A IA está fundamentalmente reescrevendo a forma como a mídia de varejo opera, mudando a indústria de pesquisa baseada em palavras-chave e colocações tradicionais patrocinadas para descoberta baseada em intenção, impulsionada por agentes de compras autônomos e interfaces conversacionais. Essa transformação representa mais do que uma atualização incremental dos modelos de publicidade existentes — ela sinaliza uma reformulação completa da forma como os varejistas monetizam a descoberta, como as marcas alcançam os consumidores e como as informações sobre produtos devem ser estruturadas para permanecer visíveis e competitivas em um mercado mediado por IA.[1][2]
Essa mudança já está em andamento. À medida que os consumidores delegam cada vez mais as decisões de compra a agentes de IA e plataformas de comércio conversacional, a mecânica da mídia de varejo está sendo fundamentalmente interrompida. Onde as listagens de produtos patrocinados antes dominavam a publicidade de e-commerce, os varejistas agora estão se preparando para um futuro em que a visibilidade dentro dos fluxos de recomendação de IA se tornará o principal campo de batalha pela atenção da marca. Isso significa que a dinâmica de leilão da mídia de varejo — os sistemas de lances, as hierarquias de colocação e os modelos de preços que definiram o espaço na última década — estão sendo recalibrados para uma era em que contexto, intenção e relevância conversacional importam mais do que correspondência de palavras-chave ou taxas históricas de cliques.[1]
O colapso da descoberta centrada em palavras-chave
A mídia de varejo tradicional tem se baseado em uma proposta relativamente direta: as marcas fazem lances em palavras-chave, competem por colocação acima ou ao lado dos resultados de pesquisa e pagam quando seus anúncios geram cliques ou conversões. Esse modelo gerou enorme valor para os varejistas — os gastos com mídia de varejo nos EUA devem atingir $60 bilhões em 2025 e ultrapassar $100 bilhões até 2028, crescendo cinco vezes mais rápido do que os gastos totais com publicidade digital.[2] No entanto, a premissa subjacente — que os consumidores pesquisam ativamente produtos usando termos específicos — está sendo desafiada pela ascensão do comércio agentivo.
Quando um consumidor delega uma decisão de compra a um agente de IA, ele não está mais digitando palavras-chave. Em vez disso, eles estão expressando intenção por meio de consultas em linguagem natural, histórico comportamental e sinais contextuais. Um agente de compras autônomo pode receber uma instrução como "encontre um laptop profissional adequado para edição de vídeo", processar dados sobre o orçamento do consumidor, requisitos técnicos e compras anteriores, e então navegar autonomamente pelos catálogos de varejo para identificar opções adequadas. Nesse cenário, os lances tradicionais de palavras-chave se tornam irrelevantes. O que importa, em vez disso, é se os dados subjacentes de um produto — suas especificações, atributos, características de desempenho — são estruturados de forma rica o suficiente para que a IA entenda sua relevância para a intenção do comprador.
Isso representa uma mudança profunda na forma como as informações sobre produtos devem ser organizadas e mantidas. Varejistas e marcas não podem mais confiar em listagens de produtos finas com atributos mínimos. Os agentes de IA que fazem recomendações de compra em nome dos consumidores precisam de dados de produtos abrangentes, precisos e contextualizados para funcionar de forma eficaz. Isso significa que feeds de produtos, estruturas de catálogos e padrões de conteúdo estão se tornando infraestrutura crítica, não apenas para as operações de e-commerce, mas para a própria viabilidade da mídia de varejo.
Mídia de varejo na era agentiva
O modelo de monetização para mídia de varejo em um mercado agentivo provavelmente espelhará padrões já estabelecidos em outros ambientes mediados por IA. Assim como as marcas fazem lances por visibilidade nos feeds do Google Shopping ou nas classificações dos resultados da pesquisa, os varejistas eventualmente permitirão que as marcas façam lances por proeminência dentro dos fluxos de recomendação de agentes de IA. No entanto, a natureza dessas colocações será significativamente diferente dos modelos atuais de produtos patrocinados.
Na atual paisagem de mídia de varejo, a visibilidade de uma marca geralmente se correlaciona com o preço do lance e métricas de desempenho histórico, como taxas de cliques e taxas de conversão. Em uma era agentiva, a visibilidade dependerá cada vez mais de sinais de relevância que os sistemas de IA podem interpretar: adequação do produto ao mercado para segmentos específicos de clientes, precisão dos atributos do produto, métricas de satisfação do cliente, disponibilidade de estoque e alinhamento com as necessidades expressas ou inferidas do cliente.
Essa mudança tem implicações profundas para a forma como os varejistas estruturam suas redes de mídia e como as marcas abordam o marketing de produtos. Uma marca não pode mais simplesmente superar seus concorrentes e garantir a visibilidade. Em vez disso, eles devem garantir que os dados de seus produtos sejam abrangentes, precisos e otimizados para a interpretação da IA. Isso introduz novas dimensões de concorrência na mídia de varejo — não apenas uma corrida para fazer o lance mais alto, mas uma corrida para fornecer as informações sobre produtos mais confiáveis e ricamente atribuídas.
O imperativo de conteúdo do produto
A base da mídia de varejo eficaz em um mercado impulsionado por IA é a qualidade e a integridade dos dados do produto. Agentes de compras autônomos que fazem recomendações em nome dos consumidores precisam distinguir entre produtos com base em centenas de atributos, especificações e sinais contextuais. A geração do processador de um laptop, a configuração da RAM, a resolução da tela, o peso, a duração da bateria, os termos da garantia e a compatibilidade com softwares específicos são importantes quando um agente está combinando produtos com a intenção do cliente. O mesmo vale para informações sobre sustentabilidade, manufatura, transparência da cadeia de suprimentos e reputação da marca.
Isso cria uma demanda sem precedentes por catálogos de produtos ricos. Varejistas e marcas que historicamente minimizaram o investimento em conteúdo de produtos — confiando, em vez disso, em avaliações de consumidores, conteúdo gerado pelo usuário ou especificações mínimas do fabricante — agora enfrentam a pressão de expandir drasticamente a amplitude e a profundidade de sua infraestrutura de informações sobre produtos.
As implicações se estendem ao gerenciamento de catálogos e à manutenção de feeds de produtos. Onde os varejistas poderiam ter tolerado inconsistências ocasionais de dados, atributos ausentes ou atualizações atrasadas nas informações sobre produtos, um mercado mediado por IA exige precisão e integridade quase perfeitas. Um agente de compras autônomo que recomenda um produto com especificações imprecisas ou informações críticas ausentes prejudica não apenas essa transação específica, mas corrói a confiança do consumidor no próprio agente, o que acarreta consequências mais amplas para o negócio de mídia do varejista.
Da mesma forma, a velocidade com que os varejistas podem lançar novos produtos no mercado se torna cada vez mais importante. Nos modelos atuais de mídia de varejo, um novo produto pode ser lançado com informações mínimas e ganhar visibilidade por meio de promoções pagas. Em um mercado agentivo, um novo feed de produtos com dados incompletos ou mal estruturados pode ser invisível para os sistemas de recomendação de IA até que as informações do seu catálogo estejam totalmente maduras. Isso cria pressão para desenvolver processos de integração de produtos mais rápidos e eficientes que priorizem a qualidade do conteúdo, em vez de tratá-la como uma consideração pós-lançamento.
Ferramentas No-Code e de IA na infraestrutura de conteúdo
A complexidade de gerenciar catálogos de produtos ricos em escala impulsionou a adoção de ferramentas no-code e com assistência de IA no gerenciamento de conteúdo de produtos. Varejistas e marcas confiam cada vez mais na automação para gerar descrições de produtos, extrair e padronizar atributos, traduzir conteúdo para vários idiomas e manter a qualidade dos dados em diversas categorias de produtos e mercados globais.
A IA está se tornando essencial para essa infraestrutura de várias maneiras. As ferramentas de IA generativa podem acelerar a criação de descrições de produtos, especificações técnicas e textos de marketing adaptados a diferentes canais e públicos. Modelos de machine learning podem identificar dados ausentes ou inconsistentes em feeds de produtos, sinalizar possíveis erros e sugerir correções. O processamento de linguagem natural pode extrair atributos estruturados de conteúdo não estruturado, convertendo informações sobre produtos em formatos padronizados compatíveis com várias plataformas de varejo e publicidade.
O movimento no-code democratizou o acesso a essas ferramentas, permitindo que varejistas e marcas menores gerenciem catálogos de produtos complexos sem construir uma infraestrutura de engenharia de software personalizada. Isso é importante porque a barreira para a participação em um mercado de mídia de varejo agentivo não deve ser a capacidade de investir em tecnologia personalizada. As ferramentas que abstraem a complexidade técnica — permitindo que as equipes de merchandising e marketing gerenciem dados de produtos por meio de interfaces visuais em vez de código — tornam viável que varejistas e marcas diversos atendam aos padrões de qualidade de dados que os agentes de IA exigem.
Padronização e interoperabilidade de dados
A mudança para o comércio agentivo está criando uma pressão renovada para a padronização dos dados do produto. Quando os agentes de IA operam em vários varejistas e plataformas, eles precisam de maneiras consistentes e previsíveis de interpretar as informações sobre produtos. A resolução da tela de um laptop precisa significar a mesma coisa, independentemente de os dados virem do sistema de catálogo proprietário de um varejista, da plataforma de gerenciamento de informações sobre produtos de uma marca ou de um agregador de dados terceirizado.
Isso está impulsionando uma atenção renovada aos padrões de dados e frameworks de esquema que existem há muito tempo no e-commerce, mas que muitas vezes foram implementados de forma inconsistente. Padrões como Global Trade Item Number (GTIN), ICECAT e marcação de dados estruturados (Schema.org) estão se tornando menos opcionais e mais essenciais. Varejistas e marcas que podem estruturar de forma confiável os dados de seus produtos de acordo com padrões amplamente reconhecidos ganham vantagens em visibilidade nos sistemas de IA, porque esses dados se tornam mais fáceis de interpretar e confiar para os agentes de IA.
A implicação é que a participação na mídia de varejo agentiva provavelmente exigirá a adesão a padrões de dados mais rigorosos do que muitos varejistas e marcas mantêm atualmente. Isso representa uma forma de pressão de padronização que opera de forma diferente dos requisitos regulatórios — ela emerge da necessidade técnica, em vez do mandato legal, mas provavelmente provará ser tão consequente.
O desafio operacional de curto prazo
Para os varejistas que gerenciam essa transição, o desafio imediato é gerenciar dois modelos de mídia de varejo simultaneamente. O modelo de colocação patrocinada baseado em palavras-chave e pesquisa permanece dominante e altamente lucrativo. Redes de mídia de varejo construídas com base em produtos patrocinados, marcas patrocinadas e publicidade de exibição estão gerando receita incremental substancial para os principais varejistas. Ao mesmo tempo, os varejistas devem investir na infraestrutura de dados de produtos, padronização de catálogos e interfaces agentivas que impulsionarão a próxima geração de mídia de varejo.
Esse modelo operacional duplo cria desafios de alocação de recursos. Um varejista deve priorizar a otimização de seus negócios de mídia de varejo existentes, que atualmente geram bilhões em receita, ou investir pesadamente na infraestrutura para um futuro agentivo que permanece parcialmente incerto? A resposta, cada vez mais, é ambas. Os varejistas não podem se dar ao luxo de negligenciar o desempenho atual da mídia de varejo, mas também não podem adiar o investimento nos dados de produtos e na infraestrutura de catálogos que o comércio agentivo exigirá.
A linha do tempo para essa transição é significativamente importante. Se o comércio agentivo for responsável por uma parte material das transações de e-commerce dentro de três a cinco anos — um cenário plausível, dadas as tendências atuais na adoção do consumidor de compras assistidas por IA — então os varejistas que adiarem o investimento na qualidade do catálogo e na padronização de dados enfrentarão uma grave desvantagem competitiva. As marcas que começarem agora a investir em dados de produtos mais ricos, atributos padronizados e infraestrutura de conteúdo compatível com IA terão vantagens significativas à medida que a mídia de varejo evolui.
Conclusão: Preparação e urgência
A conversa do podcast destacando essa transformação ressalta um ponto crítico para o setor de varejo e e-commerce: a mudança para o comércio agentivo não é um cenário futuro distante, mas uma realidade emergente que exige resposta estratégica imediata. Os varejistas devem começar agora a avaliar sua infraestrutura de dados de produtos, avaliar a conformidade com os padrões de dados emergentes e investir em ferramentas e processos que lhes permitam competir em um cenário de mídia de varejo mediado por agentes de IA, em vez de pesquisas por palavras-chave.
Esta não é apenas uma atualização tecnológica; é uma reformulação fundamental da relação entre varejistas, marcas e consumidores no comércio. Os varejistas e marcas que se adaptarem rapidamente — que investirem em conteúdo de produtos, padronizarem seus dados e prepararem sua infraestrutura para um mercado mediado por IA — estarão em posição de prosperar. Aqueles que atrasarem correm o risco de se ver marginalizados por concorrentes mais ágeis à medida que o comércio agentivo se torna mainstream.
À medida que o setor se volta para a descoberta de produtos impulsionada por IA, a qualidade e a acessibilidade dos dados do produto serão de suma importância. Na NotPIM, reconhecemos essa mudança e fornecemos uma solução no-code que simplifica o gerenciamento de dados de produtos. Nossa plataforma permite que as empresas enriqueçam, padronizem e otimizem as informações sobre produtos, garantindo que atendam às demandas dos agentes de IA e permaneçam competitivas no cenário de e-commerce em evolução. Vemos uma forte demanda por ferramentas que ajudem a estruturar os dados do produto, e a NotPIM foi projetada para entregar precisamente isso.