OpenAI lanseeraa ostostutkimuksen ChatGPT:ssä
OpenAI on esitellyt ostostutkimuksen, uuden ominaisuuden ChatGPT:ssä, joka muuntaa tekoälyn interaktiiviseksi tuotetutkijaksi. Käyttäjät kuvaavat tarpeitaan – kuten hiljaista johdotonta imuria pieneen asuntoon tai lahjaa lapselle, joka rakastaa taidetta – ja järjestelmä vastaa tarkentavilla kysymyksillä budjetista, koosta, mieltymyksistä ja prioriteeteista, kuten suorituskyvystä tai hinnasta. Sitten se tekee monivaiheisia verkko-hakuja, keräten strukturoituja tietoja hinnoista, teknisistä tiedoista, arvosteluista ja saatavuudesta laadukkaista lähteistä tarjotakseen henkilökohtaisen ostajan oppaan, jossa on luokiteltuja vaihtoehtoja, vertailuja ja kompromisseja [4][1][2].
Ominaisuus julkaistiin 24. marraskuuta 2025 kirjautuneille käyttäjille kaikissa ilmaisissa, Plus-, Pro- ja muissa suunnitelmissa mobiilissa ja verkossa, ja sitä voi käyttää lähes rajoittamattomasti koko lomakauden ajan lahjaostosten helpottamiseksi. Erikoistuneen GPT-5-minimuunnelman avulla, joka on koulutettu vahvistusoppimisen avulla ostostehtäviä varten, se vie muutaman minuutin per kysely ja saavuttaa 52 %:n tarkkuuden monirajoituspyynnöissä (kuten tietyt hintaluokat, värit ja ominaisuudet) verrattuna 37 %:iin standardi ChatGPT Search -haussa. OpenAI huomauttaa mahdollisista virheistä hinnoittelussa tai saatavuudessa ja kehottaa tarkistamaan tiedot jälleenmyyjien sivuilta [2][3][4].
Vaikutukset e-commerce -tuotesyötteille
Ostostutkimus kerää reaaliaikaista dataa verkosta ja yhdistää sen strukturoiduiksi oppaiksi eikä raa'iksi listoiksi. Tämä vaatii e-commerce-alustoja ylläpitämään dynaamisia, korkealaatuisia tuotesyötteitä ajantasaisilla teknisillä tiedoilla, hinnoilla ja arvosteluilla, jotta ne näkyvät tarkasti tekoälypohjaisissa hauissa. Puutteelliset tai vanhentuneet syötteet voivat jäädä pois suosituksista, koska tekoäly priorisoi luotettavia lähteitä [1][4].
Katalogointistandardien osalta ominaisuus pakottaa siirtymään kohti semanttista rikkautta: tuotteiden on sisällettävä yksityiskohtaisia ominaisuuksia (mitat, materiaalit, käyttäjäarvostelut), jotka vastaavat luonnollisia kielikyselyjä. Kategoriat, kuten elektroniikka, kauneudenhoito, kodintarvikkeet, keittiökoneet ja ulkoiluvälineet, toimivat parhaiten niiden teknisten tietojen runsauden vuoksi, kun taas vaatteet kamppailevat subjektiivisten tekijöiden, kuten istuvuuden, kanssa [2][3][4].
Tuotekortin laadun ja täydellisyyden parantaminen
Ostajaoppaat korostavat kompromisseja ja personointia – hyödyntäen ChatGPT:n muistia kontekstille, kuten aiemmat pelaajien mieltymykset tai tyylin epämieltymykset – paljastaen aukkoja perus tuotekorteilla. E-commerce-yritysten on parannettava kortteja kattavilla tiedoilla, kuvilla ja käyttäjien luomalla sisällöllä vastatakseen tekoälyn syntetisoimaan syvyyteen. Interaktiiviset tarkennukset, kuten vaihtoehtojen merkitseminen "ei kiinnosta" tai "tätä enemmän", painostavat lisäksi alustoja mahdollistamaan reaaliaikaisen suodatuksen [1][2][6].
Tämä nostaa rimaa sisällön täydellisyydelle: osittaiset tekniset tiedot tai vanhentuneet arvostelut johtavat epäoptimaalisiin sijoituksiin, koska tekoäly vertailee tietoja useilta sivustoilta. Alustat, joilla on vankat, standardoidut kortit, saavat näkyvyyttä näissä keskusteluissa [1][5].
Assortmentin käyttöönoton nopeuttaminen
Perinteinen e-commerce luottaa manuaaliseen kuratointiin uusille valikoimille, mutta ostostutkimus nopeuttaa löytämistä indeksoimalla verkkodataa välittömästi. Kauppiaat voivat tuottaa varastoa nopeammin tekoälyllä optimoitujen syötteiden avulla, mikä lyhentää aikaa markkinoille kausi- tai niche-tuotteiden osalta. Ominaisuuden syvä tutkimustila – joka hoitaa monimutkaiset päätökset muutamassa minuutissa – ohittaa perusteellisen selailun ja ohjaa liikennettä hyvin indeksoituihin katalogeihin [4][6].
Lomakauden buustit, kuten rajoittamattomat kyselyt, korostavat tätä nopeutta: runsaan liikenteen ajanjaksot vahvistavat ketterien syötteiden hallinnoijien näkyvyyttä ja voivat potentiaalisesti muuttaa valikoiman nopeutta viikoista päiviin [4]. Lue lisää aiheesta artikkelissamme Tuotesyötteiden lataamisen yleiset virheet.
No-code ja AI-integraatio sisällön työnkuluissa
No-code-työkalut integroituvat nyt saumattomasti tekoälytutkijoihin, automatisoimalla syötteiden luonnin ja korttien rikastamisen ilman kehitystiimejä. Ostostutkimuksen riippuvuus strukturoidusta verkkodatasta kannustaa low-code-alustoja upottamaan tekoälyä dynaamiseen katalogointiin, kuten teknisten tietojen automaattiseen merkitsemiseen tai vertailutaulukoiden luontiin. Voit selvittää, miten strukturoida tuotetietosi CSV-muodossa artikkelissamme CSV-muoto.
Tuleva Instant Checkout – joka on jo käytössä tietyillä kauppiailla – antaa viitteitä suljetun kierron matkoista, yhdistäen tutkimuksen kitkattomiin ostoihin. Tämä no-code/AI-synergia virtaviivaistaa sisältöinfrastruktuuria muuttaen staattiset katalogit adaptiivisiksi, kyselyihin reagoiviksi järjestelmiksi [2][3]. Lue myös lisää aiheesta Tekoäly liiketoiminnassa.
Retail Dive.
OpenAI Blog.
Tekoälypohjaisen ostostutkimuksen kehitys korostaa ratkaisevaa muutosta e-commercessa: painotusta tuotesyötteiden tietojen laatuun ja täydellisyyteen. Kun tekoälytyökalut kehittyvät yhä edistyneemmiksi, ne luottavat rikkaisiin, strukturoituihin tuotetietoihin optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi. Tämä suuntaus korostaa sellaisten ratkaisujen, kuten NotPIM, tärkeyttä, jotka tarjoavat työkaluja ja kykyjä tuotetiedon standardointiin, rikastamiseen ja optimointiin, varmistaen, että e-commerce-yritykset voivat menestyä yhä enemmän tekoälypohjaisessa maisemassa olemalla tarkasti ja kattavasti edustettuina asiaankuuluvilla ostajamatkoilla. Katso lisätietoja artikkelistamme Tietojen integroinnin haasteet.