### Το OpenAI Λανσάρει την Έρευνα Αγορών στο ChatGPT
Η OpenAI παρουσίασε την έρευνα αγορών, ένα νέο χαρακτηριστικό στο ChatGPT που μεταμορφώνει το AI σε έναν διαδραστικό ερευνητή προϊόντων. Οι χρήστες περιγράφουν τις ανάγκες τους—όπως μια αθόρυβη ασύρματη ηλεκτρική σκούπα για ένα μικρό διαμέρισμα ή ένα δώρο για ένα παιδί που αγαπάει την τέχνη—και το σύστημα απαντά με διευκρινιστικές ερωτήσεις σχετικά με τον προϋπολογισμό, το μέγεθος, τις προτιμήσεις και τις προτεραιότητες όπως η απόδοση ή η τιμή. Στη συνέχεια, διεξάγει αναζητήσεις στον ιστό σε πολλά στάδια, αντλώντας δομημένα δεδομένα για τιμές, προδιαγραφές, κριτικές και διαθεσιμότητα από ποιοτικές πηγές, προκειμένου να παραδώσει έναν εξατομικευμένο οδηγό αγοραστή με καταταγμένες επιλογές, συγκρίσεις και συμβιβασμούς[4][1][2].
Η λειτουργία κυκλοφόρησε στις 24 Νοεμβρίου 2025 για συνδεδεμένους χρήστες σε δωρεάν, Plus, Pro και άλλα προγράμματα σε κινητά και στο Web, με σχεδόν απεριόριστη χρήση κατά τη διάρκεια των διακοπών για την υποβοήθηση των αγορών δώρων. Υποστηρίζεται από μια εξειδικευμένη παραλλαγή GPT-5 mini που εκπαιδεύτηκε μέσω ενισχυτικής μάθησης για εργασίες αγορών, χρειάζεται αρκετά λεπτά ανά ερώτημα, επιτυγχάνοντας 52% ακρίβεια σε αιτήματα πολλαπλών περιορισμών (όπως συγκεκριμένα εύρη τιμών, χρώματα και χαρακτηριστικά) έναντι 37% για την τυπική αναζήτηση ChatGPT. Η OpenAI επισημαίνει πιθανά σφάλματα στις τιμές ή τη διαθεσιμότητα, προτρέποντας την επαλήθευση στους ιστότοπους των λιανοπωλητών[2][3][4].
### Επιπτώσεις για τα E-Commerce Product Feeds
Η έρευνα αγορών αντλεί δεδομένα σε πραγματικό χρόνο από ολόκληρο τον ιστό, συνθέτοντάς τα σε δομημένους οδηγούς και όχι σε ακατέργαστες λίστες. Αυτό απαιτεί από τις πλατφόρμες e-commerce να διατηρούν δυναμικά, υψηλής ποιότητας <a href="/el/blog/product_feed/">product feeds</a> με ενημερωμένες προδιαγραφές, τιμές και κριτικές για να εμφανίζονται με ακρίβεια σε αναζητήσεις που βασίζονται σε AI. Τα ελλιπή ή ξεπερασμένα feeds διατρέχουν τον κίνδυνο αποκλεισμού από τις προτάσεις, καθώς το AI δίνει προτεραιότητα σε αξιόπιστες πηγές[1][4].
Για τα πρότυπα καταλογοποίησης, η λειτουργία επιβάλλει μια αλλαγή προς τη σημασιολογική πληρότητα: τα προϊόντα πρέπει να περιλαμβάνουν λεπτομερή χαρακτηριστικά (διαστάσεις, υλικά, αξιολογήσεις χρηστών) που ευθυγραμμίζονται με τα ερωτήματα φυσικής γλώσσας. Κατηγορίες όπως ηλεκτρονικά, ομορφιά, είδη σπιτιού, συσκευές κουζίνας και εξωτερικού χώρου αποδίδουν καλύτερα λόγω της φύσης τους που επικεντρώνεται στις προδιαγραφές, ενώ τα ρούχα δυσκολεύονται με υποκειμενικούς παράγοντες όπως η εφαρμογή[2][3][4].
### Αναβάθμιση της Ποιότητας και της Πληρότητας των Product Cards
Οι οδηγοί αγοραστών επισημαίνουν τους συμβιβασμούς και την εξατομίκευση—αντλώντας από τη μνήμη του ChatGPT για το πλαίσιο όπως οι προηγούμενες προτιμήσεις των gamers ή οι αντιπάθειες στυλ—αποκαλύπτοντας κενά στις βασικές product cards. Το e-commerce πρέπει να βελτιώσει τις κάρτες με περιεκτικές λεπτομέρειες, εικόνες και περιεχόμενο που δημιουργείται από τον χρήστη, ώστε να ταιριάζει με το βάθος που συνθέτει το AI. Διαδραστικές βελτιώσεις, όπως η επισήμανση επιλογών "δεν ενδιαφέρομαι" ή "περισσότερο σαν αυτό", ασκούν περαιτέρω πίεση στις πλατφόρμες να ενεργοποιήσουν το φιλτράρισμα σε πραγματικό χρόνο[1][2][6].
Αυτό ανεβάζει τον πήχη για την πληρότητα του περιεχομένου: οι μερικές προδιαγραφές ή οι ξεπερασμένες κριτικές οδηγούν σε υποβέλτιστες κατατάξεις, καθώς το AI διασταυρώνει πολλές ιστοσελίδες. Πλατφόρμες με ισχυρές, τυποποιημένες κάρτες κερδίζουν ορατότητα σε αυτές τις συνομιλιακές ροές[1][5].
### Επιτάχυνση της Ανάπτυξης της Συλλογής
Το παραδοσιακό e-commerce βασίζεται στη χειροκίνητη επιμέλεια για νέες συλλογές, αλλά η έρευνα αγορών επιταχύνει την ανακάλυψη ευρετηριάζοντας άμεσα τα δεδομένα του ιστού. Οι έμποροι μπορούν να εξάγουν το απόθεμα πιο γρήγορα μέσω AI-optimized feeds, μειώνοντας τον χρόνο διάθεσης στην αγορά για εποχιακά ή εξειδικευμένα είδη. Η λειτουργία βαθιάς έρευνας—που χειρίζεται σύνθετες αποφάσεις σε λίγα λεπτά—παρακάμπτει την εξαντλητική περιήγηση, διοχετεύοντας την κίνηση σε καλά ευρετηριασμένους καταλόγους[4][6].
Οι ενισχύσεις διακοπών όπως τα απεριόριστα ερωτήματα υπογραμμίζουν αυτή την ταχύτητα: οι περίοδοι υψηλής επισκεψιμότητας ενισχύουν την έκθεση για τους ευέλικτους διαχειριστές feed, ενδεχομένως αναδιαμορφώνοντας την ταχύτητα της συλλογής από εβδομάδες σε ημέρες[4]. Μάθετε περισσότερα σχετικά με το θέμα στο άρθρο μας για <a href="/el/blog/common-mistakes-in-product-feed-uploads/">Common Mistakes in Product Feed Uploads</a>.
### No-Code και Ενσωμάτωση AI στις Content Workflows
Τα εργαλεία No-code ενσωματώνονται πλέον απρόσκοπτα με τους ερευνητές AI, αυτοματοποιώντας τη δημιουργία feed και την εμπλουτισμό καρτών χωρίς ομάδες ανάπτυξης. Η εξάρτηση της έρευνας αγορών από δομημένα δεδομένα ιστού ενθαρρύνει τις πλατφόρμες low-code να ενσωματώσουν AI για δυναμική καταλογοποίηση, όπως η αυτόματη επισήμανση προδιαγραφών ή η δημιουργία συγκριτικών πινάκων. Μπορείτε να μάθετε πώς να δομήσετε τα δεδομένα του προϊόντος σας σε μορφή CSV στο άρθρο μας για <a href="/el/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/">CSV Format</a>.
Το Future Instant Checkout—ήδη διαθέσιμο για επιλεγμένους εμπόρους—υπονοεί κλειστού βρόχου διαδρομές, συνδυάζοντας την έρευνα με τις ανέξοδες αγορές. Αυτή η συνέργεια no-code/AI βελτιώνει την υποδομή περιεχομένου, μετατρέποντας τους στατικούς καταλόγους σε προσαρμοσμένα, συστήματα που ανταποκρίνονται στα ερωτήματα[2][3]. Επίσης, μάθετε περισσότερα για <a href="/el/blog/artificial-intelligence-for-business/">Artificial Intelligence for Business</a>.
*Retail Dive.*
*OpenAI Blog.*
---
Η εξέλιξη της έρευνας αγορών που υποστηρίζεται από AI υπογραμμίζει μια κρίσιμη αλλαγή στο e-commerce: η έμφαση στην ποιότητα και την πληρότητα των δεδομένων εντός των product feeds. Καθώς τα εργαλεία AI γίνονται πιο εξελιγμένα, βασίζονται σε πλούσιες, δομημένες πληροφορίες προϊόντων για βέλτιστη απόδοση. Αυτή η τάση υπογραμμίζει τη σημασία λύσεων όπως το NotPIM, οι οποίες παρέχουν τα εργαλεία και τις δυνατότητες για την τυποποίηση, τον εμπλουτισμό και τη βελτιστοποίηση των δεδομένων προϊόντων, διασφαλίζοντας ότι οι επιχειρήσεις e-commerce μπορούν να ευδοκιμήσουν σε ένα ολοένα και περισσότερο AI-driven τοπίο, εκπροσωπούμενες με ακρίβεια και διεξοδικότητα σε σχετικές διαδρομές αγοραστών. Για περισσότερες πληροφορίες, ανατρέξτε στο άρθρο μας για <a href="/el/blog/data-integration-challenges-whats-holding-your-online-store-back/">Data Integration Challenges</a>.