E-commerce non pubblicizzato nella ricerca AI: Openai rilascia fattori di classificazione per i prodotti in Chatgpt

Raccomandazioni sul prodotto 2.0: come Openi stabilisce gli standard con CHATGPT

Alla fine di aprile 2025, Openai ha introdotto un aggiornamento significativo per CHATGPT, che consente al sistema AI di visualizzare i consigli sui prodotti. Contrariamente alle piattaforme tradizionali di e-commerce, queste raccomandazioni non sono influenzate dalla pubblicità, ma si basano su un complesso algoritmo di selezione. Openi ha ora pubblicato i fattori che determinano quali prodotti appaiono nelle nuove "giostre visivamente attraenti" e come vengono selezionati.

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L'algoritmo di selezione di base

CHATGPT utilizza un nuovo approccio per le raccomandazioni del prodotto che differiscono fondamentalmente dai motori di ricerca convenzionali e dalle piattaforme di e-commerce. "Contrariamente a Google o Amazon, i risultati del prodotto di Chatgpt" di Chatgpt sono selezionati in modo indipendente e non sono pubblicitari ", come sottolinea OpenAai nella sua documentazione. Questo approccio non pubblicizzato rappresenta un significativo allontanamento dalle piattaforme di e-commerce tradizionali.

La selezione del prodotto è effettuata da un processo di valutazione basato sull'intenzione. Se un utente fa un'indagine con l'intenzione di acquistare (ad esempio "Sto cercando costumi per i miei due cani"), CHATGPT attiva le sue funzioni di acquisto e mostra opzioni di prodotto pertinenti. L'esperienza dell'utente è significativamente più diretta che con i motori di ricerca convenzionali - mentre Google spesso mostra numerosi report e blog sui prodotti, CHATGPT presenta immediatamente prodotti concreti con informazioni pertinenti.

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I quattro fattori chiave nella selezione del prodotto

Openi ha identificato quattro fattori principali che vengono presi in considerazione nella selezione del prodotto:

1. I metadati strutturati dei fornitori di terze parti - Specifiche tecniche, informazioni sui prezzi e descrizioni dei prodotti fluiscono nella valutazione
2. Il contenuto dei provider di terze parti -Revisioni e valutazioni dei clienti aiutano a valutare la qualità del prodotto e la soddisfazione del cliente
3. Risposte del modello precedentemente generato - Informazioni che GHATGPT genera prima dell'inclusione di nuovi risultati di ricerca
4. Meccanismi di filtro di sicurezza di Openai che assicurano che i prodotti raccomandati soddisfino le linee guida dell'azienda

L'importanza relativa di questi fattori è dinamicamente a seconda dei requisiti dell'utente. Ad esempio, se un utente indica un budget, il sistema dà la priorità alle informazioni sui prezzi. Quando vengono menzionati attributi specifici del prodotto, queste proprietà ricevono un peso maggiore nell'algoritmo di selezione.

Influenza del contesto dell'utente sulla selezione del prodotto

Le raccomandazioni sui prodotti di CHATGPT sono fortemente influenzate dai segnali contestuali dalle interazioni dell'utente. I processi del sistema:

• Informazioni sulla richiesta esplicita - Requisiti diretti del prodotto nella ricerca
• Dati di memoria - Se attivato, CHATGPT tiene conto delle discussioni precedenti sulla personalizzazione delle raccomandazioni
• Istruzioni definite dall'utente -Preferenze definite dall'utente che rimangono attraverso le riunioni

Questa consapevolezza contestuale crea un'esperienza di acquisto personalizzata. Ad esempio, se un utente avesse precedentemente espresso un'avversione ai pagliacci, Chatgpt includerebbe queste informazioni nella selezione del prodotto ed escluderebbe costumi di pagliaccio dalle raccomandazioni per i costumi per cani. Questa personalizzazione va ben oltre ciò che offrono i motori di ricerca convenzionali.

Presentazione delle informazioni sul prodotto

Openi ha implementato diverse tecniche per ottimizzare la rappresentazione delle informazioni sul prodotto:

• Descrizioni standardizzate dei prodotti -CHATGPT genera titoli e descrizioni di prodotti semplificati e coerenti che normalizzano la terminologia incoerente di vari rivenditori per prodotti identici
• I prodotti di etichette di funzionalità generati ai come "economici" o "più popolari" possono ricevere l'analisi dei dati disponibili basati su Chattgt, sebbene queste etichette "non siano garanzie o dichiarazioni verificate"
• Riepilogo della valutazione - Il sistema crea sintesi concisi che evidenziano le frequenti opinioni degli utenti sui prodotti e utilizzano valutazioni dei siti Web pubblici
• Aggregazione di valutazione - Le revisioni delle stelle visualizzate in superficie possono rappresentare revisioni aggregate da diverse fonti che "potrebbero non corrispondere alla valutazione disponibile su un sito Web specifico"

Metodologia di selezione per i rivenditori

L'attuale selezione di rivenditori lavora principalmente come livello di presentazione e non come un sofisticato sistema di classificazione. Se gli utenti fanno clic su un prodotto, CHATGPT può indicare un elenco di rivenditori che offrono questo articolo, in base al quale il collocamento "è determinato principalmente da questi [di terze parti] fornitore" e non attraverso metriche di performance come la competenza dei prezzi o le linee guida di spedizione.

OpenAai spiega espressamente: "Non riorganizziamo i rivenditori in base a fattori come le linee guida sui prezzi, sulla spedizione o sul reso". Tuttavia, ciò potrebbe cambiare perché Openi osserva: "Ci aspettiamo che si sviluppi ulteriormente mentre miglioriamo ulteriormente l'esperienza di acquisto".

Nozioni di base tecnica della selezione del prodotto

L'implementazione tecnica del sistema di raccomandazione del prodotto di CHATGPT rivela diversi aspetti importanti:

Richiedi la conversione per la ricerca del prodotto

Se gli utenti esprimono intenzioni di acquisto, CHATGPT utilizza un meccanismo complesso per la riorganizzazione delle richieste per migliorare la precisione della ricerca. Invece di utilizzare il linguaggio esatto degli utenti, il sistema trasforma naturalmente le richieste di lingua in parametri di ricerca strutturati.

Consapevolezza della posizione della selezione del prodotto

La rilevanza del prodotto è ulteriormente migliorata dai dati sulla posizione di elaborazione. Il sistema "raccoglie informazioni generali sulla posizione in base al tuo indirizzo IP e può condividere questa posizione generale con le ricerche di fornitori di terze parti per migliorare l'accuratezza dei risultati", secondo la documentazione Openi.

Timetals for Dealer Integration

OpenAai ha annunciato l'intenzione di costruire relazioni più dirette con i rivenditori. La società "esamina le opportunità per i rivenditori di fornire direttamente i nostri feed di prodotto, il che garantirà offerte più precise e di data -date". Ciò indica un futuro in cui la selezione del prodotto potrebbe essere inferiore basata su aggregatori di terze parti e più sui dati diretti del rivenditore.

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Effetti sul marketing e l'e-commerce

Questo approccio non finanziato da non pubblicizzare rappresenta un significativo allontanamento dal marketing digitale convenzionale. Mentre i motori di ricerca e le piattaforme di e-commerce generano tradizionalmente entrate attraverso posizionamenti sponsorizzati, la pertinenza del modello di CHATGPT e l'esperienza dell'utente con risultati selezionati indipendenti.

La funzionalità dello shopping è attualmente in fase di implementazione per utenti Plus, Pro, gratuiti e non registrati in tutto il mondo, ovunque Chatt sia disponibile. Con oltre un miliardo di ricerche Web elaborate nella prima settimana dopo l'introduzione, questo nuovo approccio potrebbe costringere gli attori affermati a ripensare la loro dipendenza dalle raccomandazioni di prodotto basate sulla pubblicità.

Raccomandazioni sul prodotto basate sull'intenzione: la fine dei collocamenti a pagamento?

La pubblicazione di Openai sui fattori di classificazione per i prodotti in Chatgpt segna un cambiamento significativo nella ricerca e nella raccomandazione del prodotto nello spazio digitale. L'approccio basato sull'intenzione e non finanziati offerisce agli utenti un'esperienza di acquisto personalizzata basata sulla pertinenza e sul contesto anziché sui collocamenti a pagamento.

Per i rivenditori ed esperti di marketing, ciò significa che le strategie SEO tradizionali devono essere adattate. Fattori come la qualità del prodotto, le recensioni autentiche e i metadati accurati stanno diventando più importanti, mentre i tirocini a pagamento prendono un sedile posteriore. Con l'integrazione diretta pianificata dei dati dei rivenditori, questo panorama potrebbe svilupparsi ulteriormente e creare nuove opportunità per i rivenditori che offrono prodotti di alta qualità ed esperienze dei clienti.

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