С приближением сезона праздничных покупок OpenAI и Perplexity на этой неделе одновременно анонсировали ИИ-функции для шопинга, встроенные прямо в их чат-боты и помогающие исследовать товары перед покупкой. Инструменты получились очень похожими. OpenAI предлагает, например, спросить у ChatGPT «ноутбук для игр до $1000 с экраном больше 15 дюймов» или загрузить фото дорогой одежды и попросить найти похожую, но подешевле.
Perplexity делает акцент на том, что их бот помнит контекст пользователя и может выдавать рекомендации с учётом того, что уже знает о нём знает - где человек живёт, чем занимается и т.д. По прогнозу Adobe, в эти праздники объём онлайн-покупок с помощью ИИ вырастет на 520 %. Казалось бы, отличная новость для специализированных шопинг-стартапов типа Phia, Cherry или Deft (переименованного в Onton), но теперь, когда в нишу врываются OpenAI и Perplexity, возникает вопрос: не задавят ли их гиганты?
Зах Хадсон, CEO Onton (ИИ-помощник по дизайну интерьера), считает, что узкоспециализированные стартапы всё ещё в выигрыше. «Любая модель или граф знаний настолько хороша, насколько хороши её источники данных, - сказал он TechCrunch. - Сейчас ChatGPT и инструменты на базе LLM вроде Perplexity просто “катаются” на хвосте” у поисковых индексов Bing и Google.
А значит, они не лучше первых нескольких результатов выдачи». С ним согласна Джули Борнстайн, CEO Daydream и ветеран e-commerce: ещё летом она говорила, что поиск в моде всегда был «забытым ребёнком» индустрии, потому что работал плохо. «Мода - это очень нюансированная и эмоциональная сфера. Найти платье, которое ты полюбишь, - это не то же самое, что выбрать телевизор, - объяснила Борнстайн. - Такое понимание приходит только из домен-специфичных данных и логики мерчандайзинга, которая понимает силуэты, ткани, поводы и как люди собирают гардероб со временем».
Именно поэтому шопинг-стартапы строят собственные датасеты и обучают модели на более качественных данных - это проще сделать в узкой вертикали (мода, мебель), чем пытаться объять всё человечество сразу. Например, Onton создал собственный пайплайн, чтобы аккуратно каталогизировать сотни тысяч товаров для интерьера и накормить ими свои модели.
Но если стартап просто берёт готовую LLM и приделывает к ней чат-интерфейс, Хадсон уверен - шансов против гигантов почти нет. У OpenAI и Perplexity своё преимущество: у них уже миллионы пользователей и сразу можно договариваться с крупными ретейлерами. В то время как Daydream и Phia просто перенаправляют на сайт магазина (иногда зарабатывая на affiliate), OpenAI сотрудничает с Shopify, а Perplexity - с PayPal, и покупку можно завершить прямо в чате. Эти компании, пока убыточные, компании, которые жрут огромные деньги на вычисления, явно ищут путь к прибыльности.
Если брать пример с Google и Amazon, логично идти в e-commerce - ретейлеры будут платить за продвижение товаров в результатах поиска. Но в итоге это может лишь усугубить те же проблемы, которые уже есть у обычного поиска. «Вертикальные модели - будь то мода, путешествия или товары для дома - в итоге выиграют, потому что они заточены под реальные процессы принятия решений покупателей», - резюмирует Борнстайн.
Оригинал
Уникальность
