На початку 2025 року ChatGPT почав показувати товарні картки із зображеннями, цінами, відгуками та посиланнями на покупку, якщо розпізнавав у запиті явний намір придбати товар. Ця функція, відома як ChatGPT Shopping, швидко стала однією з найобговорюваніших нових точок входу в product discovery. Profound відстежили близько 2 мільйонів унікальних запитів протягом кількох місяців, з вересня 2025 по січень 2026 року. Мета була не лише зрозуміти, чи спрацьовує shopping-режим, а й виміряти, наскільки стабільно він з’являється з часом.
Два висновки визначають всю картину:
1. Розподіл працює за принципом «усе або нічого».
79% запитів жодного разу не запускали shopping-функцію в жодному з прогонів за 9 місяців. І лише близько 6% запитів спрацьовували стабільно.
2. Якщо shopping уже спрацював, він зазвичай закріплюється.
Якщо запит викликав shopping в один із днів, імовірність, що він спрацює знову наступного дня, становить близько 83%. Запити ніби «фіксуються» в певному стані та залишаються в ньому.
Як часто взагалі спрацьовує shopping
Якщо дивитися на мільйони запитів, shopping-функція активується приблизно у 9% випадків. Але середнє значення у 8.82% приховує головне. Щойно ми розділили запити за типами, різниця стала очевидною.
Пояснення термінів: у цьому матеріалі ми розрізняємо два типи запитів. Відкриті запити описують потребу без згадки бренду, наприклад: «найкращі бізнес-ноутбуки з потужною батареєю» або «легкі бігові кросівки для плоскостопості». Брендові запити містять конкретну назву бренду, наприклад: «кросівки Nike для бігу» або «огляд Dell XPS 15».
|
Тип запиту |
Частота спрацювання shopping |
|---|---|
|
Відкриті запити |
12.1% |
|
Брендові запити |
3.1% |
Відкриті запити, такі як «найкращі бізнес-ноутбуки з потужною батареєю», «легкі бігові кросівки для плоскостопості» або «які зручні шкарпетки не розтягуються після кількох прань», запускають shopping у 12.1% випадків. Це приблизно у 4 рази частіше, ніж брендові запити.
І справа не в тому, що брендові запити не пов’язані з покупкою. Якщо брендовий запит описує конкретну товарну потребу, shopping також може спрацювати. Але якщо запит стосується послуг, оцінки, огляду або того, що не можна просто купити як товар, shopping майже ніколи не запускається. Саме це знижує середній показник до 3.1%.
Висновок для брендів: ChatGPT Shopping — це не класичний пошук за брендом, а інструмент discovery. Перемагає не той, чий бренд уже шукають, а той, хто потрапляє у варіанти на етапі вибору, коли користувач ще формулює потребу.
Чи можна на це розраховувати
Усі дані вище — це зріз у моменті. Але бренди будують стратегії на місяці вперед. Тому ми повторно проганяли близько 2 мільйонів запитів, щоб відповісти на два питання:
Чи з’являється shopping взагалі?
І якщо з’являється, чи буде він показуватися далі?
Відповіді виявилися різними.
Більшість запитів навіть не потрапляє в гру
79% запитів не запустили shopping жодного разу за весь період. Лише 0.7% спрацьовували завжди. І лише близько 6% входять у «стабільну» категорію, де shopping з’являється у 80%+ випадків.
Тобто ми бачимо великий кластер «0» і невеликий кластер «максимум», а між ними майже нічого. Спільна риса стабільних запитів — чітко сформульована товарна потреба, яку можна зіставити з реальним продуктом (SKU).
Але якщо shopping вже спрацював — він дуже «липкий»
Якщо запит викликав shopping сьогодні, з імовірністю ~83% він викличе його і завтра. Якщо ж не викликав — шанс, що він раптом почне це робити наступного дня, лише ~1.7%. Тобто запити «закріплюються» у своєму стані. Саме це і формує модель «усе або нічого».
Що це означає для брендів
Спочатку класифікуйте запити, потім оптимізуйте.
Зберіть реальні формулювання користувачів і тестуйте їх регулярно. Близько 80% запитів не дають результату взагалі.
Брендові запити менш ефективні, ніж здається.
3.1% проти 12.1%. Працюють лише ті, що описують конкретний продукт.
Короткострокова стабільність є, але вона не гарантує майбутнє.
Сьогодні працює — завтра теж (83%), але оновлення моделей можуть усе змінити. Виграють ті, хто швидко реагує.
ПІДСУМОК
ChatGPT Shopping — це не про бренд, а про етап вибору. Бренди, які оптимізуються під відкриті запити та реальні потреби користувачів, отримують максимальну видимість у AI-видачі.
