Разбор · Marketing Science · 2026
Рефералы ChatGPT
в e-commerce
Органический трафик из LLM (oLLM) год спустя после запуска ссылок в ChatGPT: конверсия выше paid social, но ниже остальных каналов. Объём <0,2% трафика. Главный плюс — сложные категории товаров.
- Выборка 973 сайта, $20 млрд выручки, >50 000 транзакций из ChatGPT
- Конверсия oLLM выше paid social (~53%), ниже organic (~13%) и остальных каналов
- Сложность В сложных категориях доля oLLM в 4,6× выше, метрики ближе к поиску
- Динамика CR растёт, AOV падает — RPS улучшается умеренно за 12 месяцев
- Практика Нишевый high-intent канал, не «второй Google» по объёму
Данные исследования
First-party Google Analytics через Grips Intelligence, last-click атрибуция. Основная модель — 6 месяцев (февраль–август 2025); устойчивость проверена на 3 и 12 месяцах.
Источник: Maximilian Kaiser, Christian Schulze. «Frontiers: ChatGPT Referrals to E-Commerce Websites…», Marketing Science 45(4), 2026. DOI: 10.1287/mksc.2025.0489 (CC BY 4.0).
Финансовые метрики
Регрессии с фиксированными эффектами сайта, устройства и месяца. База — oLLM. Без учёта разреженности данных «сырые» сравнения вводят в заблуждение: у медианы наблюдений oLLM — ноль транзакций.
Конверсия (CR)
Paid social конвертит на ~53% хуже oLLM. Organic search — на ~13% лучше. Affiliate — на ~86% лучше.
- oLLM > paid social
- oLLM < organic, paid search, direct, email, referral, affiliate
- Паттерн устойчив в большинстве робаст-спецификаций
Средний чек (AOV)
Разброс шире: значимые отличия только у части каналов. Affiliate — примерно +$24,7 к AOV относительно oLLM.
- Organic / paid search / paid social — без значимой разницы
- Direct, email, referral, affiliate — выше oLLM
- Со временем AOV у oLLM падает
Выручка на сессию (RPS)
oLLM выше paid social и значимо ниже остальных каналов. Это главный «денежный» итог года после запуска ссылок.
- RPS = CR × AOV по смыслу ценности сессии
- Интервалы уже, чем у AOV
- Рост во времени умеренный из‑за падения чека
Вовлечённость
Качество трафика ≠ деньги, но показывает, насколько заход совпал с ожиданием
Bounce rate. Единственная метрика, где oLLM выглядит лучше большинства каналов. Email — bounce выше oLLM примерно на 20%. Organic search — ниже oLLM примерно на 13% (лучше).
Глубина и время. Page views у oLLM ниже всех, кроме paid social. Session duration — заметно выше paid social и сопоставим с affiliate и direct.
Где oLLM работает сильнее
Два механизма: сложность покупки и «насмотренность» аудитории в LLM
Сложные категории
Продукт требует сравнения и синтеза
Heavy industry, B2B/услуги, авто, финансы, юр/гос, карьера — high-complexity. Новости, спорт, entertainment, reference — low-complexity (классификация Claude / Gemini / ChatGPT).
- Доля oLLM-трафика в сложных категориях в среднем в 4,6× выше
- При высокой сложности CR oLLM обходит paid social, referral, email, organic и direct
- Разрыв по AOV сужается; RPS ближе к organic и paid search
- Для простых покупок разговорный ассистент почти не добавляет ценности и даёт трение
Профичность аудитории
Технофилы и более молодая аудитория
Прокси: доля «technophiles» в affinity-сегментах Google и средний возраст посетителей сайта.
- Топ-квартиль технофилов: доля oLLM в 3,8× выше нижнего квартиля
- Сайты с более молодой аудиторией: доля oLLM в 5,5× выше
- При высокой профичности разрыв CR к классическим каналам сужается; oLLM может обогнать organic
- Тот же сегмент даёт больший разрыв по AOV вниз — чек ниже
Динамика за 12 месяцев
Канал молодой: технология и привычки пользователей ещё меняются
CR oLLM растёт; у традиционных каналов почти плоско (сезонные пики в ноябре–декабре)
AOV oLLM волатилен и в среднем снижается — частично съедает рост конверсии
RPS растёт умеренно; большинство прогнозов не дают паритета с organic за следующие 12 месяцев
Тот же паттерн «выше CR + ниже AOV» у сайтов с более LLM-профичной аудиторией
Авторы связывают траекторию с ростом умения пользователей работать с LLM, а не только с улучшением модели. Падение чека может отражать более точный таргетинг покупки или рост ценовой осознанности после сравнения альтернатив в чате.
Что не подтвердилось «хайпом индустрии»
Ранние кейсы рисовали oLLM как суперканал конверсии — на большой выборке картина жёстче
- ThoughtMetric: CR 6,7% vs 3,9% organic
- Seer Interactive: 15,9% vs 1,8%
- Semrush: ценность сессии ×4,4 к organic
- oLLM ниже почти всех каналов по CR и RPS
- Исключение — paid social
- Adobe: CR из genAI на 9% ниже non-AI; SALT: engagement −27% к organic в большинстве категорий
Практические выводы
Что следует из данных для ритейла и платформ
Ритейлерам
Максимум ценности — в сложных категориях, где нужны сравнение и навигация. Там oLLM — high-intent дополнение к поиску, даже при малом объёме.
- Готовьте deep-link посадочные под рекомендацию, а не только витрину
- В простых / рутинных покупках оптимизация канала сейчас даёт мало
- Не ждите «второго Google» по объёму в ближайший год
Платформам LLM
Слабость в low-complexity согласуется с ограниченной пользой общего чата для простых покупок. Instant checkout и agentic shopping целятся именно туда.
- Агенты будут конкурировать с on-site ассистентами (например Rufus)
- Появление рекламы в ChatGPT меняет роль канала за пределами organic-данных статьи
- Спонсорство может снизить трение или подорвать доверие к советам
Ограничения
Исследование описательное, не причинное. Last-click занижает роль верхнего фаннела. Прокси сложности и профичности — на уровне сайта, не SKU/пользователя.
- Тренды могут сломаться из‑за checkout, рекламы, смены интерфейса
- Нужны multitouch и эксперименты на отдельных сайтах
- Ссылки в период исследования были полностью organic, без ads
Итог в одном абзаце
Через год после запуска исходящих ссылок ChatGPT органический LLM-трафик — нишевый канал для уже умеющих пользоваться LLM покупателей сложных товаров: bounce приемлемый, CR и RPS лучше paid social, но хуже поиска, email, direct и affiliate; объём крошечный. Конверсия растёт, чек падает — выручка на сессию улучшается медленно. Это не «убийца SEO», а ранний informational / high-intent канал с сильной зависимостью от сложности категории.
+7 (921) 383-92-69
1@ecomcrew.ru
+7 (921) 383-92-69
1@ecomcrew.ru