Shopping Research in ChatGPT: KI-gestützte Produktempfehlungen starten weltweit

Mit Shopping Research in ChatGPT führt OpenAI ein neues Recherchewerkzeug ein, das Nutzern eine strukturierte und personalisierte Produktsuche ermöglicht. Die Funktion wird schrittweise für alle Nutzer auf mobilen Geräten und im Web ausgerollt – unabhängig davon, ob sie das Free-, Go-, Plus- oder Pro-Abo nutzen. Ziel ist es, komplexe Kaufentscheidungen zu erleichtern und Rechercheprozesse deutlich zu verkürzen.

Die Neuerung kombiniert Echtzeitrecherche im Internet mit der Fähigkeit der Modelle, Präferenzen aus früheren Chatverläufen zu berücksichtigen. Dadurch entsteht ein individueller Käuferleitfaden, der sowohl Budget, Funktionen, Einsatzszenarien als auch persönliche Vorlieben einbezieht.

Hintergrund: Warum OpenAI Shopping Research in ChatGPT einführt

Immer mehr Nutzer verwenden ChatGPT, um Produkte zu finden, zu verstehen oder miteinander zu vergleichen. Klassische Suchvorgänge erfordern jedoch häufig zahlreiche Websites, Preisvergleiche, Rezensionen und technische Spezifikationen. Shopping Research in ChatGPT soll genau dort ansetzen und den Prozess in einen strukturierten Dialog verwandeln.

Das Tool stellt gezielte Rückfragen, analysiert Anforderungen und vergleicht Produkte auf Basis verlässlicher Quellen. Besonders hilfreich ist dies in Kategorien mit vielen Detailmerkmalen wie Unterhaltungselektronik, Haushaltsgeräten, Beauty-Produkten oder Sportausrüstung. Während einfache Fragen weiterhin mit regulären ChatGPT-Antworten behandelt werden, soll das neue Tool umfangreiche Produktempfehlungen effizienter erstellen.

So funktioniert Shopping Research in ChatGPT

Shopping Research öffnet eine visuelle Oberfläche, in der Anwender ihre Anforderungen beschreiben. Das System prüft anschließend in Echtzeit Informationen zu Preis, Verfügbarkeit, Spezifikationen und Bewertungen. Nutzer können aktiv steuern, welche Ergebnisse berücksichtigt werden: Produkte lassen sich als „Mehr wie dieses“ oder „Nicht relevant“ markieren. Dadurch passt das Modell seine Auswahl kontinuierlich an.

Am Ende steht ein personalisierter Käuferleitfaden. Dieser enthält wesentliche Unterschiede zwischen Modellen, Hinweise zu relevanten Eigenschaften und eine strukturierte Auswahl der am besten passenden Produkte. Ein direkter Kauf erfolgt weiterhin über die Händlerseiten; die Integration von Instant Checkout ist jedoch für teilnehmende Händler in Planung.

Händler, die sicherstellen möchten, dass sie in den Suchergebnissen für Shopping-Anzeigen erscheinen, können hier den Zulassungsprozess durchlaufen⁠.

Technische Grundlage: Wie das neue System arbeitet

OpenAI setzt für Shopping Research in ChatGPT eine speziell trainierte Variante von GPT-5 mini ein. Das Modell wurde mittels Reinforcement Learning für Shopping-Anwendungen optimiert und soll genaue Produktdaten zuverlässig erfassen und korrekt zitieren. Ein interner Test für sogenannte „Product Accuracy“ zeigt laut OpenAI eine verbesserte Trefferquote im Vergleich zu bisherigen Modellen.

Das System soll zudem ein hohes Maß an Transparenz bieten. Chatverläufe werden nicht mit Einzelhändlern geteilt, und die Ergebnisse basieren ausschließlich auf öffentlich zugänglichen Produktseiten. Händler können sich freiwillig für eine Allowlist registrieren, um sicherzustellen, dass ihre Produkte berücksichtigt werden.

Grenzen und bekannte Einschränkungen

OpenAI weist darauf hin, dass Shopping Research trotz hoher Genauigkeit nicht unfehlbar ist. Preisangaben, Lieferzeiten oder Verfügbarkeiten können sich jederzeit ändern, weshalb Nutzer stets die Händlerseite prüfen sollen. Auch komplexe Produktsortimente könnten in Einzelfällen zu unvollständigen oder ungenauen Vergleichen führen.

Trotzdem sieht OpenAI das neue Werkzeug als wichtigen Schritt, um Kaufentscheidungen zu vereinfachen und Nutzern eine zuverlässige Orientierung in unübersichtlichen Produktmärkten zu bieten.

Weiterentwicklung der Einkaufsfunktionen

Die Einführung von Shopping Research in ChatGPT ist laut OpenAI erst der Anfang einer umfassenderen Strategie. Das System soll künftig noch besser auf individuelle Präferenzen reagieren, zusätzliche Produktkategorien unterstützen und mehr Interaktionsmöglichkeiten bieten.

Eine Rolle spielt dabei auch ChatGPT Pulse, ein Werkzeug für Pro-Nutzer. Pulse kann – wenn der Kontext es nahelegt – Empfehlungen oder weiterführende Leitfäden proaktiv anzeigen, etwa bei wiederkehrenden Themen wie E-Bikes, Kameras oder Haushaltsgeräten.

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