Месяц назад я смотрел на довольно показательный ответ Алисы на простой запрос:

«Посоветуй легкий аккумуляторный пылесос для сухой уборки до 15к».

Алиса не отправила пользователя читать 10 обзоров и потом сравнивать цены на маркетплейсах. Она сама предложила несколько моделей, объяснила различия, показала цены, фотографии и предложения магазинов. У части товаров рядом уже была фактически следующая стадия воронки: возможность перейти к покупке. Получается довольно странная для привычного e‑commerce картина.

Еще недавно интернет‑магазины бились за переход человека из поиска на сайт. Затем маркетплейсы приучили покупателя вообще не ходить на сайты магазинов. Теперь появляется следующий посредник: нейросеть, которая сама выясняет потребность, сравнивает варианты и может передать пользователя сразу к оформлению заказа.

А дальше напрашивается еще один шаг. Человек говорит своему агенту:

«Купи хороший беспроводной пылесос до 15 000 рублей. Нужен легкий, доставка завтра, рейтинг продавца нормальный. Если есть несколько вариантов, бери тот, где проще вернуть».

Агент покупателя обращается уже не к веб‑страницам, а к агентам магазинов. Получает цены, остатки и условия. Выбирает. Оформляет заказ. Сам человек сайт магазина вообще не открывает. Месяц назад это выглядело для меня как достаточно близкое будущее. За прошедший месяц появилось несколько новых деталей, и они скорее усилили этот прогноз.

Но с одной поправкой: первым исчезать будет не интернет‑магазин как технологическая система. Исчезать будет необходимость человеку его посещать.

Содержание

• Что уже работает

• Протоколы агентной торговли

• Что изменилось за месяц

• Россия и Запад

• Что будет с маркетплейсами

• Прогноз на 2027 год

• Прогноз на 2028 год

• Что делать интернет‑магазинам

• Что это меняет для GEO‑продвижения

То, что еще недавно выглядело будущим, в России уже частично работает

Вернемся к Алисе.

С января 2026 года она умеет подбирать товары прямо в диалоге. Пользователь описывает задачу обычным языком, а нейросеть показывает товары, сравнивает характеристики и ищет подходящие предложения. Это уже заметный пользовательский сценарий. В апреле Яндекс сообщал, что около 10% запросов к Алисе AI связаны с поиском, выбором и покупкой товаров. Затем появилась возможность сократить последнюю часть воронки.

Магазин подключается к Yandex Commerce Protocol, передает товарный фид, остатки, способы оплаты и доставки. Алиса может показать его предложение с кнопкой «Купить в 1 клик». Оформление открывается внутри сервисов Яндекса, а контактные и платежные данные подтягиваются из Яндекс ID. С мая магазины могут подключать эту механику самостоятельно через кабинет Яндекс Товаров.

По данным самого Яндекса на май 2026 года:

• 19 млн пользователей в неделю общались с Алисой AI;

• 30% покупок в агенте Алисы проходили с помощью универсального чекаута;

• трафик из Алисы на интернет‑магазины и маркетплейсы с января по апрель вырос на 159%.

К этим цифрам стоит относиться как к данным заинтересованной стороны. Но сам механизм можно проверить руками. Он работает. Получается уже довольно короткая цепочка:

потребность → разговор с нейросетью → несколько вариантов → конкретное предложение магазина → оформление заказа.

Еще недавно между первым и последним пунктом было несколько поисковых запросов, обзоры, переходы по сайтам и маркетплейсам. Именно эта часть e‑commerce сейчас начинает сжиматься.

Но Алиса пока не разговаривает с агентом DNS или Ozon

Тут есть существенная разница. Сегодняшняя Алиса умеет понять запрос и использовать товарные данные, которые ей передал магазин или которые доступны Яндексу. Это еще не та агентная торговля, где 2 самостоятельных агента договариваются между собой. Условный агент DNS пока не отвечает агенту покупателя:

«Redkey P9 есть на складе в Москве. Могу доставить завтра с 12 до 16. Если добавите запасной фильтр, дам скидку 6%. Возврат в течение 30 дней. Оформляем?»

Но технические части именно такой конструкции уже существуют. И здесь начинается веселый зоопарк аббревиатур.

MCP, A2A, UCP, AP2, ACP, YCP: кто за что отвечает

Самое интересное происходит не на уровне языковых моделей. Модели уже умеют понять фразу «найди пылесос до 15 тысяч».

Проблема в другом: как дать агенту доступ к настоящим остаткам, как связать 2 агентов, как оформить заказ и как доказать, что человек действительно разрешал нейросети потратить его деньги. Сейчас эти задачи постепенно раскладываются между разными протоколами.

Google уже показывает рабочую архитектуру, где все это собирается вместе. В их примере MCP проверяет реальные остатки, A2A связывается с агентом поставщика, UCP оформляет заказ, а AP2 подтверждает, что агент имеет право потратить деньги. То есть схема, про которую мы говорим, уже существует на уровне протоколов:

агент покупателя → агент продавца → системы магазина → заказ → разрешение на оплату → платеж.

Массового B2C‑рынка вокруг нее пока нет. Но инфраструктуру уже строят.

Что изменилось всего за последний месяц

Вот начинается самое интересное. Если смотреть новости по одной, почти каждая кажется технической мелочью. Если поставить их рядом, направление становится гораздо заметнее.

1. MCP стал намного пригоднее для настоящих больших магазинов

В конце июля вышла новая версия спецификации MCP. Одно из главных изменений: протокол избавляется от обязательного хранения состояния сессии на транспортном уровне. Звучит скучно. Но старый вариант создавал серьезную проблему, если к MCP‑серверу магазина обращается не 5 разработчиков, а миллион покупателей. Запросы приходилось привязывать к конкретным экземплярам сервера, усложнялись балансировка нагрузки и отказоустойчивость.

Новая stateless‑архитектура позволяет обрабатывать независимые запросы обычной масштабируемой HTTP‑инфраструктурой. Google называет это крупнейшим изменением MCP с момента запуска. Для обычного покупателя ничего не произошло. Для будущего магазина, которому придется одновременно отвечать тысячам или миллионам чужих агентов, произошло довольно много.

2. Google начал растягивать UCP далеко за пределы Gemini

В мае Google представил Universal Cart. Товары можно добавлять в общую корзину во время поиска, общения с Gemini, просмотра YouTube, а в дальнейшем и из Gmail. UCP используется для оформления заказа: часть покупок можно завершить непосредственно в Google, часть передать в магазин.

29 июля появилась еще одна интересная деталь: Google предложил использовать UCP для покупки непосредственно из рекламы на YouTube. Пока эта возможность UCP ограничена США. Это уже больше похоже не на «протокол магазина для Gemini». Google строит торговую инфраструктуру, которую можно использовать на разных уровнях:

Поиск → Gemini → YouTube → корзина → магазин.

Человек может вообще не начинать покупку с сайта продавца.

3. Появился стандарт упаковки возможностей агентов

6 августа вышел Agent Plugins 1.0.0, открытый формат упаковки Agent Skills и MCP‑серверов. В разработке участвуют представители Amazon, Microsoft, OpenAI, Vercel, теперь к ним присоединился Google. Сам по себе Agent Plugins ничего никому не продает. Но он решает практическую проблему: если магазин научил своего агента проверять наличие, считать доставку и оформлять заказ, эти возможности не хочется отдельно упаковывать под каждый новый агентный интерфейс. Стандартизация таких вещей обычно выглядит неинтересно ровно до момента, когда на ней начинает работать большой рынок.

4. ChatGPT пока активнее захватывает выбор, чем саму транзакцию

Здесь траектория немного другая. OpenAI расширила ACP на подбор товаров. Продавцы передают каталоги и промоакции, а ChatGPT использует их при рекомендациях. В ACP для товарного поиска уже интегрированы Target, Sephora, Nordstrom, Lowe’s, Best Buy, Home Depot, Wayfair. Товары миллионов продавцов Shopify доступны через Shopify Catalog. При этом OpenAI фактически скорректировала первоначальную модель Instant Checkout.

Компания прямо пишет, что первая версия встроенного оформления заказа не дала продавцам нужной гибкости. Поэтому сейчас основной упор сделан на подбор товара, а магазины могут завершать продажу через собственное оформление заказа. Это интересный сигнал. Даже OpenAI пока не смогла просто сказать всему e‑commerce:

«Теперь вся покупка будет происходить у нас».

И, возможно, ей это вообще не понадобится. Если ChatGPT контролирует момент, когда человек выбирает из 100 пылесосов 3, это уже очень ценная позиция.

5. В ChatGPT начал формироваться отдельный рекламный канал

11 августа OpenAI расширила рекламу в ChatGPT еще на 5 стран: Великобританию, Мексику, Бразилию, Японию и Южную Корею. Для e‑commerce это может оказаться важнее, чем очередная кнопка покупки. Запрос:

«Какой робот‑пылесос купить для квартиры 70 метров, если дома кот и везде ковры?»

— значительно богаче обычного поискового запроса робот пылесос купить.

Нейросеть уже знает бюджет, ограничения, контекст и стадию принятия решения. Поэтому вокруг AI‑покупок постепенно возникают 2 разных рынка, примерно как когда‑то возникли SEO и контекстная реклама:

• попасть в органическую рекомендацию нейросети;

• купить рекламный контакт рядом с этим решением.

OpenAI отдельно заявляет, что реклама не определяет содержание органического ответа. Для GEO‑продвижения это очень важное разделение.

А что в России с настоящими агентами магазинов?

И тут появился еще один кусок пазла. 29 июня Яндекс объявил платформу для интеграции агентов в Алису AI. Первые агенты уже сделали Такси и Лавка. Например, Лавке можно сказать: «Собери корзину продуктов, чтобы приготовить сбалансированный ужин». Главное дальше.

Яндекс пишет, что сторонние компании тоже смогут создавать собственных агентов. Первых внешних партнеров планируют подключить до конца 2026 года. Вот это уже намного ближе к той схеме, с которой я начал статью. Сегодня:

Алиса → товарный индекс → предложение магазина.

Следующий вариант:

Алиса → агент конкретного магазина → его каталог, остатки, скидки и условия → заказ.

А потом остается еще один переход:

персональный агент покупателя → агент магазина.

На мой взгляд, это уже вопрос не принципиальной возможности, а скорости внедрения и экономики.

Почему магазинам вообще интересно пускать чужого агента прямо к себе

Потому что российский e‑commerce очень сильно зависит от маркетплейсов. По данным Data Insight, в 2025 году российская розничная интернет‑торговля достигла 13,4 трлн рублей и 8,3 млрд заказов. Универсальные маркетплейсы получили 81% всех заказов и 62% денежного объема рынка. Для покупателя маркетплейс очень удобен. Для продавца отношения сложнее. Маркетплейс приводит аудиторию, принимает оплату, дает ПВЗ, логистику и возвраты. За все это магазин платит. Причем экономика продолжает меняться. Например, Ozon уже объявил с 28 августа повышение стоимости логистики по большинству маршрутов FBO и FBS и изменения вознаграждения за продажу для ряда товарных групп.

У Wildberries с 7 августа изменились тарифы добровольного страхования заказов, теперь в зависимости от категории они составляют 1,96–5,6% стоимости товара. Это дополнительная услуга, а не обязательная комиссия, но хороший пример того, сколько отдельных платных элементов уже окружает продажу через маркетплейс. Поэтому для бренда появляется очень понятная экономическая мотивация:

если Алиса, ChatGPT или другой агент уже нашел мне покупателя и знает, что ему нужен мой товар, зачем обязательно вести этого покупателя через полную инфраструктуру маркетплейса?

Магазин может заплатить за привлечение, платеж, доставку и возврат отдельно. Иногда это будет дешевле. Иногда выяснится, что маркетплейс все равно выгоднее. Но выбор уже появляется.

Значит, Wildberries и Ozon начнут умирать?

Я так не думаю. Причем даже через 2 года. Когда я впервые формулировал прогноз месяц назад, мне казалось очевидным, что у маркетплейсов особенно хорошо защищены визуальные категории. Одежду, обувь, часть игрушек, мебель или декор люди любят выбирать глазами. Они листают десятки вариантов и часто заранее не знают, что именно хотят. Эта мысль остается верной, но только частично. Нейросети тоже учатся быть визуальными. ChatGPT уже умеет показывать подборки товаров, сравнивать их и искать похожие вещи по изображению. Поэтому настоящая защита маркетплейсов шире:

• огромный ассортимент;

• актуальные остатки;

• отзывы покупателей и фотографии;

• отлаженная доставка;

• ПВЗ;

• простой возврат;

• доверие к исполнению заказа;

• рассрочка и другие финансовые сервисы.

AI может отнять у Wildberries экран, на котором человек выбирает платье. Но AI не построит за 2 года сеть пунктов выдачи и складов. Поэтому очень вероятна немного парадоксальная схема:

покупатель выбирает товар в Алисе, а Ozon или Wildberries остаются под капотом как продавец, логистическая система или место получения.

Пользователь взаимодействовал с нейросетью. Маркетплейс все равно заработал.

Разные товары будут переходить к агентам с разной скоростью

Вот здесь я бы не ждал одной революции для всего e‑commerce.

Быстрее всего уйдет к агентам параметрический выбор

Например:

• электроника;

• бытовая техника;

• инструменты;

• запчасти;

• расходные материалы;

• товары для офиса;

• бытовая и строительная химия;

• часть B2B‑закупок.

Пылесос из начала статьи почти идеален. Есть бюджет. Вес. Мощность. Время работы. Насадки. Размер квартиры. Тип пола. Человеку необязательно смотреть 80 пылесосов. Ему нужны 3 подходящих.

Затем пойдут гибридные категории

Мебель, детские товары, косметика, спорт, товары для хобби. Там агент прекрасно сократит 500 позиций до 10. После этого человек посмотрит картинки и выберет сам. С игрушками то же самое. Формулировка:

«Найди подарок девочке 7 лет до 3000 рублей, любит кошек, рисование и уже хорошо читает»

для нейросети намного удобнее фильтров обычного интернет‑магазина. Но последние 3 варианта родитель, скорее всего, все равно посмотрит глазами.

Дольше всего удержится самостоятельный просмотр

Fashion, декор, украшения, необычные подарки и другие товары, где сам просмотр ассортимента доставляет удовольствие. Там покупка часто начинается вообще без четко сформированной потребности. Хотя и этот просмотр необязательно навсегда останется внутри приложения маркетплейса.

Исчезнут ли сайты интернет‑магазинов

Нет. Точнее, исчезновение сайта вообще кажется мне неверной формулировкой. Разделятся 2 функции, которые сейчас соединены в одном сайте. Первая нужна человеку:

страница товара → фильтры → корзина → оформление заказа.

Вторая нужна торговой системе:

каталог → характеристики → цена → остаток → доставка → оплата → возврат → история заказа.

Первая часть действительно может сильно потерять значение. Вторая станет еще важнее. Магазину будущего потребуется гораздо лучшее машинное представление своего бизнеса, чем сегодня. Если агент не может надежно понять характеристики товара, проверить остаток и узнать реальный срок доставки, красивый дизайн сайта его не спасет.

Получается забавный переворот: последние 20 лет магазины оптимизировали интерфейс для людей, а теперь им придется одновременно оптимизировать бизнес для машин.

Каким я вижу e‑commerce через 1 год

Ниже уже мой прогноз, а не данные Яндекса, OpenAI или Google. К середине 2027 года AI‑покупки станут отдельным измеримым каналом. Магазины начнут считать:

• показы товаров внутри нейросетей;

• попадания в рекомендованные наборы;

• переходы;

• заказы через AI‑интерфейсы;

• продажи, где нейросеть участвовала в выборе, хотя заказ завершился на сайте или маркетплейсе.

Это будет похоже на появление нового источника трафика, но обычная модель атрибуции начнет ломаться. Человек может 15 минут выбирать стиральную машину внутри Алисы, а потом открыть приложение Ozon по названию модели и заказать ее там. Формально Алиса дала 0 продаж. Фактически она определила покупку.

Мой базовый прогноз на середину 2027 года

Отправная точка для общей емкости рынка здесь довольно понятная: Data Insight ожидает более 15 трлн рублей в 2026 году и около 10 млрд заказов. А вот цифры по AI‑assisted GMV сейчас никто надежно не измеряет. Поэтому 5–10% выше — только моя оценка базового сценария.

А через 2 года?

К середине 2028 года я жду уже другого качественного изменения. У крупных магазинов начнут массово появляться собственные машинные интерфейсы и агенты. Покупатель этого агента может даже никогда не увидеть. Он будет нужен чужим агентам. Условно:

Агент покупателя: «Нужен этот ноутбук. Москва. Доставка завтра. Цена до 105 тысяч. Что предложите?»

Агент магазина: «Есть на 2 складах. 99 900 рублей. Доставка завтра бесплатно. При оплате нашей картой 96 900. Гарантия 2 года».

Агент покупателя: «Возврат?»

Агент магазина: «14 дней, курьерский возврат бесплатный».

Агент покупателя: «Подходит. Оформляй».

А человек в этот момент может увидеть только:

«Нашел за 96 900 рублей, доставка завтра. Купить?»

И нажать «Да».

Следующая стадия еще интереснее. Человек заранее дает агенту полномочия:

«Корм для кота покупай сам, когда остается меньше чем на неделю. Эта марка, до 4500 рублей, доставка не позже следующего дня».

Для таких сценариев и нужны механизмы наподобие AP2: разрешенные продавцы, лимит суммы, срок действия разрешения и отдельное подтверждение при выходе за заданные условия. Сейчас AP2 все еще находится на ранней стадии v0.2.

Мой базовый диапазон на середину 2028 года

В некоторых параметрических категориях влияние нейросетей на выбор может быть намного выше среднего. Условные 40–60% для электроники через 2 года мне уже не кажутся фантастикой. А вот 40% полностью автономных покупок по всему рынку кажутся. Между «нейросеть помогла выбрать телевизор» и «я разрешил нейросети самостоятельно потратить 150 тысяч рублей» — огромная дистанция.

Возможно, маркетплейсы сами превратятся в инфраструктуру для чужих агентов

Тут есть еще один сценарий, который кажется очень логичным. Маркетплейс уже умеет:

• хранить товар;

• доставлять;

• принимать оплату;

• выдавать в ПВЗ;

• обрабатывать возврат.

Зачем терять все это, если покупателя привел чужой агент? Ozon условно может сказать магазину:

«Хорошо. Покупателя привела Алиса. Мы не берем с вас деньги за формирование спроса и место в каталоге. Но можем принять товар, доставить его, выдать через ПВЗ и обработать возврат».

То есть маркетплейс постепенно разделит свои услуги. Сегодня он продает продавцу большой пакет. Завтра часть продавцов будет покупать отдельные компоненты. В таком варианте AI действительно отнимает у маркетплейса часть власти над покупателем, но не уничтожает сам маркетплейс.

И появится новый «налог» вместо комиссии маркетплейса

Еще одна причина не ждать сказочной экономики прямых продаж. Если магазин уйдет из воронки маркетплейса, ему все равно придется платить за:

• привлечение покупателя;

• AI‑рекламу или CPA;

• эквайринг;

• доставку;

• ПВЗ;

• антифрод;

• возвраты;

• инфраструктуру собственных данных.

Бесплатного прямого канала не возникнет. Просто вместо одной большой комиссии появится набор разных расходов. В каких‑то категориях их сумма будет сильно ниже маркетплейса. В других получится примерно то же самое. Поэтому борьба пойдет не за «жизнь без комиссий». Она пойдет за возможность самому выбирать, какие части торговой инфраструктуры покупать и у кого.

Что из этого следует интернет‑магазину уже сейчас

Я бы пока не советовал среднему российскому магазину срочно нанимать команду и писать собственного A2A‑агента. Рынка входящих покупателей‑агентов еще недостаточно. А вот несколько вещей уже имеют смысл.

Первое — максимально качественные товарные данные. Не текст «мощный современный пылесос для вашего дома», а полные характеристики, варианты модели, совместимость, габариты, комплектация.

Второе — актуальные цены и остатки. Машина очень плохо относится к ситуации, когда в фиде 8990 рублей, на странице товара — 10990, а после добавления в корзину выясняется, что его вообще нет в наличии.

Третье — API и нормальная внутренняя архитектура магазина. Если цена, остаток, доставка и заказ уже доступны программно, потом подключить YCP, MCP или другой протокол намного проще.

Четвертое — работа с Яндекс Товарами и YCP для российского магазина уже имеет смысл сейчас. Это не футурология, а действующий канал.

И еще один момент, который кажется мне особенно интересным.

GEO в e‑commerce начинает означать совсем другое

Пока под GEO‑продвижением чаще понимают довольно простую задачу:

сделать так, чтобы нейросеть упоминала бренд или компанию в ответе.

Для интернет‑магазинов этого скоро будет мало. Новая задача выглядит так:

нейросеть должна правильно понять товар → включить его в выбор → рекомендовать → выбрать предложение конкретного продавца → получить актуальную цену → дать возможность заказать.

Причем можно выиграть первые 3 этапа и проиграть четвертый.

Допустим, Алиса решила, что конкретная модель пылесоса идеально подходит пользователю. Но магазин A передал цену 9900 рублей, доставку завтра и точный остаток. Магазин B передал старый фид, на сайте цена 9600, в корзине 11200, а доставка описана словами «уточнит менеджер». Для агента выбор довольно очевиден.

Поэтому e‑commerce GEO начинает смешиваться с товарными фидами, микроразметкой, репутацией, конверсией, API и технической готовностью магазина к машинному покупателю. И это намного интереснее обычной задачи «попасть в ответ ChatGPT».

Что я изменил в своем прогнозе за месяц

Главное изменение такое. Месяц назад мне казалось, что отрасль довольно быстро идет к финальной схеме:

агент человека ↔︎ агент магазина.

Сейчас я бы разделил этот переход на 2 этапа. Первый идет быстрее:

нейросеть становится основным интерфейсом выбора товара.

Второй заметно сложнее:

нейросеть получает полномочия сама договориться, оформить и оплатить покупку.

За последний месяц первый сценарий ускорился. Google растягивает UCP на разные коммерческие поверхности. OpenAI расширяет товарный поиск и одновременно строит рекламу внутри ChatGPT. MCP становится пригоднее для высоконагруженных серверов. Яндекс готовит доступ сторонних агентов к Алисе.

А вот массовых автономных B2C‑покупок пока нет. И это нормально. Выбор пылесоса можно поручить нейросети уже сегодня. Право самостоятельно тратить деньги с вашей карты придется заслужить.

Что в итоге

Я не жду, что через 2 года люди перестанут пользоваться Wildberries, Ozon и сайтами магазинов. Но вполне допускаю, что заметная часть людей перестанет начинать покупку там. Началом станет разговор:

«Нужен ноутбук ребенку для учебы и игр до 100 тысяч. Желательно не тяжелый».

Дальше нейросеть сама превратит человеческую потребность в параметры, найдет несколько решений, запросит предложения продавцов и покажет результат. Сайт магазина при этом останется. Только главный его посетитель постепенно изменится. Сегодня это человек с браузером. Завтра все чаще им будет программа, которая пришла узнать цену, наличие, условия доставки и оформить заказ от имени человека.

И поэтому ближайшие 2 года я бы назвал не закатом интернет‑магазинов и даже не закатом маркетплейсов.

Это начало отделения торгового интерфейса от торговой инфраструктуры.

Тот, кто контролирует разговор с покупателем, будет влиять на выбор. Тот, кто лучше всех умеет объяснить свой ассортимент машинам, получит шанс этот выбор выиграть. А товар, склад, доставка и возврат никуда не исчезнут. Просто человек будет видеть их все реже.