Последние три года я помогаю интернет-магазинам внедрять AR-технологии. За это время я убедился, что виртуальная примерка не просто «фишка», а реальный инструмент, который повышает конверсию на 20-40%. Но чтобы получить такой результат, важно правильно выбрать платформу и инструменты. Сегодня расскажу, как интегрировать AR через Three.js и A-Frame, поделюсь примерами из практики и сравню популярные решения.
Почему AR это не будущее, а настоящее электронной коммерции
Представьте, покупатель заходит в ваш магазин, выбирает очки, но не уверен, подойдут ли они к форме лица. С AR он может примерить их за 2 клика и сразу купить. По данным Retail Perceptions, 61% пользователей готовы платить больше за товар с AR-примеркой, а возвраты снижаются на 25%.
Three.js или A-Frame: что выбрать для интеграции AR
Three.js: гибкость для сложных проектов
Three.js это JavaScript библиотека для создания 3D-графики в браузере. Её главное преимущество полный контроль над процессом. Например, для одного из моих клиентов (онлайн-магазин часов) мы создали кастомную примерку с анимацией: при повороте запястья часы «подстраивались» под движение руки.
Плюсы:
- Подходит для нестандартных задач (например, примерка украшений с физикой цепочки).
- Высокая производительность даже на слабых устройствах.
- Большое комьюнити и готовые решения на GitHub.
Минусы:
- Требует времени на разработку (наш проект с часами занял 2 месяца).
- Нужны навыки 3D-моделирования и программирования.
Пример интеграции:
Для магазина мебели мы использовали Three.js + AR.js. Пользователи могли «поставить» диван в свою комнату через камеру смартфона. Конверсия в покупку выросла на 34% за первый месяц.
A-Frame: быстрое внедрение для стартапов
A-Frame фреймворк на основе WebGL, который упрощает создание AR-сцен. Его можно сравнить с конструктором: даже новичок соберёт базовую примерку за день.
Плюсы:
- Интеграция через HTML-теги (не нужно писать сложный код).
- Готовые шаблоны для примерки одежды, обуви, аксессуаров.
- Поддержка VR-устройств.
Минусы:
- Меньшая кастомизация.
- Ограниченная физика объектов.
Пример интеграции:
Для небольшого магазина солнцезащитных очков мы подключили A-Frame за 3 дня. Примерка работала через браузер, без установки приложения. Конверсия страницы товара выросла с 1.8% до 4.1%.
Где взять 3D-модели и как монетизировать AR-примерку
Создание 3D-контента самая затратная часть. Я сотрудничаю с русскими сервисами:
- 3DExport — маркетплейс готовых моделей (от 500 ₽ за штуку).
- Realtime.ru — заказ кастомной визуализации (от 3000 ₽ за модель).
Чтобы окупить вложения, подключаю монетизацию:
- Яндекс.Партнёрская сеть — баннеры в AR-интерфейсе (например: «Эти часы часто покупают с ремешком»).
- AdRiver — видеообъявления перед запуском примерки.
- ROOKEE — SEO-продвижение AR-страниц.
Сравнительные тесты
Чтобы понять, какое решение выгоднее, я провел тесты для проекта с бюджетом 150 000 ₽:
| Параметр | Three.js | A-Frame | Ready Solutions (SaaS) |
|---|---|---|---|
| Время интеграции | 2 месяца | 1 неделя | 1 день |
| Стоимость разработки | 120 000 ₽ | 40 000 ₽ | 15 000 ₽/мес |
| Кастомизация | 100% | 60% | 30% |
| Конверсия | +38% | +22% | +18% |
Выводы:
- Для сложных проектов с уникальным дизайном Three.js.
- Для быстрого старта A-Frame.
- Готовые SaaS-решения (например, Vue.ai или ZigZag) подходят, если нет своей IT-команды.
Ошибки, которые сведут эффективность AR к нулю
- Слишком тяжёлые модели. Файл весом 10 МБ увеличит время загрузки пользователь уйдёт. Оптимизируйте через Blender.
- Примерка без анимации. Статичная картинка не даёт ощущения «живого» товара. Добавьте поворот объекта или изменение освещения.
- Отсутствие CTA. После примерки пользователь должен получить чёткий призыв: «Добавить в корзину», «Выбрать размер».
Будущее AR в электронной коммерции
Уже сейчас появляются решения с искусственным интеллектом такие как, нейросеть анализирует фото пользователя и рекомендует подходящий размер одежды. Из русских стартапов советую следить за Wannaby их технология для примерки обуви меняет правила игры.