OpenAI лансира истраживање куповине у ChatGPT-у
OpenAI је представио истраживање куповине, нову функцију у ChatGPT-у која претвара вештачку интелигенцију у интерактивног истраживача производа. Корисници описују своје потребе — као што је тихи бежични усисивач за мали стан или поклон за дете које воли уметност — а систем одговара са питањима за појашњење о буџету, величини, преференцама и приоритетима као што су перформансе или цена. Затим спроводи вишестепене претраге на вебу, извлачећи структуриране податке о ценама, спецификацијама, рецензијама и доступности са квалитетних извора да би испоручио персонализовани водич за купца са рангираним опцијама, поређењима и компромисима[4][1][2].
Функција је изашла 24. новембра 2025. за пријављене кориснике на бесплатним, Plus, Pro и другим плановима на мобилним уређајима и вебу, са скоро неограниченом употребом током распуста за помоћ при куповини поклона. Покреће је специјализована GPT-5 mini варијанта обучена путем учења појачања за задатке куповине, потребно је неколико минута по упиту, постижући 52% тачности на захтевима са више ограничења (као што су одређени распони цена, боје и функције) у односу на 37% за стандардну ChatGPT Search. OpenAI напомиње могуће грешке у ценама или доступности, позивајући на верификацију на сајтовима продаваца[2][3][4].
Имппликације за E-commerce Product Feeds
Истраживање куповине извлачи податке у реалном времену са веба, синтетишући их у структуриране водиче, а не у сирове листе. Ово захтева да e-commerce платформе одржавају динамичне, висококвалитетне product feed са ажурираним спецификацијама, ценама и рецензијама како би се тачно појавили у претрагама које покреће вештачка интелигенција. Некомплетни или застарели feed ризикују искључење из препорука, пошто вештачка интелигенција даје предност поузданим изворима[1][4].
За стандарде каталогизације, функција намеће померање ка семантичком богатству: производи морају да укључују детаљне атрибуте (димензије, материјале, оцене корисника) који су усклађени са упитима на природном језику. Категорије као што су електроника, лепота, предмети за домаћинство, кухињски апарати и опрема за спољашност најбоље се понашају због своје природе са много спецификација, док одећа има проблема са субјективним факторима као што је величина[2][3][4].
Подизање квалитета и комплетности product card
Водичи за купце наглашавају компромисе и персонализацију — засновани на ChatGPT меморији за контекст као што су претходне преференце играча или невоље са стилом — излажући празнине у основним product card. E-commerce мора да побољша card са опсежним детаљима, сликама и садржајем који генеришу корисници како би одговарали дубини коју вештачка интелигенција синтетише. Интерактивна побољшања, као што је означавање опција "нисам заинтересован" или "више као ово", додатно врше притисак на платформе да омогуће филтрирање у реалном времену[1][2][6].
Ово подиже лествицу за комплетност садржаја: делимичне спецификације или застареле рецензије доводе до субоптималног рангирања, пошто вештачка интелигенција унакрсно упућује на више сајтова. Платформе са робусним, стандардизованим card добијају видљивост у овим конверсацијским токовима[1][5].
Убрзавање распоређивања асортимана
Традиционални e-commerce се ослања на ручну курацију за нове асортимане, али истраживање куповине убрзава откривање индексирањем веб података тренутно. Трговци могу да издају залихе брже путем feed оптимизованих за вештачку интелигенцију, смањујући време до тржишта за сезонске или нишне артикле. Дубоки режим истраживања функције — који решава сложене одлуке за неколико минута — заобилази исцрпно прегледање, усмеравајући саобраћај у добро индексиране каталоге[4][6].
Боостови за празника, као што су неограничени упити, подвлаче ову брзину: периоди са великим прометом повећавају изложеност за агилне feed менаџере, потенцијално реформишући брзину опсега од недеља до дана[4]. Сазнајте више о теми у нашем чланку о Common Mistakes in Product Feed Uploads.
No-Code и интеграција вештачке интелигенције у токовима рада садржаја
Алати без кода сада се неприметно интегришу са истраживачима вештачке интелигенције, аутоматизујући генерисање feed и обогаћивање card без развојних тимова. Ослањање истраживања куповине на структуриране веб податке подстиче платформе са мало кодова да уграде вештачку интелигенцију за динамичку каталогизацију, као што је аутоматско означавање спецификација или генерисање табела за поређење. Можете сазнати како да структурирате податке о производу у CSV формату у нашем чланку о CSV Format.
Future Instant Checkout — већ уживо за изабране трговце — наговештава затворене путеве, мешајући истраживање са куповинама без трења. Ова no-code/вештачка интелигенција синергија поједностављује инфраструктуру садржаја, претварајући статичне каталоге у адаптивне системе који реагују на упите[2][3]. Такође, сазнајте више о Artificial Intelligence for Business.
Retail Dive.
OpenAI Blog.
Еволуција истраживања куповине које покреће вештачка интелигенција наглашава кључну промену у e-commerce-у: нагласак на квалитету података и комплетности у product feed. Како алати вештачке интелигенције постају софистициранији, они се ослањају на богате, структуриране информације о производима за оптималан учинак. Овај тренд наглашава важност решења као што је NotPIM, које пружа алате и могућности за стандардизацију, обогаћивање и оптимизацију података о производима, обезбеђујући да e-commerce предузећа могу да напредују у све више окружењу које покреће вештачка интелигенција прецизним и свеобухватним представљањем у релевантним путовањима купаца. За више информација, погледајте наш чланак о Data Integration Challenges.