Инструменты в значительной степени похожи друг на друга. OpenAI предлагает пользователям обратиться к ChatGPT за помощью в поиске «нового ноутбука, подходящего для игр, стоимостью до 1000 долларов с экраном более 15 дюймов», или поделиться фотографиями дорогой одежды и попросить найти что-то похожее по более низкой цене.
Perplexity, в свою очередь, подчеркивает, как память ее чат-бота может расширить возможности поиска, связанные с покупками, для своих пользователей, предлагая, чтобы кто-то мог запросить рекомендации, адаптированные к тому, что чат-бот уже знает о них, например, где они живут или чем занимаются.
Adobe прогнозирует, что онлайн-шопинг с помощью ИИ вырастет на 520% в этот праздничный сезон, что может стать благом для стартапов в области ИИ-шопинга, таких как Phia, Cherry или Deft (переименованный в Onton), — но, поскольку OpenAI и Perplexity все больше внедряются в сферу ИИ-шопинга, не угрожает ли это этим стартапам?
Зак Хадсон, генеральный директор инструмента для покупок товаров для дизайна интерьера Onton, считает, что стартапы в области ИИ-шопинга со специализированной нишей по-прежнему будут предоставлять пользователям более качественный опыт, чем универсальные инструменты, такие как ChatGPT и Perplexity.
«Любая модель или граф знаний хороши настолько, насколько хороши их источники данных», — сказал Хадсон TechCrunch. «Сейчас ChatGPT и инструменты на основе LLM, такие как Perplexity, используют существующие поисковые индексы, такие как Bing или Google. Это делает их настолько же хорошими, как и первые несколько результатов, полученных из этих индексов».
Генеральный директор Daydream и давний руководитель в сфере электронной коммерции Джули Борнштейн согласна с этим — она отметила TechCrunch летом, что всегда считала поиск «забытым ребенком» индустрии моды, поскольку он никогда не работал особенно хорошо.
«Мода… уникальна, тонка и эмоциональна — найти платье, которое вам нравится, это не то же самое, что найти телевизор», — сказала Борнштейн TechCrunch во вторник. «Такое понимание покупок модной одежды происходит из специфических для этой области данных и логики мерчандайзинга, которая понимает силуэты, ткани, случай и то, как люди создают наряды с течением времени».
Стартапы в области ИИ-шопинга разрабатывают свои собственные наборы данных, чтобы их инструменты обучались на более качественных данных — чего легче достичь, когда вы пытаетесь каталогизировать моду или мебель, а не всю сумму человеческих знаний.
В случае Хадсона, Onton разработал конвейер данных для каталогизации сотен тысяч товаров для дизайна интерьера более чистым способом, что помогает обучать свои внутренние модели с использованием более качественных данных. Но если стартапы в области ИИ-шопинга не будут стремиться к такому уровню специализации, Хадсон считает, что их обязательно затмят.
«Если вы используете только готовые LLM и интерфейс для общения, очень трудно понять, как стартап может конкурировать с более крупными компаниями», — сказал Хадсон.
Однако преимущество OpenAI и Perplexity заключается в том, что их клиенты уже используют их инструменты — кроме того, их большое присутствие позволяет им заключать сделки с крупными розничными торговцами с самого начала. В то время как Daydream и Phia перенаправляют клиентов на веб-сайты розничных продавцов для завершения своих покупок — иногда получая партнерский доход — OpenAI и Perplexity имеют партнерские отношения с Shopify и PayPal, соответственно, что позволяет пользователям оформлять заказы в рамках интерфейса для общения.
Эти компании, которые зависят от огромного количества дорогостоящих вычислительных мощностей для работы, все еще пытаются найти путь к прибыльности. Если они возьмут пример с Google и Amazon, то имеет смысл посмотреть на электронную коммерцию как на вариант — розничные продавцы могут платить им за рекламу своих товаров в результатах поиска.
Но в конечном итоге это может просто усугубить существующие проблемы, которые есть у клиентов с поиском.
«Вертикальные модели — будь то в моде, путешествиях или товарах для дома — будут превосходить, потому что они настроены на реальный процесс принятия решений потребителями», — сказала Борнштейн.
Дополнительный репортаж Ивана Мехты.
Автор – Amanda Silberling
