Die Welt des Online-Handels verändert sich rasant und entwickelt sich von generischen Suchoberflächen hin zu maßgeschneiderten, KI-gesteuerten Assistenten. Am 24. November 2025 hat OpenAI offiziell ChatGPT Shopping Research eingeführt und damit ChatGPT von einer dialogorientierten KI zu einem leistungsstarken Tool für die Produktsuche, den Produktvergleich und die Kaufberatung gemacht.
Egal, ob Sie einen leisen Akku-Staubsauger suchen, Laptops für den professionellen Einsatz vergleichen oder Geschenke für Ihre Lieben kaufen möchten, ChatGPT Shopping Research versucht, Ihnen das Leben zu erleichtern – es spart Zeit, entlastet Sie bei der Entscheidungsfindung und hilft Ihnen, rationalere Kaufentscheidungen zu treffen.
In diesem Artikel untersuchen wir genau, wie Shopping Research funktioniert, was es von anderen unterscheidet, Anwendungsfälle aus der Praxis, Einschränkungen und wie Sie es effektiv nutzen können.
Was ist ChatGPT Shopping Recherche?
Shopping Research ist ein neuer KI-gestützter Einkaufsassistent, der in ChatGPT integriert ist. Anstatt nur mit schnellen Antworten oder allgemeinen Ratschlägen zu reagieren, kann diese Funktion:
- Stellen Sie klärende Fragen, um Ihre Bedürfnisse zu verstehen (z. B. Budget, Anwendungsfall, Präferenzen).
- Durchsuchen Sie öffentlich zugängliche Online-Informationen – Produktseiten, Angaben von Händlern, Bewertungen, Preise – und sammeln Sie aktuelle Daten.
- Fassen Sie diese Daten in einem personalisierten Einkaufsführer zusammen, in dem Sie die besten Optionen, wichtige Kompromisse und Unterschiede zwischen den Produkten hervorheben.
- Präsentieren Sie die Ergebnisse über eine interaktive Oberfläche, über die Nutzer Feedback geben können (z. B. „mehr davon“, „kein Interesse“), um die Empfehlungen zu verfeinern.
- Erleichtern Sie schließlich den direkten Kauf über eine geplante „Instant Checkout“-Integration (für teilnehmende Händler) – derzeit werden Sie beim Kauf jedoch noch auf die Websites der Händler weitergeleitet.
Laut OpenAI läuft Shopping Research auf einem speziellen Modell – einer Version von GPT-5 mini –, das für die Produktsuche, den Produktvergleich und die Produktempfehlung optimiert und feinabgestimmt wurde. Das Modell wird mittels verstärktem Lernen darauf trainiert, vertrauenswürdige Websites zu lesen, zuverlässige Quellen zu zitieren und Informationen effektiv zu aggregieren.
Wichtig ist, dass Shopping Research (zumindest derzeit) nicht auf Pay-to-Rank oder Werbung basiert. Stattdessen sind die Ergebnisse organisch und basieren auf öffentlich zugänglichen Einzelhandelsdaten – ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal gegenüber herkömmlichen E-Commerce-Suchmaschinen.
So nutzen Sie ChatGPT Shopping Research – Schritt für Schritt
Die Verwendung von Shopping Research ist intuitiv gestaltet:
Starten Sie eine Shopping-Abfrage
Sie können ChatGPT einfach eine Shopping-Frage stellen (z. B. „Finde die beste DSLR unter 800 Dollar für Reisefotografie“). ChatGPT schlägt Ihnen dann automatisch vor, eine Shopping-Recherche zu starten.
Alternativ können Sie in der ChatGPT-Oberfläche im Menü „+“ ausdrücklich „Shopping-Recherche“ auswählen.
Beantworten Sie klärende Fragen
Das Tool fordert Sie möglicherweise auf, Details anzugeben: Budgetrahmen, bevorzugte Funktionen (Größe, Gewicht, Akkulaufzeit, Marke), Anwendungsszenarien oder Ausschlusskriterien.
Wenn Sie ChatGPT Memory aktiviert haben, kann Shopping Research auch Ihre bisherigen Präferenzen berücksichtigen, um personalisiertere Ergebnisse zu erzielen.
Empfehlungen und Feedback überprüfen
Innerhalb weniger Minuten erhalten Sie einen Einkaufsführer mit den besten Produkten, Spezifikationen, Vor- und Nachteilen sowie Kompromissen, zusammen mit Links zu den Seiten der Händler, bei denen Sie die Produkte kaufen können.
Sie können die Ergebnisse interaktiv verfeinern: Markieren Sie Artikel als „Nicht interessiert“ oder „Mehr davon“ oder fragen Sie nach alternativen Filtern (z. B. „günstiger“, „längere Akkulaufzeit“, „kleiner“).
Zum Kauf fortfahren
Derzeit leitet ChatGPT Sie zum Abschluss des Kaufs auf externe Händler-Websites weiter.
In Zukunft können Sie, sofern der Händler dies unterstützt, möglicherweise die kommende Instant-Checkout-Funktion von ChatGPT nutzen, um direkt in ChatGPT einzukaufen.
OpenAI gibt bekannt, dass sie während der Weihnachtszeit für alle Tarife (Free, Go, Plus, Pro) eine „nahezu unbegrenzte Nutzung“ von Shopping Research anbieten – eine Maßnahme, die sich an Käufer richtet, die während Veranstaltungen wie dem Black Friday, dem Cyber Monday und dem Jahresendverkauf nach Schnäppchen suchen.
Bildnachweis: OpenAI
Warum ChatGPT-Shopping-Recherchen wichtig sind: Der Nutzen für die Nutzer
Hier erfahren Sie, warum Shopping Research Ihr Online-Einkaufserlebnis erheblich verbessern kann – insbesondere im Vergleich zu herkömmlichen Methoden:
Zeitersparnis und geringere kognitive Belastung
Anstatt Dutzende von Tabs zu öffnen und Spezifikationen, Bewertungen, Lagerbestände und Preise manuell zu vergleichen, übernimmt ChatGPT diese mühsame Arbeit für Sie. Innerhalb weniger Minuten erhalten Sie eine kuratierte Auswahlliste mit Produkten, die auf Ihre Präferenzen zugeschnitten sind.
Personalisierte Empfehlungen basierend auf dem Kontext
Da Shopping Research Folgefragen stellt und Ihren bisherigen Chat-Verlauf berücksichtigt (sofern die Speicherfunktion aktiviert ist), kann es persönliche Faktoren wie Ihren Lebensstil, Ihre Vorlieben, Ihr Budget und frühere Käufe einbeziehen, um relevantere Empfehlungen zu liefern.
Bessere Entscheidungsfindung durch vergleichende Analyse
Der Ansatz des Einkaufsführers zeigt Kompromisse auf (z. B. Preis vs. Leistung, Größe vs. Akkulaufzeit) und hilft Ihnen so, fundierte Entscheidungen zu treffen. Bei detailreichen Kategorien wie Elektronik, Haushaltsgeräten oder Heimwerkerwerkzeugen kann ein derart strukturierter Vergleich von unschätzbarem Wert sein.
Zugang für alle – kostenlose und zahlende Nutzer gleichermaßen
Im Gegensatz zu vielen Premium-E-Commerce-Tools steht Shopping Research allen angemeldeten ChatGPT-Nutzern zur Verfügung – auch denen mit einem kostenlosen Tarif. Das demokratisiert den Zugang zu KI-gestützter Einkaufsberatung.
Transparente, organische Ergebnisse (vorerst)
OpenAI betont, dass die Ergebnisse auf öffentlich zugänglichen Einzelhandelsdaten basieren und nicht auf bezahlten Anzeigen – was das System potenziell vertrauenswürdiger macht als werbebasierte Suchergebnislisten.
Anwendungsfälle aus der Praxis: Wenn ChatGPT bei der Shopping-Recherche glänzt
Hier sind einige praktische Szenarien, in denen Shopping Research erhebliche Vorteile bieten kann:
Weihnachtseinkäufe und Geschenkplanung
In der Hochsaison der Weihnachtszeit sind die Menschen oft überwältigt von der Vielzahl an Optionen und Angeboten. Shopping Research kann Ihnen dabei helfen, Rabatte zu finden, verschiedene Geschäfte zu vergleichen und das beste Geschenk innerhalb Ihres Budgets zu finden – egal, ob es sich um Spielzeug für Kinder, Haushaltsgeräte oder saisonale Dekoration handelt.
Beispiel: Sie fragen: „Finden Sie die drei besten Noise-Cancelling-Kopfhörer unter 10.000 Rupien für Reisen“ und erhalten schnell einen Einkaufsführer, der auf Preis, Komfort, Akkulaufzeit und Kundenbewertungen basiert – ganz ohne endloses Hin- und Herwechseln zwischen verschiedenen Tabs.
Elektronik und Gadgets kaufen
Elektronikgeräte haben oft komplexe Spezifikationen und nuancierte Kompromisse: Bei Laptops ist es CPU vs. RAM vs. Akkulaufzeit, bei Monitoren Bildwiederholfrequenz vs. Auflösung vs. Panel-Typ. ChatGPT Shopping Research hilft dabei, diese Details in eine verständliche Form zu bringen – ideal für Erstkäufer, Studenten oder technisch versierte Käufer, die den Wert optimieren möchten.
Haushalt, Haushaltsgeräte und Küchenartikel
Von Herden über Staubsauger bis hin zu Möbeln und Dekoration – Produkte für den Haushalt sind sehr vielfältig. Shopping Research kann die Produkte identifizieren, die am besten zu Ihrer Wohnsituation passen (Wohnung oder Haus, Platzbeschränkungen, Energieeffizienz usw.), und ist somit ideal für Menschen, die einen Haushalt einrichten, umziehen oder aufrüsten möchten.
Sport, Outdoor & Nischen-Shopping
Für Käufer mit speziellen Anforderungen – wie dem Kauf von Campingausrüstung, Fitnessgeräten oder Hobbyartikeln – kann Shopping Research die Komplexität der Spezifikationen und Eignung verwalten. Zum Beispiel: „Das beste klappbare Laufband unter 600 Dollar für leichtes Cardio-Training und einfache Aufbewahrung.“
Schnäppchen- und Rabattjagd
Da Shopping Research mehrere Händler-Websites scannt und Preise/Verfügbarkeit in Echtzeit (oder nahezu in Echtzeit) aktualisiert, kann es Ihnen helfen, Schnäppchen und Rabatte zu finden – nützlich während des Black Friday, Cyber Monday oder saisonaler Verkaufsveranstaltungen.
Hinter den Kulissen: Wie Shopping-Recherchen funktionieren (und was dahintersteckt)
Wenn man die Funktionsweise von Shopping Research versteht, kann man sowohl seine Stärken als auch seine Grenzen besser einschätzen:
- Die Funktion basiert auf GPT-5 mini, einem Modell, das speziell für Aufgaben im Einzelhandel durch verstärktes Lernen trainiert wurde – Lesen von Produktseiten, Extrahieren strukturierter Daten (Spezifikationen, Preis, Bewertungen), Filtern von Spam-Seiten und Erstellen vertrauenswürdiger Zusammenfassungen.
- Das System behandelt die Produktsuche als einen dialogorientierten Prozess. Anstelle einer einmaligen Abfrage → Liste ist es interaktiv: ChatGPT kann Folgefragen stellen, um die Bedürfnisse zu klären (Budgetbeschränkungen, Funktionsprioritäten, Anwendungsfälle). Dieser Ansatz ist inspiriert von früheren Forschungen zur dialogorientierten Produktsuche, die argumentieren, dass dynamisches Nutzer-Feedback die Relevanz von Empfehlungen verbessert.
- Das Tool bezieht Informationen von mehreren öffentlich zugänglichen Einzelhändlern und Bewertungsseiten. Es vermeidet Domains mit geringer Qualität oder Spam und strebt zuverlässige Daten an.
- Derzeit unterstützt das Modell keine direkten Käufe (außer über Weiterleitungen). OpenAI strebt jedoch an, letztendlich eine „Sofortige Kaufabwicklung” für Partnerhändler zu ermöglichen – das bedeutet, dass Sie Käufe möglicherweise innerhalb von ChatGPT selbst abschließen können, ohne zu externen Shops navigieren zu müssen.
Einschränkungen und Vorsichtsmaßnahmen: Was Shopping-Forschung leisten kann (und was nicht)
Shopping Research ist zwar ein leistungsstarkes Tool, aber nicht perfekt. Hier sind die wichtigsten Hinweise und Best Practices:
Mögliche Ungenauigkeit der Daten
Produktdetails wie Preis, Verfügbarkeit, Versandkosten oder Lagerbestand können sich schnell ändern. OpenAI selbst warnt davor, dass Shopping Research Fehler machen kann, und empfiehlt, die Details vor dem Kauf auf der offiziellen Website des Händlers zu überprüfen.
Beschränkt auf öffentlich zugängliche Daten
Wenn ein Produkt von einem kleinen Händler oder einem Nischenladen stammt oder keine ordnungsgemäß strukturierten Metadaten aufweist, wird es von Shopping Research möglicherweise nicht erkannt oder aufgelistet. Das bedeutet, dass einige Spezial- oder Boutique-Produkte möglicherweise nicht berücksichtigt werden.
Kein Ersatz für Expertenbewertungen
Das Tool aggregiert zwar Spezifikationen und Nutzerbewertungen, kann jedoch möglicherweise keine nuancierten Probleme erfassen (z. B. Verarbeitungsqualität, langfristige Zuverlässigkeit, Kundendienst). Bei komplexen Anschaffungen – wie hochwertigen Elektronikgeräten, Instrumenten oder Spezialausrüstung – ist es nach wie vor ratsam, den Leitfaden von ChatGPT mit Expertenbewertungen zu kombinieren.
Risiko einer übermäßigen Abhängigkeit
Sich blind auf KI-Empfehlungen zu verlassen, kann zu suboptimalen Entscheidungen führen. Persönliches Urteilsvermögen ist immer von Wert – insbesondere bei Anschaffungen, die den persönlichen Geschmack, die langfristige Nutzung oder kontextspezifische Bedürfnisse betreffen.
Datenschutz und Datenbeschränkungen
Obwohl OpenAI angibt, dass Nutzer-Chats nicht an Einzelhändler weitergegeben werden, sollten Nutzer sich ihrer Datenschutzeinstellungen bewusst bleiben. Außerdem sieht Shopping Research nur das, was öffentlich zugänglich ist; es verfolgt weder den Lagerbestand in Echtzeit noch integriert es proprietäre Händlerbestandsdaten, es sei denn, der Einzelhändler bietet eine API oder eine Auflistung an.
Wie sich Shopping-Recherchen im Vergleich zu herkömmlichen E-Commerce-Suchen und Bewertungen darstellen
| Merkmal / Ansatz | Traditionelle Suche + manueller Vergleich | ChatGPT-Shopping-Recherche |
| Zeit und Aufwand | Hoch (mehrere Registerkarten, manueller Vergleich) | Niedrig (einzelne Konversationsschnittstelle) |
| Personalisierung | Gering – hängt von den Recherchefähigkeiten des Benutzers ab | Hoch – klärende Fragen + gedächtnisbasierte Präferenzen |
| Datenaggregation | Handbuch (Rezensionen, technische Daten, Händler-Websites) | Automatisierte Aggregation aus vielen Quellen |
| Kosten-Nutzen-Analyse | Manuelles Abwägen von Vor- und Nachteilen | Von ChatGPT nebeneinander dargestellt |
| Deal-Entdeckung | Der Nutzer sucht aktiv nach Rabatten. | KI findet Angebote durch standortübergreifenden Preisvergleich |
| Persönlicher Kontext (z. B. Budget, Präferenzen) | Manuelle Filter | Interaktiv – KI passt sich anhand von Benutzereingaben an |
| Risiko verpasster Optionen | Hoch (manuelle Überwachung) | Niedriger – KI kann ein breiteres Spektrum an Produkten erfassen, ist jedoch weiterhin durch die Abdeckung der Quellen begrenzt. |
Kurz gesagt, Shopping Research verbindet die Bequemlichkeit der Suche mit der Tiefe von Vergleichstools und der Personalisierung eines menschlichen Einkaufsassistenten – und bietet damit eine Mischform, die die Art und Weise, wie wir online einkaufen, neu definieren könnte.
Tipps, um das Beste aus ChatGPT Shopping Research herauszuholen
Um den Wert von Shopping Research zu maximieren, sollten Sie die folgenden Best Practices berücksichtigen:
Seien Sie in Ihrer ersten Eingabe konkret.
- Geben Sie Details wie Budgetrahmen, Anwendungsfall, unverzichtbare vs. wünschenswerte Funktionen und eventuelle Ausschlusskriterien an. Beispiel: „Ich brauche einen leichten 15,6-Zoll-Laptop unter 60.000 Rupien für Videobearbeitung und Farbkorrektur.“
- Je mehr Kontext ChatGPT hat, desto maßgeschneiderter und relevanter wird die Empfehlung sein.
Aktivieren Sie das Speichervermögen (wenn Sie damit einverstanden sind)
- Wenn Sie ChatGPT Ihre Präferenzen speichern lassen (z. B. dass Sie leise Lüfter, kompakte Geräte und umweltfreundliche Materialien mögen), kann Shopping Research diese nutzen, um Produkte intelligenter zu filtern.
Nutzen Sie interaktives Feedback
- Zögern Sie nicht, Artikel als „Nicht interessiert“ zu markieren oder nach Alternativen wie „günstiger“, „längere Akkulaufzeit“ oder „umweltfreundlicher“ zu fragen. Dies hilft der KI, die Ergebnisse dynamisch zu verfeinern.
Überprüfen Sie wichtige Daten
- Klicken Sie immer auf die Seiten der Händler und überprüfen Sie Spezifikationen, Preis, Versand und Garantie – insbesondere bei teuren Artikeln oder Artikeln, die schnell ausverkauft sein können.
Nutzen Sie Shopping Research für die Schnäppchenjagd
- Während der Verkaufssaison (Black Friday, Weihnachtsverkauf) kann Shopping Research Ihnen helfen, Rabatte zu finden, verschiedene Händler zu vergleichen und zu beurteilen, ob ein Angebot wirklich lohnenswert ist.
Kombinieren Sie es mit Experten-/Drittanbieterbewertungen für große Anschaffungen
- Bei hochpreisigen Artikeln (wie Laptops, Elektronikgeräten, Musikinstrumenten) sollten Sie die KI-generierten Leitfäden durch Expertenbewertungen oder Nutzerforen ergänzen, um Einblicke in die langfristige Zuverlässigkeit zu erhalten.
Be Mindful of Privacy
- While ChatGPT does not share your chat data with retailers, avoid entering sensitive personal details (payment info, full addresses) until checkout is handled securely by the merchant.
Warum Shopping-Research wichtig ist – Eine strategische Veränderung im E-Commerce
Die Einführung von Shopping Research ist nicht nur ein Feature-Update, sondern ein Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie Verbraucher Produkte online entdecken und kaufen. Hier sind die Gründe, warum dies so bedeutend ist:
- Von der Suche zum Gespräch: Anstelle von Stichwort-basierten Suchanfragen ermöglicht Shopping Research ein Einkaufserlebnis in natürlicher Sprache, das eher dem Gespräch mit einem Verkäufer in einem physischen Geschäft ähnelt. Dies könnte Online-Shopping für unerfahrene Verbraucher zugänglicher machen.
- Von Anzeigen zu organischer Entdeckung: Da ChatGPT auf öffentlich zugängliche Daten zurückgreift und (zumindest derzeit) keine bezahlten Platzierungen priorisiert, könnte sein Ansatz die traditionelle, werbegesteuerte Entdeckung von E-Commerce-Angeboten revolutionieren und den Fokus auf Relevanz und Vertrauen lenken.
- Von Reibung zu Komfort: Das Durchsuchen Dutzender Websites, das Vergleichen von Spezifikationen und das Jonglieren mit Tabs ist mühsam. Shopping Research fasst dies in wenigen Minuten Konversation zusammen, wodurch die Reibung drastisch verringert und möglicherweise die Kaufkonversion erhöht wird.
- Personalisierung in großem Maßstab: Da das Tool sich die Präferenzen der Nutzer merken und Empfehlungen entsprechend anpassen kann, bringt es eine Personalisierung, die bisher nur auf ressourcenstarken Plattformen verfügbar war, in den Mainstream.
- Ein neuer Kanal für Einzelhändler: Da immer mehr Nutzer über KI-Assistenten einkaufen, müssen Einzelhändler möglicherweise ihre Websites hinsichtlich KI-Lesbarkeit, strukturierten Metadaten (Spezifikationen, Preis, Lagerbestand) und schnelleren Ladezeiten optimieren – und damit die Gestaltung von Produktseiten grundlegend überdenken.
Ausblick: Wie sich die Einkaufsforschung entwickeln könnte
Im Zuge der Weiterentwicklung des Shopping Research zeichnen sich mehrere vielversprechende Entwicklungen ab, die das Potenzial haben, den E-Commerce grundlegend zu verändern:
- Integration von Instant Checkout: Mit seinem neuen Zahlungsablauf könnte ChatGPT zu einem vollwertigen Shopping-Portal werden – von der Produktsuche bis zum Kauf – alles innerhalb einer dialogorientierten Benutzeroberfläche. Dies könnte den Checkout vereinfachen, die Warenkorbverwaltung optimieren und die Konversionsrate beschleunigen.
- Tiefere Personalisierung und speicherbasierte Empfehlungen: Da ChatGPT kontinuierlich aus den Präferenzen der Nutzer lernt (sofern der Speicher aktiviert ist), könnten die Empfehlungen zunehmend maßgeschneidert werden – und damit potenziell mit personalisierten menschlichen Einkaufsassistenten konkurrieren.
- Erweiterte Kategorien und Nischenmärkte: Im Laufe der Zeit könnte Shopping Research über Elektronik und Haushaltswaren hinaus auf Mode, Sammlerstücke, B2B-Zubehör und Nischenhobbys ausgeweitet werden und damit seinen Nutzen erweitern.
- KI-freundliche Metadatenstandards für den Einzelhandel: Um eine genaue Preis-/Spezifikationserfassung zu gewährleisten, könnten Einzelhändler strukturiertere, KI-lesbare Produktlistenformate einführen. Dies könnte zu einer breiten Einführung von Metadatenstandards im gesamten E-Commerce führen.
- Neue Chancen für Einzelhändler und Verkäufer: Da KI zu einem wichtigen Einstiegspunkt für den Einkauf wird, könnten Verkäufer, die ihre Websites für die KI-Suche optimieren, einen Wettbewerbsvorteil erzielen. KI-optimierte Produktseiten, saubere strukturierte Daten und eine schnelle Website-Performance könnten wichtiger denn je werden.
Schlussfolgerung
ChatGPT Shopping Research ist eine leistungsstarke neue Entwicklung in der Evolution des Online-Shoppings – eine Kombination aus KI, Personalisierung und Komfort in einem einheitlichen Einkaufsassistenten. Indem es Nutzern ermöglicht, über natürliche Sprachkonversationen umfassende Produktrecherchen durchzuführen, reduziert es Reibungsverluste, spart Zeit und hilft Verbrauchern, fundiertere Kaufentscheidungen zu treffen.
Auch wenn es nicht perfekt ist – und nach wie vor Vorsicht hinsichtlich der Datengenauigkeit und eines wohlüberlegten Urteils geboten ist –, stellt Shopping Research einen bedeutenden Fortschritt dar. Es hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir Produkte online entdecken, bewerten und kaufen, neu zu gestalten.
Egal, ob Sie ein Gelegenheitskäufer sind, der sich auf Weihnachtsangebote vorbereitet, ein Käufer, der technische Gadgets vergleicht, oder ein sorgfältiger Planer, der nach hochwertigen Anschaffungen sucht – ChatGPT Shopping Research bietet ein überzeugendes neues Tool, um Ihren Einkaufsprozess zu optimieren.
FAQs
Wer kann ChatGPT Shopping Research nutzen?
Seit November 2025 steht Shopping Research allen angemeldeten ChatGPT-Nutzern – einschließlich der Tarife Free, Go, Plus und Pro – sowohl auf mobilen als auch auf Web-Plattformen zur Verfügung.
Welches Modell steckt hinter Shopping Research?
Shopping Research läuft auf einer speziellen Version von GPT-5 mini, die mit Reinforcement Learning speziell für Aufgaben wie Produktsuche, -vergleich und -zusammenfassung trainiert wurde.
Bietet ChatGPT Shopping Research die Möglichkeit zum direkten Kauf?
Noch nicht. Wenn Sie derzeit ein Produkt auswählen, bietet ChatGPT Links an, die Sie zum Kauf auf die Website des Händlers weiterleiten. OpenAI plant jedoch, in Zukunft „Instant Checkout” für Partnerhändler zu unterstützen.
Ist die Funktion kostenlos?
Ja – während der Einführungsphase in der Weihnachtszeit hat OpenAI die Nutzung von Shopping Research für Nutzer aller Tarife nahezu unbegrenzt freigegeben.
Für welche Art von Produkten/Kategorien eignet es sich am besten?
Laut OpenAI funktioniert Shopping Research besonders gut in detailreichen Kategorien wie Elektronik, Schönheit, Haus & Garten, Küche und Haushaltsgeräte, Sport- und Outdoor-Ausrüstung und ähnlichen Konsumgütern.
Sind die Empfehlungen absolut zuverlässig?
Obwohl Shopping Research auf Genauigkeit abzielt und vertrauenswürdige Quellen zitiert, weist OpenAI darauf hin, dass gelegentlich Fehler auftreten können – insbesondere in Bezug auf Preise oder Verfügbarkeit. Nutzern wird empfohlen, wichtige Details auf der Website des Händlers zu überprüfen, bevor sie einen Kauf abschließen.