OpenAI lancerer Shopping Research i ChatGPT
OpenAI har introduceret shopping research, en ny funktion i ChatGPT, der forvandler AI'en til en interaktiv produktforsker. Brugere beskriver deres behov – såsom en støjsvag batteridrevet støvsuger til en lille lejlighed eller en gave til et barn, der elsker kunst – og systemet svarer med uddybende spørgsmål om budget, størrelse, præferencer og prioriteter som ydeevne eller pris. Derefter foretager det flertrins web-søgninger og trækker strukturerede data om priser, specifikationer, anmeldelser og tilgængelighed fra kvalitetskilder for at levere en personlig køberguide med rangerede muligheder, sammenligninger og afvejninger [4][1][2].
Funktionen blev lanceret den 24. november 2025 for loggede brugere på tværs af gratis, Plus, Pro og andre planer på mobil og web med næsten ubegrænset brug i løbet af ferierne for at hjælpe med gaveindkøb. Drevet af en specialiseret GPT-5 mini-variant, der er trænet via forstærkningslæring til shoppingopgaver, tager det flere minutter pr. forespørgsel og opnår 52% nøjagtighed på forespørgsler med flere begrænsninger (som specifikke prisklasser, farver og funktioner) versus 37% for standard ChatGPT Search. OpenAI bemærker potentielle fejl i prisfastsættelse eller tilgængelighed og opfordrer til verifikation på forhandlersider [2][3][4].
Konsekvenser for e-commerce Product Feeds
Shopping research trækker realtidsdata fra hele nettet og syntetiserer det til strukturerede guider frem for rå lister. Dette kræver, at e-commerce platforme opretholder dynamiske, højkvalitets product feeds med opdaterede specifikationer, priser og anmeldelser for at blive vist nøjagtigt i AI-drevne søgninger. Ufuldstændige eller forældede feeds risikerer at blive udelukket fra anbefalinger, da AI prioriterer pålidelige kilder [1][4].
For katalogiseringsstandarder fremmer funktionen et skift mod semantisk rigdom: Produkter skal indeholde detaljerede attributter (dimensioner, materialer, brugerbedømmelser), der stemmer overens med naturlige sprogforespørgsler. Kategorier som elektronik, skønhed, husholdningsartikler, køkkenmaskiner og udendørsudstyr klarer sig bedst på grund af deres specifikationstunge karakter, mens beklædning kæmper med subjektive faktorer som pasform [2][3][4].
Forbedring af Product Card Kvalitet og Fuldstændighed
Køberguider fremhæver afvejninger og personalisering – idet de trækker på ChatGPT-hukommelsen for kontekst som tidligere gamer-præferencer eller stil-antipati – og afslører huller i grundlæggende product cards. E-commerce skal forbedre cards med omfattende detaljer, billeder og brugergenereret indhold for at matche den dybde, som AI syntetiserer. Interaktive forfininger, såsom at markere muligheder som "ikke interesseret" eller "mere som dette", presser yderligere platforme til at aktivere realtidsfiltrering [1][2][6].
Dette hæver barren for indholdsfuldstændighed: Delvise specifikationer eller forældede anmeldelser fører til suboptimale rangeringer, da AI krydsrefererer flere sider. Platforme med robuste, standardiserede cards opnår synlighed i disse konversationsflows [1][5].
Fremskyndelse af Assortment Deployment
Traditionel e-commerce er afhængig af manuel kuratering for nye assortments, men shopping research fremskynder opdagelsen ved øjeblikkeligt at indeksere webdata. Forhandlere kan producere lagerbeholdning hurtigere via AI-optimerede feeds, hvilket reducerer time-to-market for sæsonbestemte eller niche-varer. Funktionen Deep Research-tilstand – der håndterer komplekse beslutninger på få minutter – omgår omfattende browsing og kanaliserer trafik til velindekserede kataloger [4][6].
Helligdags-boosts som ubegrænsede forespørgsler understreger denne hastighed: Højtrafikperioder forstærker eksponeringen for agile feed-administratorer og kan potentielt omforme assortments hastighed fra uger til dage [4]. Lær mere om emnet i vores artikel om almindelige fejl ved upload af product feed.
No-code og AI-integration i indholds workflows
No-code-værktøjer integreres nu problemfrit med AI-forskere, automatiserer feed-generering og card-berigelse uden udviklingsteams. Shopping researchs afhængighed af strukturerede webdata tilskynder no-code-platforme til at integrere AI til dynamisk katalogisering, såsom automatisk tagging af specifikationer eller generering af sammenligningstabeller. Du kan finde ud af, hvordan du strukturerer dine produktdata i CSV-format i vores artikel om CSV Format.
Fremtidig Instant Checkout – allerede live for udvalgte forhandlere – antyder closed-loop rejser, der blander research med friktionsfrie køb. Denne no-code/AI-synergi strømliner indfrastrukturen i indholdet og forvandler statiske kataloger til adaptive, forespørgselsfølsomme systemer [2][3]. Du kan også finde ud af mere om Kunstig intelligens til erhvervslivet.
Retail Dive.
OpenAI Blog.
Udviklingen af AI-drevet shopping research fremhæver et afgørende skift i e-commerce: Vægten på datakvalitet og fuldstændighed i product feeds. Efterhånden som AI-værktøjer bliver mere sofistikerede, er de afhængige af rige, strukturerede produktinformationer for optimal ydeevne. Denne tendens understreger vigtigheden af løsninger som NotPIM, der leverer værktøjerne og mulighederne for at standardisere, berige og optimere produktdata, hvilket sikrer, at e-commerce virksomheder kan trives i et stadigt mere AI-drevet landskab ved at blive repræsenteret i relevante køberrejser nøjagtigt og omfattende. Du kan finde flere oplysninger i vores artikel om Udfordringer med dataintegration.