучше, наоборот, остаться и наращивать выручку. Тогда бизнес выйдет на те же цифры — пусть и при меньшей рентабельности, но на высоких оборотах.

Как ведут себя разные игроки
  • Малые: пытаются продать бизнес, покидают рынок или продолжают играть не по правилам — прежде всего уклоняясь от налогов.
  • Средние: выстраивают более эффективную систему. Конкуренция смещается в слои, где не выжить без капитала, процессов и долгосрочной стратегии.
  • Крупные: только потирают руки. Каждый новый барьер — это отсев конкурентов и увеличение их доли рынка.
Фильтры четвёртой стадии

Рост НДС и налоговой нагрузки

Малый бизнес в серой зоне лишается конкурентного преимущества. Работать официально становится нормой, а не выбором.

Обязательная маркировка

Требует вложений в инфраструктуру. Те, кто не готов вкладывать, выпадают из легального поля.

Рост комиссий платформ

Достигают 60% выручки в ряде категорий. Без управления юнит-экономикой работать в ноль или в минус.

Требование зарегистрированной торговой марки

В 2026 году выживают только продавцы с торговой маркой и узнаваемостью. Безымянный SKU больше не конкурент бренду.

Капиталоёмкость товарного бизнеса

Товарный бизнес зависит от размера капитала. Кто реинвестирует — катит большой снежный ком. Кто «доит» бизнес — остаётся с маленьким.

Выигрывает не тот, кто первый — а тот, кто умеет максимально долго держать высокий темп командой. Рутина управления скучна, но именно она отличает чемпиона от любителя. Бренды строятся не за квартал, а за годы — годы марафона.

Потапов Алексей, основатель ФОНИИ

Раздел 4

AI-поиск уже меняет трафик: битва за «нулевой клик»

Пока бренды бьются за выживание на маркетплейсах, на собственных сайтах разворачивается тихая катастрофа. Трафик падает не потому, что вы стали хуже ранжироваться. Он падает потому, что покупатель перестал кликать на ссылки.

В 2026 году покупатель всё чаще не ищет, а спрашивает. Он не выбирает среди десяти ссылок, а принимает один ответ, который сгенерировал ИИ. Это меняет саму природу конверсии: воронка сжимается до одного экрана ответа и одного действия.

Шокирующая статистика 2025–2026:
43%
коммерческих запросов уже обрабатываются нейропоиском в Яндексе и Google. Доля таких запросов удвоилась всего за полгода.
30%
пользователей принимают решение по нейроответу без перехода на сайт. Это потерянный трафик для тех, кто не попал в ответ ИИ.
20%
интернет-пользователей активно используют голосовой поиск, который по своей природе требует коротких, генеративных ответов.

В этих условиях сайт перестаёт быть витриной. Он становится центральным узлом GEO-архитектуры: источником, на основе которого генеративные модели формируют свои ответы и рекомендации для покупателей.

Как изменилась воронка

Вчера: Классическое SEO

Поиск Выдача 10 ссылок Клик Чтение Покупка

Сегодня

Сегодня: Нейропоиск (GEO)

Вопрос ИИ Готовый ответ ИИ Покупка

Если ИИ не использовал ваш сайт как источник фактов, для покупателя вас просто не существует.

Раздел 5

Generative Engine Optimization (GEO): новые правила игры

Забудьте хаос «давайте что-нибудь оптимизировать под ИИ». GEO — это системная архитектура, которая строится поверх SEO, но преследует принципиально иные цели. Вы боретесь не за позиции, а за право быть процитированным.

Параметр Маркетплейс-оптимизация Классическое SEO GEO (Нейро-оптимизация)
Главная цель Продажи внутри площадки Трафик из поиска на сайт Попадание и цитирование в ответах ИИ
Основная метрика Конверсия карточки, рейтинг Позиции, органический трафик Частота упоминаний бренда ИИ
Ключевые факторы Цена, отзывы, внутренняя реклама Ссылки, вхождения ключей Авторитетность, структура, машиночитаемость фактов
В чём уязвимость Зависимость от правил площадки Зависимость от смены алгоритмов Зависимость от качества E-E-A-T сигналов

Как ИИ выбирает источники для цитирования

1. Понятная Entity (Сущность)

ИИ должен чётко понимать, кто вы. Ему нужна страница «О компании», единый нейминг везде, доказательства легальности и экспертизы. Если позиционирование размазано — ИИ путает вас с другими и исключает из ответов.

2. Структурированный Fact Layer

Генеративным системам тяжело извлекать факты из полотен текста. Им нужны таблицы характеристик, списки преимуществ, разметка Schema.org и короткие FAQ. ИИ цитирует то, что легко проверить и структурировать.

3. Внешний Distribution

Сайт, который существует только для себя, не вызывает доверия. ИИ анализирует внешние упоминания, PR, присутствие в каталогах и экспертных статьях. Внешний авторитет конвертируется во внутреннее ранжирование.

Раздел 6

Архитектура цитируемости: GEO Pyramid

Оптимизация под ИИ не работает хаотично. GEO требует чёткой архитектуры, которую мы называем GEO Pyramid. Вы строите её снизу вверх. Иначе наверху будет красивый экспертный контент, который ИИ никогда не процитирует из-за базовой путаницы в данных.

Уровень пирамиды Что строите (Актив) Типичный провал (Если не сделать)
ВЕРШИНА 7. Voice & Multimodal Короткие speakable-формулировки, логика Q&A, готовность к голосовому ответу. Вы пишете «как для статьи», а ИИ нужен текст «как для разговора». Вас не цитируют голосом.
ТРАНЗАКЦИЯ 6. Agent Layer Фиды, API, машиночитаемые цены и условия возврата, готовность к AI-агентам. ИИ вас упоминает, но «купить вас» через агента нельзя. Вы становитесь медиа без кассы.
5. Retrieval (Доступность) Чистая структура сайта, разметка Schema.org, JSON-LD, быстрые ответы, файл llms.txt. ИИ «не видит» вас технически или считывает данные фрагментами с ошибками.
4. Distribution (Присутствие) Публичные упоминания вне сайта: статьи в СМИ, партнёрства, профессиональные каталоги. Вы закрылись на своём домене. Для ИИ вы выглядите подозрительно, так как о вас никто не говорит.
3. Expertise (Экспертность) Методологии выбора, исследования, гайды, разбор чужих ошибок, E-E-A-T сигналы. Вы выглядите как обычный склад товаров. ИИ не видит причин цитировать вас как авторитет.
2. Fact Layer (Слой фактов) Таблицы сравнений, чёткие спецификации, FAQ, прозрачные условия доставки и гарантий. ИИ не находит конкретики на сайте и отвечает общими словами или игнорирует вас.
ФУНДАМЕНТ 1. Entity (Ядро бренда) Однозначность бренда. Сильная страница «О компании», единый нейминг, доказательства легальности. ИИ путает вас с другими, позиционирование размазано, доверие к источнику нулевое.

Большинство интернет-магазинов пытаются сразу делать Уровень 3 (контент), игнорируя отсутствие Уровней 1 и 2. Это приводит к нулевому результату в GEO.

Раздел 7

Как разгонять рост: Provocative GEO Loops

Пирамида объясняет, что строить. Но она не говорит, как превратить это в трафик и лиды. Для этого нужны петли (Loops). GEO — это не разовый проект оптимизации. Это конвейер из повторяющихся циклов, которые усиливают вашу видимость для ИИ.

Loop 1: Петля цитирования

Цель: Заставить ИИ использовать вас как источник фактов по конкретному кластеру.

  • Шаг 1: Берёте один узкий коммерческий кластер (не 100, а один).
  • Шаг 2: Формируете «Fact layer» (таблицы, короткие выводы, критерии).
  • Шаг 3: Закрепляете внешними ссылками и PR (Distribution).
  • Шаг 4: Тестируете в Perplexity/Яндекс. Если ИИ искажает мысль — правите контент до тех пор, пока цитата не станет идеальной.
Метрика: x3 рост доли упоминаний бренда по кластеру за 30 дней.

Loop 2: Петля авторитетности

Цель: Стать «голосом категории», чтобы ИИ пересказывал ваши критерии выбора.

  • Шаг 1: Создаёте 1-2 сильных документа-позиции (не просто обзор, а методологию).
  • Шаг 2: Отвечаете на вопрос не «купите у нас», а «как правильно выбирать».
  • Шаг 3: Сеете документ через отраслевые площадки.
  • Шаг 4: Наблюдаете, как ИИ начинает предлагать покупателям оценивать товары по вашей методике.
Метрика: Рост брендовых запросов и появление вашего бренда в небрендовых AI-ответах.

Loop 3: Петля агента

Цель: Превратить «упоминание ИИ» в «покупку через AI-агента».

  • Шаг 1: Перепаковываете офферы под агентное сравнение (цифры, лимиты, гарантии).
  • Шаг 2: Делаете страницы под «пользовательские сценарии», а не просто категории.
  • Шаг 3: Внедряете машиночитаемые фиды данных (Product feeds / JSON).
  • Шаг 4: Убираете трение при переходе от AI-рекомендации к чекауту.
Метрика: x2-x5 рост конверсии из AI-сессий в заявки.

План-перехват: нижний слой за 10 дней

Не пытайтесь сделать всё сразу. Начните с базы. Если у вас нет фундамента, ИИ не будет вас рекомендовать, сколько бы денег вы ни влили в статьи.

Дни 1–2 (Entity): Очистка ядра бренда. Один канонический нейминг везде, мощная страница «О нас», сертификаты.
Дни 3–6 (Fact): Внедрение 30 FAQ по болям клиентов, 10 таблиц сравнений на страницах категорий.
Дни 7–10 (Expertise): Запуск 5 методологий в стиле «Как выбрать» с вашим уникальным авторским взглядом.
Раздел 8

Как это работает на практике: 3 бизнес-сценария

GEO даёт кратный рост лидов не «магией нейросетей», а выстраиванием системы, которую алгоритмы считают эталонной. Ниже приведены реалистичные по механике сценарии для разных ниш российского e-commerce.

Ниша: Wellness & БАДы

Проблема

Товар теряется среди сотен аналогов на маркетплейсе. Маржа падает из-за ценовых войн и платного продвижения карточек.

GEO Решение

  • Entity: Чёткое описание стандартов качества и легальности.
  • Fact layer: Таблицы сравнения составов, списки противопоказаний.
  • Expertise: Гайд «Как читать этикетку витаминов».

РЕЗУЛЬТАТ

Рост лидов x3. ИИ начинает цитировать методологию бренда при ответах на запросы «как выбрать...»

Ниша: B2B Оборудование

Проблема

Лиды из контекста слишком дорогие. Отдел продаж выгорает, обрабатывая нецелевые заявки от тех, кому нужен другой формат.

GEO Решение

  • Fact layer: Цепочки «Симптом → Причина → Решение → Бюджет».
  • Expertise: Чек-лист «Как отличить оригинал от подделки».
  • Agent Loop: Страницы под сценарные запросы («нужно срочно», «бюджетно»).

РЕЗУЛЬТАТ

Рост целевых лидов x2 при падении мусорных обращений. ИИ фильтрует аудиторию на этапе ответа.

Ниша: D2C Косметика

Проблема

Эмоциональный продукт, где отзывы решают всё. Но маркетплейсы завалены покупными отзывами конкурентов.

GEO Решение

  • Authority: Создание сильного документа-манифеста по уходу.
  • Voice Loop: Разработка коротких формул («если кожа X, то бери Y»).
  • Distribution: Размещение прозрачных политик возврата и тестов.

РЕЗУЛЬТАТ

Расширение верхней воронки (Discovery). ИИ использует ваши принципы подбора для рекомендаций.

Почему 99% маркетологов провалят GEO

Провал в GEO почти всегда выглядит одинаково. Компании начинают «писать больше контента», игнорируя машиночитаемость и системную архитектуру. Вот 12 причин, по которым ваши усилия могут оказаться напрасными.

  • 1
    Пишут для людей, забывая про машины

    Красивые метафоры непонятны алгоритмам. ИИ нужны структурированные факты, таблицы и списки.

  • 2
    Игнорируют фундамент (Entity)

    Начинают с создания гайдов, хотя на сайте нет внятной страницы о том, кто производит этот контент и почему ему можно верить.

  • 3
    Отсутствие Schema.org и JSON-LD

    Без микроразметки ИИ вынужден «угадывать» цены, наличие и рейтинги товара. Обычно он предпочитает не угадывать, а брать данные у конкурента с разметкой.

  • 4
    Размытое позиционирование

    Попытка продавать «всё для всех». Генеративные модели любят чёткие рамки и классификации.

  • 5
    Замкнутость на своём домене

    Отсутствие внешнего Distribution (PR, статьи на других ресурсах). ИИ не верит источнику, который хвалит только сам себя.

  • 6
    Использование AI для спам-контента

    Генерация тысяч пустых статей с помощью дешевого ИИ. Поисковые LLM легко распознают такой контент и пессимизируют домен.

  • 7
    Отсутствие «Фактов»

    Вода вместо характеристик. ИИ ищет точные габариты, сроки доставки, составы и условия гарантии, а не «высочайшее качество».

  • 8
    Слабые E-E-A-T сигналы

    Анонимные статьи. ИИ отдаёт предпочтение контенту, подписанному реальными экспертами с подтверждённой квалификацией.

  • 9
    Отсутствие коротких форматов (FAQ)

    Генеративным системам сложно извлекать ответы из длинных полотен. Они предпочитают чёткие блоки «Вопрос — Ответ».

  • 10
    Сложный путь к транзакции (UX)

    ИИ привёл клиента, но оформить покупку сложно. Не готовность к Agentic Commerce (отсутствие API-интеграций).

  • 11
    Разовый подход вместо GEO-петель

    Сделали оптимизацию один раз и забыли. ИИ требует постоянного обновления данных (свежесть информации — важный фактор ранжирования).

  • 12
    Отсутствие отслеживания упоминаний

    Бренд не знает, как его цитирует ИИ (или что ИИ искажает факты), и не вносит корректировки в свои исходные данные.

Синергия

Интеграция SEO и GEO в единую стратегию

Синтез классического поиска и генеративных систем определяет лидеров электронной коммерции.

Рынок требует синергии алгоритмических подходов. Невозможно отказаться от классического SEO, поскольку оно обеспечивает базовую видимость и создает фундаментальный корпус данных для обучения языковых моделей. Однако игнорировать Generative Engine Optimization (GEO) уже нельзя, так как поисковое поведение аудитории меняется стремительными темпами.

Эпоха Zero-Click

Феномен zero-click search (поиска без кликов) становится доминирующей моделью. Аналитические прогнозы показывают, что к 2027 году до 80% информационных запросов будут завершаться прямо в интерфейсе ИИ, без перехода на сайт продавца.

Рекомендуемые пропорции распределения ресурсов:

  • Классический E-commerce: 50% SEO / 50% GEO
  • B2B SaaS платформы: 40% SEO / 60% GEO
  • Медиа и контентные проекты: 70% SEO / 30% GEO

Эволюция ключевых метрик

AI Visibility Score

Отражает общую видимость бренда в ответах ChatGPT, Perplexity и YandexGPT.

Citation Rate

Показывает частоту прямого цитирования вашего сайта как надежного источника данных.

Share of Voice

Измеряет долю голоса бренда в генеративной выдаче по сравнению с конкурентами.

B2A Модель

Agentic Commerce и будущее покупок

Переход от парадигмы B2C к модели B2A (Business-to-Agent) полностью меняет правила цифровой торговли.

Что такое Agentic Commerce?

Это новая реальность рынка, в которой покупки за человека совершает автономный искусственный интеллект. Пользователь задает базовые параметры бюджета и требований, а AI-агент самостоятельно анализирует каталоги, сравнивает спецификации, проверяет отзывы и оформляет заказ через API без участия человека.

Объем рынка

По оценкам аналитиков Morgan Stanley, влияние Agentic Commerce достигнет $385 млрд к 2030 году.

Взрывной рост

Трафик от специализированных GenAI-браузеров вырос на 4700% всего за один год, формируя независимый канал продаж.

Автоматизация выбора

Около 23% активных пользователей уже делегируют рутинный выбор товаров ИИ-помощникам в повседневной жизни.

Инфраструктура для цифровых агентов

Чтобы успешно продавать нейросетям, интернет-магазин должен быть идеально понятен алгоритмам. Крупнейшие маркетплейсы уже адаптируют свои закрытые экосистемы, но независимые D2C-бренды получают стратегическое преимущество за счет прямого контроля над собственными данными.

Ключевые технологические шаги:

  • Машиночитаемые каталоги: полная интеграция структурированных данных JSON-LD и XML-фидов с мгновенным обновлением остатков.
  • Instant Checkout API: внедрение протоколов, позволяющих агенту совершить транзакцию без рендеринга визуальной корзины.
  • Протокол llms.txt: создание специальной корневой директории для правильной навигации LLM по архитектуре сайта.

Машинная лояльность

Агенты ведут себя подобно строгим B2B-закупщикам. Если ИИ один раз верифицировал качество данных продавца и успешно провел транзакцию, он с высокой вероятностью вернется к этому же поставщику при следующем запросе пользователя. Бренды, которые первыми завоюют доверие алгоритмов, обеспечат себе экспоненциальный рост продаж в эпоху автономной коммерции.

8

Что нужно делать, чтобы остаться в игре

Рынок сам зачистит нетерпеливых. Когда прилив сменяется отливом, выживают только марафонцы. Вот 9 принципов для тех, кто планирует забрать этот рынок.

Полюбить сложность

Не смириться, а именно полюбить. Это ваш главный актив. Сложность перестает быть врагом и становится защитным механизмом от ленивых конкурентов.

Тысячи мелких изменений

Постоянно и быстро совершать изменения. Истинные трансформации происходят незаметно, шаг за шагом обгоняя тех, кто считает, что «маркетплейсы сдулись».

Эффект снежного кома

Оставлять в бизнесе как можно больше денег. E-commerce — это рынок возможностей для тех, кто готов максимально реинвестировать прибыль.

Вкладывать в маркетинг

Без маркетинга о бренде не узнают. Средний хороший процент — около 10% от выручки. Относитесь к этому не как к тратам, а как к инвестициям в доверие.

Переплачивать лучшим

Это игра «команда на команду». Держать зарплаты выше рынка — норма. Если сотрудник выкладывается за двоих-троих, смело платите 1.5х рыночной ставки.

Использовать кредиты

При ROE 70-100% годовых, кредит под 20-25% окупается с лихвой. Главное — контролировать соотношение Debt/EBITDA на уровне ниже двух.

Идти в офлайн (на 360°)

Расширение в физический канал становится не обратным шагом, а логическим развитием. Это защищает бизнес при падении рентабельности онлайна.

Снижение маржи — норма

Не держитесь ментально за старую доходность в 20-30%. Выходите на старые цифры прибыли при меньшей рентабельности (около 10%), но на высоких оборотах.

Не выходить из операционки

Хотите выжить и зарабатывать — будьте в процессе 24/7. Если выйдете, вопрос лишь времени, когда вас обгонят одержимые конкуренты.

«E-commerce на стадии роста — это не бизнес, а печатный станок, и уход фокуса в сторону почти всегда режет кратный рост. Чем выше масштаб бизнеса, тем дороже обходится потеря фокуса».

Как выжить в фазе консолидации и сделать бренд видимым для ИИ

Российский e-commerce стремительно взрослеет: эпоха случайных побед и легких денег закончилась. Маркетплейсы выжигают маржу комиссиями, а новые игроки сталкиваются с непомерно дорогим входным билетом. В этой стадии выживают только те, кто строит омниканальную систему и работает над машинной лояльностью. Восемь шагов ниже — это практический маршрут трансформации бизнеса: от «бега по кругу» на карточках товаров к созданию фундаментального бренда, который цитируют и рекомендуют генеративные ИИ-сети.

1

Формирование ядра сущности бренда (Entity)

На первом этапе необходимо четко зафиксировать цифровой профиль компании. Это означает приведение к единому стандарту всех публичных данных о бизнесе: официального названия, реквизитов, истории создания, профилей основателей и контактной информации. Важно, чтобы на всех внешних площадках и в справочниках эта информация была абсолютно идентичной и непротиворечивой. Создание прочного ядра сущности позволяет поисковым алгоритмам и нейросетям однозначно идентифицировать вашу компанию среди тысяч конкурентов. ИИ должен понимать контекст: кто вы, что вы производите, на каком рынке работаете и чем подтверждаете свою легитимность. Это фундамент, без которого дальнейшая оптимизация теряет смысл.

2

Внедрение тотальной семантической разметки

Техническая адаптация сайта под нужды машинного восприятия требует масштабной работы с кодом. Вам необходимо внедрить микроразметку Schema.org на всех уровнях каталога. Каждый товар должен содержать разметку Product и Offer с точным указанием цены, наличия на складе, артикулов и пользовательских рейтингов. Для блога и информационных разделов используются форматы Article и FAQPage. Цель этого этапа — перевести человеческий контент на язык машинной логики. Когда языковая модель сканирует ваш сайт, она не должна тратить ресурсы на распознавание текста. Правильная разметка отдает готовые структурированные блоки данных, которые ИИ сразу забирает в свой индекс и использует для формирования ответов.

3

Создание динамических продуктовых фидов

Для успешной работы в парадигме Agentic Commerce вашему бизнесу необходимы открытые и обновляемые потоки данных (XML, JSON-LD). Продуктовый фид должен транслировать изменения цен и складских остатков в режиме реального времени. Если ИИ-агент порекомендует товар, которого нет в наличии, это резко снизит траст вашего магазина в алгоритме. Интеграция фидов с генеративными системами и специализированными браузерами позволяет машинам напрямую обращаться к вашей базе. Это своеобразный API-доступ для нейросетей, гарантирующий, что в ответах чат-ботов будет фигурировать только актуальная коммерческая информация.

4

Разработка фактологического слоя контента (Fact Layer)

Маркетинговые тексты с обилием прилагательных и эмоций практически бесполезны для обучения языковых моделей. Искусственному интеллекту нужны жесткие факты, цифры, сравнения и технические спецификации. На этом этапе компания должна переработать описания товаров, добавив в них максимум объективной информации, таблиц и измеримых показателей. Кроме продуктовых карточек, необходимо создать мощную базу знаний. Разделы с ответами на частые вопросы, мануалы по использованию, инструкции по сборке и подробные разборы характеристик становятся вашим главным оружием. Чем больше фактуры вы предоставите, тем выше вероятность, что ИИ выберет именно ваш контент в качестве исходника для ответа.

5

Настройка навигации для искусственного интеллекта

Алгоритмам сложно перемещаться по сложным многоуровневым меню, созданным для людей. Для решения этой проблемы внедряется файл llms.txt — специальный навигационный документ, разработанный исключительно для больших языковых моделей. Он размещается в корне сайта и содержит прямые ссылки на самую важную текстовую и фактологическую информацию. Параллельно проводится аудит файла robots.txt, чтобы убедиться, что вы не блокируете полезных ботов от OpenAI, Anthropic или Google. Правильная настройка доступов позволяет обучающим краулерам регулярно забирать свежие порции вашего контента, поддерживая актуальность знаний о бренде в глобальных моделях.

6

Трансляция экспертизы (E-E-A-T)

Алгоритмы ранжирования требуют доказательств вашего реального опыта. Для подтверждения экспертности необходимо публиковать материалы за авторством реальных специалистов с профильным образованием или подтвержденным опытом. Каждая статья в блоге или обзор продукта должны содержать информацию об авторе, ссылки на его профессиональные профили и достижения. Наличие сертификатов качества, лицензий, наград и прозрачных условий возврата товара формирует высокий уровень доверия. Машина оценивает ваш сайт как надежный ресурс, который безопасен для рекомендации пользователям, особенно в нишах, связанных со здоровьем, безопасностью или крупными финансами.

7

Внешняя дистрибуция и управление репутацией

Цифровой след бренда не должен ограничиваться рамками собственного сайта. Нейросети собирают данные по всему интернету, поэтому вам необходимо присутствовать на авторитетных внешних площадках. Публикация исследований в профильных СМИ, участие в отраслевых рейтингах и получение упоминаний на трастовых ресурсах формируют облако доверия вокруг вашей компании. Критически важным становится управление отзывами на независимых отзовиках и картах. Искусственный интеллект регулярно анализирует тональность пользовательского опыта. Системная работа с негативом и стимулирование позитивных откликов напрямую влияют на то, будет ли ИИ рекомендовать вас как проверенного партнера.

8

Мониторинг AI-видимости и аналитика промптов

Заключительный этап переводит систему в режим непрерывного улучшения. Бизнес должен регулярно проводить тесты: задавать популярным нейросетям целевые вопросы от лица покупателей и анализировать полученные ответы. Это позволяет понять, как именно ИИ воспринимает вашу компанию и какие пробелы в данных нужно устранить. Аналитика таких промптов помогает выявить слепые зоны в вашей контент-стратегии. Если конкурент цитируется чаще, необходимо изучить его структуру данных и усилить собственный фактологический слой. Этот процесс должен стать рутинной задачей для маркетингового отдела, аналогично классическому мониторингу позиций в поиске.

Консолидация, GEO-оптимизация и маркетплейсы — главные вопросы

Рынок вошел в фазу красного океана: рентабельность падает до 10%, конкуренция требует огромного капитала, а поисковое поведение уходит в Zero-Click выдачу нейросетей. Собрали самые острые вопросы собственников e-commerce о том, как перестроить управление бизнесом, внедрить стратегии Generative Engine Optimization и почему собственный сайт становится главным защитным активом на десятилетия вперед.

Классическое SEO нацелено на продвижение ссылок в поисковой выдаче по ключевым запросам, где результатом является переход пользователя на сайт. Основными метриками здесь выступают позиции в топе, органический трафик и кликабельность сниппета. Вся архитектура строится вокруг семантического ядра и обратных ссылок. В свою очередь GEO оптимизация направлена на прямое цитирование бренда внутри сгенерированного нейросетью ответа. Пользователь может вообще не перейти на ваш ресурс, получив нужную информацию в диалоге с ИИ. Главная цель — убедить языковую модель в том, что именно ваша компания и ваш продукт являются эталонным решением для запроса пользователя.

Генеративные системы формируют рекомендации на основе анализа миллионов источников, отдавая приоритет структурированным и подтвержденным данным. Алгоритм ищет явные связи между потребностью пользователя, характеристиками продукта и общим уровнем доверия к бренду. Важнейшую роль играют независимые отзывы, упоминания в авторитетных медиа и полнота технических спецификаций на вашем сайте. Кроме того, ИИ оценивает ваш ресурс по параметрам архитектуры данных. Если цены, остатки и свойства товара размечены с помощью валидных микроформатов, нейросети гораздо проще извлечь и обработать эту информацию. Машинам нужен четкий фактологический слой без маркетинговой воды.

Собственная площадка является единственным активом, которым вы управляете на сто процентов. В условиях жесткой консолидации рынка маркетплейсы могут в любой момент заблокировать аккаунт или изменить правила ранжирования. Ваш сайт — это цифровой хаб, где вы собираете базу подписчиков, формируете когортный анализ и управляете жизненным циклом клиента (LTV). Для генеративных сетей независимый сайт выступает главным подтверждением реальности бизнеса (Entity). Именно отсюда искусственный интеллект черпает базовые знания о компании, ее миссии и продуктовой линейке. Без сильного сайта с глубокой экспертизой бренд просто не существует в пространстве больших языковых моделей.

Традиционные счетчики трафика не всегда способны корректно оценить результаты GEO. Главным показателем становится AI Visibility Score — индекс видимости бренда в ответах популярных ИИ-систем вроде ChatGPT, Perplexity или YandexGPT. Вы должны отслеживать, как часто нейросети упоминают вашу компанию при целевых вопросах. Вторым важным показателем является Citation Rate или частота прямого цитирования сайта как источника фактов. Также маркетологам стоит обращать внимание на рост прямого брендового трафика, поскольку пользователи, узнав о вас от ИИ, часто затем ищут магазин по названию для совершения покупки.

Единственный способ предотвратить галлюцинации ИИ в отношении вашего бренда — это максимальная плотность и чистота данных на всех подконтрольных ресурсах. Вам необходимо устранить противоречия в ценах, адресах и описаниях на сайте, в социальных сетях и геосервисах. Искусственный интеллект крайне чувствителен к противоречивым фактам. Отличным техническим решением является внедрение файла llms.txt в корневую директорию сайта. Этот стандарт помогает крупным языковым моделям правильно считывать архитектуру ресурса и находить самую важную фактологическую информацию, минуя элементы дизайна и скрипты.

Консолидация рынка e-commerce, ответы на вопросы по GEO и AI-стратегиям

Алексей Потапов

АВТОР СТАТЬИ

Основатель компании ФОНИИ

«Занимаюсь развитием проектов и продуктов, ориентируясь на простые решения, прозрачные процессы и измеримый результат. Ценю ответственность, конкретику и уважительную коммуникацию; открыт к сотрудничеству и партнёрствам. Готов к деловым контактам — предпочитаю краткость, договорённости и своевременную обратную связь».

Российский e-commerce переживает консолидацию. Узнайте, как внедрить GEO-оптимизацию, выйти из зависимости от маркетплейсов и стать видимым для ИИ-агентов.

Переход на новый уровень

Готовы строить систему замкнутого цикла?

Случайных побед больше не будет. Начните переход от простой перепродажи на маркетплейсах к построению независимого D2C-бренда и внедрению GEO-стратегии для AI-сетей.

Независимый трафик AI-оптимизация (GEO) Сильный бренд

Закажите аудит стратегии

Получить GEO-аудит

Оценим ваш потенциал перехода от маркетплейс-зависимости к омниканальной модели D2C.

Материалы по теме

Источники данных и ресурсы для углублённого изучения GEO-стратегий и рынка Agentic Commerce.

GEO-Оптимизация

generative-optimization.ru

Руководства по внедрению Schema.org для e-commerce, файлов llms.txt, стандартов E-E-A-T и мониторинг AI-видимости брендов.

Agentic Commerce

agentic-commerce.ru

Кейсы, технологические стратегии и API-инструменты для прямого взаимодействия брендов с ИИ-агентами (B2A-модель).

Актуальность данных

Февраль 2026 года

В статье использована аналитика Forbes Club, прогнозы АКИТ и Morgan Stanley, описывающие текущую стадию развития российского e-commerce.