ChatGPT Shopping отбирает товары по-разному в США и Европе, сообщает Peec AI, разработчик инструментов для отслеживания видимости в генеративном ИИ. По данным компании, американская система опирается на собственный индекс OpenAI, тогда как европейская по-прежнему зависит от Google Shopping.
В статье, опубликованной 16 октября 2026 года в блоге компании, Метихан Ешильюрт указывает, что команда получила доступ к отладочному API ChatGPT. Для каждого промпта он возвращает около 150 000 строк данных о подборе товаров, включая оценку, присвоенную каждому из них. Мальте Ландвер, CPO и CMO Peec AI, представил эти результаты на конференции brightonSEO 2026. Эти наблюдения публично не подтверждены OpenAI.
Согласно этим данным, OpenAI перевела американский шопинг на собственную систему за несколько недель до этой конференции. В США активирован индекс Labrador, построенный на основе товарных фидов, а скрапинг Google Shopping через SERP API — сторонний сервис, извлекающий страницы результатов поисковой системы — отключен. Европейские сессии демонстрируют обратную конфигурацию.
В США видимость зависит от товарного фида
На момент конференции американский шопинг использовал 669 фидов, из которых 606 были активны. Около 70 поступали от прямых партнерств, например, от таких брендов, как Nike, которые сами передают свой фид в OpenAI. Почти 500 были созданы OpenAI путем скрапинга сайтов продавцов через Bright Data, остальные проходили через Shopify.
Чтобы наблюдать за отбором, Peec AI протестировала промпт о кроссовках для бега. ChatGPT получил 41 товар-кандидат, преобразовал 32 в подробные «промпт-блоки», а затем отобразил 5. Данные показывают несколько сигналов, включая счетчики эмбеддингов, которые измеряют семантическую близость между запросом и товаром, и счетчик BM25 — ранжирование на основе частоты терминов запроса в тексте.
Каждый кандидат имеет атрибут is_site_verified_seller. Без него магазин исключается. В тесте у одного продавца было 25 из 32 кандидатов, но ни один товар не попал в финальные результаты. Peec AI признает, что не выявила, что определяет присвоение этого атрибута. Dick’s Sporting Goods, в свою очередь, имела пять кандидатов, четыре из которых оказались среди пяти результатов. Peec AI делает вывод, что лучше отправлять каждую вариацию, по модели или цвету, как отдельную позицию.
Описания также обрезаются ровно до 50 токенов, то есть примерно до 40 слов или 250 символов на английском языке. В тесте одно из них обрывалось на середине предложения: «Pattern offers a smooth heel to…». Остальная часть текста не учитывается при оценке. Peec AI уточняет, что это соответствие касается английского языка, а прочитанная часть для карточки на французском может быть короче, «но это еще предстоит измерить».
В Европе: более простая и медленная работа
Для тестового промпта ChatGPT отправил пять запросов fan-out в Google Shopping через SERP API. Каждый вернул от 1 до 40 товаров. Результаты затем последовательно объединялись, пока не была получена список из 113 товаров, из которых было отображено 18. Весь этап занял около четырех секунд, против примерно 0,6 секунды в США.
В Европе не применяются эмбеддинги, BM25 или сопоставление GTIN, и не проводится проверка продавца. По мнению Peec AI, хорошая позиция в ChatGPT Shopping в Европе, таким образом, напрямую отражает позицию в Google Shopping и может не устоять с приходом Labrador в регион. Никаких сроков для этого развертывания не называется.
