### OpenAI uruchamia wyszukiwanie zakupów w ChatGPT
OpenAI wprowadziło wyszukiwanie zakupów, nową funkcję w ChatGPT, która przekształca sztuczną inteligencję w interaktywne narzędzie do wyszukiwania produktów. Użytkownicy opisują swoje potrzeby — takie jak cichy odkurzacz bezprzewodowy do małego mieszkania lub prezent dla dziecka, które uwielbia sztukę — a system odpowiada pytaniami wyjaśniającymi, dotyczącymi budżetu, rozmiaru, preferencji i priorytetów, takich jak wydajność lub cena. Następnie przeprowadza wieloetapowe wyszukiwania w sieci, pobierając ustrukturyzowane dane o cenach, specyfikacjach, recenzjach i dostępności z wysokiej jakości źródeł, aby dostarczyć spersonalizowany przewodnik dla kupujących z rankingiem opcji, porównaniami i kompromisami[4][1][2].
Funkcja została uruchomiona 24 listopada 2025 roku dla zalogowanych użytkowników we wszystkich planach: bezpłatnym, Plus, Pro i innych, zarówno na urządzeniach mobilnych, jak i w przeglądarkach internetowych, z niemal nieograniczonym użytkowaniem w okresie świątecznym, aby ułatwić zakupy prezentów. Zasilana przez wyspecjalizowany wariant GPT-5 mini, przeszkolony za pomocą uczenia przez wzmacnianie do zadań związanych z zakupami, zajmuje kilka minut na zapytanie, osiągając 52% dokładności w przypadku zapytań z wieloma ograniczeniami (takich jak określone przedziały cenowe, kolory i funkcje) w porównaniu do 37% dla standardowego ChatGPT Search. OpenAI odnotowuje potencjalne błędy w cenach lub dostępności, zachęcając do weryfikacji na stronach detalistów[2][3][4].
### Implikacje dla feedów produktowych e-commerce
Wyszukiwanie zakupów pobiera dane w czasie rzeczywistym z całej sieci, syntetyzując je w ustrukturyzowane przewodniki, a nie surowe listy. Wymaga to od platform e-commerce utrzymywania dynamicznych, wysokiej jakości <a href="/pl/blog/product_feed/">feedów produktowych</a> z aktualnymi specyfikacjami, cenami i recenzjami, aby móc dokładnie wyświetlać informacje w wyszukiwaniach opartych na sztucznej inteligencji. Niekompletne lub nieaktualne feedy grożą wykluczeniem z rekomendacji, ponieważ sztuczna inteligencja priorytetowo traktuje wiarygodne źródła[1][4].
W przypadku standardów katalogowania, funkcja wymusza przejście w kierunku bogactwa semantycznego: produkty muszą zawierać szczegółowe atrybuty (wymiary, materiały, oceny użytkowników), które pasują do zapytań w języku naturalnym. Kategorie takie jak elektronika, uroda, artykuły gospodarstwa domowego, sprzęt kuchenny i sprzęt outdoorowy sprawdzają się najlepiej ze względu na swoją specyficzną naturę, podczas gdy odzież zmaga się z subiektywnymi czynnikami, takimi jak dopasowanie[2][3][4].
### Podnoszenie jakości i kompletności kart produktowych
Przewodniki dla kupujących podkreślają kompromisy i personalizację — wykorzystując pamięć ChatGPT do kontekstu, takiego jak wcześniejsze preferencje graczy lub upodobania dotyczące stylu — ujawniając luki w podstawowych kartach produktowych. E-commerce musi ulepszyć karty o szczegółowe informacje, obrazy i treści generowane przez użytkowników, aby dopasować głębię, jaką syntetyzuje sztuczna inteligencja. Interaktywne ulepszenia, takie jak zaznaczanie opcji „nie interesuje mnie” lub „więcej takich”, dodatkowo zmuszają platformy do włączenia filtrowania w czasie rzeczywistym[1][2][6].
Podnosi to poprzeczkę dla kompletności treści: częściowe specyfikacje lub nieaktualne recenzje prowadzą do suboptymalnych rankingów, ponieważ sztuczna inteligencja odnosi się do wielu stron. Platformy z solidnymi, standaryzowanymi kartami zyskują widoczność w tych konwersacyjnych przepływach[1][5].
### Przyspieszenie wdrażania asortymentu
Tradycyjny e-commerce opiera się na ręcznej kuracji nowych asortymentów, ale wyszukiwanie zakupów przyspiesza odkrywanie, natychmiast indeksując dane z sieci. Sprzedawcy mogą szybciej udostępniać asortyment za pośrednictwem feedów zoptymalizowanych pod kątem sztucznej inteligencji, skracając czas wprowadzenia na rynek produktów sezonowych lub niszowych. Tryb głębokiego wyszukiwania funkcji — obsługujący złożone decyzje w ciągu kilku minut — omija wyczerpujące przeglądanie, kierując ruch do dobrze zindeksowanych katalogów[4][6].
Świąteczne wzmocnienia, takie jak nieograniczone zapytania, podkreślają tę prędkość: okresy dużego natężenia ruchu zwiększają ekspozycję dla zwinnych menedżerów feedów, potencjalnie zmieniając prędkość asortymentu z tygodni na dni[4]. Dowiedz się więcej na ten temat w naszym artykule o <a href="/pl/blog/common-mistakes-in-product-feed-uploads/">Najczęstsze błędy w przesyłaniu feedów produktowych</a>.
### No-code i integracja AI w przepływach pracy nad treścią
Narzędzia no-code są teraz płynnie zintegrowane z wyszukiwarkami AI, automatyzując generowanie feedów i wzbogacanie kart bez zespołów deweloperów. Oparcie wyszukiwania zakupów na ustrukturyzowanych danych internetowych zachęca platformy low-code do osadzania sztucznej inteligencji w celu dynamicznego katalogowania, takiego jak automatyczne tagowanie specyfikacji lub generowanie tabel porównawczych. Możesz dowiedzieć się, jak strukturyzować swoje dane produktów w formacie CSV w naszym artykule o <a href="/pl/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/">Format CSV</a>.
Przyszła natychmiastowa kasy — już dostępna dla wybranych sprzedawców — sugeruje zamknięte pętle podróży, łącząc badania z transakcjami bez tarć. Ta synergia no-code/AI usprawnia infrastrukturę treści, zamieniając statyczne katalogi w adaptacyjne systemy reagujące na zapytania[2][3]. Dowiedz się również więcej o <a href="/pl/blog/artificial-intelligence-for-business/">Sztuczna inteligencja w biznesie</a>.
*Retail Dive.*
*OpenAI Blog.*
---
Ewolucja wyszukiwania zakupów opartego na sztucznej inteligencji podkreśla kluczową zmianę w e-commerce: nacisk na jakość danych i kompletność w feedach produktowych. Ponieważ narzędzia AI stają się coraz bardziej wyrafinowane, opierają się na bogatych, ustrukturyzowanych informacjach o produktach, aby uzyskać optymalną wydajność. Ten trend podkreśla znaczenie rozwiązań takich jak NotPIM, które zapewniają narzędzia i możliwości standaryzacji, wzbogacania i optymalizacji danych produktowych, zapewniając firmom e-commerce możliwość prosperowania w coraz bardziej napędzanym przez sztuczną inteligencję krajobrazie, poprzez dokładne i kompleksowe przedstawienie w odpowiednich podróżach kupujących. Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z naszym artykułem o <a href="/pl/blog/data-integration-challenges-whats-holding-your-online-store-back/">Wyzwania związane z integracją danych</a>.