Агентный поиск: угроза или новые возможности для малого бизнеса?

Следующий большой шаг в том, как мы ищем в Интернете и перемещаемся по веб-сайтам, может полностью устранить необходимость поиска в Интернете или навигации по сайтам.

Добро пожаловать в мир агентного ИИ.

Это выходит далеко за рамки просто поиска с помощью ИИ. Агентный ИИ способен действовать автономно и выполнять задачи от вашего имени. Вместо того чтобы просто помогать вам найти то, что ищет пользователь, ИИ-агенты смогут выполнять задачи, которые вы им поручаете.

Google, OpenAI, Microsoft и другие активно перестраивают свои продукты вокруг этой новой парадигмы «агентного поиска», вливая миллиарды в этот переход. Для стартапов и нишевых бизнесов с ограниченным бюджетом этот разворот выглядит пугающе, но он не безнадежен. 

В этой статье объясняется, как работает агентный поиск, демонстрируются пионеры, которые уже пожинают плоды, и завершается практическими тактиками, которые помогут небольшим брендам оставаться конкурентоспособными.

Понимание агентного поиска: принципы и механика

ИИ-агент — это нечто гораздо большее, чем вежливый чат-бот. В его основе лежит большая языковая модель, часто несколько, подключенная к кратковременной рабочей памяти, опциональной долговременной памяти пользователя и интерфейсу вызова инструментов. Получив цель, агент разбивает задачу на шаги, рассуждает внутренне, вызывает API или браузерные сессии, оценивает результаты и повторяет процесс до завершения задачи. 

Допустим, пользователь хочет забронировать отпуск. При традиционном поиске на сайте отеля пользователь ввел бы местоположение («Гавайи») и нужные даты («июль»), а функция поиска затем просканировала бы сайт, чтобы найти страницы или товары, соответствующие этим ключевым словам, не зная на самом деле, есть ли доступность в нужные пользователю даты. 

Поиск с помощью ИИ может быть более конкретным и запоминать предпочтения пользователя, такие как «семейный отдых» или его бюджет. Он может проверять фиды товарных данных на фактическую доступность и цены того, что ищет пользователь. Так, в этом случае он вернет результаты только для отелей, в которых есть свободные номера.

Агентный поиск идет дальше. Пользователь мог бы попросить ИИ-агента: «Найди семейный отель на неделю в июле стоимостью не более 500 долларов за ночь для семейного номера и забронируй его для меня и моей семьи». При предоставлении достаточной автономии ИИ-агент может выполнить все эти шаги с минимальным участием пользователя или без него.

Очевидно, что это приносит огромную пользу электронной коммерции, улучшая пользовательский опыт. Но когда этот упрощенный подход к просмотру сайтов станет обычным явлением, пользователи могут в итоге предпочесть избегать сайтов, которые все еще требуют «старомодного» поиска и навигации. Давайте рассмотрим несколько других вариантов использования агентного поиска.

Революция в клиентском опыте на веб-сайтах с помощью агентного поиска

Поскольку агенты мыслят целями, они сокращают путь клиента. Покупатель, охотящийся за диваном из вельвета из устойчивых источников, больше не открывает двадцать вкладок и не вставляет замеры в электронную таблицу. Он сообщает ИИ-агенту свои предпочтения по ткани, бюджет, размеры и срок доставки. Агент прочесывает десятки каталогов, суммирует три лучших варианта, проверяет наличие на складе в реальном времени, применяет промокоды и, если уполномочен, завершает оформление заказа. 

Google заявляет, что ранние тесты AI Mode сократили средний путь покупки мебели с восемнадцати кликов до четырех.

В сфере путешествий также есть множество других применений. Демонстрации показали, что ИИ-агенты способны купить авиабилет через всю страну всего после двух уточняющих вопросов и могут даже беспрепятственно перенести рейс, когда пользователь меняет дату возвращения в середине разговора. Этот процесс обычно требует нескольких посещений сайтов сравнения и повторного ввода данных. 

Ранние последователи и примеры агентного поиска в действии

Новые API Intelligent Commerce от Visa передают весь процесс оформления заказа агенту, который проверяет личность, выбирает лучшую карту и оплачивает счет, позволяя голосовой команде стать завершенной продажей без отображения платежной формы. Agent Pay от Mastercard внедряет ту же магию в системы рекомендаций, позволяя боту-стилисту и предложить куртку, и разделить платеж в чате, не требуя перенаправлений.

Финтех-компании также используют агентов для управления очередями поддержки. AI Assistant от Klarna теперь решает две трети из 2,5 миллионов ежемесячных запросов, сокращая среднее время ответа с одиннадцати минут до двух и выполняя работу примерно 700 человек-агентов. 

В Instacart покупатель может сказать агенту на базе Operator: «спланируй итальянский ужин на шестерых» и наблюдать, как корзина автоматически заполняется, заменяются отсутствующие товары и доставка планируется менее чем за минуту. 

Сфера путешествий целиком и полностью принимает агентный поиск. Trip Matching от Expedia позволяет путешественникам отправить любой Instagram Reel в Expedia и получить готовый к бронированию маршрут, включая авиаперелеты, отели и мероприятия, прямо в той же ветке.

И это лишь верхушка айсберга. По мере развития технологии и ее более широкого использования мы можем ожидать появления еще большего количества приложений, упрощающих клиентский опыт.

Проблемы и возможности агентного поиска для малого бизнеса

Запуск ИИ-помощника на вашем сайте не бесплатен. Даже если вы арендуете готовую языковую модель у облачного провайдера, счетчик продолжает тикать за каждое прочитанное или написанное слово. Недавний обзор цен показывает, что как только реальные клиенты начинают использовать инструмент, ежемесячные счета варьируются от 500 до 10 000 долларов, и это до добавления стоимости хранения или дополнительной безопасности. Кроме того, для плавных ответов в «реальном времени» нужны специальные GPU-серверы. NVIDIA заявляет, что ее микросервисы с низкой задержкой сокращают время ожидания для покупателей, но это означает оплату выделенного оборудования, которое общие веб-хосты не могут предоставить.

Создание индивидуального агента с нуля обходится еще дороже. Анализ затрат оценивает простого бота для вопросов и ответов в 25 000–50 000 долларов, более умного помощника для поиска и рекомендаций — в 100 000–250 000 долларов, а полноценного планировщика с несколькими агентами — значительно выше 200 000 долларов, и все это до начала ежемесячных платежей за использование. Готовые комплекты, такие как CrewAI, снижают заявленную цену, но вы все равно платите облаку за каждый промпт и вам нужен сотрудник, который будет поддерживать безопасность промптов, логов и данных.

Деньги — не единственное препятствие. Исследования показывают, что 62% малых предприятий воздерживаются от внедрения ИИ, потому что не чувствуют, что достаточно хорошо его понимают, и многим не хватает разработчиков, которые могут подключить агента к системе оформления заказов или учета запасов. Однако, учитывая, что 1 из 5 руководителей бизнеса заявляет, что чат-боты являются самыми ценными функциями ИИ для веб-сайтов, вопрос времени, когда они примут агентный ИИ как следующую эволюцию.

Стратегии для малого бизнеса с ограниченным бюджетом

Со временем агентный ИИ, вероятно, станет более доступным для малого бизнеса. Однако у вас не всегда есть роскошь ждать, пока цены станут доступными. Существуют стратегии, которые вы можете внедрить, чтобы оставаться конкурентоспособными до того дня, когда вам придется инвестировать в агентный ИИ.

Сделайте ваш сайт машиночитаемым

Хотя вы, возможно, не можете разместить ИИ-агента на своем собственном сайте, вы можете обеспечить, чтобы ваши товары могли быть подхвачены другими ИИ-агентами. Это означает, что если кто-то использует агента от Google для просмотра и покупки товаров в вашей нише, вы можете быть уверены, что ИИ найдет ваши товары и предоставит пользователю точную информацию.

Это означает, что вам нужно убедиться, что ваш сайт машиночитаем. Используйте правильные схемы данных, такие как product, FAQ и localBusiness, чтобы гарантировать, что ИИ сможет распознать информацию, которую он хочет передать пользователям. То же самое относится к обеспечению представления уровней запасов и цен с помощью структурированных данных.

Платформы с низким кодом, такие как Shopify, Squarespace и HubSpot, могут позволить вам относительно просто и экономично выявить и реализовать эти возможности. 

Инвестируйте в свой бренд 

Когда агент представляет три дивана с почти идентичными характеристиками, люди всё равно выбирают тот, на котором стоит название бренда, которому они доверяют. Сторителлинг, вовлечение сообщества и поощрение положительных отзывов пользователей помогут вашему бренду выделиться и оставаться в памяти пользователей.

Агентный поиск может подойти для вашего бизнеса