Fanatics 與 OpenAI 正在合作改善球迷的購物體驗。作為這項合作的一部分，Fanatics 推出了由 OpenAI 技術驅動的新版 Shop the Look，利用 AI 模型推薦相互搭配的商品，幫助球迷湊齊整套比賽日穿搭。
Fanatics 是一家全球性的數字體育平台，在 Fanatics Corporate、Commerce、Collectibles 以及 Betting and Gaming 等業務中使用了 ChatGPT Work 和 Codex。新版 Shop the Look 目前已在 Fanatics 網絡中的多個站點上線，包括 Fanatics.com，以及 NFL、NBA、MLB 和 NHL 的官方在線商店。
這一功能的使用方式相當直接：當球迷瀏覽自己喜愛球隊的球衣時，商品頁面上的 Shop the Look 會給出整套搭配建議，推薦的都是與球隊和預期風格相符、且當前有庫存的商品。這樣，球迷不必再自行搜索配件，就能更容易找到與目標商品相配的周邊服飾。
在推薦邏輯上，OpenAI 模型會綜合經過豐富處理的商品數據、球隊信息以及庫存情況來組合搭配方案。與此同時，Fanatics 的商品銷售規則負責把關，確保推薦出的單品彼此協調、與場景相關。由於商品目錄會不斷變化，這些搭配方案每天都會刷新，以保持內容與最新庫存一致。
在開發環節，OpenAI 與 Fanatics 的工程團隊藉助 Codex 快速構建了多種定製推薦工具，用於豐富商品與目錄數據、尋找可搭配的商品、評估推薦質量，併為每件商品生成搭配方案。這一流程顯著縮短了從想法到驗證的時間。
測試效率是此次合作的一個亮點。測試新方案在 50 件商品上的表現，用時不到一天。Fanatics 團隊審閲了生成的搭配方案，並直接向開發人員反饋意見。經過大約兩天的迭代，公司在同一周就批准了最小可行產品（MVP）。OpenAI 參與瞭解決方案的設計，使 Fanatics 能夠把新版 Shop the Look 部署到生產環境，並將這一方法擴展到數千件商品。
效果數據同樣值得關注。在約 3 萬件 MLB 商品上測試這些推薦後，由 OpenAI 驅動的 Shop the Look 體驗取得了比此前版本高出 10% 的互動率。對於一家以球迷購物體驗為核心的零售平台而言，這意味着推薦內容不僅更貼合需求，也更能吸引用户參與。
從更廣的角度看，這一案例展示了 AI 在電商推薦場景中的落地路徑：以數據豐富化為基礎，以業務規則為約束，再用快速原型和短週期測試來驗證效果。Fanatics 選擇在秋季體育賽程到來之前上線該功能，也説明這類 AI 能力正在從實驗階段走向面向消費者的正式產品。