OpenAI lancia la ricerca di shopping in ChatGPT
OpenAI ha introdotto la ricerca di shopping, una nuova funzionalità in ChatGPT che trasforma l'IA in un ricercatore di prodotti interattivo. Gli utenti descrivono le loro esigenze, come un aspirapolvere senza fili silenzioso per un piccolo appartamento o un regalo per un bambino che ama l'arte, e il sistema risponde con domande chiarificatrici su budget, dimensioni, preferenze e priorità come prestazioni o prezzo. Quindi conduce ricerche web in più fasi, estrapolando dati strutturati su prezzi, specifiche, recensioni e disponibilità da fonti di qualità per fornire una guida all'acquisto personalizzata con opzioni classificate, confronti e compromessi[4][1][2].
La funzionalità è stata lanciata il 24 novembre 2025, per gli utenti loggati su piani gratuiti, Plus, Pro e altri piani su mobile e web, con un utilizzo quasi illimitato durante le festività per aiutare nella ricerca di regali. Alimentato da una variante mini GPT-5 specializzata, addestrata tramite apprendimento per rinforzo per attività di shopping, richiede diversi minuti per query, raggiungendo il 52% di accuratezza su richieste multi-vincolo (come intervalli di prezzo, colori e caratteristiche specifiche) contro il 37% per la ricerca standard di ChatGPT. OpenAI rileva potenziali errori nei prezzi o nella disponibilità, esortando alla verifica sui siti dei rivenditori[2][3][4].
Implicazioni per i feed di prodotti e-commerce
La ricerca di shopping estrapola dati in tempo reale da tutto il web, sintetizzandoli in guide strutturate piuttosto che in elenchi grezzi. Ciò richiede che le piattaforme e-commerce mantengano feed di prodotto dinamici e di alta qualità con specifiche, prezzi e recensioni aggiornate per apparire in modo accurato nelle ricerche guidate dall'IA. Feed incompleti o obsoleti rischiano di essere esclusi dalle raccomandazioni, poiché l'IA privilegia fonti affidabili[1][4].
Per gli standard di catalogazione, la funzionalità impone un passaggio verso la ricchezza semantica: i prodotti devono includere attributi dettagliati (dimensioni, materiali, valutazioni degli utenti) che si allineano alle query in linguaggio naturale. Categorie come elettronica, bellezza, articoli per la casa, elettrodomestici da cucina e attrezzature per esterni ottengono i risultati migliori grazie alla loro natura incentrata sulle specifiche, mentre l'abbigliamento fatica con fattori soggettivi come la vestibilità[2][3][4].
Elevare la qualità e la completezza delle product card
Le guide all'acquisto evidenziano compromessi e personalizzazione, attingendo alla memoria di ChatGPT per il contesto come le preferenze di gioco passate o le antipatie di stile, esponendo le lacune nelle basic product card. L'e-commerce deve migliorare le card con dettagli completi, immagini e contenuti generati dagli utenti per eguagliare la profondità che l'IA sintetizza. Affinamenti interattivi, come la marcatura di opzioni "non interessato" o "più simile a questo", spingono ulteriormente le piattaforme a consentire il filtraggio in tempo reale[1][2][6].
Ciò alza l'asticella per la completezza dei contenuti: specifiche parziali o recensioni obsolete portano a classifiche subottimali, poiché l'IA fa riferimento incrociato a più siti. Le piattaforme con card robuste e standardizzate guadagnano visibilità in questi flussi conversazionali[1][5].
Accelerare l'implementazione degli assortimenti
L'e-commerce tradizionale si basa sulla cura manuale per i nuovi assortimenti, ma la ricerca di shopping accelera la scoperta indicizzando i dati web all'istante. I commercianti possono pubblicare l'inventario più velocemente tramite feed ottimizzati per l'IA, riducendo il time-to-market per articoli stagionali o di nicchia. La modalità di ricerca approfondita della funzionalità, che gestisce decisioni complesse in pochi minuti, bypassa la navigazione esaustiva, incanalando il traffico verso catalog ben indicizzati[4][6].
Gli incrementi festivi come le query illimitate sottolineano questa velocità: i periodi ad alto traffico amplificano l'esposizione per i responsabili dei feed agili, rimodellando potenzialmente la velocità degli assortimenti da settimane a giorni[4]. Scopri di più sull'argomento nel nostro articolo sugli Errori comuni nell'upload dei feed di prodotto.
Integrazione No-Code e AI nei flussi di lavoro dei contenuti
Gli strumenti no-code ora si integrano perfettamente con i ricercatori di IA, automatizzando la generazione di feed e l'arricchimento delle card senza team di sviluppo. La dipendenza della ricerca di shopping dai dati web strutturati incentiva le piattaforme low-code a incorporare l'IA per la catalogazione dinamica, come l'auto-tagging delle specifiche o la generazione di tabelle di confronto. Puoi scoprire come strutturare i tuoi dati di prodotto in formato CSV nel nostro articolo sul Formato CSV.
Il futuro Instant Checkout, già attivo per commercianti selezionati, suggerisce percorsi a ciclo chiuso, che uniscono la ricerca con acquisti senza attrito. Questa sinergia no-code/AI semplifica l'infrastruttura dei contenuti, trasformando catalog statici in sistemi adattivi e reattivi alle query[2][3]. Inoltre, scopri di più sull'Intelligenza Artificiale per le aziende.
Retail Dive.
OpenAI Blog.
L'evoluzione della ricerca di shopping basata sull'IA evidenzia un cambiamento cruciale nell'e-commerce: l'enfasi sulla qualità e la completezza dei dati all'interno dei feed di prodotto. Man mano che gli strumenti di IA diventano più sofisticati, si affidano a informazioni di prodotto ricche e strutturate per prestazioni ottimali. Questa tendenza sottolinea l'importanza di soluzioni come NotPIM, che forniscono gli strumenti e le capacità per standardizzare, arricchire e ottimizzare i dati di prodotto, garantendo che le attività di e-commerce possano prosperare in un panorama sempre più guidato dall'IA essendo rappresentate in modo accurato e completo nei percorsi di acquisto pertinenti. Per maggiori informazioni, consulta il nostro articolo sui Problemi di integrazione dei dati.