ChatGPT Shopping всё сильнее зависит от товарных фидов
Механика рекомендаций в ChatGPT Shopping заметно изменилась: система стала чаще использовать данные из интегрированных товарных каталогов, а не только сведения, найденные во время обычного веб-поиска. На этом фоне видимость интернет-магазинов в рекомендациях ChatGPT у многих компаний резко колебалась.
Согласно данным Profound, доля рекомендаций, которые сервис относит к полученным через feed-интеграции, выросла с 8,26% до 61,54% 10 июля. Анализ охватывал 1 757 723 отслеживаемых запросов, выполненных в течение июля. Компания ежедневно отправляет запросы своих клиентов в ChatGPT, а затем по сетевым логам определяет, был ли товар найден через веб-поиск или через механизм, обозначенный как feed-integrated retrieval.
Важно учитывать ограничение исследования: речь идет не обо всём трафике ChatGPT Shopping, а только о наблюдениях внутри конкретной выборки. Тем не менее масштаб изменений указывает на возможную перестройку принципов формирования товарных рекомендаций.
Что произошло с видимостью магазинов
В выборке участвовали 687 компаний, которые ежедневно отслеживали запросы, вызывающие товарные блоки Shopping, и имели хотя бы одну карточку со своими товарами в период с 7 по 12 июля. При сравнении 7-9 и 10-12 июля 450 магазинов столкнулись со снижением видимости минимум на треть. Ещё 67 компаний, напротив, получили сопоставимый рост.
За несколько дней рекомендации, сформированные на основе фидов, перестали быть второстепенным каналом и стали преобладающим способом подбора товаров. В более широкой выборке из 97 725 запросов, собранных с 1 июля по 24 августа, переход фидов на первое место стал заметен уже в августе. К 3 сентября на feed retrieval приходилось около 65% отслеживаемых товарных рекомендаций.
Исследователи также изучили 517 магазинов, у которых видимость изменилась минимум на 33% в любую сторону. Модель сопоставляла потерю рекомендаций из веб-поиска с приростом рекомендаций из фидов и объяснила 83% различий в изменениях видимости. Однако это лишь статистическая связь внутри набора данных, а не доказательство прямой причинности.
Подробное описание динамики и методологии представлено в материале о том, как результаты ChatGPT Shopping зависят от товарных фидов. Публикация также показывает, насколько быстро изменения в источниках данных могут повлиять на присутствие брендов в ответах искусственного интеллекта.
Рекомендаций стало меньше, а конкуренция - плотнее
Изменился не только баланс между веб-поиском и фидами. Система стала чаще обращаться к ограниченному кругу продавцов. Доля упоминаний десяти наиболее часто показываемых магазинов выросла с 22,5% до 41,8%. Одновременно число уникальных продавцов сократилось с 13 524 до 10 607 - более чем на 20%.
Это может означать, что товарные фиды дают ChatGPT более узкий и стандартизированный массив данных для сравнения. Веб-поиск способен охватывать большое количество страниц, обзоров и магазинов, тогда как каталог обычно содержит ограниченный набор подключённых продавцов. Для брендов это повышает ценность корректной структуры данных, конкурентных цен, актуальных остатков и полноты описаний.
По оценке Profound, около 35% всей активности, связанной с feed retrieval в июле, могло приходиться на Shopify. Такой вывод сделан на основе близкой динамики ежедневных рядов, поэтому его следует рассматривать как оценку, а не как официально подтверждённую долю платформы.
Роль обновления GPT
Изменения начались вскоре после выпуска OpenAI модели GPT-5.6 9 июля. Компания заявляла, что развертывание обновления завершится в течение суток, поэтому исследование связывает июльский перелом прежде всего с этим релизом.
При этом OpenAI публично не подтверждала такую связь. В примечаниях к обновлениям ChatGPT на 9 и 10 июля не было указано изменений, связанных с покупками или товарными рекомендациями. Поэтому версия о влиянии GPT-5.6 остаётся предположением, основанным на совпадении временных периодов.
Справочный центр OpenAI сообщает, что ChatGPT подбирает товары с использованием структурированных данных: названий, цен, описаний и другой информации, поступающей от поставщиков данных и самих магазинов. При этом товарные результаты выбираются независимо, не являются рекламой и не зависят от партнёрских отношений OpenAI.
Что это означает для интернет-магазинов
Для Shopify-магазинов подключение каталога уже предусмотрено через Shopify Catalog, поэтому дополнительные действия, согласно информации OpenAI, не требуются. Другие продавцы могут подать заявку на прямую передачу товарного фида, однако на странице для компаний OpenAI указано, что такие заявки находятся в листе ожидания. Также подключены каталоги Etsy, а функция Shopping пока доступна пользователям ChatGPT в США.
На практике это означает, что продвижение товаров в ChatGPT Shopping всё меньше напоминает классическое SEO. Одних качественных текстов на страницах сайта может быть недостаточно, если система в первую очередь получает сведения из структурированного каталога. Компании стоит регулярно проверять названия товаров, характеристики, изображения, цены, наличие, варианты доставки и ссылки на карточки.
Особое значение приобретает оптимизация товарных фидов для ChatGPT. Данные должны быть единообразными, актуальными и легко сопоставимыми между продавцами. Ошибки в атрибутах, устаревшая стоимость или несоответствие между фидом и сайтом могут снижать шансы товара попасть в рекомендации даже при хорошей органической видимости.
Бизнесу также важно заранее разобраться, как добавить товары в ChatGPT Shopping, какие каналы интеграции доступны конкретной платформе и требуется ли подача заявки на подключение. Для одних магазинов достаточно автоматической синхронизации каталога, другим понадобится отдельная работа с поставщиком данных или ожидание доступа.
Как измерять результат
Традиционные позиции в Google не показывают, какие именно источники использует ChatGPT и почему один магазин попадает в ответ, а другой исчезает из подборки. Поэтому компаниям следует отдельно отслеживать упоминания бренда, частоту появления товарных карточек, корректность цен и наличие ссылок на собственные страницы.
Полезно сравнивать изменения в ChatGPT с обновлениями каталога: загрузкой новых товаров, корректировкой атрибутов, изменением цен и подключением новых каналов. Такой подход помогает понять, связана ли динамика с техническими изменениями в данных или с перестройкой алгоритмов платформы.
В перспективе продажи через ChatGPT могут стать самостоятельным каналом электронной коммерции. Если пользователи смогут выбирать и сравнивать товары непосредственно внутри диалога, значение будут иметь не только узнаваемость бренда и поисковый рейтинг, но и качество машиночитаемых сведений. Поэтому подготовка товарного каталога к работе с AI-платформами уже становится частью полноценной стратегии онлайн-продаж.