AI должен был сократить путь к покупке. Получилось наоборот
Логика кажется очевидной.
Раньше человеку приходилось самостоятельно искать информацию в Google, открывать несколько сайтов, сравнивать предложения, читать отзывы и смотреть обзоры.
Теперь часть этой работы может выполнить AI.
Можно задать один подробный вопрос и сразу получить объяснение, сравнение или список подходящих вариантов.
Казалось бы, путь должен стать короче:
вопрос → AI → решение → покупка.
Но данные Google показывают более интересную картину.
По данным исследования Google/Ipsos, покупатели, которые используют AI-платформы или AI-функции во время выбора товара, взаимодействуют в среднем с 2,8 раза большим количеством точек контакта, чем покупатели, которые AI не используют.
AI действительно делает поиск проще.
Но именно поэтому пользователь может позволить себе исследовать больше.
Что такое точка контакта
Touchpoint — это любое взаимодействие потенциального клиента с компанией или информацией о ней.
Например:
AI-ответ → Google → статья → сайт компании → Instagram → YouTube → отзывы → сайт конкурента → повторный поиск → возвращение на сайт → заявка.
Раньше часть этих действий требовала времени и усилий.
Сегодня AI способен за секунды объяснить различия между вариантами, предложить критерии сравнения или помочь сформулировать следующий вопрос.
Google описывает это как устранение friction — трения или сложности при получении хорошего ответа.
И здесь возникает парадокс:
AI сокращает время получения информации, но не обязательно сокращает сам customer journey.
Наоборот, у человека появляется возможность проверить больше вариантов до принятия решения.
Пользователь приходит на сайт уже более подготовленным
Это важно для бизнеса.
Раньше сайт часто был первым местом, где человек подробно знакомился с продуктом или услугой.
Теперь до посещения сайта потенциальный клиент уже может:
узнать о компании из AI-ответа, сравнить несколько брендов, посмотреть видео, прочитать отзывы, выяснить примерную стоимость и сформировать список вопросов.
Google прямо отмечает, что благодаря AI покупатели могут тщательнее исследовать и подтверждать свой выбор ещё до перехода на сайт продавца.
Следовательно, меняется и задача посадочной страницы.
Если человек уже понимает базовые вещи, страница уровня:
«Мы предлагаем качественные услуги. Оставьте заявку, и наш специалист вам перезвонит»
работает всё слабее.
Пользователь хочет конкретики.
Что именно вы предлагаете?
Сколько это стоит?
Какие есть варианты?
Чем вы отличаетесь?
Как проходит работа?
Какие проекты уже реализовали?
Почему стоит доверять именно вам?
Сайт должен продолжить исследование пользователя, а не заставлять его начинать заново.
Первый контакт с компанией может произойти задолго до заявки
Рассмотрим пример разработки сайта.
Человек может начать вовсе не с запроса:
«заказать сайт Брест».
Первый запрос может быть таким:
«Что лучше для сайта компании: WordPress или конструктор?»
Затем:
«Сколько стоит разработка корпоративного сайта?»
Потом:
«Нужна ли CRM для заявок с сайта?»
Следующий этап:
«Разработка сайта WordPress Брест».
После этого человек изучает несколько компаний, смотрит портфолио и только потом оставляет заявку.
Если HUTS.PRO появляется только на последнем запросе, мы конкурируем за клиента уже на финальном этапе.
Если у нас есть качественные материалы, отвечающие на предыдущие вопросы, знакомство с компанией начинается значительно раньше.
Поэтому информационный контент — это уже не просто «статьи для SEO».
Это часть воронки.
Известность бренда больше не гарантирует короткий путь к покупке
В playbook Google есть ещё один интересный вывод.
AI облегчает поиск персонализированных и релевантных вариантов практически для любого решения. Поэтому привычная узнаваемость бренда уже не всегда создаёт тот короткий путь к покупке, который существовал раньше.
Представим пользователя, который знает три компании.
Раньше он, вероятно, выбирал между ними.
Теперь он может спросить:
«Какие компании делают сайты для автодилеров на WordPress с каталогом автомобилей, интеграцией CRM и SEO?»
И получить совершенно другой набор вариантов.
Для небольшого бизнеса это одновременно риск и возможность.
Риск: конкурировать приходится не только с компаниями, которые пользователь уже знает.
Возможность: хороший экспертный контент позволяет попасть в процесс выбора ещё до того, как человек сформировал окончательный shortlist.
Это наш практический вывод из данных Google — сам Google не обещает, что публикация определённого количества статей автоматически приведёт компанию в AI-ответы.
Поиск, видео и покупки сливаются в один процесс
Google отдельно обращает внимание на то, что границы между searching, browsing и buying становятся менее выраженными.
Для маркетинга это принципиальный момент.
Возьмём автомобиль.
Покупатель увидел новую модель в Reels.
Потом спросил AI:
«Чем эта модель отличается от конкурента?»
Перешёл в Google.
Посмотрел обзор на YouTube.
Открыл сайт дилера.
Проверил комплектации.
Посмотрел отзывы.
Через несколько дней снова нашёл дилера по названию.
Оставил заявку на тест-драйв.
Что продало автомобиль?
Instagram?
AI?
Google?
YouTube?
SEO?
Сайт?
Правильный ответ может быть:
вся последовательность.
Именно поэтому привычная модель «один канал = одна продажа» всё хуже описывает реальное поведение клиента.
А CRM покажет совсем другую картину
Здесь начинается особенно интересная часть.
Допустим, человек:
1. увидел компанию в Instagram;
2. через Google прочитал статью;
3. через неделю посмотрел кейс;
4. затем ввёл название компании;
5. перешёл на сайт;
6. отправил форму.
В CRM мы можем увидеть:
Источник: сайт
или:
Источник: органический поиск
И сделать вывод:
SEO принесло продажу.
Но это только последняя измеримая часть пути.
Instagram познакомил человека с компанией. Статья объяснила компетенцию. Кейс создал доверие. Поиск вернул пользователя. Сайт конвертировал его в заявку.
Поэтому вопрос:
«Откуда пришла сделка?»
остаётся важным, но уже недостаточным.
Нужно дополнительно понимать:
«Какие точки контакта участвовали в принятии решения?»
Почему это важно для аналитики
Чем сложнее customer journey, тем опаснее оценивать маркетинг только по последнему источнику сделки.
Это не означает, что атрибуцию можно вообще не считать.
Наоборот.
Нужно максимально корректно связывать:
рекламные системы → сайт → веб-аналитику → CRM → сделку.
Но при интерпретации данных необходимо помнить: источник, записанный в карточке сделки, не всегда является единственным каналом, который повлиял на покупателя.
Особенно это заметно в бизнесах с длинным циклом принятия решения:
автомобили, недвижимость, B2B, разработка сайтов, сложные услуги, дорогостоящие товары.
И здесь уже появляется разница между отчётом по источникам и полноценной маркетинговой аналитикой.
Контент тоже участвует в продаже
Изменение customer journey меняет и роль блога компании.
Возьмём статью:
«Как подготовить сайт к AI-поиску Google в 2026 году».
Человек может прочитать её и ничего не заказать.
В отчёте мы увидим:
сеанс → статья → выход.
На первый взгляд — ноль результата.
Но через неделю этот же пользователь может искать:
«GEO-продвижение сайта»
потом:
«SEO агентство Брест»
а затем вернуться непосредственно на huts.pro и оставить заявку.
Если смотреть только на последнюю сессию, первая статья ничего не продала.
Если смотреть на customer journey целиком, именно она могла стать первым содержательным контактом с брендом.
Поэтому экспертный контент стоит оценивать не только по прямым заявкам со страницы.
Видео и отзывы — уже не дополнение к маркетингу
Google отдельно рекомендует брендам создавать подробные обзоры, инструкции и объясняющий видеоконтент. Также компания обращает внимание на отзывы, форумы и сообщества, где пользователи ищут подтверждение информации от реальных людей.
Это хорошо соответствует новой модели поведения.
AI может сказать:
«Эта компания оказывает такую услугу».
Но пользователь всё равно может захотеть проверить:
что компания реально сделала;
как выглядит результат;
что говорят клиенты;
кто стоит за бизнесом;
насколько информация соответствует действительности.
Поэтому сайт, статьи, кейсы, видео, отзывы и социальные сети постепенно становятся частями одного информационного пространства вокруг бренда.
Маркетинговые каналы больше нельзя оценивать изолированно
Классическая схема:
реклама → сайт → заявка
никуда не исчезла.
Но теперь она является только одним из возможных сценариев.
Реальный путь всё чаще выглядит так:
обнаружение → изучение → сравнение → проверка → доверие → обращение.
И на разных этапах работают разные инструменты.
| Этап | Что помогает клиенту |
| Обнаружение | Google, AI, реклама, соцсети, видео |
| Изучение | статьи, страницы услуг, обзоры |
| Сравнение | цены, характеристики, преимущества |
| Проверка | кейсы, отзывы, внешние упоминания |
| Доверие | экспертность, реальные проекты, информация о компании |
| Решение | сайт, предложение, форма, звонок, CRM |
Поэтому вопрос маркетолога должен звучать не только:
«Как увеличить конверсию рекламной кампании?»
Но и:
«Что увидит пользователь на следующем этапе?»
Можно идеально настроить рекламу и привести человека на слабую страницу.
Можно написать отличную статью, но никак не связать её с услугой.
Можно сделать хороший сайт, но не показать реальные кейсы.
Можно получить лид, но потерять его уже на этапе обработки в CRM.
Customer journey работает как система.
Как проверить путь своего клиента
Попробуйте не искать собственную компанию по названию.
Возьмите реальную задачу клиента.
Например:
«Нужен сайт автодилеру, где сотрудники смогут быстро добавлять автомобили в наличии и менять цены».
И пройдите путь самостоятельно.
На каком этапе появляется ваша компания?
Есть ли статья или кейс, который отвечает на такой запрос?
Понятно ли из сайта, что вы уже решали подобные задачи?
Есть ли реальные примеры?
Можно ли быстро понять стоимость или хотя бы состав работ?
Есть ли подтверждение опыта?
Что увидит человек, если после сайта пойдёт искать отзывы о компании?
Что произойдёт после отправки формы?
Попадёт ли заявка в CRM?
Будет ли понятно, откуда пришёл клиент?
И главное:
есть ли у пользователя причина вернуться именно к вам после сравнения с конкурентами?
Вот это и есть работа с customer journey.
Что это меняет в подходе HUTS.PRO
Мы всё меньше смотрим на сайт, SEO, рекламу, контент и CRM как на отдельные инструменты.
Для пользователя их разделения вообще не существует.
Он не думает:
«Сейчас я взаимодействую с SEO-каналом, а через пять минут перейду в SMM».
Он просто решает свою задачу.
Поэтому при работе над проектом важно видеть всю цепочку:
поиск → контент → сайт → реклама → повторные контакты → заявка → CRM → сделка.
И понимать, где пользователь получает нужный ответ, а где возникает разрыв.
Именно поэтому хороший интернет-маркетинг в 2026 году — это уже не только вопрос количества трафика.
Важно, насколько последовательно все точки контакта помогают человеку принять решение.
Что запомнить
AI не обязательно делает путь клиента короче.
По данным исследования Google/Ipsos, пользователи AI в процессе покупки взаимодействуют в среднем с 2,8× большим количеством touchpoints.
Поэтому бизнесу важно не просто «попасть в AI».
Нужно выстроить целую информационную среду вокруг компании:
понятный сайт + SEO/GEO + экспертный контент + кейсы + видео + отзывы + реклама + аналитика + CRM.
Тогда каждая новая точка контакта не начинает знакомство заново, а продолжает предыдущую.
Хотите понять, где теряются клиенты между рекламой, сайтом и сделкой?
В HUTS.PRO можем разобрать путь клиента от первого перехода до заявки и CRM: источники трафика, структуру сайта, контент, конверсии и точки, где потенциальный клиент выпадает из воронки.
Источники
Основой статьи стало руководство Google и YouTube The Retail Marketers’ Guide to the AI-Powered Holiday Season 2026. В документе рассматривается влияние AI на исследование товаров, количество точек контакта и изменение поведения покупателей.
Показатель 2,8× touchpoints основан на заказанном Google исследовании Ipsos Global Consumer Journeys за декабрь 2025 года. В методологии документа указана выборка более 14 тыс. онлайн-покупателей; сравнение проводилось между покупателями, использовавшими AI-платформы или AI-функции в процессе покупки, и теми, кто их не использовал.
В руководстве Google также рассматривает Search и YouTube как взаимосвязанные элементы исследования и принятия решения покупателем.