OpenAI lanceert Shopping Research in ChatGPT
OpenAI heeft shopping research geïntroduceerd, een nieuwe functie in ChatGPT die de AI transformeert in een interactieve productonderzoeker. Gebruikers beschrijven hun behoeften—zoals een stille draadloze stofzuiger voor een klein appartement of een cadeau voor een kind dat van kunst houdt—en het systeem reageert met verhelderende vragen over budget, grootte, voorkeuren en prioriteiten zoals prestaties of prijs. Vervolgens voert het multi-step websearches uit, waarbij het gestructureerde data over prijzen, specificaties, beoordelingen en beschikbaarheid van kwaliteitsbronnen ophaalt om een gepersonaliseerde kopersgids te leveren met gerangschikte opties, vergelijkingen en afwegingen[4][1][2].
De functie werd op 24 november 2025 uitgerold voor ingelogde gebruikers op alle abonnementen, gratis, Plus, Pro en andere, op mobiel en web, met bijna onbeperkt gebruik tijdens de feestdagen om te helpen met cadeau shoppen. Aangedreven door een gespecialiseerde GPT-5 mini-variant getraind via reinforcement learning voor shopping-taken, duurt het enkele minuten per query, met een nauwkeurigheid van 52% op multi-constraint verzoeken (zoals specifieke prijsklassen, kleuren en functies) versus 37% voor standaard ChatGPT Search. OpenAI merkt potentiële fouten in prijsstelling of beschikbaarheid op en dringt aan op verificatie op de sites van de retailers[2][3][4].
Gevolgen voor E-Commerce Product Feeds
Shopping research haalt real-time data van het hele web op en synthetiseert deze tot gestructureerde gidsen in plaats van ruwe lijsten. Dit vereist dat e-commerce platforms dynamische, hoogwaardige product feeds onderhouden met up-to-date specificaties, prijzen en beoordelingen om nauwkeurig in AI-gestuurde zoekopdrachten te verschijnen. Incomplete of verouderde feeds riskeren uitsluiting van aanbevelingen, aangezien de AI prioriteit geeft aan betrouwbare bronnen[1][4].
Voor catalogiseringsstandaarden dwingt de functie een verschuiving af naar semantische rijkdom: producten moeten gedetailleerde attributen bevatten (afmetingen, materialen, gebruikersbeoordelingen) die aansluiten bij natuurlijke taalzoekopdrachten. Categorieën zoals elektronica, beauty, huishoudelijke artikelen, keukenapparatuur en buitenuitrusting presteren het best vanwege hun spec-zware karakter, terwijl kleding worstelt met subjectieve factoren zoals pasvorm[2][3][4].
De Kwaliteit en Volledigheid van Product Cards Verbeteren
Kopersgidsen benadrukken afwegingen en personalisatie—waarbij ChatGPT's geheugen wordt gebruikt voor context zoals eerdere gamersvoorkeuren of stijlafkeer—en leggen gaten bloot in basis product cards. E-commerce moet cards verbeteren met uitgebreide details, afbeeldingen en door gebruikers gegenereerde content om de diepte te evenaren die AI synthetiseert. Interactieve verfijningen, zoals het markeren van opties als "niet geïnteresseerd" of "meer zoals dit", zetten platforms verder onder druk om real-time filtering mogelijk te maken[1][2][6].
Dit legt de lat hoger voor content compleetheid: gedeeltelijke specificaties of verouderde beoordelingen leiden tot suboptimale rangschikkingen, aangezien de AI meerdere sites kruisverwijst. Platforms met robuuste, gestandaardiseerde cards krijgen zichtbaarheid in deze conversationele stromen[1][5].
Accelereer Assortiment Uitrol
Traditionele e-commerce vertrouwt op handmatige curatie voor nieuwe assortimenten, maar shopping research versnelt de ontdekking door webdata direct te indexeren. Handelaren kunnen sneller inventaris uitvoeren via AI-geoptimaliseerde feeds, waardoor de time-to-market voor seizoensgebonden of niche-artikelen wordt verkort. De diepe researchmodus van de functie—die complexe beslissingen in enkele minuten afhandelt—omzeilt uitputtend browsen en leidt verkeer naar goed geïndexeerde catalogi[4][6].
Vakantie-boosts zoals onbeperkte queries onderstrepen deze snelheid: perioden met veel verkeer versterken de exposure voor agile feed managers, waardoor de assortimentssnelheid mogelijk van weken naar dagen verandert[4]. Lees meer over het onderwerp in ons artikel over Veelvoorkomende Fouten bij het Uploaden van Product Feeds.
No-Code en AI Integratie in Content Workflows
No-code tools integreren nu naadloos met AI-onderzoekers, waardoor feed generatie en card enrichment zonder dev teams worden geautomatiseerd. De afhankelijkheid van shopping research van gestructureerde webdata stimuleert low-code platforms om AI in te bedden voor dynamische catalogisering, zoals auto-tagging specificaties of het genereren van vergelijkingstabellen. Je kunt hier ontdekken hoe je je productdata in CSV-formaat kunt structureren in ons artikel over CSV Format.
Toekomstige Instant Checkout—al live voor geselecteerde handelaren—hint op closed-loop journeys, waarbij onderzoek wordt gecombineerd met wrijvingsloze aankopen. Deze no-code/AI synergie stroomlijnt de content infrastructuur en transformeert statische catalogi in adaptieve, query-responsieve systemen[2][3]. Ontdek ook meer over Kunstmatige Intelligentie voor Bedrijven.
Retail Dive.
OpenAI Blog.
De evolutie van AI-gestuurde shopping research benadrukt een cruciale verschuiving in e-commerce: de nadruk op datakwaliteit en volledigheid binnen product feeds. Naarmate AI-tools geavanceerder worden, vertrouwen ze voor optimale prestaties op rijke, gestructureerde productinformatie. Deze trend onderstreept het belang van oplossingen zoals NotPIM, die de tools en mogelijkheden bieden om productdata te standaardiseren, te verrijken en te optimaliseren, zodat e-commerce bedrijven kunnen floreren in een steeds meer door AI gedreven landschap door nauwkeurig en uitgebreid vertegenwoordigd te worden in relevante kopersreizen. Bekijk voor meer informatie ons artikel over Uitdagingen bij Data-integratie.