ChatGPT mở rộng với Trợ lý Nghiên cứu Mua sắm, cá nhân hóa việc khám phá sản phẩm dựa trên sở thích của người dùng

Tóm tắt

OpenAI đã ra mắt Shopping Research, một trợ lý mua sắm tích hợp trong ChatGPT, giúp xây dựng các hướng dẫn mua hàng cá nhân hóa bằng cách quét các nguồn bán lẻ đáng tin cậy và đặt các câu hỏi phù hợp về sở thích của người dùng.

Tổ chức nghiên cứu AI OpenAI đã công bố ra mắt Shopping Research, một trợ lý mua sắm tương tác tích hợp trong ChatGPT, tổng hợp các hướng dẫn mua hàng được cá nhân hóa bằng cách xem xét các nguồn bán lẻ uy tín và thu thập thông tin về sở thích người dùng.

Tính năng này được thiết kế để xử lý việc nghiên cứu sản phẩm trực tiếp trong ChatGPT, cho phép người dùng mô tả nhu cầu của mình thay vì phải kiểm tra nhiều trang web khác nhau. Dù yêu cầu là xác định máy hút bụi không dây yên tĩnh nhất cho căn hộ nhỏ, so sánh các mẫu xe đạp khác nhau hay tìm món quà phù hợp cho một đứa trẻ yêu thích nghệ thuật, Shopping Research sẽ tạo ra một hướng dẫn có cấu trúc hỗ trợ quá trình ra quyết định. Nó xác định các câu hỏi liên quan, tiến hành nghiên cứu trực tuyến rộng rãi, đánh giá các nguồn tin cậy và tận dụng kiến thức sẵn có từ các cuộc trò chuyện trước đó cũng như trí nhớ của ChatGPT để đưa ra một hướng dẫn cá nhân hóa trong vài phút.

Việc triển khai bắt đầu trên cả thiết bị di động và web cho người dùng ChatGPT đã đăng nhập ở các gói Free, Go, Plus và Pro. Để hỗ trợ nhu cầu trong mùa lễ hội, giới hạn sử dụng sẽ được giữ ở mức tối thiểu trên tất cả các gói trong thời gian này.

Rất nhiều người đã dựa vào ChatGPT để khám phá, đánh giá và so sánh sản phẩm, đặc biệt khi phải lựa chọn giữa nhiều tùy chọn khác nhau và xác định sản phẩm nào đáp ứng nhu cầu, ngân sách hoặc sở thích cụ thể.

Shopping Research nhằm hỗ trợ các quyết định phức tạp hơn bằng cách biến quá trình đánh giá sản phẩm thành một cuộc đối thoại tương tác. Nó thu thập thông tin chính xác, truy xuất dữ liệu mới nhất từ các nguồn đáng tin cậy và trả về các đề xuất đã được tinh chỉnh có thể điều chỉnh dựa trên phản hồi của người dùng.

Công cụ này đặc biệt hiệu quả trong các danh mục có nhiều thông số kỹ thuật như điện tử, dụng cụ gia đình, sản phẩm làm đẹp, thiết bị nhà bếp và đồ dùng ngoài trời.

Đối với các yêu cầu đơn giản như kiểm tra giá hoặc xác nhận tính năng, phản hồi tiêu chuẩn của ChatGPT vẫn đủ đáp ứng. Tuy nhiên, khi cần phân tích toàn diện hơn—chẳng hạn như so sánh ưu nhược điểm hoặc thu hẹp phạm vi lựa chọn—Shopping Research sẽ cung cấp kết quả chi tiết và được nghiên cứu kỹ lưỡng hơn.

Tính năng này cũng sẽ được bổ sung vào ChatGPT Pulse, dành cho người dùng ChatGPT Pro. Khi phù hợp, Pulse có thể chủ động hiển thị các hướng dẫn mua hàng cá nhân hóa dựa trên các cuộc trò chuyện trước đó. Ví dụ, các cuộc thảo luận về xe đạp điện có thể dẫn đến thẻ Pulse đề xuất phụ kiện phù hợp trong tương lai.

Shopping Research nâng cao tìm kiếm sản phẩm với đề xuất cá nhân hóa và trích dẫn minh bạch

Để bắt đầu sử dụng trợ lý, người dùng có thể đặt câu hỏi liên quan đến mua sắm, sau đó ChatGPT có thể tự động đề xuất sử dụng Shopping Research. Phiên làm việc có thể bắt đầu bằng cách chọn gợi ý đó hoặc chọn tùy chọn “shopping research” từ menu (+).

Khi bắt đầu phiên, ChatGPT sẽ hiển thị giao diện trực quan để thảo luận về các lựa chọn sản phẩm và cung cấp phản hồi giúp định hình quá trình nghiên cứu. Người dùng mô tả nhu cầu của mình và trả lời các câu hỏi tiếp theo về ngân sách, mục đích sử dụng hoặc tính năng mong muốn. Khi bật tính năng ghi nhớ, trợ lý có thể cá nhân hóa nghiên cứu sâu hơn; ví dụ, nếu các cuộc trò chuyện trước đó cho thấy người dùng quan tâm đến game, bối cảnh này sẽ được cân nhắc khi gợi ý laptop mới.

Trong giai đoạn nghiên cứu, hệ thống sẽ quét internet để lấy thông tin mới nhất, bao gồm giá cả, tình trạng hàng, đánh giá, thông số kỹ thuật và hình ảnh. Sau đó, các lựa chọn sản phẩm sẽ được trả về dần khi quá trình tìm kiếm tiến triển. Người dùng có thể điều hướng hướng nghiên cứu bằng cách tương tác với kết quả, loại bỏ các sản phẩm không phù hợp hoặc yêu cầu thêm các đề xuất tương tự với sở thích của mình. Việc nhập thông tin liên tục này giúp các đề xuất được điều chỉnh theo thời gian thực.

Sau vài phút, trợ lý sẽ cung cấp hướng dẫn mua hàng cá nhân hóa, tóm tắt các lựa chọn sản phẩm hàng đầu, điểm khác biệt, các yếu tố cần cân nhắc và thông tin cập nhật nhất từ các nhà bán lẻ uy tín. Điều này mang lại cái nhìn tổng quan mà thông thường cần nhiều thời gian so sánh thủ công. Nếu người dùng muốn mua sản phẩm, họ có thể theo liên kết đến trang web của nhà bán lẻ. Các bản cập nhật tương lai sẽ cho phép mua hàng trực tiếp trong ChatGPT cho các thương nhân tham gia Instant Checkout nếu có.

Hệ thống được vận hành bởi phiên bản GPT-5 mini đã được học tăng cường đặc biệt cho các tác vụ liên quan đến mua sắm. Nó được huấn luyện để đánh giá các nguồn tin cậy, cung cấp trích dẫn và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn tham khảo để tạo ra nghiên cứu toàn diện. Trải nghiệm được xây dựng để luôn tương tác, liên tục điều chỉnh theo các ràng buộc mới và phản hồi người dùng nhằm tạo ra phản hồi chi tiết và phù hợp với ngữ cảnh.

Shopping Research được thiết kế với sự minh bạch và tin tưởng của người dùng làm trọng tâm. Các cuộc trò chuyện không được chia sẻ với nhà bán lẻ và tất cả kết quả đều dựa trên các trang bán lẻ công khai, với trợ lý đọc trực tiếp từ các trang sản phẩm, trích dẫn nguồn và tránh các tài liệu không đáng tin cậy hoặc kém chất lượng.

Mặc dù mô hình hoạt động tốt trong các đánh giá nội bộ về khả năng trích dẫn chính xác chi tiết sản phẩm, nó không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Đôi khi có thể cung cấp thông tin sai lệch như giá cả hoặc tình trạng hàng, người dùng nên kiểm tra lại thông tin cuối cùng trên trang web của nhà bán lẻ.

Bản phát hành này là bước đầu tiên trong việc đơn giản hóa quá trình khám phá sản phẩm. Theo thời gian, ChatGPT dự kiến sẽ nâng cao khả năng hiểu sở thích người dùng, mở rộng phạm vi danh mục và giới thiệu các phương pháp trực quan hơn để khám phá và so sánh sản phẩm.