डिजिटल उपभोक्ताको लागि लडाई खोज इन्जिन, वेबसाइट र एपहरूभन्दा बाहिर जान थालेको छ, मध्यस्थताको नयाँ तहमा सर्दै: कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेन्टहरू। स्टार्टसेको रणनीतिक खुफिया पहल, एन्ट्रेलिन्हास द्वारा निर्मित ब्लाइन्ड स्पट रिपोर्टले संकेत गर्दछ कि तथाकथित एजेन्टिक वाणिज्यले पहिले नै उपभोक्ताहरूले उत्पादनहरू र सेवाहरू पत्ता लगाउने, तुलना गर्ने र छनौट गर्ने तरिका परिवर्तन गरिरहेको छ।.
यो आन्दोलनले खरिद यात्रामा एआई एजेन्टहरूको प्रवेशलाई वर्णन गर्दछ, प्रारम्भिक अनुसन्धानदेखि ब्रान्ड सिफारिसहरू र केही अवस्थामा, वार्ता र भुक्तानीसम्म। व्यवहारमा, कृत्रिम बुद्धिमत्ताले खोज, ग्राहक सेवा, वा उत्पादकता उपकरणको रूपमा मात्र काम गर्न छोड्छ र कम्पनीहरू र उपभोक्ताहरू बीच फिल्टरको रूपमा काम गर्न थाल्छ।.
प्रतिवेदनमा संकलित एडोब एनालिटिक्स र इलोजिक कमर्सको तथ्याङ्क अनुसार, च्याटजीपीटीले फेब्रुअरी २०२६ सम्ममा ९० करोड साप्ताहिक सक्रिय प्रयोगकर्ताहरू पुगेको हुनेछ, जसमा ८० करोडभन्दा बढी खरिद-सक्षम प्रयोगकर्ताहरू र प्रति दिन लगभग ५ करोड खरिद सोधपुछ हुनेछन्। अमेरिकी खुद्रा वेबसाइटहरूमा एआई ट्राफिक २०२६ को पहिलो त्रैमासिकमा वर्ष-दर-वर्ष ३९३% ले बढेको छ र २०२५ को बिदाको मौसममा ६९३% ले बढेको छ।.
"एजेन्ट कमर्सले कम्पनीहरूको लागि केन्द्रीय प्रश्न परिवर्तन गर्छ। दशकौंदेखि, प्राथमिकता उपभोक्तालाई वेबसाइटमा ल्याउनु थियो। अब, प्रश्न यो हुन्छ कि एआई एजेन्टलाई तपाईंको ब्रान्ड कसरी बुझ्ने र सिफारिस गर्ने। मेसिन-पठनीय नभएकाहरू मानव उपभोक्ताले विकल्प अस्तित्वमा छ भनेर थाहा पाउनु अघि नै यात्राबाट बाहिर रहन सक्छन्," स्टार्टसे र एन्ट्रेलिन्हासका संस्थापक जुनियर बोर्नेली भन्छन्।.
यो परिवर्तन केवल ट्राफिक मात्रामा मात्र नभई रूपान्तरण दरहरूमा पनि स्पष्ट देखिन्छ। एडोब एनालिटिक्सका अनुसार, मार्च २०२५ मा, एआई-उत्पन्न ट्राफिकबाट आगन्तुकहरूले परम्परागत ट्राफिकको तुलनामा ३८% कम रूपान्तरण गरे। एक वर्ष पछि, मार्च २०२६ मा, तिनीहरूले ४२% बढी रूपान्तरण गरे। StartSe को लागि, यो उल्टो संकेत गर्दछ कि एजेन्टद्वारा सिफारिस गरिएका उपभोक्ताहरू अघिल्लो फिल्टरिङ र तुलना चरणबाट गुज्रिसकेपछि खरिद निर्णयको नजिक पुग्ने गर्छन्।.
प्रतिवेदनले डिजिटल मार्केटिङको तर्कमा आएको उल्लेखनीय परिवर्तनलाई पनि औंल्याउँछ। सामग्रीमा उद्धृत गरिएका अहरेफ्स, सिमिलरवेब र ज्यास्परको तथ्याङ्कले एआई-उत्पन्न प्रतिक्रियाहरूले गुगलमा शीर्ष-श्रेणीबद्ध सामग्रीको क्लिक-थ्रु दर ५८% ले घटाएको संकेत गर्दछ। समाचार लेखहरूको लागि अनक्लिक गरिएको खोजी दर एक वर्षमा ५६% बाट बढेर ६९% पुगेको छ, जबकि च्याटजीपीटीले गुगलको तुलनामा ९६% कम क्लिक-थ्रु दर देखाउँछ।.
बोर्नेलीको लागि, यसले डिजिटल रणनीतिको ध्यान केन्द्रित गर्दछ। "क्लिक मात्र सान्दर्भिक सम्पत्ति हुन छोड्छ। एजेन्ट-मध्यस्थता गरिएको वातावरणमा, प्रतिस्पर्धा उल्लेख गरिनु पर्छ। कम्पनीलाई लिङ्कहरूको सूचीमा मात्र नभई एआईको प्रतिक्रियामा देखा पर्न आवश्यक छ। यसको लागि सामग्री, प्रतिष्ठा र डेटा संरचनाको फरक तर्क आवश्यक छ," उनी भन्छन्।.
यो नयाँ विषयलाई GEO भनिएको छ, जुन जेनेरेटिभ इन्जिन अप्टिमाइजेसनको संक्षिप्त रूप हो। SEO ले खोज इन्जिनहरूमा पृष्ठको श्रेणीकरण सुधार गर्ने लक्ष्य राखेको छ भने, GEO ले कृत्रिम बुद्धिमत्ताद्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाहरूमा ब्रान्ड उल्लेख हुने सम्भावना बढाउन खोजेको छ। रिपोर्टमा संकलित Similarweb, Frase, र LLMrefs बाट प्राप्त तथ्याङ्क अनुसार, ChatGPT द्वारा उद्धृत गरिएका ७१% पृष्ठहरूमा स्किमा जस्ता संरचित डेटा मार्कअपहरू छन्, र यस प्रकारको संरचना भएका पृष्ठहरूले ३.१ गुणा बढी उद्धरणहरू प्राप्त गर्छन्।.
"उत्पादन पृष्ठ उपभोक्ताको लागि केवल प्रदर्शन मात्र रहँदैन र मेसिनको लागि प्राविधिक विशिष्टता पानाको रूपमा पनि काम गर्न थाल्छ। मूल्य, स्टक, समीक्षा, विशेषताहरू, र प्रतिष्ठालाई एजेन्टले पढ्न र विश्वास गर्न सक्ने तरिकाले व्यवस्थित गर्न आवश्यक छ। स्टोरमा परिष्कृत दृश्य अनुभव हुन सक्छ र एआईलाई बुझ्न अझै पनि गाह्रो हुन सक्छ," बोर्नेली भन्छन्।.
एजेन्टिक कमर्सको बारेमा धेरैजसो सार्वजनिक छलफल खुद्रामा केन्द्रित भए पनि, यसको प्रभाव सेवा र कर्पोरेट बिक्रीमा पनि विस्तार हुने अपेक्षा गरिएको छ। रिपोर्टमा उद्धृत गरिएको गार्टनर र कमर्सटूल्सका अनुसार, २०२८ सम्ममा ९०% B2B खरिदहरू एजेन्टहरूद्वारा मध्यस्थता हुने अपेक्षा गरिएको छ, जसले मेसिन-टु-मेसिन लेनदेनमा १५ ट्रिलियन अमेरिकी डलर भन्दा बढी स्थानान्तरण गर्नेछ। रिपोर्टले यो पनि औंल्याउँछ कि ८९% B2B खरीददारहरूले पहिले नै स्व-निर्देशित जानकारीको प्राथमिक स्रोतको रूपमा जेनेरेटिभ एआई प्रयोग गर्छन्।.
"B2B मा, प्रभाव अझ संरचनात्मक हुन सक्छ। एजेन्टहरू पुनरावर्ती खरिद प्रक्रियाहरू, आपूर्तिकर्ता तुलना, बजेट वार्ता, र सम्झौता कार्यान्वयनमा प्रवेश गर्न सक्छन्। एजेन्टहरूद्वारा पढ्न र लेनदेन गर्न नसकिने कम्पनी मूल्य वा गुणस्तरको कारणले होइन, तर ग्राहकले किन्ने नयाँ तरिकासँग असंगतिको कारणले गर्दा आफ्नो स्थान गुमाउन सक्छ," बोर्नेली भन्छन्।.
यद्यपि, प्रतिवेदनले एजेन्ट वाणिज्यमा मुख्य विवाद च्याट भित्र भुक्तानीको बारेमा मात्र नभएको कुरालाई प्रकाश पार्छ। सामग्रीमा उद्धृत गरिएको फोरेस्टर र कमर्सटूल्सका अनुसार, ओपनएआईले इन्स्ट्यान्ट चेकआउट रोकेको छ, र वालमार्टले आफ्नै वेबसाइटमा रिडिरेक्सनको तुलनामा च्याट भित्र गरिएका खरिदहरूको लागि रूपान्तरण दर तीन गुणा कम रेकर्ड गरेको छ। StartSe को लागि, यी संकेतहरूले एजेन्टहरूको सबैभन्दा तत्काल मूल्य चेकआउटमा होइन, खोजमा निहित छ भनेर बलियो बनाउँछ।.
"सबैभन्दा ठूलो पासो भनेको एजेन्ट-आधारित व्यापारलाई अर्को खरिद बटनको रूपमा व्यवहार गर्नु हो। खेल धेरै पहिले सुरु हुन्छ। एजेन्टले उल्लेख नगरेकाहरूले बिक्रीको लागि प्रतिस्पर्धा गर्न पनि पाउँदैनन्। सिफारिस यात्राको एक महत्वपूर्ण चरण बन्छ," बोर्नेली भन्छन्।.
ब्राजिलमा, यो विषयले आफ्नै विशिष्ट विशेषताहरू लिन्छ। रिपोर्टमा उद्धृत गरिएको कोर्टेक्स इन्टेलिजेन्स र एबीकमका अनुसार, ५२% ब्राजिलियनहरूले विगत १२ महिनामा खरिदहरूमा मद्दत गर्न च्याटजीपीटी वा अर्को एआई सहायक प्रयोग गरेका छन्। तीमध्ये ७४% ले उत्पादनहरू छनौट गर्न प्रेरणाको रूपमा प्रविधि प्रयोग गर्छन्। एबीकमले २०२६ मा ब्राजिलियन ई-वाणिज्यले लगभग R$ २५९ बिलियन उत्पन्न गर्ने अनुमान पनि गरेको छ।.
StartSe का अनुसार, मेसेजिङ एप्स र तत्काल भुक्तानी पूर्वाधारको गहन प्रयोगको संयोजनले ब्राजिलियन एजेन्ट वाणिज्यलाई अमेरिकी भन्दा फरक बाटोमा लैजान सक्छ। प्रतिवेदनले देशमा एजेन्ट भुक्तानीको साथ भिसा र मास्टरकार्डको चाल, साथै व्हाट्सएप, वा ChatGPT र Gemini जस्ता मोडेलहरू मार्फत उडानहरू खोज्न र भुक्तानी गर्न यात्राको लागि Elo र Decolar द्वारा एक पायलट कार्यक्रमलाई उद्धृत गर्दछ।.
"यस आन्दोलनको लागि ब्राजिलसँग दुई महत्त्वपूर्ण सम्पत्तिहरू छन्: कुराकानी मार्फत उपभोग समाधान गर्ने बानी र एकीकृत तत्काल भुक्तानी पूर्वाधार। त्यसकारण, ब्राजिलियन एजेन्ट वाणिज्य परम्परागत वेबसाइट भन्दा व्हाट्सएपको नजिक देखा पर्न सक्छ," बोर्नेली भन्छन्।.
StartSe को विश्लेषणले निष्कर्ष निकाल्छ कि वेबसाइट र एपहरू अस्तित्वमा रहँदैनन्, तर तिनीहरूले फरक भूमिका लिन्छन्। निर्णय लिने केन्द्रीय बिन्दु हुनुको सट्टा, तिनीहरू उपभोक्तासँग अन्तरक्रिया गर्ने तहको लागि डेटा स्रोत बन्छन्। यस वातावरणमा, प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मानिसहरूलाई मात्र देखिने कुरामा कम र स्तरमा विकल्पहरू फिल्टर गर्न सक्षम प्रणालीहरूद्वारा बुझ्ने कुरामा बढी निर्भर हुन्छ।.
"हामी त्यस्तो चरणमा प्रवेश गर्दैछौं जहाँ ब्रान्डले मोडेलको मेमोरीमा ठाउँको लागि प्रतिस्पर्धा गर्न आवश्यक छ। मानिसहरूले चिनिनु मात्र पर्याप्त छैन। खरिद निर्णयमा भाग लिने मेसिनहरूले यसलाई बुझ्न आवश्यक छ," बोर्नेली निष्कर्षमा पुग्छन्।.
