وفقًا لتقرير PYMNTS Intelligence "The AI Power User Gets Pickier"، استخدم 23% من المستهلكين في الولايات المتحدة الذكاء الاصطناعي للبحث عن المنتجات خلال العام الماضي. ومن بين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي للبحث، كانت النسبة 93%. كانت دراسة ومقارنة المنتجات هي النشاط الشرائي الوحيد من بين عشرة أنشطة مقاسة أظهرت زيادة ملحوظة. قد تصبح التوصية من الذكاء الاصطناعي قريبًا بنفس أهمية الموقع في نتائج البحث.
غالبًا ما يتركز النقاش حول الذكاء الاصطناعي في التجارة على الوكلاء الذين يقومون بالشراء والدفع بأنفسهم. لكن التغييرات الحقيقية تحدث في وقت سابق - في مرحلة الاختيار. لا يحتاج المستهلك إلى الذكاء الاصطناعي للنقر على "شراء". القيمة في شيء آخر: يساعد في فهم القرارات قبل الشراء - أي لاب توب أفضل من حيث البطارية والأداء، هل تستحق النسخة المميزة 300 دولار إضافية، أي أحذية تناسب من يعانون من مشاكل في الركبة. يوفر البحث العادي المعلومات. بينما يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بتركيبها وفقًا لقيود الإنسان. قبل أن يشتري المستهلك شيئًا، يقرر الذكاء الاصطناعي من يجب أن يمنح فرصة للبيع.
بالنسبة للعلامات التجارية، يتغير السؤال من "ما مدى ارتفاع ترتيبنا؟" إلى "هل تم ذكرنا على الإطلاق؟". تضغط واجهات التوصيات عدة مراحل من مسار الشراء في تفاعل واحد: يتم الاكتشاف والتعرف والمقارنة في محادثة واحدة، ويأتي المستهلك إلى بائع التجزئة بقائمة مختصرة. بحلول لحظة النقر، تكون المنافسة قد انتهت. يبدو أن هذا يشبه الانتقال إلى تحسين محركات البحث (SEO)، لكن الهدف مختلف: يسأل SEO عما إذا كان يمكن العثور على الصفحة، بينما يسأل اكتشاف الذكاء الاصطناعي عما إذا كان يمكن فهم المنتج جيدًا بما يكفي للمقارنة والتوصية. لا يحل الذكاء الاصطناعي محل محركات البحث والأسواق، لكن السيطرة على التجارة تذهب إلى من يتحكم في البوابة. ليس من الضروري أن يمتلك المسيطرون في التجارة بالذكاء الاصطناعي المعاملة: من خلال تحديد المنتجات التي تدخل القائمة، يشكلون ما يبحث عنه المستهلكون وأين تظهر نية الشراء.
مقالات ذات صلة
