ChatGPT интегрирует функцию поиска товаров в интерфейсе чата: как он формирует результаты поиска

Искусственный интеллект продолжает менять устоявшиеся подходы — от способов общения до онлайн-покупок. Теперь у ChatGPT появилась новая функция: поиск товаров непосредственно в чате. Модель автоматически подбирает релевантные продукты, формируя подборки на основе алгоритмов, влияющих на маркетинговые стратегии и поведение потребителей.

Как ChatGPT выбирает товары

Когда пользователь вводит запрос с покупательской интенцией (например, «смешные костюмы для собак»), ChatGPT анализирует его по нескольким параметрам:

1. Намерение пользователя и контекст: рассмотрение запроса не ограничивается только его текстом. Во внимание могут приниматься: содержание текущего запроса; предыдущие предпочтения или антипатии, если они сохранены в памяти; индивидуальные инструкции, заданные пользователем ранее (например, «показывай только бюджетные варианты»).
2. Структурированные данные из внешних источников: ChatGPT использует метаданные о продуктах, такие как: цена; описание товара; отзывы покупателей.
3. Генеративная логика модели: перед отображением результатов модель формирует собственное представление о том, что является наиболее релевантным — цена, качество, функциональность и т.д. Это позволяет сделать подборку индивидуализированной.
4. Фильтрация по релевантности: если в запросе упоминается бюджет, система ориентируется в первую очередь на ценовые параметры. Если цена не указана, в фокусе могут оказаться другие характеристики — популярность, дизайн, функциональность.
5. Требования безопасности OpenAI: продукты, не соответствующие внутренним стандартам безопасности или считающиеся неприемлемыми, автоматически исключаются из выдачи.

Важно: подборка товаров осуществляется независимо — это не реклама.

Как выглядит выдача

Интерфейс отображения результатов в ChatGPT — это визуальные карусели с карточками товаров.

Каждая карточка включает в себя:

• изображение;
• упрощенное название и описание, сгенерированные моделью;
• цену (обычно от первого доступного продавца);
• ссылку на страницу товара.

Дополнительные метки и теги

На основе данных модель может добавлять категории, например:

• «Бюджетный вариант»;
• «Самый популярный».

Эти метки формируются автоматически, не проверяются вручную и не всегда отображают полную информацию о товаре.

Рейтинги и отзывы

Некоторые товары сопровождаются кратким обзором пользовательских отзывов. Также могут отображаться оценки в виде звезд и количество рецензий, собранных из внешних источников. При этом эти оценки не проверяются OpenAI и могут не совпадать с данными на конкретном сайте продавца.

Ценообразование

Отображаемая цена обычно принадлежит первому продавцу в списке. Это не обязательно самая низкая или актуальная цена. После перехода по ссылке можно увидеть альтернативные предложения.

Как отбираются продавцы

Информация о продавцах поступает от внешних партнеров. OpenAI не принимает прямые фиды от магазинов. Порядок, в котором показываются продавцы, также определяется внешними источниками. ChatGPT не переупорядочивает продавцов по таким параметрам, как:

• цена;
• сроки доставки;
• политики возврата.

Что это означает для маркетологов

Учитывая стремительный рост количества пользователей ChatGPT, стоит уже сейчас готовиться к изменениям в шопинг-поведении:

• Описание товара, визуальные элементы и отзывы приобретают новое значение — они становятся частью алгоритма отбора.
• Работа с агрегаторами и партнерами, поставляющими данные OpenAI, будет влиять на видимость товаров в ChatGPT.
• Конкуренция за релевантность и соответствие интенции пользователя выходит на первый план.

ChatGPT постепенно превращается в посредника между брендом и потребителем. Пользователи уже не только вводят запросы в Google или маркетплейсы, чтобы найти нужный товар: они общаются с ИИ, который анализирует намерения, контекст, предпочтения и сразу предлагает подборку релевантных продуктов. Это меняет ландшафт e-commerce.

Самое время задуматься о том, как ваш бренд или продукт будет выглядеть в такой выдаче:

• Какие параметры будет видеть ИИ
• Как выглядит описание товара
• Есть ли у вас положительные отзывы, которые можно использовать как метаданные для повышения доверия
• Конкурируете ли вы только ценой или имеете дополнительные преимущества, которые модель сможет выделить

Выводы

Мы наблюдаем рождение нового типа шопинг-опыта, где пользователь взаимодействует не с традиционной поисковой системой, а с персонализированным помощником, который анализирует запросы, интерпретирует контекст, учитывает индивидуальные предпочтения и формирует предложения, максимально соответствующие ожиданиям.

Для маркетологов это сигнал к переосмыслению привычных подходов. В новой экосистеме необходимо встраиваться в логику ИИ-платформ: оптимизировать структуру данных о товарах, работать над содержательностью описаний, заботиться о наличии и качестве отзывов, а также формировать предложения, которые будут релевантны не только для человека, но и для алгоритма. В итоге выиграют те бренды и специалисты, которые первыми начнут исследовать и интегрировать новые возможности.

Источник: blog.uamaster.com