OpenAI, ChatGPT'de Alışveriş Araştırmasını Başlattı
OpenAI, yapay zekayı etkileşimli bir ürün araştırmacısına dönüştüren yeni bir özellik olan alışveriş araştırmasını ChatGPT'de tanıttı. Kullanıcılar, küçük bir daire için sessiz bir kablosuz süpürge veya sanatı seven bir çocuk için bir hediye gibi ihtiyaçlarını tanımlar ve sistem bütçe, boyut, tercihler ve performans veya fiyat gibi öncelikler hakkında açıklayıcı sorularla yanıt verir. Daha sonra fiyatlar, özellikler, incelemeler ve bulunabilirlik hakkında yapılandırılmış verileri kaliteli kaynaklardan çekerek, sıralanmış seçenekler, karşılaştırmalar ve ödünleşimler içeren kişiselleştirilmiş bir alıcı rehberi sunmak için çok aşamalı web aramaları gerçekleştirir[4][1][2].
Özellik, 24 Kasım 2025'te mobil ve web'de ücretsiz, Plus, Pro ve diğer planlardaki oturum açmış kullanıcılar için kullanıma sunuldu ve hediye alışverişine yardımcı olmak için tatil boyunca neredeyse sınırsız kullanım imkanı sundu. Alışveriş görevleri için takviyeli öğrenme yoluyla eğitilmiş özel bir GPT-5 mini varyantı tarafından desteklenir ve sorgu başına birkaç dakika sürer; çok kısıtlı isteklerde (belirli fiyat aralıkları, renkler ve özellikler gibi) standart ChatGPT Araması için %37'ye kıyasla %52 doğruluk sağlar. OpenAI, perakendeci sitelerinde doğrulama yapılması gerektiğini belirterek, fiyatlandırma veya bulunabilirlikte potansiyel hatalara dikkat çekiyor[2][3][4].
E-Ticaret Ürün Akışları İçin Etkileri
Alışveriş araştırması, ham listeler yerine yapılandırılmış rehberler halinde sentezleyerek web genelinden gerçek zamanlı veriler çeker. Bu, e-ticaret platformlarının, yapay zeka destekli aramalarda doğru bir şekilde görünmek için güncel özellikler, fiyatlar ve incelemelerle dinamik, yüksek kaliteli ürün akışlarını sürdürmesini gerektirir. Eksik veya güncelliğini yitirmiş akışlar, yapay zeka güvenilir kaynakları önceliklendirdiğinden, önerilerden hariç tutulma riski taşır[1][4].
Kataloglama standartları için özellik, anlamsal zenginliğe doğru bir kaymayı zorlar: ürünler, doğal dil sorgularıyla uyumlu ayrıntılı özellikler (boyutlar, malzemeler, kullanıcı derecelendirmeleri) içermelidir. Elektronik, güzellik, ev eşyaları, mutfak aletleri ve dış mekan ekipmanları gibi kategoriler, özellik ağırlıklı doğaları nedeniyle en iyi performansı gösterirken, giyim, uyum gibi öznel faktörlerle mücadele eder[2][3][4].
Ürün Kartı Kalitesini ve Tamamlanmasını Artırmak
Alıcı rehberleri, ödünleşimleri ve kişiselleştirmeyi vurgular—geçmiş oyun oynama tercihleri veya stil hoşlanmama gibi bağlam için ChatGPT hafızasından yararlanır—temel ürün kartlarındaki boşlukları ortaya çıkarır. E-ticaret, yapay zekanın sentezlediği derinliğe uyacak şekilde kartları kapsamlı ayrıntılar, görseller ve kullanıcı tarafından oluşturulan içeriklerle geliştirmelidir. "İlgilenmiyorum" veya "buna benzer daha fazla" gibi etkileşimli iyileştirmeler, platformları gerçek zamanlı filtreleme sağlamaya daha da zorlar[1][2][6].
Bu, içerik tamamlanması için çıtayı yükseltir: kısmi özellikler veya güncelliğini yitirmiş incelemeler, yapay zeka birden fazla siteye çapraz referans verdiğinden, yetersiz sıralamalara yol açar. Sağlam, standartlaştırılmış kartlara sahip platformlar, bu konuşmaya dayalı akışlarda görünürlük kazanır[1][5].
Çeşitlilik Dağıtımını Hızlandırmak
Geleneksel e-ticaret, yeni çeşitler için manuel kürasyona güvenir, ancak alışveriş araştırması, web verilerini anında indeksleyerek keşfi hızlandırır. Satıcılar, yapay zeka optimizasyonlu akışlar aracılığıyla envanteri daha hızlı yayınlayabilir, sezonluk veya niş ürünler için pazara çıkış süresini kısaltabilir. Özelliğin derin araştırma modu—karmaşık kararları dakikalar içinde işlemek—yoğun taramayı atlar, trafiği iyi dizine alınmış kataloglara yönlendirir[4][6].
Sınırsız sorgular gibi tatil artışları bu hızı vurgular: yüksek trafik dönemleri, çevik akış yöneticileri için görünürlüğü artırır ve potansiyel olarak çeşitlilik hızını haftalardan günlere dönüştürür[4]. Konu hakkında daha fazla bilgiyi Ürün Akışı Yüklemelerindeki Yaygın Hatalar başlıklı makalemizde bulabilirsiniz.
İçerik İş Akışlarında Kodsuz ve Yapay Zeka Entegrasyonu
Kodsuz araçlar artık geliştirici ekipler olmadan akış oluşturmayı ve kart zenginleştirmeyi otomatikleştirerek yapay zeka araştırmacılarıyla sorunsuz bir şekilde entegre oluyor. Alışveriş araştırmasının yapılandırılmış web verilerine olan bağımlılığı, otomatik özellik etiketleme veya karşılaştırma tabloları oluşturma gibi dinamik kataloglama için yapay zeka yerleştirmek üzere düşük kod platformlarını teşvik eder. Ürün verilerinizi CSV formatında nasıl yapılandıracağınızı CSV Formatı başlıklı makalemizde bulabilirsiniz.
Gelecekteki Anında Ödeme—belirli satıcılar için zaten yayında—araştırmayı sürtünmesiz satın almalarla birleştiren kapalı döngü yolculuklarına işaret ediyor. Bu kodsuz/yapay zeka sinerjisi, statik katalogları uyarlanabilir, sorguya duyarlı sistemlere dönüştürerek içerik altyapısını kolaylaştırır[2][3]. Ayrıca, İşletmeler İçin Yapay Zeka hakkında daha fazla bilgi edinin.
Retail Dive.
OpenAI Blog.
Yapay zeka destekli alışveriş araştırmasının evrimi, e-ticaretteki önemli bir değişimi vurgulamaktadır: ürün akışları içinde veri kalitesine ve eksiksizliğe vurgu yapılması. Yapay zeka araçları daha sofistike hale geldikçe, optimum performans için zengin, yapılandırılmış ürün bilgilerine güveniyorlar. Bu eğilim, e-ticaret işletmelerinin ilgili alıcı yolculuklarında doğru ve kapsamlı bir şekilde temsil edilerek, artan yapay zeka odaklı bir ortamda gelişebilmelerini sağlamak için ürün verilerini standartlaştırmak, zenginleştirmek ve optimize etmek için araç ve yetenekler sağlayan NotPIM gibi çözümlerin önemini vurgulamaktadır. Daha fazla bilgi için Veri Entegrasyon Zorlukları başlıklı makalemize göz atın.