ChatGPT Product Finder и неговата интеграция с електронната търговия
В началото на 2025 г. OpenAI представи функцията Product Finder в ChatGPT, отбелязвайки значителна еволюция в начина, по който потребителите търсят, откриват и купуват продукти. Вместо да разчитат на традиционните търсачки или да разглеждат уебсайтовете на търговците на дребно, потребителите вече могат да опишат своите нужди в ChatGPT и да получат персонализирани препоръки за продукти. Това включва детайлни сравнения, потребителски ревюта и директни връзки за покупка, рационализиращи пазаруването от откриване до плащане, без да напускат интерфейса на чата.
Последващите подобрения позволиха на потребителите да купуват артикули директно от избрани търговци на дребно, като Etsy, чрез ChatGPT. Интеграцията на плащанията с платформи като PayPal и Stripe улесни сигурните транзакции. Този подход ефективно съкращава конвенционалното, многостъпково потребителско пътешествие в разговорен поток, където откриването на продукти и конверсията се случват на едно място. Към април 2025 г. ChatGPT генерира над 243 милиона посещения на медийни сайтове — увеличение от 98% от януари 2025 г. — демонстрирайки бързото приемане от потребителите като канал за откриване. OpenAI все още не е разкрила нивата на кликвания, но ChatGPT регистрира над милиард уеб взаимодействия дневно, което предполага десетки милиони събития за откриване на продукти всяка седмица (Retail Media Age, Digiday).
Прекъсване на традиционните Retail Media
Тази промяна предвещава потенциално прекъсване в пейзажа на retail media. Исторически, стратегиите за retail media са наблягали на поставяния на място като спонсорирани продуктови listings, банери и category carousels, разчитайки на потребителите да влязат в цифровите среди, собственост на търговците на дребно. Разговорният подход на ChatGPT не само заобикаля тези ендемични поставяния, но и позиционира медийното и партньорско съдържание — често цитирано като източници в AI препоръките — като нови вектори за влияние върху решенията за покупка.
Практически пример подчертава това конвергиране: при търсене на монитори за бебета, ChatGPT показа същия монитор Hubble като най-препоръчания продукт, както платеното поставяне на търговеца на дребно, но неговото предложение беше задвижено от експертен преглед на медиен сайт, а не от вътрешна логика на кампанията. Това демонстрира, че офсайт съдържанието вече има потенциала да надвиши ендемичните инвестиции в retail media, насочващи потребителския избор. Според InternetRetailing и Adweek, медийните издатели и партньори стават мощни посредници в агентичната търговия, тъй като техните ревюта и продуктови анализи подхранват препоръките на ChatGPT.
Стратегическият императив за инфраструктурата на електронната търговия
Product Feeds и качество на данните
Производителността на ChatGPT зависи от усвояването и контекстуализирането на огромни обеми продуктови данни. Търговците на дребно са под натиск да обединят своите ERP, инвентаризационни, ценови и fulfillment системи, така че AI агентите да имат достъп до актуални, структурирани и пълни данни (Fortune). Проблемите с качеството на данните — като изолиран инвентар, непоследователно ценообразуване или остарели оценки за доставка — подкопават точността и надеждността на препоръките, задвижвани от AI. Търговците на дребно, които са инвестирали в безпроблемни интеграции, като Walmart, се възползват от това като конкурентно предимство, отчитайки увеличение на реферален трафик и конверсии от инициирани от AI сесии за пазаруване.
Catalog стандарти и card пълнота
Възходът на агентичната търговия засилва необходимостта от стандартизирани формати на продуктови catalog. Всеобхватните и висококачествени product feeds стават жизненоважни, тъй като липсващите атрибути могат да причинят елемент, който да бъде пропуснат от откриването, задвижвано от AI, или да представи непълна информация на крайния потребител. Пълните product cards — със спецификации, визуализации, потребителски ревюта, наличност и цени — улесняват по-уверени AI препоръки и намаляват триенето в пътя за моментално плащане (eMarketer).
Медийното съдържание, цитирано в препоръките на ChatGPT, често включва експертни ревюта и партньорски връзки, което означава, че марките трябва да следят за качеството на съдържанието извън своите собствени домейни. Осигуряването на партньори и издатели да представят актуални, точни продуктови данни става част от инфраструктурата на съдържанието за поддържане на видимостта в каналите, задвижвани от AI.
Скорост на актуализациите на асортимента
Тъй като потребителите все повече започват своите пазарни пътешествия чрез разговорен AI, пъргавината на актуализациите на асортимента става диференциращ фактор. Търговците на дребно трябва да могат бързо да включват нови артикули и точно да актуализират информацията във всички канали за продажби, включително трети страни медии и партньори, за да запазят значението си в препоръките за моментално плащане. No-code решенията и инструментите за автоматизация, активирани от AI, придобиват значение както за вътрешно управление на catalog, така и за интеграции с външни партньори (Blue Wheel Media).
Ролята на no-code системи и AI автоматизация
С агентичната търговия, ускоряваща скоростта и сложността на взаимодействията с данните за търговията на дребно, no-code платформите и автоматизацията, задвижвана от AI, са готови да предефинират операциите по съдържанието. Тези инструменти позволяват на търговците на дребно, марките и издателите бързо да коригират product feeds и метаданните на кампанията за стотици или хиляди SKU-та без задълбочени технически познания. Като демократизират управлението на съдържанието и дават възможност за бързо синдикиране на продуктови атрибути и оферти, no-code решенията дават възможност както на малки марки, така и на големи търговци на дребно да се конкурират в канала за търговия на дребно, задвижван от AI.
Пъргавината на актуализациите на асортимента става диференциращ фактор. За да запазят значението си в препоръките за моментално плащане, търговците на дребно трябва да могат бързо да включват нови артикули и точно да актуализират информацията във всички канали за продажби.
AI технологиите също помагат за помиряване на различни формати на catalog, извличане на ключови спецификации и генериране на подобрен текстов продукт, който се съгласува с критериите за откриваемост в разговорните среди за търсене. Подобреното no-code управление на catalog подобрява скоростта на влизане на пазара и увеличава вероятността от включване в AI продуктови препоръки — сега критично измерение e-commerce видимост.
Променяща се динамика в партньорствата с партньори и медии
Affiliate marketing е настроен да се разшири с 8% CAGR от 2024 до 2031 г., отразявайки нарастващата стойност на висококачественото офсайт съдържание в откриването на продукти, задвижвано от AI (Cognitive Market Research). Интеграциите между марките и разнообразна мрежа от издатели, инфлуенсъри и сайтове за преглед ще станат по-централни за стратегиите за retail media. Присъствието в експертни ревюта и affiliate списъци може да определи поставянето в генерираните от ChatGPT препоръки, премествайки бюджетните приоритети от активиране на кампания на място към по-широка дистрибуция на съдържание.
Мрежовият ефект тук е значителен: тъй като повече марки инвестират във висококачествено офсайт съдържание, издателите от трети страни укрепват позицията си като арбитри на продуктова видимост в агентичната търговия. Марките, които пренебрегват това измерение, рискуват да загубят пазарен дял в екосистемата за пазаруване на AI, където първоначалното откриване може никога да не посети собствения сайт на търговеца на дребно.
Последици за търговците на дребно и марките
За търговците на дребно и марките появата на ChatGPT като асистент за пазаруване и точка на конверсия е както заплаха, така и възможност. Основният риск се крие в намаляването на обхвата и възприеманата стойност на традиционните платени поставяния и рекламния инвентар на място. Ако пазаруващите рутинно транзакции, без да бъдат изложени на кръстосани продажби или логика на кампания на място, търговците на дребно могат да загубят допълнителни приходи и дълбочина на взаимоотношенията с клиентите (eMarketer).
Обратно, тези, които адаптират своята retail media стратегия — включително инвестиране в партньорства с офсайт съдържание, надграждане на инфраструктурата на catalog и автоматизиране на потоците от данни — са в състояние да уловят значителна стойност от нарастващата вълна на агентичната търговия. Ранните участващи вече отчитат рязко нарастване на реферален трафик, подобрени нива на конверсия и по-голяма видимост на марката сред нови сегменти от клиенти.
Бъдещ поглед
Пълното въздействие на агентичната търговия — където AI и разговорните интерфейси посредничат при откриване и транзакция на продукти — тепърва започва да се проявява. Проучванията показват, че над една трета от потребителите в САЩ биха позволили на AI асистент да прави покупки от тяхно име (TechRadar-Omnisend), подчертавайки бързите промени в откритостта на потребителите към делегирана търговия.
Секторът сега е изправен пред две конвергиращи предизвикателства: ускоряване на качеството и пълнотата на инфраструктурата за съдържание и реконфигуриране на retail media към многоканални, интегрирани с AI стратегии. Следващата граница ще бъде интегрирането на продуктови данни, ревюта и партньорски взаимоотношения, за да направи всеки SKU откриваем, сравним и купим за миг, където и да започва цифровият разговор за пазаруване.
Източници: Retail Media Age, Digiday; Fortune; Adweek; eMarketer.
Появата на AI-задвижвани product finders като ChatGPT подчертава належащата необходимост за e-commerce бизнеса да даде приоритет на качеството на данните и ефективността на catalog. В NotPIM, ние признаваме тази еволюция като значителна промяна, влияеща върху видимостта на продуктите и продажбите. Нашата платформа директно адресира предизвикателствата, описани чрез предоставяне на инструменти за обединяване на данни, стандартизиране на product feeds и автоматизиране на актуализациите на съдържанието, като гарантира, че търговците на дребно могат да се конкурират ефективно в този нов пейзаж на разговорна търговия. Този проактивен подход помага на бизнеса да поддържа откриваемост и да изгражда солидна основа за бъдещи иновации.