OpenAI lansează Shopping Research în ChatGPT
OpenAI a introdus shopping research, o nouă funcție în ChatGPT care transformă AI-ul într-un cercetător de produse interactiv. Utilizatorii își descriu nevoile — cum ar fi un aspirator silențios fără fir pentru un apartament mic sau un cadou pentru un copil căruia îi place arta — și sistemul răspunde cu întrebări de clarificare despre buget, dimensiune, preferințe și priorități, cum ar fi performanța sau prețul. Apoi efectuează căutări web în mai mulți pași, extrăgând date structurate despre prețuri, specificații, recenzii și disponibilitate din surse de calitate pentru a oferi un ghid personalizat al cumpărătorului cu opțiuni clasificate, comparații și compromisuri [4] [1] [2].
Funcția a fost lansată pe 24 noiembrie 2025, pentru utilizatorii autentificați pe web și mobil, pe planurile gratuit, Plus, Pro și alte planuri, cu utilizare aproape nelimitată în timpul sărbătorilor pentru a ajuta la cumpărăturile de cadouri. Alimentat de o variantă mini GPT-5 specializată, antrenată prin învățare prin întărire pentru sarcini de cumpărături, durează câteva minute per interogare, atingând o precizie de 52% pentru cererile cu mai multe restricții (cum ar fi intervale specifice de preț, culori și caracteristici) față de 37% pentru căutarea standard ChatGPT. OpenAI observă posibile erori de preț sau disponibilitate, îndemnând la verificare pe site-urile comercianților [2] [3] [4].
Implicații pentru fluxurile de produse e-Commerce
Shopping research preia date în timp real de pe web, sintetizându-le în ghiduri structurate, mai degrabă decât liste brute. Aceasta impune ca platformele de e-commerce să mențină fluxuri de produse dinamice, de înaltă calitate, cu specificații, prețuri și recenzii actualizate pentru a fi afișate cu acuratețe în căutările bazate pe AI. Fluxurile incomplete sau învechite riscă excluderea din recomandări, deoarece AI prioritizează sursele fiabile [1] [4].
Pentru standardele de catalogare, funcția impune o trecere către bogăția semantică: produsele trebuie să includă atribute detaliate (dimensiuni, materiale, evaluări utilizatori) care se aliniază cu interogările în limbaj natural. Categoriile precum electronice, produse de înfrumusețare, articole pentru casă, aparate de bucătărie și echipamente pentru exterior funcționează cel mai bine datorită naturii lor puternice de specificație, în timp ce îmbrăcămintea se luptă cu factori subiectivi, cum ar fi potrivirea [2] [3] [4].
Creșterea calității și completitudinii product card
Ghidurile cumpărătorilor evidențiază compromisurile și personalizarea — bazându-se pe memoria ChatGPT pentru context, cum ar fi preferințele gamerilor din trecut sau antipatiile stilistice — expunând lacunele în product cards de bază. E-commerce-ul trebuie să îmbunătățească cardurile cu detalii complete, imagini și conținut generat de utilizatori pentru a se potrivi cu profunzimea pe care AI o sintetizează. Rafinări interactive, cum ar fi marcarea opțiunilor "nu mă interesează" sau "mai mult ca acesta", exercită o presiune suplimentară asupra platformelor pentru a activa filtrarea în timp real [1] [2] [6].
Acest lucru ridică ștacheta pentru completitudinea conținutului: specificațiile parțiale sau recenziile învechite duc la clasamente suboptimale, deoarece AI încrucișează referințele mai multor site-uri. Platformele cu product cards robuste, standardizate, obțin vizibilitate în aceste fluxuri conversaționale [1] [5].
Accelerarea implementării sortimentului
E-commerce-ul tradițional se bazează pe curatare manuală pentru noile sortimente, dar shopping research accelerează descoperirea prin indexarea instantanee a datelor web. Comercianții pot produce inventar mai rapid prin fluxuri optimizate de AI, reducând timpul de lansare pe piață pentru articole sezoniere sau de nișă. Modul de cercetare aprofundată al funcției — care gestionează decizii complexe în câteva minute — ocolește navigarea exhaustivă, canalizând traficul către cataloage bine indexate [4] [6].
Stimulări de sărbători, cum ar fi interogările nelimitate, subliniază această viteză: perioadele cu trafic ridicat amplifică expunerea pentru managerii de feed agili, remodelând potențial viteza sortimentelor de la săptămâni la zile [4]. Aflați mai multe despre subiect în articolul nostru despre Common Mistakes in Product Feed Uploads.
Integrare No-Code și AI în fluxurile de lucru de conținut
Instrumentele No-code se integrează acum perfect cu cercetătorii AI, automatizând generarea de feed-uri și îmbogățirea cardurilor fără echipe de dezvoltare. Dependența shopping research de date web structurate încurajează platformele low-code să încorporeze AI pentru catalogare dinamică, cum ar fi etichetarea automată a specificațiilor sau generarea de tabele de comparație. Puteți afla cum să vă structurați datele produselor în format CSV în articolul nostru despre CSV Format.
Future Instant Checkout — deja disponibil pentru comercianții selectați — sugerează călătorii în buclă închisă, combinând cercetarea cu cumpărături fără frecare. Această sinergie no-code/AI eficientizează infrastructura de conținut, transformând cataloagele statice în sisteme adaptive, care răspund la interogări [2] [3]. De asemenea, aflați mai multe despre Artificial Intelligence for Business.
Retail Dive.
OpenAI Blog.
Evoluția shopping research alimentat de AI evidențiază o schimbare crucială în e-commerce: accentul pe calitatea datelor și completitudinea în cadrul fluxurilor de produse. Pe măsură ce instrumentele AI devin mai sofisticate, acestea se bazează pe informații bogate și structurate despre produse pentru o performanță optimă. Această tendință subliniază importanța soluțiilor precum NotPIM, care oferă instrumentele și capacitățile de a standardiza, îmbogăți și optimiza datele despre produse, asigurând că companiile de e-commerce pot prospera într-un peisaj din ce în ce mai orientat spre AI, fiind reprezentate cu acuratețe și exhaustivitate în călătoriile relevante ale cumpărătorilor. Pentru mai multe informații, consultați articolul nostru despre Data Integration Challenges.