Аналіз 150 000 рядків дебаг-даних через спеціалізований API виявив суттєві розбіжності в тому, як штучний інтелект формує товарні рекомендації по обидва боки Атлантики. У США пошук та ранжування товарів переведено на власний рушій OpenAI під назвою Labrador, тоді як європейський ринок поки що продовжує залежати від зовнішнього скрепінгу видачі Google Shopping. Для медіабаєрів та e-commerce брендів це означає необхідність адаптувати стратегії оптимізації під геть різні алгоритмічні реалії.
Як влаштований американський ринок: власний індекс і жорсткий фільтр продавців
У Штатах OpenAI повністю відійшла від зовнішніх джерел для товарних каруселей, запустивши власну систему індексації товарних фідів (версія Labrador Shopping V2).
Головні особливості американського алгоритму:
Обов'язковий статус верифікованого продавця. Якщо магазин не має відповідного маркера у базі, він автоматично вилітає з ротації.
Обрізка описів на 50 токенах. Будь-який текст у карточці товару, що йде далі перших 40–50 слів, просто ігнорується системою на етапі оцінки.
Розділення варіацій. Кожна модель та колір товару в США може займати окремий слот у фіді, що вимагає детальної гранулярної оптимізації.
Європейська специфіка: залежність від Google Shopping та відсутність власних фільтрів
Натомість у європейському регіоні структура індексації зовсім інша. Оскільки OpenAI не застосовує власний пропрієтарний скоринг продавців у Європі, видача в чатах напряму транслює результати Google Shopping.
Для брендів, що працюють на європейських ринках, це створює як плюси, так і мінуси:
Відсутність прямого перевірочного цензора від OpenAI зменшує кількість технічних бар'єрів для нових магазинів.
Позиції у ChatGPT повністю залежать від того, наскільки якісно налаштовані ваші звичайні продуктові фіди під традиційні пошукові системи.
ШІ не робить глибокого внутрішнього аудиту продавця, спираючись на готові дані агрегаторів.
Фанаут-аудити та важливість специфічних запитів
Дослідження ринку провідних аналітичних платформ у сфері AI-пошуку показують критичну роль так званих fan-out queries — допоміжних запитів, які генеративний двигун генерує «під капотом» під час обробки запиту користувача.
Коли покупець шукає умовну «теплу зимову куртку», ШІ самостійно дописує до запиту категорії на кшталт «best», «review», «comparison» чи конкретні характеристики матеріалу. Якщо таких ключових слів немає у вашому фіді чи на посадовій сторінці, товарні картки просто не пройдуть первинний відбір у карусель. Крім того, наявність менш ніж трьох зірочок рейтингу в атрибутах, які оцінює модель, фактично робить товар невидимим для порівняльних таблиць.
Бренди, які планують масштабувати заливи та e-commerce проєкти на обидва регіони, повинні розділяти технічні вимоги: готувати чітко структуровані фіди з урахуванням лімітів токенів для американського ринку та тримати бездоганну оптимізацію під продуктові агрегатори для європейських кампаній.
🖋 UAFF — будь в курсі арбітражних інсайтів