W dobie cyfrowej transformacji, gdzie półki sklepów internetowych uginają się pod ciężarem milionów produktów, podjęcie świadomej decyzji zakupowej stało się wyzwaniem. Konsumenci są zasypywani informacjami, recenzjami i specyfikacjami, co często prowadzi do paraliżu decyzyjnego. W odpowiedzi na ten problem, firma OpenAI wprowadziła nową funkcję: ChatGPT Shopping Research [1]. To nie jest kolejna prosta wyszukiwarka, lecz zaawansowany Asystent zakupowy AI, który ma ambicję zrewolucjonizować proces zakupów online, przekształcając go w spersonalizowaną i efektywną konwersację. W niniejszej analizie przyjrzymy się, jak działa to narzędzie, jakie korzyści oferuje polskim konsumentom i jak wpłynie na przyszłość e-commerce.
Co to jest ChatGPT Shopping Research?
ChatGPT Shopping Research to nowa, dedykowana funkcja w ekosystemie ChatGPT, zaprojektowana do przeprowadzania głębokiego i kontekstowego wyszukiwania produktów. Zamiast wymagać od użytkownika samodzielnego przeszukiwania dziesiątek stron, narzędzie to przejmuje rolę osobistego doradcy. Jak podkreśla OpenAI, funkcja ta została stworzona z myślą o „głębszych decyzjach”, gdzie kluczowe są porównania, ograniczenia budżetowe i analiza kompromisów [2].
Dla przykładu, zamiast wpisywać w tradycyjną wyszukiwarkę „cichy odkurzacz bezprzewodowy”, użytkownik może zadać pytanie: „Znajdź najcichszy odkurzacz bezprzewodowy dla małego mieszkania, z budżetem do 1500 zł”. Asystent AI przetwarza to zapytanie, rozumiejąc nie tylko produkt, ale i kontekst oraz preferencje użytkownika.
Funkcja jest dostępna dla użytkowników planów Free, Go, Plus i Pro, zarówno na urządzeniach mobilnych (iOS, Android), jak i w wersji webowej, co czyni ją łatwo dostępnym narzędziem dla szerokiego grona konsumentów.
Jak działa Personalizowany Przewodnik Zakupowy?
Sercem ChatGPT Shopping Research jest specjalnie dostrojona wersja modelu GPT-5 mini, która została przeszkolona z wykorzystaniem uczenia ze wzmocnieniem (RL) do wykonywania zadań zakupowych. Model ten został nauczony czytania zaufanych witryn, cytowania wiarygodnych źródeł i syntetyzowania informacji z wielu źródeł, aby generować wysokiej jakości badania produktów [1].
Proces działania można podzielić na kilka kluczowych etapów:
- Doprecyzowanie Intencji: Po otrzymaniu wstępnego zapytania, ChatGPT zadaje inteligentne pytania doprecyzowujące. Pyta o budżet, preferowane marki, kluczowe cechy (np. wydajność, styl, komfort) lub przeznaczenie. Jeśli użytk ma włączoną funkcję pamięci ChatGPT, asystent wykorzysta dotychczasową wiedzę o jego preferencjach, aby jeszcze lepiej spersonalizować rekomendacje.
- Głębokie Badanie w Czasie Rzeczywistym: Następnie asystent rozpoczyna wieloetapowe przeszukiwanie internetu. W tle analizuje strony produktów, arkusze specyfikacji, zaufane recenzje i inne wiarygodne źródła, zbierając aktualne dane, takie jak cena, dostępność, kluczowe funkcje i obrazy.
- Interaktywne Prowadzenie Badań: W trakcie procesu, produkty mogą pojawiać się w interfejsie, a użytkownik może wchodzić z nimi w interakcję. Możliwość oznaczenia produktu jako „Nie jestem zainteresowany” lub „Więcej podobnych” pozwala na bieżąco dostosowywać i udoskonalać wyniki.
Poniższa grafika, pochodząca z oficjalnego ogłoszenia OpenAI, ilustruje mobilny interfejs, w którym użytkownik może rozpocząć wyszukiwanie produktów i prowadzić konwersację z asystentem.
Korzyści i Wynik Końcowy: Personalizowany Przewodnik
Po kilku minutach intensywnego badania, ChatGPT Shopping Research dostarcza użytkownikowi Personalizowany przewodnik zakupowy. Jest to klarowne, pisemne podsumowanie, które normalnie wymagałoby godzin porównywania i czytania. Przewodnik zazwyczaj zawiera:
- Kluczowe Wskazówki: Krótkie wyjaśnienie, na co zwrócić uwagę przy danym zakupie, tłumaczące techniczne specyfikacje na praktyczne implikacje.
- Topowe Propozycje: Mały zestaw najlepiej dopasowanych produktów, z uzasadnieniem, dlaczego pasują do wymagań, wskazaniem mocnych stron, kompromisów oraz linkami do aktualnych sprzedawców.
- Porównania: Strukturalne porównania, często w formie tabel, które uwydatniają ważne atrybuty, takie jak cena, rozmiar, kluczowe funkcje i ograniczenia.
Transparentność i Ograniczenia
OpenAI kładzie nacisk na transparentność. Wyniki są organiczne i oparte na publicznie dostępnych stronach detalistów. Rozmowy z asystentem nie są udostępniane sprzedawcom, co chroni prywatność użytkownika.
Należy jednak pamiętać o ograniczeniach. Mimo że model GPT-5 mini osiąga lepsze wyniki w dokładności cytowania szczegółów produktów niż inne modele OpenAI, nadal może popełniać błędy, zwłaszcza w kwestii cen i dostępności, które zmieniają się dynamicznie [1].
Poniższy wykres, przedstawiający wewnętrzne oceny OpenAI, ilustruje przewagę Shopping Research nad innymi modelami w zakresie dokładności produktu (Product Accuracy):
| Model | Dokładność Produktu |
|---|---|
| Shopping research* | 64% |
| GPT-5-Thinking | 56% |
| GPT-5-Thinking-mini | 52% |
| ChatGPT Search | 37% |
*Shopping research to mini model post-trenowany na GPT-5-Thinking-mini.
Wpływ na E-commerce i Optymalizacja SEO/Geo
Wprowadzenie Asystenta zakupowego AI oznacza fundamentalną zmianę w krajobrazie e-commerce. Jak zauważa Search Engine Journal, „ChatGPT Shopping Research zajmuje się porównywaniem produktów, zanim użytkownicy dotrą do witryn sprzedawców” [3]. To sugeruje, że tradycyjna ścieżka zakupowa, oparta na bezpośrednim klikaniu w linki z wyników wyszukiwania, może ulec skróceniu.
Dla firm oznacza to konieczność redefinicji strategii SEO. Zamiast optymalizować pod kątem pojedynczych słów kluczowych, kluczowe staje się pokrycie tematyczne (topic clusters) i dostarczanie wyczerpujących, wiarygodnych informacji, które Asystent zakupowy AI będzie mógł zacytować jako zaufane źródło.
Optymalizacja geo (geograficzna) w tym kontekście nabiera nowego wymiaru. Asystent, korzystając z geolokalizacji i kontekstu, może dostarczać informacje o lokalnych sprzedawcach, dostępności w regionie lub specyficznych dla danego kraju promocjach. Dla polskiego rynku oznacza to, że firmy muszą zadbać o to, by ich dane produktowe były łatwo dostępne i strukturalnie poprawne, aby mogły zostać włączone do Personalizowanego przewodnika zakupowego.
Podsumowanie
ChatGPT Shopping Research to bez wątpienia jeden z najważniejszych kroków OpenAI w kierunku Agentic AI w przestrzeni konsumenckiej. Przekształca on żmudny proces wyszukiwania produktów w szybką, spersonalizowaną i interaktywną usługę. Dla konsumentów oznacza to łatwiejsze i bardziej świadome zakupy online. Dla firm – sygnał do inwestowania w jakość treści, transparentność danych i głębokie pokrycie tematyczne, aby ich produkty mogły stać się częścią tego nowego, personalizowanego przewodnika zakupowego.
Źródła
[1] OpenAI: Introducing shopping research in ChatGPT
[2] OpenAI Help Center: Using shopping research in ChatGPT
[3] Search Engine Journal: ChatGPT Adds Shopping Research For Product Discovery
