OpenAI spúšťa Výskum nákupov v službe ChatGPT
Spoločnosť OpenAI predstavila výskum nákupov, novú funkciu v službe ChatGPT, ktorá premieňa AI na interaktívneho výskumníka produktov. Používatelia popíšu svoje potreby - napríklad tichý akumulátorový vysávač pre malý byt alebo darček pre dieťa, ktoré miluje umenie - a systém odpovie s objasňujúcimi otázkami o rozpočte, veľkosti, preferenciách a prioritách, ako je výkon alebo cena. Potom uskutoční viacstupňové vyhľadávanie na webe, pričom z kvalitných zdrojov získa štruktúrované údaje o cenách, parametroch, recenziách a dostupnosti, aby poskytol personalizovanú nákupnú príručku s hodnotenými možnosťami, porovnaniami a kompromismi[4][1][2].
Funkcia bola spustená 24. novembra 2025 pre prihlásených používateľov v rámci bezplatných, Plus, Pro a ďalších plánov na mobilných zariadeniach a webe, s takmer neobmedzeným používaním počas sviatkov na pomoc pri nakupovaní darčekov. Poháňa ju špecializovaný variant GPT-5 mini, ktorý bol vycvičený prostredníctvom posilňovacieho učenia pre úlohy spojené s nakupovaním, trvá niekoľko minút na jeden dotaz, pričom dosahuje 52% presnosť pri požiadavkách s viacerými obmedzeniami (ako sú špecifické cenové rozsahy, farby a funkcie) oproti 37% pre štandardné vyhľadávanie v ChatGPT. Spoločnosť OpenAI upozorňuje na potenciálne chyby v cenách alebo dostupnosti a naliehavo odporúča overenie na stránkach maloobchodníkov[2][3][4].
Dôsledky pre Produktové Feedy v E-commerce
Výskum nákupov čerpá údaje v reálnom čase z celého webu a syntetizuje ich do štruktúrovaných príručiek, nie do surových zoznamov. To si vyžaduje, aby platformy e-commerce udržiavali dynamické, vysokokvalitné produktové feedy s aktuálnymi parametrami, cenami a recenziami, aby sa presne zobrazovali vo vyhľadávaniach riadených AI. Neúplné alebo zastarané feedy riskujú vylúčenie z odporúčaní, pretože AI uprednostňuje spoľahlivé zdroje[1][4].
Pre štandardy katalógu funkcia presadzuje posun smerom k sémantickej bohatosti: produkty musia obsahovať podrobné atribúty (rozmery, materiály, hodnotenia používateľov), ktoré sú v súlade s dotazmi v prirodzenom jazyku. Kategórie ako elektronika, krása, tovar pre domácnosť, kuchynské spotrebiče a outdoorové vybavenie dosahujú najlepšie výsledky vzhľadom na ich charakteristiky, zatiaľ čo odevy zápasia so subjektívnymi faktormi, ako je veľkosť[2][3][4].
Zvýšenie Kvality a Kompletnosti Produktových Kariet
Nákupné príručky zdôrazňujú kompromisy a personalizáciu - čerpajú zo služby ChatGPT memory pre kontext, ako sú minulé preferencie hráča alebo záľuba v štýle - a odhaľujú medzery v základných produktových kartách. E-commerce musí vylepšiť karty o rozsiahle podrobnosti, obrázky a obsah generovaný používateľmi, aby sa vyrovnalo s hĺbkou, ktorú AI syntetizuje. Interaktívne vylepšenia, ako je označovanie možností ako „nemám záujem“ alebo „viac ako toto“, ďalej tlačia platformy, aby umožnili filtrovanie v reálnom čase[1][2][6].
To zvyšuje latku pre kompletnosť obsahu: čiastočné špecifikácie alebo zastarané recenzie vedú k suboptimálnemu hodnoteniu, pretože AI porovnáva viaceré stránky. Platformy so solídnymi, štandardizovanými kartami získavajú viditeľnosť v týchto konverzačných tokoch[1][5].
Zrýchlenie Nasadzovania Sortimentu
Tradičný e-commerce sa spolieha na manuálnu kuráciu pre nové sortimenty, ale výskum nákupov urýchľuje objavovanie indexovaním webových údajov okamžite. Obchodníci môžu rýchlejšie produkovať inventár prostredníctvom AI-optimalizovaných feedov, čím sa skracuje čas uvedenia na trh pre sezónne alebo nízkoobjemové položky. Režim hĺbkového výskumu funkcie - ktorý zvláda zložité rozhodnutia v priebehu niekoľkých minút - obchádza rozsiahle prehliadanie a smeruje návštevnosť do dobre indexovaných katalógov[4][6].
Sviatočné podpory, ako sú neobmedzené dotazy, podčiarkujú túto rýchlosť: obdobia s vysokou návštevnosťou zosilňujú expozíciu pre flexibilných manažérov feedov a potenciálne pretvárajú rýchlosť sortimentu z týždňov na dni[4]. Zistite viac o tejto téme v našom článku o Bežných chybách pri nahrávaní produktových feedov.
No-code a Integrácia AI v Content Workflows
No-code nástroje sa teraz bezproblémovo integrujú s výskumníkmi AI, automatizujúc generovanie feedov a obohacovanie kariet bez vývojových tímov. Spoliehanie sa výskumu nákupov na štruktúrované webové údaje stimuluje platformy s nízkym kódom, aby vložili AI pre dynamické katalógovanie, ako je automatické označovanie špecifikácií alebo generovanie porovnávacích tabuliek. Môžete zistiť, ako štruktúrovať svoje produktové dáta vo formáte CSV, v našom článku o Formáte CSV.
Budúca funkcia Instant Checkout – ktorá je už dostupná pre vybraných obchodníkov – naznačuje uzavreté cesty, ktoré kombinujú výskum s bezproblémovými nákupmi. Táto synergie no-code/AI zefektívňuje infraštruktúru obsahu a premieňa statické katalógy na adaptívne systémy reagujúce na dotazy[2][3]. Zistite tiež viac o Umelej inteligencii pre podnikanie.
Retail Dive.
OpenAI Blog.
Vývoj výskumu nákupov poháňaného AI poukazuje na zásadný posun v e-commerce: dôraz na kvalitu a úplnosť údajov v produktových feedoch. Keďže sa nástroje AI stávajú sofistikovanejšími, spoliehajú sa na rozsiahle, štruktúrované informácie o produktoch pre optimálny výkon. Tento trend zdôrazňuje dôležitosť riešení, ako je NotPIM, ktoré poskytujú nástroje a schopnosti štandardizovať, obohatiť a optimalizovať produktové dáta, čím sa zabezpečí, že podniky v oblasti e-commerce budú môcť prosperovať v čoraz viac prostredí riadenom umelou inteligenciou tým, že budú presne a komplexne zastúpené v relevantných nákupných cestách. Viac informácií nájdete v našom článku o Problémoch s integráciou údajov.