Vad som hände
Den 14 oktober 2025 tillkännagav Walmart ett banbrytande partnerskap med OpenAI, vilket markerade första gången en stor återförsäljare helt integrerat ChatGPT i sitt e-handelsekosystem, vilket gör det möjligt för shoppare att bläddra, välja, rekommendera och köpa produkter helt genom konversations-AI[1]. Integreringen går utöver grundläggande sök- och klick-interaktioner: kunder kan nu ställa frågor på naturligt språk (t.ex. "ingredienser för lasagne" eller "lila partyklänning under £50") och få kuraterade, personliga rekommendationer – tillsammans med möjligheten att slutföra utcheckningen i samma chattgränssnitt, tack vare en ny funktion som kallas Instant Checkout[2][3].
Denna åtgärd ersätter effektivt den traditionella e-handelsupplevelsen – en som drivs av sökfält och organiserade produktlistor – med ett konversationsflöde som drivs av avsikt. Walmarts vd, Doug McMillon, betonade att denna förändring inleder en "ny generation av detaljhandel" som kännetecknas av multimedia, personliga och kontextmedvetna interaktioner[1]. Företaget har beskrivit den nya funktionen som "agent-commerce" – ett system där AI inte bara svarar på kundförfrågningar utan också proaktivt lär sig och förutser behov, vilket förvandlar shopping från en reaktiv uppgift till en proaktiv, nästan förutseende upplevelse[6]. Integreringen är planerad att lanseras "snart", initialt med stöd för livsmedel (exklusive färskvaror), hushållsartiklar och produkter från tredjepartsförsäljare på Walmart Marketplace, med planer på att utöka funktionaliteten över tid[3].
Branschkontext och genomförande
Walmarts beslut att integrera ChatGPT är resultatet av över sju års experimenterande med AI i hela sin verksamhet, inklusive interna verktyg för anställda och kundinriktade funktioner som röstassistenten "Ask Sam" i butikerna[2]. Återförsäljaren har också lanserat sin egen generativa AI-shoppingassistent, Sparky, utformad för produktupptäckt och jämförelse, med ambitioner att inkludera ombeställning, servicebokning och multimodala (text, bild, ljud, video) indata i framtiden[3].
Den tekniska implementeringen utnyttjar OpenAIs Agentic Commerce Protocol, som tillåter användare att välja artiklar, bekräfta detaljer och slutföra utcheckningen inom en enda chattsession, inklusive betalnings- och leveransalternativ[7]. Det finns dock frågor om hur returer, byten, support efter köp och medlemsförmåner (t.ex. Walmart+ och Sam's Club) kommer att hanteras inom chattgränssnittet. Inledningsvis stöder systemet en enda leveransadress per session, vilket kan begränsa mer komplexa beställningar, även om ytterligare sofistikering förväntas när plattformen mognar[7].
Enligt LinkedIn-referensdata stod ChatGPT redan för 15 % av Walmarts trafik i september 2025 – en stark indikation på användarnas intresse för AI-drivna shoppingupplevelser – och företagets aktiekurs steg nästan 5 % efter tillkännagivandet, vilket återspeglar investerarnas förtroende för denna strategiska inriktning[7]. Partnerskapet är också en del av ett bredare OpenAI e-handelsinitiativ, som inkluderar integration med andra plattformar, men Walmart är den första stora återförsäljaren som erbjuder äkta konversationsshopping från början till slut i stor skala[3].
Varför detta är viktigt för e-handel och innehållsinfrastruktur
Skiftet från sökning till intention
Walmarts integration av ChatGPT representerar ett paradigmskifte från sökbaserad till avsiktsbaserad e-handel. I den traditionella modellen var SEO, betald sökning och webbplatsnavigering de primära drivkrafterna för produktupptäckt. Nu kollapsar upptäckt, utvärdering och transaktion till ett enda konversationsflöde, där AI tolkar användaravsikten och vägleder hela resan[4]. Denna övergång belönar återförsäljare och varumärken som kan göra sina produkter "algoritmiskt synliga" – vilket betyder att deras data är strukturerade, rika och kontextuellt relevanta nog för AI att rekommendera dem korrekt, även utan uttryckliga sökfrågor[4].
Inverkan på produktfeeds och katalogstandarder
En viktig implikation för e-handelsaktörer är den ökade betydelsen av högkvalitativa, strukturerade och semantiskt rika produktdata. I en värld där AI fungerar som den primära upptäcktsmotorn måste produktfeeds optimeras inte bara för sökmotorer, utan också för stora språkmodeller och rekommendationssystem. Detta inkluderar:
- Förbättrad attributkompletta: Detaljerade, korrekta och standardiserade produktmetadata (t.ex. ingredienser, kostrestriktioner, färg, material, stil) blir kritiska för AI för att generera relevanta rekommendationer.
- Bild- och multimediakvalitet: Eftersom ChatGPT kan bearbeta multimodala indata kommer högkvalitativa bilder, videor och till och med ljudbeskrivningar att bli allt viktigare för produktupptäckt och differentiering.
- Lager och prissättning i realtid: AI-drivna shoppingupplevelser kräver uppdaterad tillgänglighet och prisdata för att förhindra besvikelse vid utcheckningen och upprätthålla förtroendet.
Återförsäljare och varumärken kommer att behöva investera i datakvalitetsverktyg, synkronisering av realtidsfeeds och eventuellt till och med semantisk berikning för att säkerställa att deras produkter "förstås" av AI-agenter[4]. Till exempel är detaljerade, korrekta och standardiserade produktmetadata nyckeln för AI för att generera relevanta rekommendationer. Om du vill lära dig mer om att strukturera produktdata, kolla in vår blogg om CSV Format: How to Structure Product Data for Smooth Integration - NotPIM.
Snabbhet på marknaden och No-Code/AI-automatisering
Möjligheten att snabbt introducera nya produkter och uppdatera befintliga listor kommer att vara en konkurrensfördel. Återförsäljare kan vända sig till no-code och AI-drivna verktyg för att automatisera kataloghantering, inklusive attributextrahering, bildtaggning och innehållsgenerering. Till exempel kan generativ AI hjälpa till att skapa produktbeskrivningar, Q&A-sektioner och till och med marknadsföringstexter som är skräddarsydda för specifika konversationskontexter. Detta minskar den manuella bördan på merchandisingteamen och accelererar takten med vilken nya produkter kan introduceras och upptäckas[4]. För att bättre hantera produktdata kommer återförsäljare att behöva investera i verktyg för synkronisering av feeds i realtid. För mer information om produktdata, kolla in vår Product feed - NotPIM blogg.
Tekniska utmaningar och utvecklande standarder
Medan löftet om konversationshandel är betydande, återstår flera tekniska och operativa utmaningar:
- Returer och support efter köp: Aktuella implementeringar klargör ännu inte hur returer, byten eller kundservice kommer att hanteras inom chattgränssnittet. Detta kan påverka kundnöjdheten och arbetsflödena[7].
- Flerförsändningar och komplexa beställningar: Det initiala systemet stöder endast en enda leveransadress per session, vilket kan begränsa mer sofistikerade användningsfall, till exempel presentgivande eller hushållshantering, tills plattformen utvecklas[7].
- Medlemskapsintegration: Det är oklart hur lojalitetsprogram och medlemsförmåner (t.ex. Walmart+, Sam's Club) kommer att kännas igen och tillämpas i ett konversationsflöde.
Dessa luckor tyder på att den första vågen av konversationsshopping passar bäst för enkla, upprepade köp, med mer komplexa scenarier som kräver ytterligare plattformsutveckling.
Den bredare branschens reaktion
Walmarts drag ses allmänt som en katalysator för att den bredare detaljhandeln ska påskynda sina egna AI-strategier. Konkurrenter förväntas eftersträva generativa AI-partnerskap, utveckla proprietära konversationsplattformar eller omkonstruera sin produktdatainfrastruktur för att förbli relevanta i ett algoritmdrivet handelslandskap[6]. Detta kan leda till en våg av investeringar i middleware och orkestreringslager – programvara som överbryggar AI-gränssnitt med befintliga e-handelsplattformar, hanterar lager i realtid, leveransuppdateringar och säker betalningshantering[7].
Framtiden för Agentic Commerce
Walmarts integration av ChatGPT är inte bara en funktionslansering – det är en signal om att reglerna för näthandeln skrivs om. Fördelen kommer i allt högre grad att tillhöra dem som kan göra sina produktdata "algoritmiskt synliga" och kontextuellt relevanta, snarare än de som helt enkelt dominerar sökrankningar eller äger främsta digitala fastigheter. Denna förändring kommer att påverka alla aktörer i e-handelsekosystemet, från varumärken och återförsäljare till teknikleverantörer och dataleverantörer.
Återförsäljare måste nu överväga hur deras kataloghantering, innehållsstrategi och tekniska infrastruktur överensstämmer med kraven från agent-commerce. Vinnarna i detta nya landskap kommer att vara de som investerar i dataflöde, automatisering i realtid och sömlös integration med AI-plattformar. För innehållsproffs innebär detta att ompröva hur produktinformation struktureras, berikas och levereras – inte bara för människor, utan för de algoritmer som i allt högre grad kommer att förmedla shoppingupplevelsen. För att effektivisera detta, använd Feed validator - NotPIM, som hjälper nätbutiker och leverantörer att kontrollera sina produktfeeds.
Som Walmarts vd Doug McMillon uttryckte det, håller eran av "sökfältet och en lång lista med artikelåterkopplingar" på att ta slut, och en "inbyggd AI-upplevelse" anländer – en som är multimedia, personlig och kontextuell[1]. Utmaningen – och möjligheten – för branschen är att anpassa sig till denna nya verklighet, där språk är den nya utcheckningskön och kod skriver om reglerna för detaljhandeln.
Ur ett NotPIM-perspektiv understryker Walmarts drag det kritiska behovet för återförsäljare att prioritera produktdatakvalitet och optimering. När AI-driven handel blir mer utbredd, blir förmågan att mata in korrekt, rik och semantiskt konsekvent produktinformation avgörande. NotPIM tillhandahåller en robust plattform för e-handelsföretag att hantera och berika sin produktdata, vilket säkerställer att den förblir "algoritmiskt synlig" och väl förberedd för de förändrade kraven från konversations-AI. Denna proaktiva strategi kommer att vara avgörande för att vara konkurrenskraftig i framtiden för detaljhandeln och för att optimera product cards.