几年前，消费者的购物路径还相当可预测。人们会去Yandex或Google搜索，打开几个网站，阅读评论，比较价格，然后在网店或市场平台上购买。随后，市场平台大幅缩短了这一过程。用户不再愿意浏览10家不同的商店。他们直接访问Wildberries、Ozon或Yandex Market，设置筛选条件并从中选择。
现在，我们正进入下一个阶段。消费者甚至可能不去任何商店网站或市场平台。他们只需向人工智能模型提问：
"推荐一款用于干式清洁、价格在1.5万卢布以内的轻便无线吸尘器。"
接下来，人工智能模型会自动了解用户的需求，比较不同型号，展示价格，并逐步引导其完成购买。这已不再是理论。此类场景已在Alice中实现，并在ChatGPT和Gemini中不断发展。如果看得更远一点，下一步显得相当明显：
消费者将与自己的智能代理对话，而其代理则会与商店的智能代理进行交互。对卖家而言，这既带来威胁，也蕴含令人感兴趣的希望。因为在这样的模式下，长期以来一直依赖市场平台的局面有望首次开始减弱。
但并非所有人都如此。
Alice目前已具备的功能
最近我让Alice帮忙：
"推荐一款用于干式清洁、价格在1.5万卢布以内的轻便无线吸尘器。"
Alice已经能够在单次对话中完成大部分商品选择流程
它自行挑选了几款型号，展示了每款的优点、价格和售卖店铺。也就是说，消费者在单次对话中就已经完成了漏斗上层的步骤，无需再单独进行搜索：
- 无线吸尘器排行榜
- 1.5万卢布以下的最佳型号
- 具体型号对比
- 商店里的价格。
神经网络自行完成了这一过程。随后会出现卖家的商品推荐。在部分场景中，用户可以直接购买或通过内置界面完成下单。对买家来说，这非常方便。
选择商品后的下一步操作已与交易环节紧密结合。
从卖家的角度来看，情况更加有趣。因为现在在商店和买家之间又增加了一个参与者：神经网络，它决定究竟应该展示哪些商品。
为什么这比普通的商品搜索更重要
在普通搜索中，用户需要自己输入查询语句。例如：
"购买立式吸尘器"。
这类信息相当有限。而神经网络可以获取更多信息：
"需要一个轻便的吸尘器给妈妈用。公寓面积60平方米。几乎没有地毯。最好重量不超过3公斤。电池续航至少能支持40分钟。预算在1.5万元以内。"
对卖家而言，这几乎是一个成熟的潜在客户线索。神经网络已经了解：
- 预算
- 使用条件
- 限制因素
- 用户看重的方面
- 哪些参数可以忽略。
因此，此类流量的潜在价值远高于普通的搜索流量。未来，商家将非常激烈地争夺在多个推荐选项中获得展示的机会。
下一步：商店将开始回应智能助手
目前，Alice（爱丽丝）主要从商品目录、数据源、搜索和已接入的贸易系统中获取数据。但行业正在向前发展。让我们设想一下几年后的情景。
用户对自己的智能助手说：
"需要一台给孩子用的好笔记本电脑，预算不超过10万卢布。不要太重，屏幕尺寸15-16英寸，明天送达"。
智能助手自行向多家商店发起查询。一家商店回复：
"有货，售价98,900卢布。明天免费送货"。
第二家：
"售价96,500卢布，但需三天后送达"。
第三家：
"99,900卢布，但提供两年保修，并且今天即可提货"。
代理比较报价并返回给人类：
"最佳方案为98,900卢布，明天送达。要购买吗？"
人类回答：
"是的"。
就这样。他根本没有打开商店网站。
那网站还有什么用？
网站不会消失。但它们的角色将开始发生变化。如今，网站同时服务于人类和商店的内部系统。
人类查看商品、筛选条件、价格和配送方式。而商店内部则存储：
- 目录
- 库存
- 规格参数
- 价格
- 配送方式
- 支付方式
- 订单历史。
第一部分可能逐渐被神经网络接管。第二部分将变得更加重要。因为如果买家代理无法从商店快速获得对以下问题的正常回答：
"有货吗？多少钱？什么时候送货？退货政策是什么？"
那么客户就会直接转向其他卖家。漂亮的网站在这里帮不上忙。
为什么需要 MCP、A2A、UCP 以及其他令人望而生畏的缩写
购买流程正在发生变化：如今，神经网络帮助做出选择；下一阶段是买家代理与卖家代理之间的谈判。
如今，围绕代理式交易涌现出许多技术协议。对卖家而言，记住所有名称并无太大意义，只需理解它们的功能即可。MCP为神经网络提供访问商店数据的权限。
例如，代理可以向系统提问：
"这个商品有库存吗？"
A2A允许一个代理与另一个代理进行通信，这意味着买家代理可以联系DNS、Ozon或特定在线商店的代理。UCP及类似协议则负责具体的交易操作：购物车、订单结算和购买条款。
AP2用于支付和授权。例如，用户可以提前授予其代理在5000卢布额度内自行购买猫粮的权限。目前这些技术发展各自独立，处于不同的成熟阶段，但方向一致。
商店正逐步做好准备，其 IT 系统的客户将不再只是人类，还包括来自外部的代理。
过去一个月发生了什么变化
一个月前，这一场景就已经显得现实可行。现在它变得更为贴近现实。Google 持续开发 Universal Commerce Protocol（通用商务协议），并逐步将交易场景嵌入其各类产品中。OpenAI 则在 ChatGPT 内部扩展商品搜索功能，同时开始在对话中构建广告市场。
MCP在技术上更便于大型服务器系统使用，当成千上万的代理同时访问商店时这一点尤为重要。与此同时，Yandex已在Alice中开发自己的交易场景，并准备第三方代理平台。单独来看，每条新闻似乎微不足道。
它们共同展示了市场的发展方向。首先，神经网络将从商店手中夺走商品选择环节；随后，还将开始接管部分购买流程。
为什么这对俄罗斯卖家尤其具有吸引力
因为俄罗斯电子商务高度依赖市场平台。对消费者而言，这非常有利。他们通过市场平台（MP）可以获得：
- 海量商品
- 快速配送
- 自提点（ПВЗ）
- 便捷退货
- 统一支付
- 用户评价。
对卖家而言，形势日益严峻。他们需要为这套基础设施付费：佣金、物流、仓储、广告、折扣以及各种附加服务。
最关键的是，卖家几乎无法掌控与买家的关系。今天你的商品在搜索结果前列，明天算法就可能将你降权。今天广告投入还能收回成本，一个月后竞价却上涨了；今天的佣金比例如此，随后又出现了新的经济模式。
因此，几乎所有大型卖家都希望能拥有一部分直接销售渠道。但问题始终在于另一处：
哪里能获取低成本的自然流量？
神经网络技术或许能为卖家带来新的机遇
这正是卖家看到希望的地方。如果消费者的购物旅程始于Alice、ChatGPT或Gemini等AI助手，那么 marketplace 就不再是唯一的决策场所。神经网络可能会这样推荐：
"这里有3款合适的商品"。
接下来旁边可能展示：
- Ozon 的报价
- DNS的报价
- 品牌官方店铺的报价
- 小型电商网站的报价。
如果自有店铺能够正常传递价格、库存、配送和购买条件，它将重新直接参与订单竞争。也就是说，市场平台不再成为必不可少的展示窗口。它可能仅保留物流、自提点（PvZ）或作为众多卖家之一。
对卖家而言，这已经是一个巨大的差异。
但这远非适用于所有人
在这里很容易陷入乐观情绪。人工智能的增长本身并不能帮助卖家摆脱市场平台的佣金。相反。
在最初几年，新的AI渠道可能会进一步巩固大型平台的优势。为什么？因为目前市场平台拥有最好的数据。
他们拥有：
- 精确的库存
- 实时价格
- 大量评价
- 照片
- 明确的配送时间
- 销售历史
- 高水平的信任度。
对神经网络来说，这是一个非常方便的来源。
现在让我们与普通网店进行比较。Feed中只有一个价格，网站上另一个，购物车里又是第三个。库存情况不明。配送方式“需与经理确认”。产品规格只填写了一半。
这样的商店，代理根本不会选择。
因此，我预计只有最具技术实力的卖家才会减少对市场平台的依赖。即那些现在开始着手准备的卖家。
谁将率先胜出
变化影响最大的将是那些易于通过规格参数进行商品比较的类别。例如：
- 电子产品
- 家用电器
- 工具
- 汽车配件
- 建筑材料
- 日化用品
- 耗材
- B2B部分
文章开头提到的吸尘器就是一个很好的例子。它有重量、功率、价格、续航时间和配件等参数。神经网络可以相当好地理解哪些产品适合用户。
服装则更复杂。在那里，人们往往根本不知道自己具体想买什么。他们浏览目录，用眼睛挑选。因此，Wildberries肯定不会消失。
但即使在那种情况下，神经网络也可以先缩小选择范围：
"展示20款这种款式的夏季连衣裙，价格不超过6000卢布，不要黑色的。"
然后用户就可以查看图片了。
市场平台可能发生的变化
市场平台不会消失，但其角色可能会分化。如今，市场平台同时承担以下职能：
- 吸引买家
- 展示商品
- 收取款项
- 存储商品
- 配送
- 处理退货。
未来，这些功能中的部分可以单独购买。例如，买家由Alisa引导而来，但订单仍由Ozon配送。
或者商品存放在市场平台的仓库中，而销售直接来自品牌自有店铺。对市场平台而言，这也是合理的发展路径。与其完全失去订单，不如通过物流和自提点（Pvz）赚取收益。
一年后
我对2027年中期的基本预测如下：大多数消费者仍将沿用习惯的购物方式。Wildberries、Ozon和Yandex Market将继续作为最大的销售渠道。
但涉及人工智能的销售数据将开始单独统计。电商平台将出现新的指标：
- 商品被神经网络推荐了多少次
- 通过AI推荐后有多少用户进行了点击
- 通过此类界面完成了多少订单。
在电子产品及其他便于按参数比较商品的品类中，这一趋势将尤为迅速。
两年后
到2028年年中，情况将变得更加有趣。大型零售商将拥有面向智能代理的标准化软件接口。不一定需要美观的聊天机器人。
恰恰相反。这将是技术接口，其他神经网络可以接入并查询：
"价格？"
"库存？"
"配送？"