Comércio eletrônico não anunciado na pesquisa de IA: OpenAI libera fatores de classificação para produtos no chatgpt

Recomendações de produto 2.0: Como o OpenAI define os padrões com chatgpt

No final de abril de 2025, o OpenAI introduziu uma atualização significativa para o ChatGPT, que permite que o sistema de IA exiba as recomendações do produto. Em contraste com as plataformas tradicionais de comércio eletrônico, essas recomendações não são influenciadas pela publicidade, mas são baseadas em um algoritmo de seleção complexo. O OpenAI agora publicou os fatores que determinam quais produtos aparecem nos novos "carrosséis visualmente atraentes" e como eles são selecionados.

Adequado para:

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O algoritmo básico de seleção

O ChatGPT usa uma nova abordagem para recomendações de produtos que diferem fundamentalmente dos mecanismos de pesquisa convencionais e das plataformas de comércio eletrônico. "Em contraste com o Google ou a Amazon, os resultados do produto da ChatGPT" do ChatGPT são selecionados de forma independente e não são anúncios ", como o OpenAai enfatiza em sua documentação. Essa abordagem não anunciada representa um afastamento significativo das plataformas tradicionais de comércio eletrônico.

A seleção do produto é feita por um processo de avaliação baseado em intenção. Se um usuário fizer uma consulta com a intenção de comprar (por exemplo, "Estou procurando figurinos para meus dois cães"), Chatgpt ativa suas funções de compras e mostra opções relevantes de produtos. A experiência do usuário é significativamente mais direta do que nos mecanismos de pesquisa convencionais - enquanto o Google geralmente mostra vários relatórios e blogs sobre produtos, o ChatGPT imediatamente apresenta produtos concretos com informações relevantes.

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Os quatro principais fatores na seleção do produto

O OpenAI identificou quatro fatores principais que são levados em consideração na seleção de produtos:

1. Metadados estruturados de provedores de terceiros - especificações técnicas, informações de preços e descrições de produtos fluem para a avaliação
2. Conteúdo de provedores de terceiros -revisões e classificações de clientes ajudam a avaliar a qualidade do produto e a satisfação do cliente
3. Respostas do modelo gerado anteriormente - informações que o chatgpt gera antes da inclusão de novos resultados de pesquisa
4. Mecanismos de filtro de segurança do OpenAI que garantem que os produtos recomendados atendam às diretrizes da empresa

A importância relativa desses fatores depende dinamicamente dos requisitos do usuário. Por exemplo, se um usuário indicar um orçamento, o sistema prioriza as informações de preço. Quando atributos específicos do produto são mencionados, essas propriedades recebem um peso maior no algoritmo de seleção.

Influência do contexto do usuário na seleção do produto

As recomendações de produtos da ChatGPT são fortemente influenciadas por sinais contextuais das interações do usuário. O sistema processa:

• Informações explícitas para solicitação - requisitos diretos do produto na pesquisa
• Dados de memória - Quando ativado, o ChatGPT leva em consideração discussões anteriores sobre a personalização das recomendações
• Instruções definidas pelo usuário -Preferências definidas pelo usuário que permanecem nas reuniões

Essa consciência contextual cria uma experiência de compra personalizada. Por exemplo, se um usuário tivesse expressado anteriormente uma aversão aos palhaços, o ChatGPT incluiria essas informações na seleção do produto e excluiria fantasias de palhaço das recomendações para fantasias de cães. Essa personalização vai muito além do que os mecanismos de pesquisa convencionais oferecem.

Apresentação de informações do produto

O OpenAI implementou várias técnicas para otimizar a representação das informações do produto:

• Descrições padronizadas de produtos -CHATGPT gera títulos e descrições de produtos simplificados e consistentes que normalizam a terminologia inconsistente de vários revendedores para produtos idênticos
• Produtos de rótulos de recursos gerados pela IA, como "baratos" ou "mais populares", podem receber análises dos dados disponíveis com base em chattgt, embora esses rótulos não sejam "sem garantias ou declarações verificadas"
• Resumos de avaliação - O sistema cria resumos concisos que destacam opiniões frequentes de usuários sobre produtos e usam avaliações de sites públicos
• AGREGAÇÃO DE AVALIAÇÃO - As análises de estrelas exibidas na superfície podem representar críticas agregadas de várias fontes que "podem não corresponder à classificação disponível em um site específico"

Metodologia de seleção para revendedores

A seleção atual de revendedores funciona principalmente como uma camada de apresentação e não como um sistema de classificação sofisticado. Se os usuários clicarem em um produto, o ChatGPT poderá indicar uma lista de revendedores que oferecem este artigo, no qual o posicionamento "é determinado principalmente por esses provedores [de terceiros]" e não através de métricas de desempenho, como competência de preços ou diretrizes de envio.

O OpenAai explica expressamente: "Não reorganizamos os varejistas com base em fatores como diretrizes de preço, envio ou retorno". No entanto, isso pode mudar porque o Openai observa: "Esperamos que isso se desenvolva ainda mais enquanto melhoramos ainda mais a experiência de compra".

Básicos técnicos da seleção de produtos

A implementação técnica do sistema de recomendação de produtos da ChatGPT revela vários aspectos importantes:

Solicite a conversão de pesquisa de produto

Se os usuários expressarem as intenções de compra, o ChatGPT usa um mecanismo complexo para a reorganização das consultas para melhorar a precisão da pesquisa. Em vez de usar o idioma exato dos usuários, o sistema transforma consultas de idiomas naturalmente em parâmetros de pesquisa estruturados.

Consciência da localização da seleção do produto

A relevância do produto é melhorada pelo processamento de dados de localização. O sistema “coleta informações gerais de localização com base no seu endereço IP e pode compartilhar esse local geral com pesquisas de provedores de terceiros para melhorar a precisão de seus resultados”, de acordo com a documentação do OpenAI.

Timetals para integração de revendedores

A OpenAai anunciou planos para construir relacionamentos mais diretos com os revendedores. A empresa “examina oportunidades para os revendedores fornecerem nossos feeds de produtos diretamente, o que garantirá mais ofertas precisas e atualizadas para datar”. Isso indica um futuro no qual a seleção do produto pode ser menos baseada em agregadores de terceiros e muito mais nos dados diretos do revendedor.

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Efeitos no marketing e comércio eletrônico

Essa abordagem não financiada por advertência representa um afastamento significativo do marketing digital convencional. Enquanto os mecanismos de pesquisa e as plataformas de comércio eletrônico tradicionalmente geram receita por meio de canais patrocinados, a relevância do modelo ChatGPTS e a experiência do usuário com resultados selecionados independentes.

Atualmente, a funcionalidade de compras está sendo lançada para usuários Plus, Pro, gratuitos e não registrados em todo o mundo, onde quer que Chatt esteja disponível. Com mais de um bilhão de pesquisas da Web processadas na primeira semana após a introdução, essa nova abordagem pode forçar os atores estabelecendo a repensar sua dependência de recomendações de produtos baseadas em publicidade.

Recomendações de produtos baseadas em intenção: o fim das colocações pagas?

A publicação do OpenAI dos fatores de classificação para produtos no ChatGPT marca uma mudança significativa na pesquisa e recomendação de produtos no espaço digital. A abordagem baseada em intenção e não financiada oferece aos usuários uma experiência de compra personalizada, baseada em relevância e contexto, em vez de posicionamentos pagos.

Para revendedores e especialistas em marketing, isso significa que as estratégias tradicionais de SEO devem ser adaptadas. Fatores como qualidade do produto, revisões autênticas e metadados precisos estão se tornando mais importantes, enquanto os estágios pagos ficam em segundo plano. Com a integração direta planejada dos dados do revendedor, esse cenário pode se desenvolver ainda mais e criar novas oportunidades para revendedores que oferecem produtos de alta qualidade e experiências de clientes.

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