Анализ 150 000 строк дебаг-данных через специализированный API выявил существенные расхождения в том, как искусственный интеллект формирует товарные рекомендации по обе стороны Атлантики. В США поиск и ранжирование товаров переведены на собственный движок OpenAI под названием Labrador, тогда как европейский рынок пока продолжает зависеть от внешнего скрейпинга выдачи Google Shopping. Для медиабаеров и e-commerce брендов это означает необходимость адаптировать стратегии оптимизации под совершенно разные алгоритмические реалии.
Как устроен американский рынок: собственный индекс и жёсткий фильтр продавцов
В Штатах OpenAI полностью отошла от внешних источников для товарных каруселей, запустив собственную систему индексации товарных фидов (версия Labrador Shopping V2).
Главные особенности американского алгоритма:
Обязательный статус верифицированного продавца. Если магазин не имеет соответствующего маркера в базе, он автоматически вылетает из ротации.
Обрезка описаний на 50 токенах. Любой текст в карточке товара, который идёт дальше первых 40–50 слов, просто игнорируется системой на этапе оценки.
Разделение вариаций. Каждая модель и цвет товара в США может занимать отдельный слот в фиде, что требует детальной гранулярной оптимизации.
Европейская специфика: зависимость от Google Shopping и отсутствие собственных фильтров
Вместо этого в европейском регионе структура индексации совсем иная. Поскольку OpenAI не применяет собственный проприетарный скоринг продавцов в Европе, выдача в чатах напрямую транслирует результаты Google Shopping.
Для брендов, работающих на европейских рынках, это создаёт как плюсы, так и минусы:
Отсутствие прямого проверочного цензора от OpenAI снижает количество технических барьеров для новых магазинов.
Позиции в ChatGPT полностью зависят от того, насколько качественно настроены ваши обычные продуктовые фиды под традиционные поисковые системы.
ИИ не проводит глубокий внутренний аудит продавца, опираясь на готовые данные агрегаторов.
Fan-out-аудиты и важность специфических запросов
Исследования рынка ведущих аналитических платформ в сфере AI-поиска показывают критическую роль так называемых fan-out queries — вспомогательных запросов, которые генеративный движок генерирует «под капотом» во время обработки запроса пользователя.
Когда покупатель ищет условную «тёплую зимнюю куртку», ИИ самостоятельно дописывает к запросу категории вроде «best», «review», «comparison» или конкретные характеристики материала. Если таких ключевых слов нет в вашем фиде или на посадочной странице, товарные карточки просто не пройдут первичный отбор в карусель. Кроме того, наличие менее трёх звёзд рейтинга в атрибутах, которые оценивает модель, фактически делает товар невидимым для сравнительных таблиц.
Бренды, которые планируют масштабировать заливки и e-commerce проекты на оба региона, должны разделять технические требования: готовить чётко структурированные фиды с учётом лимитов токенов для американского рынка и поддерживать безупречную оптимизацию под продуктовые агрегаторы для европейских кампаний.