ChatGPT інтегрує функцію пошуку товарів в інтерфейсі чату: як він формує результати пошуку

Штучний інтелект продовжує змінювати усталені підходи — від способів спілкування до онлайн-покупок. Тепер у ChatGPT з’явилася нова функція: пошук товарів безпосередньо в чаті. Модель автоматично підбирає релевантні продукти, формуючи добірки на основі алгоритмів, що впливають на маркетингові стратегії та поведінку споживачів.

Як ChatGPT обирає товари

Коли користувач вводить запит із покупною інтенцією (наприклад, “смішні костюми для собак”), ChatGPT аналізує його за кількома параметрами:

1. Намір користувача та контекст: розгляд запиту не обмежується лише його текстом. До уваги можуть братися: зміст поточного запиту; попередні вподобання або антипатії, якщо вони збережені в пам’яті; індивідуальні інструкції, задані користувачем раніше (наприклад, “показуй лише бюджетні варіанти”).
2. Структуровані дані з зовнішніх джерел: ChatGPT використовує метадані про продукти, такі як: ціна; опис товару; відгуки покупців.
3. Генеративна логіка моделі: перед відображенням результатів модель формує власне уявлення про те, що є найбільш релевантним — ціна, якість, функціональність тощо. Це дозволяє зробити добірку індивідуалізованою.
4. Фільтрація за релевантністю: якщо в запиті згадується бюджет, система орієнтується насамперед на цінові параметри. Якщо ціна не зазначена, у фокусі можуть опинитися інші характеристики — популярність, дизайн, функціональність.
5. Вимоги безпеки OpenAI: продукти, що не відповідають внутрішнім стандартам безпеки або вважаються неприйнятними, автоматично виключаються з видачі.

Важливо: добірка товарів здійснюється незалежно — це не реклама.

Як виглядає видача

Інтерфейс відображення результатів у ChatGPT — це візуальні каруселі з картками товарів.

Кожна картка включає:

• зображення;
• спрощену назву й опис, згенеровані моделлю;
• ціну (зазвичай від першого доступного продавця);
• посилання на сторінку товару.

Додаткові мітки та теги

На основі даних модель може додавати категорії, наприклад:

• “Бюджетний варіант”;
• “Найпопулярніший”.

Ці мітки формуються автоматично, не перевіряються вручну та не завжди відображають повну інформацію про товар.

Рейтинги та відгуки

Деякі товари супроводжуються коротким оглядом користувацьких відгуків. Також можуть відображатися оцінки у вигляді зірок і кількість рецензій, зібраних із зовнішніх джерел. Водночас ці оцінки не перевіряються OpenAI та можуть не збігатися з даними на конкретному сайті продавця.

Ціноутворення

Ціна, що відображається, зазвичай належить першому продавцю в списку. Це не обов’язково найнижча або актуальна ціна. Після переходу за посиланням можна побачити альтернативні пропозиції.

Як відбираються продавці

Інформація про продавців надходить від зовнішніх партнерів. OpenAI не приймає прямі фіди від магазинів. Порядок, у якому показуються продавці, також визначається зовнішніми джерелами. ChatGPT не переупорядковує продавців за такими параметрами, як:

• ціна;
• терміни доставки;
• політики повернення.

Що це означає для маркетологів

З огляду на стрімке зростання кількості користувачів ChatGPT, варто вже зараз готуватись до змін у шопінг-поведінці:

• Опис товару, візуальні елементи та відгуки набувають нового значення — вони стають частиною алгоритму добору.
• Робота з агрегаторами та партнерами, що постачають дані OpenAI, буде впливати на видимість товарів у ChatGPT.
• Конкуренція за релевантність і відповідність інтенції користувача виходить на перший план.

ChatGPT поступово перетворюється на посередника між брендом і споживачем. Користувачі вже не тільки вводять запити в Google або маркетплейси, щоб знайти потрібний товар: вони спілкуються з ШІ, який аналізує наміри, контекст, уподобання й одразу пропонує добірку релевантних продуктів. Це змінює ландшафт e-commerce.

Саме час задуматись про те, як ваш бренд або продукт виглядатиме в такій видачі:

• Які параметри буде бачити ШІ
• Як виглядає опис товару
• Чи є у вас позитивні відгуки, які можна використати як метадані для підвищення довіри
• Чи конкуруєте ви лише ціною, чи маєте додаткові переваги, які модель зможе виділити

Висновки

Ми спостерігаємо народження нового типу шопінг-досвіду, де користувач взаємодіє не з традиційною пошуковою системою, а з персоналізованим помічником, який аналізує запити, інтерпретує контекст, зважає на індивідуальні вподобання й формує пропозиції, що максимально відповідають очікуванням.

Для маркетологів це сигнал до переосмислення звичних підходів. У новій екосистемі необхідно вбудовуватись у логіку ШІ-платформ: оптимізувати структуру даних про товари, працювати над змістовністю описів, дбати про наявність і якість відгуків, а також формувати пропозиції, які будуть релевантні не лише для людини, а й для алгоритму. Зрештою, виграють ті бренди й фахівці, які першими почнуть досліджувати й інтегрувати нові можливості.

Джерело: blog.uamaster.com