Роль искусственного интеллекта в персонализации пользовательского опыта в сервисах электронной коммерции
Abstract
В статье рассмотрена роль искусственного интеллекта в персонализации пользовательского опыта сервисов электронной коммерции в условиях роста цифровой конкуренции и усложнения пользовательских сценариев выбора. Персонализация трактуется как многоуровневая архитектура, объединяющая алгоритмические, коммуникационные и интерфейсные контуры цифрового взаимодействия. Целью исследования является формирование системного представления о механизмах AI-персонализации и выявление факторов, определяющих ее результативность, устойчивость и долгосрочную поведенческую эффективность. Исследование выполнено в формате теоретико-аналитического систематического обзора научных публикаций 2022–2025 гг. с использованием сравнительно-интерпретационного анализа метрик рекомендательных систем, качественного контент-анализа пользовательских реакций и интегративного моделирования уровней персонализации. Показано, что алгоритмическая эффективность рекомендаций связана не только с позиционной точностью ранжирования, но и с накопленной поведенческой полезностью и устойчивостью моделей при дефиците пользовательских данных. Выявлена значимость текстовых характеристик рекомендательных сообщений как самостоятельного коммуникативного слоя персонализации, влияющего на восприятие прозрачности и уверенности пользователя. Установлено, что баланс точности, разнообразия и автономии выбора формирует долгосрочную структуру пользовательского опыта и определяет степень доверия к цифровой платформе. Персонализация пользовательского опыта в электронной коммерции проявляется как согласование алгоритмических и интерфейсных параметров цифровой среды, где результативность AI-систем определяется степенью интеграции поведенческих, контентных и коммуникационных механизмов, а не изолированным увеличением точности рекомендаций.