3 модели ИИ выбирали в каталоге Shopify: ни в одном из 6 поисков победитель не совпал

Раньше покупатель сам листал выдачу и выбирал товар. Теперь любая компания, которая строит ИИ-агента для покупок, может искать по каталогу Shopify, а выбор из списка делает модель. Что именно она выбирает, проверил автор Search Engine Journal (@slobodanmanic).

Shopify открыл каталог из миллиарда товаров для ИИ-агентов без ключа

13 октября 2026 года Shopify объявил о запуске Shop MCP. MCP здесь означает единое подключение, через которое ИИ-агент работает с внешним сервисом, примерно как одна розетка для любого прибора. По словам Shopify, через одно такое подключение агент или приложение может искать в каталоге Shopify, собирать корзину и завершать оплату через Shop Pay.

В каталоге больше миллиарда товаров. Для поиска не нужен API-ключ, то есть цифровой пропуск, который обычно выдают разработчикам. Автор называет Shop MCP одним из нескольких путей в агентную торговлю (agentic commerce), где ИИ-агенты сами ищут, сравнивают и покупают товар за человека.

Список товаров ещё не покупка. Компания, которая делает агента, добавляет поверх модели свои инструкции. Они закрыты и у каждого агента свои, поэтому автор проверил нижний слой: как ведёт себя сама модель.

Что показал тест трёх моделей Claude?

• Модели: Claude Haiku 4.5, Sonnet 5 и Opus 5. Их запускали через Claude Code с настройками по умолчанию, без инструментов и выхода в интернет. Каждый выбор делался в новом запросе, без памяти о прошлых.
• Объём: всего 1 980 выборов в трёх сериях. Это 900 выборов по шести товарным поискам, 600 по солнцезащитному крему в двух формулировках и 480 по восьми поискам косметики с прямым и обратным порядком списка.
• Главный итог: лидер всех трёх моделей не совпал ни в одном из шести поисков.
• Совпадения по парам: Haiku и Sonnet сошлись в трёх поисках (рюкзак, кофе в зёрнах, бутылка для воды). Sonnet и Opus сошлись в двух (беспроводные наушники, коврик для йоги), Haiku и Opus в одном (кроссовки для бега).
• Постоянство каждой модели: её любимый товар в среднем забирал 94% выборов у Sonnet, 89% у Opus и 67% у Haiku.
• Разные магазины: в трёх поисках из шести модели выбрали товары разных продавцов. По бутылке Haiku и Sonnet чаще брали nobl, Opus всегда Owala. По коврику Haiku выбрал POPFLEX, две другие модели Liforme.

Самый наглядный пример дал кофе. Haiku 4.5 и Sonnet 5 предпочли тёмную обжарку с наибольшим числом отзывов, а Opus 5 в 48 случаях из 50 выбрал среднюю обжарку и объяснил почему.

Без заявленных предпочтений средняя обжарка самый безопасный вариант, который понравится большинству. : Claude Opus 5, ответ в тесте

Модель видела только название, магазин, цену, рейтинг, число отзывов, краткое описание из каталога и три первые характеристики. Других данных у неё не было, и именно эти поля решили исход. Ещё одна деталь: раньше тот же автор выяснил, что каталог Shopify ставит выше товары с большим числом отзывов.

Как повторить проверку самому?

1. Выберите запрос и сохраните одинаковый список товаров, например 20 позиций с ценой, рейтингом и числом отзывов.
2. Дайте модели короткую инструкцию: «Ты ИИ-агент для покупок, выбери один товар для человека и объясни выбор одной фразой».
3. Повторите запрос много раз, каждый раз в новом чате, и посчитайте, какой товар выпадает чаще.
4. Переверните порядок списка и проверьте, изменился ли выбор.

YandexGPT и GigaChat можно проверить тем же способом

О работе Shop MCP в России источник ничего не сообщает. Из доступных в РФ аналогов подойдут YandexGPT и GigaChat: те же четыре шага покажут, как каждая модель выбирает из вашего списка товаров. Сравнивать с результатами Claude напрямую нельзя, данных по российским моделям в исследовании нет.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена. Возьмите эксперимент как готовый сюжет: дайте двум нейросетям одинаковый список и покажите читателям, что они выбрали и почему. Такой материал проверяется руками и легко собирает обсуждение.

Маркетологу. Карточка товара теперь работает на две аудитории сразу, на человека и на модель. Заголовок, краткое описание и первые три характеристики модель читает буквально, поэтому пишите их ясно и без пустых слов.

Предпринимателю в РФ и СНГ. Если вы продаёте через Shopify, следите за отзывами: каталог поднимает выше товары, у которых их больше. Если нет, прогоните свой ассортимент через YandexGPT и GigaChat и посмотрите, какой товар они выберут без подсказок.

Три вопроса о том, как ИИ-агент выбирает товар

Можно ли повлиять на выбор модели?

Прямого рычага исследование не называет. Но модель видела только семь полей карточки, и их качество в ваших руках.

Важен ли порядок товаров в выдаче?

По словам автора, порядок в каталоге повлиял на выбор меньше, чем он ожидал. Отзывы и описание весили больше.

Значит, ИИ-агентам нельзя доверять покупки?

Модели вели себя последовательно, каждая со своей логикой, и в этом их ценность. Разница в том, что продавец теперь борется за вкус модели, а не только за место в поиске, и выиграет тот, кто первым научится писать карточки для неё.