ChatGPT Shoppingは、米国と欧州で商品の選定方法が異なると、生成AIにおける可視性追跡ツールを提供するPeec AIが指摘している。同社によると、米国システムはOpenAI独自のインデックスに依存しているのに対し、欧州システムは依然としてGoogle Shoppingに依存しているという。
2026年10月16日に自社ブログで公開した記事で、Metehan Yesilyurtは、チームがChatGPTのデバッグ用APIにアクセスできたと述べている。各プロンプトに対して、商品取得に関する約15万行のデータ（各商品に付与されたスコアを含む）が返される。Peec AIのCPO兼CMOであるMalte Landwehrは、これらの結果をbrightonSEO 2026で発表した。これらの観察結果は、OpenAIによって公に確認されていない。
このデータによると、OpenAIはこのカンファレンスの数週間前に、米国のショッピング機能を自社システムに移行させた。米国では、商品フィードから構築されたインデックス「Labrador」が有効化され、サードパーティのSERP API（検索エンジンの結果ページを抽出するサービス）を介したGoogle Shoppingのスクレイピングは無効化されている。欧州セッションでは逆の構成が確認された。
米国では、商品フィードが可視性を決定
カンファレンス時点で、米国のショッピング機能は669のフィード（うち606がアクティブ）に依存していた。約70はNikeのようなブランドが自らOpenAIにフィードを送信する直接パートナーシップによるものだった。約500はOpenAIがBright Dataを介して販売者のサイトをスクレイピングして構築したもので、残りはShopifyを経由していた。
選定方法を観察するため、Peec AIはランニングシューズに関するプロンプトをテストした。ChatGPTは41の候補商品を取得し、そのうち32を詳細な「プロンプトブロック」に変換し、最終的に5つを表示した。データは複数のシグナルを示しており、埋め込みスコア（クエリと商品の意味的近さを測定）、およびBM25スコア（クエリの用語がテキスト内に出現する頻度に基づくランキング）が含まれる。
各候補にはis_site_verified_seller属性が付与されている。これがない場合、ショップは除外される。テストでは、ある販売者が32候補のうち25を占めていたが、最終結果に商品を1つも表示できなかった。Peec AIは、この属性の付与を決定する要素を特定できていないと認めている。一方、Dick’s Sporting Goodsは5つの候補を持ち、そのうち4つが5つの結果の中に入った。Peec AIは、モデルや色ごとに各バリエーションを個別のエントリーとして送信することが有利だと結論付けている。
商品説明も正確に50トークン（英語で約40語、250文字）に切り詰められる。テストでは、ある説明文が「Pattern offers a smooth heel to…」という文章の途中で途切れていた。残りのテキストは評価時に考慮されない。Peec AIは、この換算は英語を基準としており、フランス語の商品ページでは読まれる部分が短くなる可能性があるが、「これはまだ測定が必要だ」と補足している。
欧州では、よりシンプルで遅い動作
テストプロンプトに対して、ChatGPTはSERP APIを介してGoogle Shoppingに5つのファンアウトクエリを送信した。各クエリは1〜40個の商品を返した。結果は順次統合され、113個の商品リストが作成され、そのうち18個が表示された。この全ステップには約4秒かかり、米国の約0.6秒に比べて遅かった。
欧州では、埋め込みスコア、BM25スコア、GTINマッチングは適用されず、販売者チェックも行われない。Peec AIによると、欧州でのChatGPT Shoppingでの高い順位は、Google Shoppingでの順位を直接反映しており、Labradorが同地域に導入されれば維持できない可能性がある。この展開の日程については何も示されていない。
