### OpenAI lanserar Shopping Research i ChatGPT
OpenAI har introducerat shopping research, en ny funktion i ChatGPT som förvandlar AI:n till en interaktiv produktforskare. Användare beskriver sina behov – som en tyst sladdlös dammsugare för en liten lägenhet eller en present till ett barn som älskar konst – och systemet svarar med klargörande frågor om budget, storlek, preferenser och prioriteringar som prestanda eller pris. Den utför sedan flerstegs webbsökningar och hämtar strukturerad data om priser, specifikationer, recensioner och tillgänglighet från kvalitetskällor för att leverera en personlig köpguide med rankade alternativ, jämförelser och avvägningar[4][1][2].
Funktionen lanserades den 24 november 2025 för inloggade användare på kostnadsfria, Plus, Pro och andra planer på mobil och webb, med nästan obegränsad användning under helgerna för att underlätta presentshopping. Den drivs av en specialiserad GPT-5 mini-variant tränad via förstärkningsinlärning för shoppinguppgifter, och tar flera minuter per fråga, och uppnår 52 % noggrannhet på förfrågningar med flera begränsningar (som specifika prisklasser, färger och funktioner) jämfört med 37 % för standard ChatGPT Search. OpenAI noterar potentiella fel i prissättning eller tillgänglighet och uppmanar till verifiering på återförsäljarwebbplatser[2][3][4].
### Implikationer för e-handels produktflöden
Shopping research hämtar realtidsdata från hela webben och syntetiserar den till strukturerade guider snarare än råa listor. Detta kräver att e-handelsplattformar upprätthåller dynamiska, högkvalitativa <a href="/sv/blog/product_feed/">produktflöden</a> med uppdaterade specifikationer, priser och recensioner för att visas korrekt i AI-drivna sökningar. Ofullständiga eller inaktuella flöden riskerar att uteslutas från rekommendationer, eftersom AI:n prioriterar tillförlitliga källor[1][4].
För katalogiseringsstandarder framtvingar funktionen en förändring mot semantisk rikedom: produkter måste innehålla detaljerade attribut (dimensioner, material, användarbetyg) som överensstämmer med naturliga språksökningar. Kategorier som elektronik, skönhet, hushållsartiklar, köksmaskiner och utomhusutrustning presterar bäst på grund av sin specifikationsintensiva natur, medan kläder kämpar med subjektiva faktorer som passform[2][3][4].
### Höjning av kvalitet och fullständighet för produktkort
Köpguider lyfter fram avvägningar och personalisering – utnyttjar ChatGPT-minnet för sammanhang som tidigare spelarpreferenser eller stilavsky – vilket blottlägger brister i grundläggande produktkort. E-handeln måste förbättra korten med omfattande detaljer, bilder och användargenererat innehåll för att matcha den djupgående AI-syntesen. Interaktiva förfiningar, som att markera alternativ "inte intresserad" eller "mer som detta", sätter ytterligare press på plattformar att möjliggöra filtrering i realtid[1][2][6].
Detta höjer ribban för innehållsfullständighet: partiella specifikationer eller föråldrade recensioner leder till suboptimala rankningar, eftersom AI:n korsrefererar flera webbplatser. Plattformar med robusta, standardiserade kort får synlighet i dessa konversationsflöden[1][5].
### Accelererande sortimentsutrullning
Traditionell e-handel förlitar sig på manuell curation för nya sortiment, men shopping research påskyndar upptäckten genom att indexera webbdata direkt. Handlare kan producera lager snabbare via AI-optimerade flöden, vilket minskar time-to-market för säsongsbetonade eller nischade artiklar. Funktionens djupgående forskningsläge – som hanterar komplexa beslut på några minuter – kringgår omfattande bläddring och kanaliserar trafik till välindexerade kataloger[4][6].
Helgförstärkningar som obegränsade frågor understryker denna hastighet: perioder med hög trafik förstärker exponeringen för smidiga flödeshanterare, vilket potentiellt omformar sortimentshastigheten från veckor till dagar[4]. Läs mer om ämnet i vår artikel om <a href="/sv/blog/common-mistakes-in-product-feed-uploads/">Vanliga misstag vid uppladdning av produktflöden</a>.
### No-code och AI-integration i arbetsflöden för innehåll
No-code-verktyg integreras nu sömlöst med AI-forskare och automatiserar flödesgenerering och kortberikning utan utvecklingsteam. Shopping researchs beroende av strukturerad webbdata uppmuntrar low-code-plattformar att bädda in AI för dynamisk katalogisering, som automatisk taggning av specifikationer eller generering av jämförelsetabeller. Du kan ta reda på hur du strukturerar din produktdata i CSV-format i vår artikel om <a href="/sv/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/">CSV Format</a>.
Framtida Instant Checkout – redan live för utvalda handlare – antyder slutna resor som blandar research med friktionsfria köp. Denna no-code/AI-synergi effektiviserar innehållsinfrastrukturen och förvandlar statiska kataloger till adaptiva, fråge-responsiva system[2][3]. Ta också reda på mer om <a href="/sv/blog/artificial-intelligence-for-business/">Artificial Intelligence for Business</a>.
*Retail Dive.*
*OpenAI Blog.*
---
Utvecklingen av AI-driven shopping research belyser en avgörande förändring inom e-handel: betoningen på datakvalitet och fullständighet i produktflöden. När AI-verktyg blir mer sofistikerade förlitar de sig på rik, strukturerad produktinformation för optimal prestanda. Denna trend understryker vikten av lösningar som NotPIM, som tillhandahåller verktygen och möjligheterna att standardisera, berika och optimera produktdata, vilket säkerställer att e-handelsföretag kan trivas i ett alltmer AI-drivet landskap genom att vara korrekt och heltäckande representerade i relevanta köpresor. För mer information, kolla in vår artikel om <a href="/sv/blog/data-integration-challenges-whats-holding-your-online-store-back/">Utmaningar med dataintegration</a>.