O ChatGPT Shopping não seleciona os seus produtos da mesma forma nos Estados Unidos e na Europa, de acordo com a Peec AI, editora de ferramentas de monitorização da visibilidade em IA generativa. Segundo a empresa, o sistema norte-americano baseia-se num índice próprio da OpenAI, enquanto o sistema europeu continua dependente do Google Shopping.
Num artigo publicado a 16 de outubro de 2026 no seu blog, Metehan Yesilyurt indica que a equipa teve acesso a uma API de depuração do ChatGPT. Para cada prompt, esta devolve cerca de 150 000 linhas de dados sobre a recolha de produtos, incluindo a pontuação atribuída a cada um. Malte Landwehr, CPO e CMO da Peec AI, apresentou estes resultados na brightonSEO 2026. Estas observações não foram confirmadas publicamente pela OpenAI.
De acordo com estes dados, a OpenAI mudou o shopping norte-americano para o seu próprio sistema algumas semanas antes desta conferência. Nos EUA, o índice Labrador, construído a partir de fluxos de produtos, está ativado, enquanto a extração de dados do Google Shopping através de uma SERP API, um serviço de terceiros que extrai as páginas de resultados de um motor de busca, está desativada. As sessões europeias apresentam a configuração inversa.
Nos EUA, o fluxo de produtos condiciona a visibilidade
Na altura da conferência, o shopping norte-americano baseava-se em 669 fluxos, dos quais 606 estavam ativos. Cerca de 70 provinham de parcerias diretas, como a de uma marca como a Nike, que transmite ela própria o seu fluxo à OpenAI. Quase 500 foram construídos pela OpenAI através da extração de dados dos sites dos comerciantes via Bright Data, sendo o restante processado através da Shopify.
Para observar a seleção, a Peec AI testou um prompt sobre sapatilhas de corrida. O ChatGPT recolheu 41 produtos candidatos, transformou 32 em «blocos de prompt» detalhados e, em seguida, exibiu 5. Os dados mostram vários sinais, incluindo os scores de embeddings, que medem a proximidade semântica entre a consulta e o produto, e o score BM25, uma classificação baseada na frequência dos termos da consulta no texto.
Cada candidato possui um atributo is_site_verified_seller. Sem ele, a loja é excluída. No teste, um comerciante detinha 25 dos 32 candidatos sem colocar nenhum produto nos resultados finais. A Peec AI reconhece não ter identificado o que determina esta atribuição. A Dick’s Sporting Goods, por sua vez, tinha cinco candidatos, dos quais quatro acabaram entre os cinco resultados. A Peec AI conclui que é melhor enviar cada variante, por modelo ou por cor, como uma entrada distinta.
As descrições são também truncadas para exatamente 50 tokens, ou seja, cerca de 40 palavras ou 250 caracteres em inglês. No teste, uma delas parava a meio de uma frase, «Pattern offers a smooth heel to…». O resto do texto não é tido em conta na avaliação. A Peec AI esclarece que esta equivalência diz respeito ao inglês e que a parte lida poderá ser mais curta para uma ficha em francês, «mas isso ainda está por medir».
Na Europa, um funcionamento mais simples e mais lento
Para um prompt de teste, o ChatGPT enviou cinco consultas de fan-out ao Google Shopping através de uma SERP API. Cada uma devolveu entre 1 e 40 produtos. Os resultados foram depois fundidos por sua vez, até se obter uma lista de 113 produtos, dos quais 18 foram exibidos. Todo o processo demorou cerca de quatro segundos, contra aproximadamente 0,6 segundos nos EUA.
Nenhum embedding, nenhum BM25 nem qualquer correspondência GTIN são aplicados na Europa, e nenhuma verificação de vendedor é realizada. Segundo a Peec AI, uma boa posição no ChatGPT Shopping na Europa reflete, portanto, diretamente a obtida no Google Shopping, e poderá não resistir à chegada do Labrador na região. Nenhuma data foi avançada para esta implementação.
