Descoberta de produtos ganha espaço em conversas com IA

Descoberta de produtos ganha espaço em conversas com IA

A comparação pode começar antes da visita ao site A quarta edição do relatório State of Commerce , divulgada pela Salesforce em 28 de julho de 2026, ajuda a dimensionar esse movimento. Segundo a empresa, o uso da chamada agentic search como primeiro passo da jornada de compra cresceu 200% em relação ao ano anterior. A expressão é utilizada pela Salesforce para descrever pesquisas realizadas em conversas com modelos de linguagem ou em assistentes de IA presentes nos sites dos próprios varejistas. O percentual representa crescimento relativo na base analisada, não significa que a maioria dos consumidores já inicia suas compras dessa maneira. O relatório combina diferentes fontes de informação, incluindo uma pesquisa com 3.450 profissionais de comércio em 20 países, uma pesquisa com aproximadamente 4.690 consumidores em oito países e dados comportamentais de mais de 1,5 bilhão de compradores em 37 países. A Salesforce também informou que o tráfego encaminhado por conversas com IA aos sites de comércio analisados cresceu entre 150% e 428% na comparação anual, dependendo do trimestre observado entre o primeiro trimestre de 2024 e o primeiro trimestre de 2026. Esses dados descrevem o ecossistema acompanhado pela companhia. Não permitem concluir que todos os países, setores e portes de empresa estejam mudando na mesma velocidade. Ainda assim, apontam uma consequência relevante: parte da comparação pode ocorrer antes que o consumidor chegue aos canais controlados pela empresa. A empresa também disputa a possibilidade de ser considerada Quando alguém pesquisa diretamente em um site ou marketplace, a empresa participa da construção da escolha. Pode organizar categorias, destacar atributos, explicar diferenças, apresentar imagens e conduzir a pessoa até uma decisão. Em uma conversa com IA, parte desse processo pode acontecer antes. O consumidor descreve o que procura. O sistema localiza informações disponíveis, compara características e apresenta um conjunto reduzido de alternativas. Quando a pessoa finalmente acessa o site, pode chegar com algumas opções já descartadas e outras priorizadas. A empresa deixa de disputar somente o clique. Passa também a disputar a possibilidade de entrar na comparação que o antecede. Isso aumenta a importância de uma pergunta básica: as informações disponíveis permitem compreender corretamente o que está sendo oferecido? Informações incompletas dificultam a descoberta Para comparar produtos, um sistema precisa localizar e interpretar informações sobre cada oferta. O nome está padronizado entre o site e os demais canais? As características estão descritas de forma objetiva? Preço, estoque, tamanhos, modelos e condições de entrega estão atualizados? As diferenças entre versões semelhantes são claras? Políticas de troca e devolução são fáceis de encontrar? Quando essas informações estão incompletas, contraditórias ou desatualizadas, o problema não afeta apenas quem visita o site. Pode atingir também sistemas que consultam páginas públicas, catálogos e dados estruturados. Em abril de 2026, a Adobe publicou uma análise sobre a capacidade de sistemas automatizados interpretarem páginas de varejo nos Estados Unidos. Na base examinada pela companhia, as páginas individuais de produtos obtiveram pontuação média de 66% em legibilidade por máquinas. Essa pontuação pertence ao método desenvolvido pela própria Adobe e não constitui uma medida universal de visibilidade em assistentes de IA. O resultado ajuda, porém, a mostrar que informações disponíveis para pessoas nem sempre estão organizadas de forma que sistemas consigam interpretá-las integralmente. Antes de criar uma estratégia específica para aparecer em respostas de IA, pode ser necessário corrigir o catálogo que já existe. Dados estruturados não substituem uma oferta clara Em publicação de agosto de 2026, a Microsoft Advertising recomendou que varejistas mantenham catálogos completos e estruturados para experiências de compra mediadas por IA. A orientação está ligada às soluções comerciais da própria Microsoft e não deve ser tratada como regra sobre o funcionamento de todos os assistentes. O princípio prático, contudo, é útil: informações essenciais precisam estar completas, consistentes e acessíveis. Estruturar dados não significa escrever para máquinas e abandonar a experiência humana. Significa organizar elementos como: nome e categoria do produto; descrição objetiva; marca e modelo; preço e condições de pagamento; disponibilidade; variações de cor, tamanho ou configuração; prazo e área de entrega; garantias; políticas de troca e devolução; identificadores consistentes entre diferentes canais; data da última atualização. Essa organização também melhora páginas comerciais, anúncios, marketplaces, atendimento e materiais utilizados pela equipe de vendas. Crescimento do tráfego não significa aumento garantido das vendas Ser citado por um assistente não comprova que o consumidor comprará. Da mesma forma, receber visitas provenientes de conversas com IA não demonstra que o canal será mais rentável para qualquer empresa. Dados da Adobe ajudam a observar a tendência com limites mais claros. A companhia analisou mais de um trilhão de visitas a sites de varejo nos Estados Unidos. Entre janeiro e março de 2026, o tráfego proveniente de fontes de IA cresceu 393% em relação ao mesmo período de 2025. Considerando apenas março, o aumento anual foi de 269%. No mesmo mês, as visitas encaminhadas por fontes de IA apresentaram taxa de conversão 42% superior à registrada no tráfego classificado pela Adobe como não proveniente de IA. O resultado se refere ao varejo digital norte-americano acompanhado pela empresa. Não demonstra que o mesmo comportamento esteja presente no Brasil nem em todos os setores, públicos ou portes empresariais. Também não comprova que a IA tenha causado a diferença de conversão. Uma explicação possível é que parte desses consumidores tenha pesquisado e comparado alternativas antes de acessar o site, chegando mais próxima de uma decisão. Essa interpretação é plausível, mas precisa ser verificada em cada operação. A influência anterior ao clique é difícil de medir Uma jornada iniciada dentro de um assistente adiciona uma etapa menos visível para as equipes de marketing. Antes de visitar uma página, o consumidor pode ter feito várias perguntas, comparado características, eliminado alternativas e formado uma preferência. O site recebe apenas a parte final dessa sequência. Uma empresa pode ser mencionada durante a conversa e não receber uma visita. Outra pode conquistar um clique depois de quase toda a pesquisa ter acontecido fora de seus canais. Por isso, contar visitas encaminhadas por IA não explica toda a possível influência dessa etapa. Ao mesmo tempo, a presença em respostas de assistentes não deve ser tratada isoladamente como indicador de receita. A análise continua precisando chegar aos resultados: número de oportunidades; taxa de conversão; valor médio das vendas; custo de aquisição; margem; cancelamentos e devoluções; recompra; qualidade dos clientes conquistados. A inteligência artificial acrescenta um ponto de contato. Não elimina a necessidade de conectá-lo ao resultado econômico. Pequenas empresas podem começar pela clareza Empresas menores não precisam interpretar essa mudança como uma corrida para adotar imediatamente uma nova tecnologia. O trabalho inicial é mais básico: entender quais informações o cliente necessita para escolher e verificar se elas estão disponíveis de maneira consistente. No comércio eletrônico, isso pode envolver preço, estoque, variações, prazo de entrega e políticas comerciais. Em vendas que dependem de atendimento humano, pode incluir uma descrição clara da solução, do público atendido, das condições de contratação e das diferenças entre alternativas. As evidências disponíveis são mais fortes para o varejo digital e não permitem determinar o ritmo dessa mudança entre pequenas e médias empresas brasileiras. O primeiro movimento pode ser revisar uma categoria importante, identificar informações ausentes ou contraditórias e acompanhar se os acessos provenientes de assistentes começam a gerar visitas e vendas. Antes de buscar visibilidade em conversas com IA, vale verificar se a empresa consegue explicar com clareza o que oferece, para quem, em quais condições e com quais diferenças. Fontes consultadas Salesforce. Agentic Search Grows 200% as Purchase Journeys Start in AI Chats . 28 de julho de 2026. Acessar a publicação Salesforce. Fourth Edition: State of Commerce . 2026. Acessar o relatório Adobe. AI traffic grows but retail sites lag in AI search visibility . 16 de abril de 2026. Acessar a análise Microsoft Advertising. How businesses win when AI does the shopping . 21 de agosto de 2026. Acessar a publicação