OpenAI 推出 Shopping Research：AI 正在重塑电商价值链

Shopping Research的定位是一种对话式购物体验，而非传统的关键词搜索。

过去十年，消费者购物依赖搜索、广告和推荐平台，Google 与 Amazon 分别掌控需求发现与交易转化入口。

而生成式 AI 的出现正在改变这一格局：信息获取成本下降、评价体系复杂化、选择成本上升，消费者迫切需要更高效的决策支持。

OpenAI 试图用 AI 将这一链路重组。

Shopping Research 的核心在于，它不是搜索，也不是导购，而是替用户完成“调研”。系统会通过对话收集并了解用户的预算、偏好、使用场景等条件，再自动整合来自公开可信来源的规格、评测、价格与库存，最终输出结构化的候选清单、横向对比与取舍解释，提升在线购物体验，帮助用户做出更明智的购买决策。

OpenAI 表示，shopping research 生成结果需要几分钟，因此若用户仅需简单信息（如快速查价），仍可依赖常规 ChatGPT 回复。

当用户输入诸如“给小户型找一台最安静的无线吸尘器”或“我要给喜欢画画的 4 岁外甥女买礼物”之类的需求时，shopping research 会自动提供定制化导购支持，并可通过菜单随时访。

这套系统背后，是一个强化训练的 GPT-5 变体，专门为零售商品评估优化。它不仅会收集用户明确和隐含的需求，还能根据你的反馈动态调优推荐内容。而且，它完全不依赖广告排序或付费推荐，输出结果更中立可信。

OpenAI 将 Shopping Research 纳入其更宏大的愿景，希望让对话式助手在现实决策中更具实用价值。

“我们的目标是简化选购过程，”该公司在公告表示，“ChatGPT 将持续提升对用户偏好的理解，覆盖更多品类，并提供更直观的对比与发现方式。”

过去几个月，OpenAI 持续加深其在电商领域的投入。该公司于今年 9 月推出即时下单（Instant Checkout），可使用户直接通过 ChatGPT 向符合条件的商家下单购买。

OpenAI 表示，未来 shopping research 用户也将能够使用 Instant Checkout 完成购买。两者结合意味着：决策 → 交易的闭合路径已具备条件。

这一设计不仅帮助用户做出更明智的选择，也让复杂的选购流程变得直观可控。

对于仅需快速信息查询的用户，常规 ChatGPT 回答仍可满足需求，而对于更高复杂度的选购场景。

例如“给小户型找一台最安静的无线吸尘器”或“为喜爱绘画的 4 岁外甥女挑选礼物”，Shopping Research 会自动提供定制化导购支持，并可通过菜单随时访问

从产业逻辑来看，Shopping Research 的推出具有战略意义。

通过提供实时、个性化的导购能力，OpenAI 正在将 ChatGPT 打造成一个“智能决策入口”，可能改变传统电商的流量和推荐逻辑，同时通过 allow-listing 机制确保商家产品数据准确呈现，构建更可靠的 AI 生态。

特别是在电子产品、美妆、家居和运动器材等商品密集型品类，Shopping Research 能够发挥较高价值。它不仅优化了消费者体验，也可能影响电商生态的主导逻辑——从单纯的信息提供向决策辅助转变，从搜索入口向对话式入口迁移。

总的来看，ChatGPT Shopping Research 不仅是一次功能更新，更是一场战略布局：AI 正从简单信息提供者，跃升为实际消费决策助手、

而这一变化，也许正是 AI 电商的真正起点