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ChatGPT扩展购物研究助手,通过用户偏好定制产品发现

简要

OpenAI推出了Shopping Research,这是一款集成在ChatGPT中的购物助手,通过扫描可信的零售来源并针对偏好提出有针对性的问题,生成个性化的购物指南。

ChatGPT通过Shopping Research交互式助手扩展,依据用户偏好定制产品发现体验

人工智能研究机构OpenAI宣布推出Shopping Research,这是一款集成在ChatGPT中的交互式购物助手,通过审查权威零售来源并收集用户偏好信息,为用户定制专属的购物指南。

该功能旨在直接在ChatGPT内处理产品调研,让用户描述自己的需求,而无需在多个网站间反复查询。无论是寻找最安静的无线吸尘器适合小公寓、对比多款自行车型号,还是为热爱艺术的小孩挑选合适的礼物,Shopping Research都能生成结构化的指南,帮助用户做出决策。它会识别相关问题,开展广泛的在线调研,评估可靠来源,并利用ChatGPT基于以往对话和记忆的理解能力,在几分钟内生成个性化的指南。

该功能率先在移动端和网页版上线,适用于所有已登录的ChatGPT用户,包括Free、Go、Plus和Pro套餐。为应对假日季需求,各套餐的使用限制在此期间将保持最小化。

大量用户已习惯依赖ChatGPT来探索、评估和对比产品,尤其是在面对众多选择、需要判断哪些产品能满足特定需求、预算或偏好时。

Shopping Research旨在帮助用户应对更复杂的决策,将产品评估过程转变为交互式对话。它能够收集精准信息,从可信来源获取最新数据,并返回可根据用户反馈调整的精炼推荐。

该工具在涉及大量参数规格的品类中表现尤为出色,包括电子产品、家用工具、美妆产品、厨房电器和户外装备等。

对于简单的查询,比如查看价格或确认某项功能,标准的ChatGPT回答已足够。但当需要更全面的分析,例如权衡利弊或缩小选择范围时,Shopping Research则能提供更详尽、经过充分调研的结果。

该功能也将被添加到ChatGPT Pulse中,供ChatGPT Pro用户使用。在合适的情况下,Pulse还会根据之前的对话主动推送个性化购物指南。例如,若用户持续讨论电动自行车,未来Pulse卡片可能会推荐相关配件。

Shopping Research通过个性化推荐和透明引用提升产品搜索体验

要开始使用该助手,用户只需提出与购物相关的问题,随后ChatGPT可能会自动建议使用Shopping Research。可通过选择该提示或在(+)菜单中点击“shopping research”选项来启动会话。

会话开始时,ChatGPT会呈现一个用于讨论产品选择和提供反馈的可视化界面,用户描述自己的需求,并回答关于预算、用途或偏好特征等方面的后续问题。当启用记忆功能时,助手还能进一步定制调研。例如,若之前的对话显示用户对游戏感兴趣,系统在推荐新笔记本时就会考虑这一背景。

在调研阶段,系统会扫描互联网,获取最新信息,包括价格、货源、评价、规格及图片等。随着搜索的深入,系统会逐步返回产品选项。用户可通过与结果互动,引导调研方向,剔除不相关商品,或请求更多类似推荐。持续的用户输入使推荐能实时适应变化。

数分钟后,助手会递交一份个性化的购物指南,总结主流产品选项、各自的独特之处、相关权衡,以及从权威零售商处获取的最新信息。这为用户提供了通常需手动大量对比才能获得的整合性洞见。如用户决定购买商品,可直接通过链接跳转至零售商网站。未来更新将为支持Instant Checkout的商家开放在ChatGPT内直接购买功能。

系统由专为购物任务强化学习过的GPT-5 mini版本驱动,经过训练后能够评估可信来源、提供引用,并从多个参考信息中整合内容,生成全面的调研报告。整个体验保持交互性,能持续根据新条件和用户反馈调整,确保回复既详尽又符合语境。

Shopping Research以透明和用户信任为设计核心。对话内容不会与零售商共享,所有结果仅基于公开可访问的零售网站,助手直接读取商品页面、引用来源,并规避不可靠或低质量材料。

尽管该模型在准确引用产品细节的内部评估中表现良好,但并非绝对无误。偶尔可能会误报价格或库存情况,建议用户在商家官网核实最终信息。

此次发布代表着简化产品发现流程的初步尝试。未来,ChatGPT有望不断提升对用户偏好的理解能力,扩大品类覆盖范围,并引入更直观的产品探索与对比方式。

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