Що насправді стоїть за «Речами, які вам можуть сподобатися»: два боки ШІ-рекомендацій

Всього п’ять хвилин скролінгу — і в моєму кошику вже три нові речі, і все завдяки «ШІ-рекомендаціям». Я просто шукала одну сорочку, але пропозиція «Вам також може сподобатися це» привела мене до кардигана та шарфа. Коли дізнаєшся, що 35% доходу Amazon припадає на алгоритми рекомендацій (McKinsey), усе стає на свої місця, чи не так?

Як алгоритми читають ваші думки

Чому ШІ-рекомендації здаються настільки влучними, що аж лякає? Він що, читає ваші думки?

Насправді він читає не думки, а вашу поведінку.

ШІ збирає три основні типи сигналів. По-перше, поведінкові сигнали: на що ви клікаєте, як довго затримуєте погляд, що шукаєте та що врешті-решт купуєте. Лише за одну сесію збираються десятки точок даних. По-друге, атрибути товарів: колір, матеріал, фасон, бренд і ціновий діапазон. По-третє, контекстна інформація: час доби, погода, місце перебування та пристрій, яким ви користуєтеся.

Поєднуючи ці три фактори, ШІ обчислює ймовірність того, що вам сподобається конкретна Річ. Він визначає, що сподобалося людям зі схожими моделями поведінки — цей процес називається «колективною фільтрацією».

Останнім часом технології зробили ще один крок вперед завдяки розвитку розмовного ШІ. Тепер він може розуміти запити природною мовою, як-от: «Що мені вдягнути на неформальний недільний бранч?», і надавати рекомендації з урахуванням контексту. Дослідження показують, що такий підхід забезпечує навіть вищий рівень задоволеності клієнтів, ніж традиційні методи.

Хоча сама по собі технологія вражає, справжня проблема криється в іншому.

Дизайн, що стоїть за зручністю

Чим точнішими стають ШІ-рекомендації в онлайн-магазинах, тим більше ми купуємо. І це не випадковість — це продумана стратегія.

Розглянемо головний показник успіху алгоритму рекомендацій: коефіцієнт конверсії — відсоток рекомендацій, які призвели до покупки. Мета алгоритму — максимально підвищити це число. Іншими словами, він оптимізований для того, щоб змусити вас «купувати», а не для того, щоб підказати, що вам справді потрібно.

У цю систему вбудовано кілька психологічних тактик:

Фільтрова бульбашка. ШІ постійно показує вам стилі, які вам уже подобаються. Хоча це зручно, ваш стиль може застрягти на одному місці, обмежуючи можливості спробувати щось нове.

Ефект терміновості. Повідомлення на кшталт «Пропозиція діє лише 24 години», «3 людини зараз дивляться цей товар» або «Мало в наявності» змушують швидко приймати рішення. Речі, повз які ви б пройшли, якби мали час подумати, опиняються у вашому кошику через відчуття поспіху.

Пасивний збір даних. Дані збираються про все: від того, скільки секунд ви розглядаєте Річ, до того, як швидко гортаєте Стрічку. Ці дані повертаються в алгоритм, щоб створити Стрічку, якій дедалі «важче протистояти».

Це не є чимось однозначно поганим. Влучні рекомендації можуть допомогти відкрити нові бренди або знайти Речі, які вам дійсно потрібні. Однак є величезна різниця між розумінням того, як працює ця система, і сліпою довірою до неї.

Коли ви розумієте механіку, ви можете створити власний фільтр.

Ваш Гардероб як фільтр

ШІ онлайн-магазину знає, що ви «купили», але він не знає, чим ви «володієте». Він поняття не має, скільки разів ви одягали ту чи іншу Річ, чи є у вас уже щось подібне, і чи пасуватиме ця нова Річ до решти вашого одягу.

Ось тут дані вашого цифрового Гардеробу стають фільтром.

Коли ви бачите рекомендацію, відкрийте свій цифровий Гардероб і запитайте себе: «Чи є у мене вже схожий трикотаж у Гардеробі?», «Якщо я це куплю, чи зможу я створити принаймні 3 різні Аутфіти зі своїм наявним одягом?», «Чи достатньо у мене вже речей у цій Категорії?».

Щоб відповісти на ці запитання, вам потрібні реальні дані про ваш одяг. Якщо покладатися лише на пам'ять, легко потрапити в пастку думки: «Здається, у мене немає нічого подібного».

У той час як ШІ торгових платформ створений, щоб ви «купували», дані вашого Гардеробу допоможуть вам «визначити, чи дійсно вам це потрібно». Використовуючи їх разом, ви зможете нарешті прийти до свідомого та незалежного споживання.

Але робити це щоразу вручну — клопітно. Вам потрібен системний підхід.

«Правило 5 секунд» для рекомендацій

Вам не потрібен глибокий аналіз для кожної рекомендації. Просто спробуйте цю 5-секундну перевірку:

«Чи буду я думати про це через 48 годин?»

Імпульсивні покупки характеризуються відчуттям терміновості «тут і зараз». Якщо ви дасте собі 48-годинний період очікування, речі, які вам дійсно потрібні, залишаться у ваших думках, а імпульсивні бажання природним чином зникнуть.

Додавання ще одного кроку зробить це ще ефективнішим: «Чи можу я поєднати цю Річ принаймні з 3 наявними Речами у моєму Гардеробі?» Залишайте як кандидатів на покупку лише ті Речі, які пройшли цей тест. Якщо ви не можете придумати хоча б 3 Аутфіти, ця річ, швидше за все, лежатиме без діла.

Лише ці два кроки — 48-годинна пауза та тест на 3 Аутфіти — допоможуть відсіяти переважну більшість непотрібних покупок.

ШІ-рекомендації — це чудовий інструмент, але інструменти корисні лише для тих, хто вміє ними користуватися. Коли ви розумієте, як працюють алгоритми, і використовуєте дані власного Гардеробу як фільтр, ШІ перестає бути тим, що змушує вас «купувати більше», і стає тим, що допомагає вам «купувати краще».

❓ FAQ

П: Чи варто мені повністю ігнорувати ШІ-рекомендації?
В: Ні. ШІ-рекомендації корисні для пошуку чогось нового. Проте важливо виробити звичку порівнювати ці рекомендації з даними вашого Гардеробу, щоб вирішити, чи справді вам це потрібно.

П: Як мені вирватися з «фільтрової бульбашки»?
В: Час від часу навмисно шукайте стилі, які виходять за межі ваших звичних вподобань, або дивіться на Аутфіти друзів для натхнення. Використання функції АІ-стилізація в Acloset для отримання ідей нових поєднань — також чудовий спосіб спробувати щось нове.

П: Чи можу я фільтрувати ШІ-рекомендації в Acloset?
В: Оскільки Acloset рекомендує Аутфіти на основі Гардеробу, який у вас уже є, його пропозиції зосереджені на тому, наскільки добре речі поєднуються між собою. Це принципово відрізняється від орієнтованих на продажі рекомендацій більшості онлайн-магазинів.

Джерела та література:

McKinsey & Company, "The State of Fashion," 2024-2025
ThredUp, "Resale Report," 2025
WRAP UK, "Valuing Our Clothes," 2023

Опубліковано командою Acloset Magazine.