Маркетплейсы: будущее, ИИ и инновации

«Яндекс» открыл продажи из Поиска и Алисы AI для продавцов без сайта 21 августа «Яндекс» запустил в бета-режиме новый канал продаж для продавцов без собственного интернет-магазина: их товары можно показывать прямо в Поиске и в чате с Алисой AI, а заказ оформлять через универсальный чекаут компании. Продавцу нужно подключить чекаут в «Яндекс Товарах», загрузить ассортимент и настроить оплату и доставку в Yandex KIT. Для исполнения заказов можно использовать собственную логистику, сервисы «Яндекса» и внешних операторов, а также логистику маркетплейсов, если продавец уже на них работает. Фактически «Яндекс» превращает поиск и диалоговый интерфейс из витрины в полноценный транзакционный слой для малого e-commerce — без запуска отдельного сайта. Источник: Retail.ru

Alibaba вывела AI-shopping на 250 млн пользователей и готовит отдельных агентов для e-commerce Alibaba сообщила в квартальной отчётности, что 250 млн пользователей уже прошли свой первый AI-driven shopping experience на базе модели Qwen. Компания говорит о заметном росте эффективности рекомендаций и одновременно готовит новые сценарии: мультимодальный поиск, виртуальные примерки и отдельных AI-агентов под задачи e-commerce. На стороне продавцов Alibaba уже внедряет ИИ в аналитику, рекламу, маркетинг и клиентский сервис. Параллельно затраты на AI-инфраструктуру резко выросли: capex компании увеличился на 75% и достиг 67,7 млрд юаней. Спокойный вывод: крупные маркетплейсы переходят от AI-витрин к полноценной агентной коммерции. Источник: PYMNTS

👀 Wildberries научился прогнозировать, куда покупатель посмотрит на карточке товара Wildberries запустил новый ИИ-инструмент «Анализ внимания» для оценки визуального оформления товарных карточек. В основе сервиса — ML-модель, которая анализирует изображение и прогнозирует, какие элементы в первую очередь привлекут внимание пользователя. С помощью инструмента селлеры смогут оценивать визуальные акценты на карточке и понимать, действительно ли взгляд покупателя попадает на товар и важную информацию, а не на второстепенные детали. По сути, продавцы получают еще один способ проверить эффективность визуала до того, как делать выводы по реальному поведению покупателей.

Walmart ставит SymMicro прямо в магазине и ускоряет back-of-store фулфилмент Symbotic начала монтаж первой системы SymMicro прямо в задней зоне магазина Walmart. По данным Retail Dive, пилот должен заработать примерно через шесть месяцев, а после проверки Walmart может быстро масштабировать модель: в соглашении с Symbotic уже заложена условная закупка до 400 автоматизированных систем. Для e-commerce это важный сдвиг: сборка онлайн-заказов всё чаще переносится ближе к полке, чтобы ускорить самовывоз и доставку без лишней нагрузки на торговый зал. Если пилот подтвердит экономику, back-of-store automation станет новым стандартом для крупных омниканальных сетей. Спокойный вывод: ритейл тестирует не просто роботов на складе, а магазин как полноценный узел e-commerce. Источник: Retail Dive

🤖 Половина россиян уже находит новые бренды через рекомендации нейросетей ИИ постепенно становится новым каналом поиска товаров, сервисов и брендов. Согласно исследованию РОМИР, половина российских интернет-пользователей хотя бы раз узнавала о новом сайте, бренде или сервисе из источников, которые нейросеть показывала в своем ответе. При этом 71% пользователей считают такие источники полезными при выборе и сравнении брендов, а 66% готовы перейти на незнакомый сайт, если его рекомендует ИИ. Особенно интересно поведение при принятии важных решений. Когда речь идет о финансах, здоровье или дорогой покупке, 75% готовы изучить незнакомый источник из AI-выдачи. Попадание бренда в ответы нейросетей дает и отложенный эффект: 56% пользователей впоследствии вспоминали увиденный источник и возвращались к нему. При этом классический поиск никуда не исчезает. 69% сначала изучают ответ нейросети, а затем продолжают искать информацию через обычную поисковую выдачу. Для бизнеса появляется новый канал конкуренции: раньше компании боролись за позиции в Google и Яндексе, теперь к SEO добавляется еще одна задача — попадать в ответы и рекомендации AI-сервисов. Источник: Sostav со ссылкой на исследование РОМИР

Malachyte привлекла $10 млн на AI-витрину для e-commerce Стартап Malachyte, созданный бывшими участниками команды Spotify, получил $10 млн и продвигает для ритейла ту же логику поведенческих рекомендаций, которая, по словам компании, лежит в основе более 90% рекомендаций Spotify для 800 млн пользователей и 1 млрд единиц контента. Вместо истории покупок сервис читает поведение прямо в сессии: пролистывания, возвраты, фильтры и клики. Гендиректор Sidd Motwani утверждает, что система понимает контекст визита менее чем за 200 миллисекунд и на лету перестраивает выдачу, баннеры и рекомендации. Для e-commerce это ставка не только на персонализацию витрины, но и на подготовку каталога к AI-агентам, которые будут собирать шорт-лист товаров без обычного браузинга. Источник: PYMNTS

Claude теперь умеет оставлять «следы» в своих ответах. Anthropic объявила, что новые версии Claude получают невидимую машинную маркировку текста — одна из причин в том числе требования EU AI Act. И это хороший пример того, как быстро меняется Digital. Ещё недавно обсуждали, какая нейросеть лучше. Сейчас уже обсуждаем авторство, происхождение контента, безопасность и то, как AI встраивается в реальные процессы. Сейчас, за нишей digital приходится следить не только ради интереса — изменения начинают напрямую влиять на работу. Собрали в папке материалы, сервисы и полезные находки по Digital / IT / AI: 📂 Сохранить папку себе

Target тестирует логистику в цифре до реального запуска Target разворачивает Proxima — цифровой двойник своей middle-mile системы, который прогоняет решения по запасам и перемещениям товара ещё до их применения вживую. Retail Dive пишет, что на пилоте по 63 fresh-позициям инструмент помог заранее исправить ошибки и поднял on-shelf availability на 2,5%. Перед запуском нового Houston Receive Center площадью 1,2 млн кв. футов Proxima также показал около 98% точности по движению запасов через объект. Компания уже рассматривает такие симуляции как базу для AI-powered decision support. Для e-commerce это важный сдвиг: выигрывает не только прогноз спроса, но и способность проверять логистические решения в цифре до того, как они ударят по наличию товара и срокам доставки. Источник: Retail Dive

Amazon хочет превратить Alexa в «движок пополнения дома», а не просто в поиск товаров Amazon на показе Alexa for Shopping продемонстрировал сценарий, где пользователь фотографирует холодильник, а ассистент сам определяет, чего не хватает, и собирает список покупок. PYMNTS пишет, что компания пытается перенести конкуренцию из витрины и поиска в слой, где ИИ заранее угадывает спрос домохозяйства. Для e-commerce это важный разворот: выигрывать будет не только тот, у кого лучше каталог или реклама, а тот, кто первым встроится в регулярные бытовые покупки. Если ИИ начинает формировать корзину до явного запроса, ценность получают история заказов, точность рекомендаций и бесшовное пополнение запасов. Источник: PYMNTS

«Самокат» ускорил рост e-grocery за счёт «Вау-поиска» и технологических сценариев По оценке Infoline, во II квартале 2026 года оборот «Самоката» вырос на 3,9% квартал к кварталу, до 80,5 млрд рублей. Среднее число выполненных заказов достигло 797,7 тыс. в день, а средний чек — 1109 рублей. Аналитики связывают этот темп с запуском и масштабированием «Вау-поиска», который подбирает товары под задачу пользователя, а также с расширением ассортимента выгодными и лимитированными предложениями. Это уже не просто каталог по категориям, а более короткий путь от намерения к корзине. Для e-commerce это сигнал, что в e-grocery конкуренция смещается из одной только скорости доставки в качество сценарного поиска и рекомендаций. Источник: Retail.ru

Target поднимает AI до уровня C-level и связывает его с UX 12 августа Target назначила первого chief AI officer — Chandhu Nair, который выйдет 24 августа после более чем шести лет в Lowe’s. Одновременно компания усилила UX отдельным senior vice president, чтобы свести в один контур AI, продукт и путь покупателя. Решение встроено в разворотную программу на 2026 год: Target закладывает дополнительные $2 млрд инвестиций, а в первом квартале чистые продажи уже выросли на 6,7% год к году, до $25,4 млрд. В фокусе — быстрее видеть изменения спроса, лучше управлять запасами и ускорять решения по сети. Для e-commerce это сигнал, что следующий слой конкуренции — не отдельный AI-бот, а связка AI, UX и inventory logic вокруг покупателя. Источник: Retail Dive

В Digital сейчас происходит забавная вещь: AI становится не инструментом, а инфраструктурой. Например, Anthropic уже начал маркировать контент, созданный Claude. И это не просто техническая деталь — рынок постепенно учится отличать AI-контент, регулировать его и встраивать в рабочие процессы. Но есть проблема. Пока компании обсуждают, «что там нового у AI», сильные специалисты уже используют эти изменения как конкурентное преимущество. AI → автоматизация → аналитика → разработка → контент → продажи. Именно поэтому мы собрали папку Digital / IT — подборку инструментов, кейсов и материалов, которые помогают быстрее находить решения и экономить часы работы. 🗂 Сохранить папку себе

Карточка товара, которая не выглядит как «ещё одна карточка» ✨ Для этого видео мы взяли обычное фото парфюма и превратили его в полноценный визуал для маркетплейса с помощью SellerDen AI. Сначала — атмосферная предметная съёмка: флакон в окружении роз и маков, естественный свет, чистая композиция и акцент на товаре. Затем на основе готового кадра — инфографика с преимуществами продукта, характеристиками аромата и рекомендациями по использованию. И всё это без студии, фотографа, декораций и долгой ручной работы в графическом редакторе. В SellerDen AI можно создавать не просто отдельные красивые изображения, а собирать визуальный контент для всей карточки товара: от первого продающего кадра до инфографики. Загрузите фото своего товара → выберите нужный инструмент → опишите результат → получите готовый контент. Попробуйте создать свою карточку товара с AI 🦾

Adyen показывает, что новый слой e-commerce — это не только AI-поиск, но и удержание клиента в своём контуре Reuters через CNA пишет, что рост AI-шопинга заставляет merchants пересобирать прямые каналы продаж: один из клиентов Adyen уже получает 70% оборота через собственные поверхности и хочет сохранить эту долю, даже если поиск и выбор товара всё чаще начинаются в чат-ботах. На этом фоне Adyen развивает платформу для AI-agent payments и усиливает loyalty- и billing-слой через покупки Talon.One и Orb. В тот же день компания повысила прогноз по росту чистой выручки на 2026 год до 21–23%. Для e-commerce это сигнал, что конкуренция смещается от AI-трафика к связке из корзины, лояльности, платёжной логики и checkout внутри своего канала. Источник: CNA / Reuters

AI в ритейле перестаёт быть отдельным чат-ботом и становится слоем принятия решений В свежем материале Retail Dive главный тезис сформулирован жёстко: преимущество ритейлера даст не сам по себе чат-бот, а связанные между собой решения. Это про единый контур, где данные каталога, спроса, запасов, цен и клиентских сигналов влияют друг на друга. Для e-commerce это полезный сдвиг фокуса. Если AI подключён только к витрине, он отвечает на вопросы. Если он связан с данными и операциями, он помогает выбрать, что показать, чем пополнить склад и где не потерять маржу. Практический вопрос для команды: какие решения в вашем магазине уже можно связать через единые данные, а не автоматизировать по одному экрану? Источник: Retail Dive

Coinbase открывает для бизнеса оплату от AI-агентов PYMNTS пишет, что Coinbase Business теперь позволяет компаниям принимать платежи от AI-агентов через стандарт x402. Платежи могут моментально зачисляться в USDC, а сама платформа уже обслуживает более 5 000 компаний и провела свыше 100 000 платежей. Это важный сигнал для e-commerce: инфраструктура постепенно готовится не только к человеку на чекауте, но и к сценарию, где заказ или оплата приходят от программного агента. Если этот слой закрепится, конкуренция сместится к тому, кто быстрее подключает machine-to-machine checkout и убирает трение из оплаты. Источник: PYMNTS

Whatnot показывает, куда сдвигается live commerce: деньги идут в инструменты продавца PYMNTS пишет, что Whatnot привлёк $545 млн в раунде Series G и поднял оценку до $20 млрд. Компания связывает инвестиции с ускорением AI-направления: smarter listings, более глубокая аналитика для продавцов и интеграции, сокращающие ручную операционку. На платформе более чем вдвое выросло число покупателей и продавцов с lifetime sales свыше $1 млн, а GMV за первое полугодие превысил весь объём 2025 года: $8 млрд. Это маркер для e-commerce: следующий слой конкуренции строится не только вокруг трафика, но и вокруг того, насколько быстро площадка усиливает продавца. Источник: PYMNTS

Самая дорогая ошибка в IT/B2B сейчас — не внедрить AI. А внедрить его просто потому, что «все уже внедряют». В августе рынок как раз движется в эту сторону: AI-агенты всё чаще переходят из тестов в реальные бизнес-процессы — продажи, поддержку, аналитику, внутренние задачи. И маркетологи здесь смотрит не на саму технологию, а на другое: где AI уже меняет стоимость лида, скорость продаж и количество людей в процессе. За этим невозможно нормально следить по одному-двум каналам. Поэтому собрали папку Telegram-каналов про: • IT и AI • B2B-маркетинг и продажи • digital-инструменты и автоматизацию • кейсы, стратегии и реальные изменения рынка. Чтобы понимать не только «что нового придумали», но и «как на этом заработать». 📎 Сохранить папку себе

Whatnot показывает, куда сдвигается live commerce: деньги идут в инструменты продавца PYMNTS пишет, что Whatnot привлёк $545 млн в раунде Series G и поднял оценку до $20 млрд. Компания связывает инвестиции с ускорением AI-направления: smarter listings, более глубокая аналитика для продавцов и интеграции, сокращающие ручную операционку. На платформе более чем вдвое выросло число покупателей и продавцов с lifetime sales свыше $1 млн, а GMV за первое полугодие превысил весь объём 2025 года: $8 млрд. Это маркер для e-commerce: следующий слой конкуренции строится не только вокруг трафика, но и вокруг того, насколько быстро площадка усиливает продавца. Источник: PYMNTS

AI‑трафик уже приводит ритейлу «лучших» покупателей, но не забирает сам чекаут PYMNTS собрал свежие сигналы из отчётностей Etsy, DoorDash и Shopify: AI‑каналы пока дают небольшой объём, но качество трафика заметно выше. По данным Adobe, AI‑переходы в retail выросли на 393% год к году, выручка на визит у них на 37% выше, а пользователи проводят на сайте на 48% больше времени. Главный вывод для e-commerce в том, что AI становится слоем discovery, а не заменой магазина. Выигрывать будут те, у кого каталог, карточка и путь до покупки понятны машине так же хорошо, как человеку. Источник: PYMNTS