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AI应用风向标(公众号:ZhidxcomAI)作者|江宇编辑|漠影
智东西11月25日报道,今日,OpenAI正式在ChatGPT内上线“shopping research”购物研究功能,为用户提供针对具体需求的商品研究与对比能力。该功能基于强化学习特别训练的GPT-5 mini版本,能够抓取零售网站的商品信息、整理对比,并生成个性化购买指南。
目前,“shopping research”购物研究功能将向Free、Go、Plus和Pro用户开放,并在假期期间提供几乎不限量的使用额度。
该功能的核心在于把“找商品”变成一个交互对话过程。用户只需描述需求,比如“1000美元以内、屏幕超过15英寸、适合游戏的笔记本”或“轻便好折叠的婴儿车”,系统会自动提出更为细节的问题,在查询价格、参数、评价、库存后返回候选方案,并随着用户反馈逐步缩小范围。最终,用户会收到一份包含推荐产品、差异点、性能取舍和参考来源的购买建议。
功能上线后,不少海外网友对其使用体验与潜在影响提出了不同看法。
有用户关注OpenAI未来是否会向商家收取佣金,认为这可能改变传统的联盟返佣模式。
▲(图源:X)
有人更担心推荐结果是否会因商家投入或广告机制而偏移,从而难以保证真正的客观性。
▲(图源:X)
也有网友直接指出,“这不是研究,而是套利。”
▲(图源:X)
争议之外,来看看这项功能到底怎么用?又强在哪里?
一、从比价到对话,购物不再靠来回翻网页
在用户开启购物研究后,ChatGPT会进入一个独立的视觉交互界面,用户可以持续补充条件,比如预算上限、使用情境、接受的尺寸范围或收礼对象。
当用户开启ChatGPT记忆功能时,系统会结合历史偏好进行过滤,比如先前询问过游戏设备的用户,可能会被优先推荐性能更强的笔记本。
搜索过程中,模型会从公开零售页面读取信息,包括价格、规格、库存和用户评价,并结合实时反馈改变检索方向。
用户不需要浏览大量页面,只需持续回应模型提出的澄清问题。研究完成后,系统生成一份“买手式”报告,涵盖推荐型号、关键差异、性能边界和适配人群。用户若有购买意愿,可跳转至零售商网站。
OpenAI还提到,未来将支持接入即时结算功能的商家,用户可直接在ChatGPT内完成下单。
二、小模型专门做购物,参数、预算、取舍都能说清
Shopping research基于GPT-5-Thinking-mini模型,通过强化学习专项训练阅读可信电商与产品资料,并在回答中引用来源、整合多个网站信息。
与普通聊天结果不同,这一版本强调“深度决策场景”,比如参数众多、权衡复杂的电子产品、家居、运动装备和美容用品。
OpenAI展示了内部测试结果:在覆盖价格、材质、配置等诸多约束条件的评测中,shopping research的“产品准确率(指推荐列表中符合用户所有要求的产品比例)”达到64%,GPT-5-Thinking为56%,GPT-5-Thinking-mini为37%,而基于普通搜索的ChatGPT为52%。
▲(图源:OpenAI官网)
三、不卖聊天记录,不卖隐私,商家想出现要走准入
OpenAI强调,推荐结果来自公开零售页面,并避免低质量网站。用户对话不会共享给零售商,商家若希望其商品可被检索,需要通过单独的“allowlisting”流程。OpenAI同时提醒,模型仍可能在价格与库存等细节上出现偏差,建议购买前访问商家页面核对信息。
此外,购物研究还将融合ChatGPT Pulse能力,针对持续讨论某类产品的Pro用户主动生成个性化购物建议,例如在长期讨论电动自行车后自动提示相关配件。
当前功能尚处初期版本,后续迭代方向包括强化模型对用户偏好的识别能力、覆盖新万博体育:品类,并在对比呈现上提供更直接的交互方式。
结语:下一个购物入口,是AI对话框
当AI不仅能聊天、写代码,还能精准推荐用户“该买什么”时,它正悄然走向电商生态的中心舞台。
然而,便捷背后仍需警惕:推荐是否中立?数据如何保护?商业利益会不会悄然左右“客观建议”?这些问题的答案,将决定AI购物是真正帮助消费者,还是演变为另一种形式的精准营销。
无论如何,一个由大模型驱动的“智能导购时代”已经拉开序幕。你的下一次购物,或许就从一句“你觉得我该买哪个?”开始。
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