ЧатGPT ввел новую функцию для поиска товаров: как это меняет правила игры в онлайн-торговле

Многие уже привыкли использовать ЧатGPT вместо стандартных поисковиков. Нейросеть гораздо быстрее находит нужную информацию среди большого количества ссылок, упрощая задачу пользователю. Теперь OpenAI решила пойти дальше и адаптировать ИИ для поиска товаров. Это стало возможным благодаря функции Shopping Research.

Теперь вместо самостоятельного поиска и сравнения характеристик товаров, можно просто сделать запрос чат-боту. Например, «мне нужен мощный ноутбук для разработки игр». Нейросеть задаст уточняющие вопросы, проведет поиск и проанализирует разные товары, выбрав наиболее подходящие для вас. Грубо говоря, ЧатGPT заменяет консультантов, которых не хватает в онлайн-магазинах. Это удобно для обычных пользователей и покупателей, но что изменится для бизнеса?

Кому новая функция не сыграет на руку

Раньше привлечение клиента работало через понятную последовательность шагов. Пользователь вводил запрос в поисковик, видел ссылки, переходил на сайты, знакомился с брендом, читал отзывы, смотрел карточки товаров. На каждом этапе бизнес мог перехватить внимание: где-то сработает SEO, где-то рекламный баннер, где-то красивая посадочная страница.

Но если большая часть пользователей начнет формировать решение прямо в диалоге с ИИ, этот путь сокращается. Покупатель не переходит по ссылкам и не замечает маркетинговых приемов. Он получает результат сразу, в виде нескольких готовых вариантов, отобранных алгоритмом.

Бренды, которые делают ставку на сильную упаковку, крупные рекламные кампании и узнаваемость, начинают терять часть своих преимуществ. Если модель сравнивает товары по реальным характеристикам, а не по уровню маркетинга, то эмоциональное позиционирование перестает работать.

Бизнесам теперь важно не только то, как они выглядят в глазах потребителя, но и то, насколько качественно они представлены для алгоритмов. Это касается характеристик, описаний, структуры каталога, актуальности данных. Если информация неполная или разрозненная, модель просто не сможет выбрать этот товар и отправит пользователя к конкуренту, у которого данные подготовлены лучше.

Второй момент – снижение контроля над тем, где формируется первое впечатление. Раньше компания могла вести пользователя через собственный сайт или маркетинговые материалы. Теперь многие увидят только финальную рекомендацию, без брендовой истории и визуального контекста. Это меняет логику продвижения и вынуждает компании искать новые способы выделяться, которые не завязаны на внешнем оформлении.

Кому это может помочь

При этом выигрывают те, кто делает ставку на реальную ценность продукта. Небольшие бренды, которые не могут конкурировать рекламными бюджетами, но предлагают качественные товары, получают шанс быть замеченными.

Если раньше им было сложно пробиться через шум маркетинга, то теперь алгоритм просто сравнит характеристики и выберет то, что действительно соответствует запросу. Это делает рынок более прозрачным и увеличивает конкуренцию за счет продукта, а не за счет продвижения.

Shopping Research может дать покупателю свободу выбора: маркетинг, который так или иначе мог повлиять на решение человека, теперь уйдет в закулисье. Но, с другой стороны, это станет минусом для многих компаний, которые выигрывали за счет эффективной подачи своего продукта.