,按照智东西11月25日的报道,就在今日,OpenAI正式于GPT内,也就是在其内部上线了“shopping research”购物研究功能 ,此功能可为用户给予针对具体需求的商品研究以及对比能力 。 须知道,该功能是基于通过强化学习特别训练的GPT - 5 mini版本, 它能够抓取零售网站的商品信息 ,之后进行整理对比 ,并且生成个性化购买指南 。
当下,“shopping research”购物研究功能会朝着Free用户、Go用户、Plus用户以及Pro用户开放,并且在假期这段时间给予几乎不存在限量情况的使用额度 。
此功能的关键之处在于,将“找商品”转化成一个交互的对话流程,用户仅需描述自身需求,像“1,000美元以内、屏幕大于15英寸、适合游戏的笔记本”或者“轻便且易于折叠的婴儿车”,系统便会自主提出更为细致的问题,接着在查询价格、参数、评价以及库存之后,返回候选方案,并且会随着用户的反馈逐渐缩小范围,最后,用户会收到一份涵盖推荐产品、差异点、性能取舍以及参考来源的购买建议。
功能上线之后,有不少身处海外的网友,针对其使用体验,以及潜在影响,提出了不一样的看法。
有用户关心OpenAI往后会不会对商家收取佣金,觉得这兴许会使传统的联盟返佣方式发生改变。

(图源:X)
有的人士更加忧心,推荐的结果会不会因为商家投入,或者广告机制产生偏移,进而难以确保体现真正的客观性喽。

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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
当用户把购物研究开启之后,GPT会进到一个单独的视觉交互界面里,用户能够不断地去补充条件呀,像预算的上限啦,使用情景啦,能接受的尺寸范围呀,或者收礼的对象呢。
当用户将GPT记忆功能开启之时,系统会依照历史偏好予以过滤,比如说,那些曾经询问过游戏设备之人,或许会被优先去推荐性能更为强劲的笔记本 。
搜索时,模型会于公开零售页面读取信息,此信息含价格、规格、库存及用户评价,且结合实时反馈改变检索方向。
仅需持续回应模型所提的澄清问题,而不用去浏览大量页面的用户,在研究完成之后,系统会生成一份包含推荐型号,关键差异性能边界跟适配人群的“买手式”报告,若用户存在购买意愿,就能跳转至零售商网站。
OpenAI也曾提及,往后将会对有所支持接入即时结算功能的商家予以支持,用户能够直接于GPT内部达成下单行为。
二、小模型专门做购物,参数、预算、取舍都能说清
用于购物研究的这个,是基于GPT - 5 - Thinking - mini模型的,它借助强化学习进行专项训练,以此来阅读可信的电商以及产品相关资料,并且在给出回答的时候会引用来源,还会整合多个网站的信息。
这个版本较为特别,它与平常聊天得出的结果不一样,着重突出“深度决策场景”,像电子产品,其参数数量繁多,权衡起来极为复杂,还有家居、运动装备以及美容用品,皆是如此。
OpenAI呈现出了内部测试的结果,在那涵盖价格、材质、配置等众多约束条件的评测里,shopping research的“产品准确率”(此乃指推荐列表中契合用户全部要求的产品所占比例)达到了64%,GPT-5-Thinking是56%,GPT-5-Thinking-mini为37%,而基于普通搜索的GPT则为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着重表示,推荐出来的结果乃是源自公开的零售页面,并且要避开质量欠佳的网站,用户之间的对话不会被分享给零售商,要是商家期望自身的商品能够得以被检索,那就得经由单独的“allowlisting”流程,OpenAI与此同时还进行提醒,模型依旧有可能在像是价格以及库存等方面的细节上出现偏差,建议在购买之前去访问商家页面以此核对相关信息。
另外,购物研究还会把GPT Pulse能力融合进来,对于连续围绕某类产品展开讨论的Pro用户,主动去生成个性化的购物建议,比如说在针对电动自行车进行长期讨论之后,会自动给出相关配件的提示。
当下的功能正处于初期版本阶段,后续迭代的方向涵盖了,增强模型所具备的对用户偏好的识别能力,使其覆盖更多的品类,并且在对比呈现方面,提供更为直接的交互方式。
结语:下一个购物入口,是AI对话框
在AI不但具备聊天功能、能够编写代码,而且还能够精确地向用户推荐“应该购买什么”的情形下,它正静悄悄地迈向电商生态的核心舞台。
可是,便利背后依旧得留意:推荐是不是中立呢?数据怎样去保护呢?商业利益会不会暗暗地影响“客观建议”呢?这些问题的答案,会决定AI购物究竟是真心协助消费者,还是会变成另外一种形式的精准营销呢。
不论怎样,一个借助大模型推动的“智能导购时期”已然开启。你接下来的那次购物,也许会从一声“你认为我应该选购哪一个?”起始。
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