OpenAI Lança Pesquisa de Compras no ChatGPT
A OpenAI introduziu a pesquisa de compras, um novo recurso no ChatGPT que transforma a IA em um pesquisador interativo de produtos. Os usuários descrevem suas necessidades — como um aspirador de pó sem fio silencioso para um apartamento pequeno ou um presente para uma criança que adora arte — e o sistema responde com perguntas esclarecedoras sobre orçamento, tamanho, preferências e prioridades, como desempenho ou preço. Em seguida, ele realiza pesquisas na web em várias etapas, extraindo dados estruturados sobre preços, especificações, avaliações e disponibilidade de fontes de qualidade para fornecer um guia de compras personalizado com opções classificadas, comparações e compensações[4][1][2].
O recurso foi lançado em 24 de novembro de 2025, para usuários logados em planos gratuitos, Plus, Pro e outros no celular e na web, com uso quase ilimitado durante as festas de fim de ano para auxiliar nas compras de presentes. Desenvolvido por uma variante mini GPT-5 especializada, treinada por meio de aprendizado por reforço para tarefas de compras, leva vários minutos por consulta, atingindo 52% de precisão em solicitações de várias restrições (como faixas de preço específicas, cores e recursos) versus 37% para a pesquisa padrão do ChatGPT. A OpenAI observa possíveis erros de preço ou disponibilidade, instando a verificação nos sites dos varejistas[2][3][4].
Implicações para Feeds de Produtos de E-commerce
A pesquisa de compras extrai dados em tempo real de toda a web, sintetizando-os em guias estruturados e não em listas brutas. Isso exige que as plataformas de e-commerce mantenham feeds de produtos dinâmicos e de alta qualidade com especificações, preços e avaliações atualizados para serem exibidos com precisão em pesquisas orientadas por IA. Feeds incompletos ou desatualizados correm o risco de serem excluídos das recomendações, pois a IA prioriza fontes confiáveis[1][4].
Para padrões de catalogação, o recurso força uma mudança para a riqueza semântica: os produtos devem incluir atributos detalhados (dimensões, materiais, avaliações dos usuários) que se alinhem com as consultas em linguagem natural. Categorias como eletrônicos, beleza, artigos para casa, eletrodomésticos e equipamentos para atividades ao ar livre têm o melhor desempenho devido à sua natureza com muitas especificações, enquanto vestuário luta com fatores subjetivos como ajuste[2][3][4].
Elevando a Qualidade e a Completude das Product Cards
Os guias de compras destacam as compensações e a personalização — aproveitando a memória do ChatGPT para contexto, como preferências de jogadores anteriores ou aversões a estilos — expondo lacunas em product cards básicas. O e-commerce deve aprimorar as cards com detalhes abrangentes, imagens e conteúdo gerado pelo usuário para corresponder à profundidade que a IA sintetiza. Refinamentos interativos, como marcar opções como "não interessado" ou "mais como este", pressionam ainda mais as plataformas a habilitar a filtragem em tempo real[1][2][6].
Isso eleva o nível de completude do conteúdo: especificações parciais ou avaliações desatualizadas levam a classificações subótimas, pois a IA faz referência cruzada em vários sites. Plataformas com cards robustas e padronizadas ganham visibilidade nesses fluxos de conversação[1][5].
Acelerando a Implantação do Sortimento
O e-commerce tradicional depende da curadoria manual para novos sortimentos, mas a pesquisa de compras acelera a descoberta, indexando dados da web instantaneamente. Os comerciantes podem produzir inventário mais rapidamente por meio de feeds otimizados por IA, reduzindo o tempo de lançamento no mercado para itens sazonais ou de nicho. O modo de pesquisa profunda do recurso — lidando com decisões complexas em minutos — ignora a navegação exaustiva, canalizando o tráfego para catálogos bem indexados[4][6].
Impulsos de feriados como consultas ilimitadas ressaltam essa velocidade: períodos de alto tráfego amplificam a exposição para gerentes de feed ágeis, potencialmente remodelando a velocidade do sortimento de semanas para dias[4]. Saiba mais sobre o tópico em nosso artigo sobre Erros comuns em uploads de feeds de produtos.
Integração No-Code e IA em Fluxos de Trabalho de Conteúdo
Ferramentas no-code agora se integram perfeitamente com pesquisadores de IA, automatizando a geração de feed e o enriquecimento de cards sem equipes de desenvolvimento. A dependência da pesquisa de compras em dados da web estruturados incentiva as plataformas low-code a integrar a IA para catalogação dinâmica, como a auto-marcação de especificações ou a geração de tabelas de comparação. Você pode descobrir como estruturar seus dados de produto em formato CSV em nosso artigo sobre Formato CSV.
O Future Instant Checkout — já em funcionamento para alguns comerciantes — sugere jornadas em circuito fechado, misturando pesquisas com compras sem atrito. Essa sinergia no-code/IA simplifica a infraestrutura de conteúdo, transformando catálogos estáticos em sistemas adaptáveis e responsivos a consultas[2][3]. Além disso, descubra mais sobre Inteligência Artificial para Negócios.
Retail Dive.
OpenAI Blog.
A evolução da pesquisa de compras com tecnologia de IA destaca uma mudança crucial no e-commerce: a ênfase na qualidade e completude dos dados dentro dos feeds de produtos. À medida que as ferramentas de IA se tornam mais sofisticadas, elas dependem de informações de produtos ricas e estruturadas para um desempenho ideal. Essa tendência ressalta a importância de soluções como a NotPIM, que fornecem as ferramentas e recursos para padronizar, enriquecer e otimizar os dados dos produtos, garantindo que as empresas de e-commerce possam prosperar em um cenário cada vez mais impulsionado por IA, sendo representadas de forma precisa e abrangente nas jornadas de compra relevantes. Para mais informações, confira nosso artigo sobre Desafios de Integração de Dados.