קרב על עגלת הקניות: OpenAI ו-Perplexity מציגות עוזרי קנייה חכמים

כך עולה מהדיווח שפורסם בTechCrunch על ידי אמנדה זילברלינג.

שתי החברות שילבו השבוע יכולות קנייה ישירות בשיחות עם המשתמשים: ב‑OpenAI אפשר, למשל, לבקש למצוא "מחשב גיימינג עד 1,000 דולר עם מסך מעל 15 אינץ'" או להעלות תמונה של פריט יוקרה ולקבל חלופות זולות. Perplexity מדגישה זיכרון הקשרי המתחשב במידע ששיתפתם איתה בעבר – מקצוע, מיקום וכדומה – כדי לדייק המלצות.

המהלך מגיע עם תחזית אופטימית: לפי Adobe, קניות אונליין בסיוע AI צפויות לזנק בעונת החגים הקרובה. אך הסטארטאפים האנכיים לא נלחצים. זאק האדסון, מנכ"ל Onton לעיצוב פנים, טוען שחוויות קנייה איכותיות נשענות על מקורות נתונים סגוליים ונקיים, ולא על אינדקסים כלליים כמו Bing או Google. ג׳ולי בורנשטיין (Daydream) מזכירה שאופנה היא תחום עמוק ואמוציונלי, וסריקה כללית של הרשת לא מבינה סילואטות, בדים והקשרי לבוש לאורך זמן.

היתרון של OpenAI ו‑Perplexity הוא הפצה ומסחור: משתמשים כבר נמצאים בפלטפורמות, ולחברות יש יכולת לחתום על הסכמים עם קמעונאים גדולים. OpenAI משתלבת עם Shopify לצ'ק‑אאוט מתוך השיחה, ו‑Perplexity עם PayPal – בעוד סטארטאפים כמו Daydream ו‑Phia מפנים להשלים רכישה באתרי הסוחרים ולעיתים נשענים על הכנסות אפיליאייט. מצד שני, אם מודלים כלליים יתחילו למכור פרסום בתוך תשובות, הם עלולים לשחזר את בעיות האמון של חיפוש ממומן.

בהשוואה גלובלית, המגמה מתיישרת עם מהלכים קודמים: Amazon ניסתה את העוזר Rufus בתוך האפליקציה, ו‑Google מרחיבה יכולות חיפוש והמלצות מבוססות AI בתוך Shopping. כולם מתחרים על נקודת ההחלטה – רגע לפני הוספה לסל.

לזווית הישראלית יש כמה משמעויות. ראשית, לא ברור אם ומתי יופיע ממשק מלא בעברית בכלים החדשים. ביצועי הבנה ושאילתות בעברית עדיין נחותים לעומת אנגלית, במיוחד בקטלוגים שמבוססים על תיאורים לא סטנדרטיים וקרוס‑לוקליזציה. שנית, אימוץ Shopify בישראל הולך וגדל בקרב מותגי D2C, ולכן אינטגרציית צ'ק‑אאוט דרך ChatGPT עשויה לעניין ריטיילרים מקומיים ללא צורך בפיתוח כבד. PayPal, שמוטמעת כבר שנים באתרי סחר ישראליים, יכולה להוריד חסמי תשלום עבור Perplexity.

בנוסף, האקו‑סיסטם המקומי עשיר בשחקנים משלימים: Syte הישראלית הובילה ויז'ואל סרץ' לאופנה; Donde Search שנרכשה בעבר על ידי Shopify הטמיעה חיפוש חזותי; Zeekit של וולמארט הביאה מדידות וירטואליות; ו‑MySize פיתחה התאמת מידות. הגישה האנכית שלהם תואמת את ההיגיון של האדסון ובורנשטיין: דאטה אוצרני, טקסונומיה ייחודית ומידול מותאם תחום מספקים דיוק והקשר שקשה למודלים כלליים להשיג במהירות.

עבור קמעונאים ואתרי השוואת המחירים בישראל, כמו זאפ וקמעונאי‑על דוגמת KSP ו‑Terminal X, המשמעות היא שהחלטות קנייה עשויות להתרחש בתוך שיחה ולא בדפי תוצאות מסורתיים. זה מצריך שקיפות לגבי מיקומים ממומנים, מדיניות פרטיות ברורה סביב "זיכרון" משתמש, ותפעול נכון של מלאי ומחיר בזמן אמת כדי לא להוביל להמלצות שגויות או "הזיות" מודל.

בשורה התחתונה: הענקיות מביאות נוחות והטמעת תשלום, אך הסטארטאפים האנכיים שידעו להחזיק דאטה איכותי, הבנה עמוקה של התחום ואינטגרציות מסחר יציבות, ימשיכו להציע ערך מובדל – גם, ואולי במיוחד, בשווקים קטנים ומורכבים לשפה כמו ישראל.