Чи залежить ChatGPT від Google Shopping? Розкриваємо правду про джерела продуктів у каруселі
З поширенням незалежності OpenAI від Microsoft і Bing загострується питання: чи не стала взаємозалежність ChatGPT з Google надто сильною? Наш новий аналіз охоплює цей аспект, порівнюючи запити на продукти (shopping query fan-outs, QFOs) у ChatGPT, використовуючи Google та Bing каруселі.
Як виникла ідея дослідження та що було знайдено
У листопаді 2025 року команда дослідників, включаючи мене, виявила загадкове поле у вихідному коді ChatGPT під назвою id_to_token_map. Після розкодування виявилося, що це base64-кодовані параметри схожі на ті, що використовуються у Google Shopping, наприклад, productid, offerid, а також параметри мови і локалі. Найцікавіше, що це також був запит, який використовувався для пошуку конкретного продукту.
Тож ми вирішили повністю відтворити посилання на Google Shopping лише з цих параметрів. Для прикладу взяли запит “найкращі смартфони до 500$” і перевірили, чи відповідає карусель продуктів у ChatGPT посиланням на реально існуючі товари в Google Shopping.
Результат підтвердив нашу гіпотезу: посилання повністю відповідало продукту, що відображався у каруселі ChatGPT.
Що залишилось невирішеним?
Це відкриття породило чимало нових запитань, серед яких найголовніші:
- Чи однаковий цей процес для різних категорій товарів?
- Чи вибирає ChatGPT продукти з фіксованої кількості позицій у Google Shopping?
- Чи віддає перевагу він вищим позиціям у Google Shopping?
- Наскільки часто цей підхід застосовується масштабно?
Крім того, цікавило, чи можна зіставити товари в ChatGPT з будь-яким інтернет-магазином або результатами Bing Shopping у великих обсягах даних.
Підхід до дослідження з Peec AI
Ми проаналізували понад 40 000 продуктів з каруселей і 200 000 органічних товарів із Google і Bing, щоб поспорити, яке джерело є основним для ChatGPT. Для цього порівнювали схожість назв товарів на кожній платформі.
Відмінності між запитами з товарними фрагментами та звичайними пошуковими запитами
У дослідженні брали участь 1,1 мільйона shopping query fan-outs порівняно з звичайними пошуковими запитами за тими ж користувацькими підказками. У 99,7% випадків shopping QFO унікальні для запиту, а звичайні запити у 98,3% відрізняються від shopping QFO.
Це говорить, що ChatGPT використовує принципово різні підходи для пошуку інформації та для підбору товарів.
Середня довжина запитів і їх кількість на один запит користувача
Звичайні пошукові запроси суттєво довші — 12 слів проти 7 у shopping запитів. Це логічно, бо для контекстного пошуку потрібно більше інформації, тоді як shopping fan-outs орієнтовані на конкретну сторінку товарів.
Крім того, на один користувацький запит припадає в середньому 2,4 пошукових fan-outs проти 1,16 для shopping — в основному однієї сторінки результатів Google Shopping вистачає для формування повноцінної каруселі в ChatGPT.
Якість відповідності продуктів між ChatGPT, Google та Bing
Вибравши близько 5 000 каруселей і проаналізувавши 43 000 продуктів, порівняли опис товарів ChatGPT із топ-40 результатами Google Shopping та Bing. Відкинули рекламу та спонсоровані продукти, враховуючи лише органічні.
Застосували триетапний алгоритм для обчислення схожості назв товарів з урахуванням різних ступенів відмінностей:
- Точна співпадіння (рівень 1, score = 1.0)
- Майже точна співпадіння (score ≥ 0.95, з урахуванням розділових знаків і пробілів)
- Гібридне співпадіння (поєднання символів і слів; score ≥ 0.8 вважався прийнятним)
Приклади різних рівнів відповідності:
| Рівень співпадіння | Опис | Назва ChatGPT | Назва Google Shopping | Відмінності |
|---|---|---|---|---|
| 1.0 | Абсолютна ідентичність | Hot Wheels RC 1:64 Mustang GTD | Hot Wheels RC 1:64 Mustang GTD | Немає |
| 0.95 | Мінорні відмінності, як-от дефіси | Learning Resources Snap-n-Learn Matching Dinos | Learning Resources Snap‑n‑Learn Matching Dinos | Різні символи дефісу в Unicode |
| 0.8 | Основний бренд і продукт об’єднані, різні описові слова | Cards Game Against FRIENDS – Limited Edition | Cards Game Against FRIENDS – Limited Edition – Party Card Games For Adults | Додаткові описові слова, суть збігається |
Результати: зв’язок із Google Shopping і Bing
Практично половина (45,8%) продуктів у каруселях ChatGPT ідентичні назвами з топ-40 Google Shopping. Для Bing цей показник надзвичайно низький — лише 0,48%.
Якщо рахувати всі матчи сильного рівня для восьми позицій у каруселі, понад 83% знайдені в топ-40 Google, тоді як у Bing — менше 11%. Аналіз показав, що продукти, знайдені виключно у Bing, становлять усього 0,16% від усієї вибірки.
Отже, у більшості випадків ChatGPT явно насамперед черпає продукти з Google Shopping, а Bing — це більший виняток, ніж правило.
Який вплив має позиція в каруселі ChatGPT на рівень співпадінь?
Дослідження показало, що з топ-10 позицій у Google Shopping припадає близько 60% сильних збігів у ChatGPT, а топ-20 — майже 84%. Це свідчить про упередженість системи на користь вищих позицій в Google Shopping.
Брендові та небрендові запити: наскільки це впливає?
Виявилося, що рівень співпадінь для брендових та небрендових запитів дуже схожий, хоча у небрендових він трохи вищий. Тобто присутність бренду в запиті не є вирішальним фактором для результатів каруселі ChatGPT.
Головні висновки без суджень
ChatGPT використовує Google Shopping як основне джерело каруселі, а не Bing
Понад 83% товарів із каруселі ChatGPT відповідали товарам у топ-40 органічних результатах Google Shopping, у порівнянні з лише 11% у Bing. Майже всі продукти, які знайшли у Bing, вже були в Google. Це чітко вказує на пріоритетність Google як основного постачальника даних про товари.
Пошук товарів і пошук контексту — це різні процеси
Shopping fan-outs відрізняються від звичайних пошукових fan-outs і набагато коротші (7 проти 12 слів), а їх менше по кількості на один запит (1,16 проти 2,4). Це свідчить, що ChatGPT окремо «витягує» структуровані товари із Google Shopping для каруселі та використовує інші механізми для контекстних відповідей.
Перевага вищих позицій Google Shopping
Дані показують, що 60% співпадінь припадають на топ-10 позицій Google Shopping, а майже 84% — на топ-20. Значення позиції в Google Shopping корелює з порядком товарів у каруселі ChatGPT.
Системний характер цього підходу
Подібні закономірності фіксуються у різних галузях і в брендованих, і не брендованих запитах, це означає, що так працює вся архітектура системи, а не це виняток у певних категоріях чи запитах.
Методика дослідження
Мета
Визначити наскільки сильно збігаються продукти із каруселі ChatGPT і Google Shopping за однаковими запитами у десяти галузях. Bing Shopping використано для порівняння із контрольної групи.
Створення набору запитів (PromptSet)
Для максимальної різноманітності використовувалися як брендовані, так і небрендовані запити, з цінами та без. Галузі включали від одягу до дитячих товарів, косметики, електроніки, товарів для дому і тварин, спорту та ігор.
Алгоритм зіставлення товарів
Порівнювалися назви товарів у ChatGPT з топ-40 назв Google Shopping за допомогою поетапного підходу:
- Точна співпадіння (без урахування пробілів)
- Майже точна (використання Python SequenceMatcher для порівняння подібності рядків на рівні ≥ 0.95)
- Гібридна метрика з урахуванням схожості символів і збігу слів (порогове значення ≥ 0.8)
Цей метод є досить консервативним і дає точний результат, підходящий для ідентифікації фактично однакових продуктів.
