$500 अरब बाजार मूल्य के विनाश के पीछे, AI अब Google के सर्च विज्ञापन व्यवसाय को हिलाने लगा है।

Cobo द्वारा लिखित

AI Google Search के लाभ तर्क को हिला रहा है।

29 अक्टूबर को, Google की मूल कंपनी Alphabet के शेयर लगभग 13% गिर गए, जिससे एक ही दिन में इसका बाजार मूल्य लगभग 500 अरब डॉलर कम हो गया। बाजार की चिंता यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) उस खोज विज्ञापन मॉडल को कमजोर कर रही है जो Google के राजस्व का आधार है। नवीनतम आय रिपोर्ट से पता चलता है कि हालांकि Google की खोज क्वेरी मात्रा पांच वर्षों में सबसे तेज गति से बढ़ी, विज्ञापन राजस्व साल-दर-साल केवल 12% बढ़ा, जो पिछली तिमाही से लगभग 79 मिलियन डॉलर ही अधिक है। Google प्रबंधन ने स्वीकार किया कि AI मोड की मुद्रीकरण क्षमता अभी भी पारंपरिक खोज की तुलना में कम है।

इसका अर्थ है कि खोज की आवृत्ति पहले से कहीं अधिक है, लेकिन Wall Street को संदेह होने लगा है कि क्या Google उस गतिविधि को वास्तविक धन में बदल सकता है।

खोज विज्ञापन अत्यंत मूल्यवान है क्योंकि यह लोगों के खरीद निर्णयों को प्रभावित कर सकता है। ब्रांड खोज परिणामों में प्रमुख स्थान के लिए भुगतान करते हैं, उपयोगकर्ता क्लिक करते हैं, और Google इससे लाभ कमाता है। एक बार जब AI खोज, मूल्य तुलना और यहां तक कि उपयोगकर्ताओं की ओर से सीधे ऑर्डर देने में हस्तक्षेप करना शुरू कर देता है, तो उपयोगकर्ता उन विज्ञापन स्लॉट से होकर नहीं गुजरेंगे। भले ही लोग अपनी खोज और उपभोग की आदतें बनाए रखें, Google को पहले की तरह समान रिटर्न कमाना मुश्किल हो सकता है।

लेकिन क्या AI एक साधारण खरीदारी भी पूरी नहीं कर सकता?

विडंबना यह है कि ये AI एजेंट जो इंटरनेट दिग्गजों के व्यवसाय मॉडल को खतरे में डालने में सक्षम हैं, कभी-कभी एक साधारण खरीदारी भी सफलतापूर्वक पूरी नहीं कर पाते।

X (पूर्व में Twitter) उपयोगकर्ता Maia ने हाल ही में तीन AI खरीदारी एजेंटों का परीक्षण किया, और उनमें से कोई भी कार्य सफलतापूर्वक पूरा नहीं कर सका: Instinct को Sephora की बॉट पहचान तंत्र द्वारा अवरुद्ध कर दिया गया; Poke Uber Eats पर ऑर्डर पूरा नहीं कर सका और DoorDash खाते में लॉग इन भी नहीं कर सका; Dash ने AutoZone पर चेकआउट तो पूरा किया, लेकिन ऑर्डर लगभग 17 घंटे बाद रद्द कर दिया गया। अंत में, सभी तीन उपकरण कार्य पूरा करने में विफल रहे और उन्होंने उपयोगकर्ता को मैन्युअल रूप से खरीदारी करने का सुझाव दिया।

ये तीन उपकरण तेजी से बढ़ती "Personal Agents" की लहर का एक लघु चित्र हैं। विशेष रूप से उपभोक्ताओं के लिए बनाए गए डिजिटल प्रतिनिधियों के रूप में, उनकी महत्वाकांक्षा केवल सलाह देना नहीं है, बल्कि उपयोगकर्ताओं की इच्छा पर सीधे कार्य करना, लॉग इन करने, उत्पाद चुनने, बुकिंग करने और यहां तक कि उनकी ओर से भुगतान करने की पूरी प्रक्रिया को संभालना है। महत्वाकांक्षी स्टार्टअप टीमों से लेकर Meta जैसे तकनीकी दिग्गजों तक, सभी इस ट्रैक में दौड़ रहे हैं। खरीदारी परिदृश्य, जो उच्च आवृत्ति, आसानी से मात्रात्मक और सीधे वास्तविक धन से जुड़े हैं, स्वाभाविक रूप से इन AI प्रतिनिधियों की वास्तविक दुनिया की क्षमताओं का परीक्षण करने के लिए एक उत्कृष्ट कसौटी बन गए हैं।Dash को उदाहरण के रूप में लें: यह उपयोगकर्ता के वास्तविक कार्ड नंबर की सुरक्षा के लिए एकबारगी वर्चुअल कार्ड का उपयोग करता है; यह "अतिथि" के रूप में चेकआउट करता है, इसलिए इसे उपयोगकर्ता का खाता पासवर्ड प्राप्त करने की आवश्यकता नहीं होती; और यह शिपिंग पते को कार्डधारक की जानकारी से भिन्न होने देता है। सुरक्षा की दृष्टि से, ये डिज़ाइन बहुत उचित हैं। हालाँकि, पारंपरिक भुगतान धोखाधड़ी रोकथाम प्रणालियों की नज़र में, सुविधाओं का यह संयोजन क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी जैसा बहुत दिखता है। एक अपरिचित डिवाइस, एक वर्चुअल कार्ड, और एक शिपिंग पता जो कार्डधारक की जानकारी से मेल नहीं खाता—इनमें से कोई भी एक चेतावनी ट्रिगर करने के लिए पर्याप्त है।

Dash की असफलता आज AI शॉपिंग में एक घातक खामी को सटीक रूप से दर्शाती है: हालाँकि AI एजेंटों ने मनुष्यों के लिए "काम करना और ऑर्डर देना" सीख लिया है, पूरी वाणिज्यिक दुनिया अभी तक उनकी पहचान सत्यापित करने के लिए तैयार नहीं है। Cloudflare की बॉट रक्षा पंक्ति से लेकर भुगतान पक्ष पर कड़ी सुरक्षा वाले 3D Secure सत्यापन तक, मौजूदा एंटी-फ्रॉड फ़ायरवॉल निश्चित रूप से मजबूत हैं, लेकिन वे "अंधे" हैं। वे बस यह नहीं बता सकते कि दूसरी ओर की इकाई दुर्भावनापूर्ण इरादों वाला एक दुर्भावनापूर्ण क्रॉलर है या एक अनुपालनकारी एजेंट जो अपने मालिक की ओर से खरीदारी करने के लिए वास्तविक पैसा लेकर आया है।

बेशक, व्यापारियों का सतर्क रहना पूरी तरह से उचित है। यदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) गलत उड़ान बुक करता है, गलत पता दर्ज करता है, या उचित प्राधिकरण के बिना खरीदारी करता है, तो परिणामी रिफंड, चार्जबैक और ग्राहक सेवा लागत कौन वहन करेगा? क्योंकि जिम्मेदारी अस्पष्ट है, एक असत्यापनीय ऑर्डर स्वीकार करना इसे सरलता से ब्लॉक करने से अधिक जोखिम भरा हो सकता है। भले ही एक एजेंट (AI एजेंट) ऐसा ग्राहक लाए जो ऑर्डर देने के लिए तैयार हो, फिर भी कई व्यापारी ऑर्डर को ब्लॉक करना ही अधिक सुरक्षित विकल्प मानेंगे।

Visa, Mastercard, और OpenAI तथा Stripe द्वारा संयुक्त रूप से लॉन्च किया गया Agentic Commerce Protocol, ये सभी वर्तमान में इस पर काम कर रहे हैं कि इन एजेंटों की पहचान कैसे की जाए और उनके भुगतान व्यवहार को कैसे अधिकृत किया जाए। इन मानकों के व्यापक रूप से अपनाए जाने से पहले, व्यापारी केवल मौजूदा एंटी-फ्रॉड नियमों का उपयोग जारी रख सकते हैं, भले ही इसका अर्थ कुछ वैध ऑर्डर छूट जाना हो।

Amazon शॉपिंग एजेंटों का स्वागत क्यों नहीं करता?

हालाँकि, सुरक्षा और देयता के मुद्दे प्रतिरोध का केवल एक हिस्सा समझाते हैं। Amazon जैसे ई-कॉमर्स दिग्गजों के लिए, बाहरी AI एजेंटों को स्वतंत्र रूप से खरीदारी करने देने से विज्ञापन व्यवसाय भी प्रभावित हो सकता है जिस पर उसका लाभ निर्भर है।

पहले, Amazon ने Perplexity को अदालत में ले जाने में संकोच नहीं किया, अपने "शॉपिंग एजेंट" टूल Comet को Amazon प्लेटफ़ॉर्म से पूरी तरह से हटाने के लिए मजबूर किया, और सफलतापूर्वक एक प्रारंभिक निषेधाज्ञा प्राप्त की; इस वर्ष सितंबर में, Amazon ने Meta के शॉपिंग एजेंट Muse को भी ब्लॉक कर दिया। हालाँकि Amazon ने आधिकारिक तौर पर प्राधिकरण, गोपनीयता और सुरक्षा कारणों का हवाला दिया, बाहरी शॉपिंग एजेंटों द्वारा उत्पन्न चुनौतियाँ स्पष्ट रूप से इन्हीं तक सीमित नहीं हैं।विज्ञापन अमेज़न के मुख्य राजस्व स्रोतों में से एक है। प्रमुख ब्रांड उत्पाद खोज परिणामों में प्रचारात्मक स्थानों के लिए बोली लगाते हैं, इस उम्मीद में कि उपभोक्ता उत्पादों को ब्राउज़, तुलना और फ़िल्टर करते समय इन विज्ञापनों को देखेंगे। यदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) यह सब अपने हाथ में ले लेती है, और यहाँ तक कि स्वतंत्र रूप से बेहतर मूल्य-प्रदर्शन वाले उत्पादों का चयन भी कर सकती है, तो उपभोक्ता इन विज्ञापनों को बिल्कुल नहीं देखेंगे। अमेज़न प्लेटफ़ॉर्म को दरकिनार करते हुए सीधे पूरा होने वाला प्रत्येक लेनदेन उपभोक्ताओं के खरीदारी व्यवहार पर अमेज़न के नियंत्रण को कमज़ोर करता है।

इसी तरह का दबाव Google पर भी दिखाई दे रहा है। जैसे-जैसे अधिक से अधिक उपभोक्ता AI खोज और खरीदारी का उपयोग करना शुरू कर रहे हैं, पारंपरिक खोज विज्ञापन खरीदारी निर्णयों में एक अनिवार्य कदम नहीं रह सकता है। AP2 और UCP जैसे प्रोटोकॉल के माध्यम से, Google आशा करता है कि उपयोगकर्ता उत्पाद खोज, निर्णय लेने और चेकआउट सीधे Google Search और Gemini के भीतर पूरा कर सकें। हालाँकि खोज विज्ञापन की मुद्रीकरण दक्षता कुछ हद तक घट सकती है, जब तक खरीदारी व्यवहार Google के "क्षेत्र" में होता है, यह उपयोगकर्ताओं को बनाए रख सकता है और लेनदेन से ही राजस्व अर्जित करने का अवसर पा सकता है।

विज्ञापन दिग्गज लेनदेन व्यवसाय पर दांव लगाना शुरू कर रहे हैं

विज्ञापन राजस्व पर निर्भर Google और Meta दोनों ही बहुत अलग AI झटकों का अनुभव कर रहे हैं। पूर्व को खोज विज्ञापन मुद्रीकरण पर दबाव का सामना करना पड़ रहा है, जबकि बाद वाले ने AI निवेश से ठोस रिटर्न प्राप्त करना शुरू कर दिया है। Meta का तीसरी तिमाही में विज्ञापन राजस्व साल-दर-साल 26% बढ़ा, जो Google के खोज व्यवसाय की वृद्धि दर से दोगुने से भी अधिक है। मुख्य वित्त अधिकारी Susan Li ने कहा कि जिन विज्ञापनदाताओं ने Meta के AI व्यवसाय सहायक के सुझावों को अपनाया, उनकी रूपांतरण दर उन समान विज्ञापनदाताओं की तुलना में लगभग 5% अधिक थी जिन्होंने सुझावों को नहीं अपनाया, जबकि प्रति रूपांतरण लागत मूल रूप से स्थिर रही, और इन विज्ञापनदाताओं ने अपने विज्ञापन खर्च में भी 9% की वृद्धि की। AI ने न केवल Meta के विज्ञापन की प्रभावशीलता में सुधार किया बल्कि अधिक विज्ञापन बजट भी आकर्षित किए।

हालाँकि, जैसे ही इसका विज्ञापन व्यवसाय बढ़ता रहता है, यह कंपनी, जो अपने लगभग 98% राजस्व विज्ञापन से प्राप्त करती है, ने Muse नामक एक खरीदारी एजेंट लॉन्च किया है जिसमें बिल्कुल भी विज्ञापन नहीं हैं। लॉन्च के लगभग छह सप्ताह बाद, संयुक्त राज्य अमेरिका और कनाडा में Muse के उपयोगकर्ताओं की संख्या 10 मिलियन से अधिक हो गई। इसके साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं में से एक चौथाई से अधिक इसके माध्यम से खरीदारी करते हैं, जिसमें औसत ऑर्डर मूल्य $200 से अधिक है। जुकरबर्ग ने कहा कि भविष्य में यह लेनदेन कमीशन या सदस्यता शुल्क के माध्यम से राजस्व उत्पन्न कर सकता है।

विज्ञापन राजस्व बढ़ाने के लिए AI का उपयोग करते हुए, Meta उस वाणिज्यिक मूल्य को मुद्रीकृत करने के नए तरीके भी खोज रहा है जो विज्ञापन खो सकते हैं। जैसे-जैसे उपभोक्ता धीरे-धीरे AI को खोजने, कीमतों की तुलना करने और ऑर्डर देने की अनुमति देने के आदी होते जा रहे हैं, लेनदेन प्रवेश बिंदु को नियंत्रित करने वाले प्लेटफ़ॉर्म न केवल व्यापारियों को विज्ञापन बेच सकते हैं बल्कि प्रत्येक लेनदेन से सीधे एक हिस्सा भी ले सकते हैं।यह बदलाव अब भुगतान क्षेत्र तक पहुँचने लगा है, जिससे Stripe जैसे भुगतान सेवा प्रदाताओं के लिए नई वृद्धि की संभावनाएँ खुल रही हैं।

Meta के Muse, Grok Bot और Instinct ने Stripe के Link एजेंट वॉलेट को एकीकृत किया है। सितंबर के अंत में Stripe द्वारा जारी आंकड़ों से पता चलता है कि पिछले एक महीने में Link के माध्यम से पूरी की गई AI एजेंट खरीदारी 38 गुना बढ़ी है। चूँकि Stripe विशाल व्यापारी आधार को सेवा प्रदान करता है, यह इन शॉपिंग एजेंटों को भुगतान करने और व्यापारियों को भुगतान संग्रह प्रसंस्करण में सहायता करने में सक्षम बना सकता है। उपभोक्ता विभिन्न एजेंटों के माध्यम से खरीदारी कर सकते हैं, जबकि अंतर्निहित भुगतान प्रक्रिया हमेशा एक ही कंपनी द्वारा संचालित की जाती है। जैसे-जैसे खरीदारी प्रवेश बिंदु increasingly खंडित होते जा रहे हैं, Stripe जैसे भुगतान सेवा प्रदाताओं के एजेंट टूल्स और व्यापारियों को जोड़ने वाली "डिफ़ॉल्ट भुगतान परत" बनने की उम्मीद है। चाहे अंततः कौन सा एजेंट टूल जीते, प्रत्येक लेनदेन को पहचान सत्यापन, भुगतान प्राधिकरण और निपटान से गुजरना होगा, और इनमें से प्रत्येक चरण में व्यावसायिक मूल्य निहित है।

जब खरीदारी प्रवेश बिंदु बदलते हैं, तो लेनदेन से पैसा कौन कमा सकता है?

Google खरीदारी को Search और Gemini के भीतर रखना चाहता है, Meta ने विज्ञापन से परे लेनदेन राजस्व की खोज शुरू कर दी है, और Stripe विभिन्न शॉपिंग एजेंटों के लिए भुगतान सेवाएँ प्रदान कर रहा है। जैसे-जैसे AI धीरे-धीरे उपभोक्ताओं की खोज, मूल्य तुलना और खरीद निर्णयों में भाग लेता है, मूल रूप से सर्च इंजन और ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म द्वारा अर्जित राजस्व भी नए खिलाड़ियों की ओर बहना शुरू हो सकता है।

वर्षों से, सर्च इंजन और ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म उपभोक्ताओं के "प्रवेश बिंदुओं" को नियंत्रित करते रहे हैं, उपयोगकर्ता ध्यान को विज्ञापन राजस्व में परिवर्तित करते रहे हैं। ब्रांड इम्प्रेशन और क्लिक के लिए भुगतान करते हैं, और प्लेटफॉर्म उपभोक्ताओं के ऑर्डर देने से पहले राजस्व कमाते हैं। "इंटेलिजेंट एजेंटों" द्वारा संचालित खरीदारी प्रक्रिया में, उपभोक्ताओं को केवल अपनी आवश्यकताएँ बतानी हो सकती हैं, और एजेंट बाकी खोज, फ़िल्टरिंग और ऑर्डरिंग संभालता है। विज्ञापन द्वारा एक बार किए गए "खोज" और "सिफारिश" कार्य धीरे-धीरे इन इंटेलिजेंट एजेंटों की ओर स्थानांतरित हो रहे हैं।

यह बदलाव नए विज्ञापन प्रारूपों को जन्म देगा। ब्रांडों को अभी भी उपभोक्ताओं की पसंद के लिए प्रतिस्पर्धा करनी होगी, और इंटेलिजेंट एजेंट अपने स्वयं के "भुगतान प्रचार" तंत्र स्थापित कर सकते हैं या सिफारिश शुल्क ले सकते हैं। हालाँकि, जैसे-जैसे खरीद निर्णय AI इंटरफेस में स्थानांतरित होते हैं, मूल रूप से सर्च परिणाम पृष्ठों और उत्पाद लिस्टिंग द्वारा अर्जित मूल्य का कम से कम कुछ हिस्सा उन लिंकों की ओर बहेगा जो निर्णयों का मार्गदर्शन कर सकते हैं, लेनदेन को सुगम बना सकते हैं, या भुगतान संसाधित कर सकते हैं।

Google की वित्तीय रिपोर्टों में सर्च वॉल्यूम और विज्ञापन राजस्व वृद्धि के बीच विचलन को देखते हुए, विज्ञापन पर निर्मित एक सर्च दिग्गज के लिए, इससे अधिक असहज करने वाली बात कोई नहीं है: उपयोगकर्ता अभी भी खोज रहे हैं और खर्च कर रहे हैं, लेकिन पैसा कहीं और बहना शुरू हो गया है।