### A IA como camada principal de descoberta de produtos
Pesquisas recentes sobre o comportamento do consumidor mostram uma mudança estrutural na forma como os compradores descobrem e avaliam produtos online. De acordo com o mais recente Marketplace Shopping Behavior Report 2026, 58% dos compradores agora usam ferramentas de IA para pesquisar produtos, enquanto 37% começam sua jornada de compras em marketplaces – uma queda de 10 pontos percentuais em comparação com o ano anterior. Os marketplaces continuam sendo o principal ponto de entrada, mas sua dominância está sendo erosionada à medida que a atenção se fragmenta entre busca, social e assistentes de IA.
Ao mesmo tempo, a IA está claramente posicionada como uma camada de pesquisa, em vez de um canal de compra completo. Apenas 17% dos consumidores se sentem confortáveis em concluir uma compra diretamente via IA, embora mais de um terço já tenha iniciado uma jornada de compra por meio de um assistente de IA. Paralelamente, outros estudos indicam que uma parte substancial dos consumidores já "chega informada": quase metade usa IA em algum lugar da jornada de compra, inclusive para interpretar avaliações e avaliar ofertas, enquanto uma minoria crescente experimenta ferramentas de compras com IA generativa para obter sugestões e comparações personalizadas.
Essa combinação de comportamentos altera a mecânica da descoberta de produtos. Em vez de navegar por páginas de categorias amplas ou realizar pesquisas genéricas por palavras-chave, os consumidores estão cada vez mais pedindo aos sistemas de IA que pré-filtrem opções por preço, caso de uso, compatibilidade, sustentabilidade ou outras restrições. A descoberta, comparação e seleção são compactadas em um número menor de interações de alta intenção, com a IA atuando como a camada de decisão que medeia quais produtos são sequer considerados.
### Por que isso importa para dados de produtos e padrões de catálogo
À medida que os assistentes de IA se tornam o primeiro intérprete de informações sobre produtos, a qualidade e a estrutura dos dados de produtos passam de higiene operacional para uma alavanca estratégica. Os feeds de produtos tradicionais foram otimizados para mecanismos de pesquisa e busca em marketplaces: títulos consistentes, atributos básicos, descrições amigáveis para SEO. Em um ambiente mediado por IA, os mesmos feeds devem dar suporte a sistemas que analisam, resumem e comparam simultaneamente em várias fontes.
Três comportamentos do consumidor amplificam a pressão sobre a qualidade dos dados:
- A maioria dos compradores usa IA para pesquisa, o que significa que os modelos estão continuamente agregando e normalizando informações sobre produtos de vários canais.
- Mais da metade dos compradores dizem que costumam comparar o mesmo produto em vários marketplaces, normalmente navegando em cerca de três plataformas antes de comprar.
- Inconsistências de preços e informações conflitantes sobre produtos em vários canais são citadas como as principais razões para perder a confiança, especialmente quando as avaliações estão ausentes ou escassas.
Para marcas e varejistas, qualquer inconsistência entre as variantes do feed, as listagens do marketplace e os catálogos diretos ao consumidor não é mais apenas uma questão de UX; degrada ativamente como os sistemas de IA classificam, resumem e recomendam seus produtos. Se uma fonte lista uma composição de material, dimensões ou termos de garantia diferentes, o assistente deve reconciliar o conflito ou rebaixar a confiança no produto por completo. Isso torna os catálogos padronizados e legíveis por máquina um pré-requisito para a visibilidade em respostas de IA.
Da perspectiva da governança de catálogo, isso impulsiona o mercado em direção a:
- Taxonomias de atributos mais rígidas e definições compartilhadas em todos os canais.
- Unidades, classificações e dados de compatibilidade normalizados para dar suporte ao raciocínio estruturado.
- Enriquecimento sistemático de atributos de "cauda longa" que antes pareciam opcionais, mas são críticos para a comparação orientada por IA (por exemplo, indicadores de sustentabilidade, especificações técnicas detalhadas, tags de caso de uso).
### O papel em evolução dos feeds de produtos
Nesse contexto, os feeds de produtos estão mudando de artefatos de exportação para a representação central do sortimento. Onde antes um feed poderia ser minimamente compatível para cada marketplace ou rede de anúncios, a descoberta orientada por IA assume que cada representação do produto é uma abstração fiel e estruturada da mesma fonte de verdade.
Várias mudanças seguem isso:
- Profundidade semântica sobre palavras-chave de superfície. Os modelos de IA dependem menos de correspondências exatas de palavras-chave e mais de relações semânticas. Feeds que capturam funções precisas, cenários e restrições ajudam os assistentes a mapear produtos para solicitações de usuários altamente específicas (“uma lava-louças compacta para uma família de três pessoas com baixo consumo de água”, em vez de apenas “lava-louças”).
- Consistência em todos os endpoints. Como os assistentes integram informações de sites de marcas, marketplaces, plataformas de avaliação e ferramentas de comparação, as discrepâncias entre os feeds se tornam diretamente visíveis. Isso afeta a confiabilidade percebida e pode aparecer como recomendações "mistas" ou cautelosas.
- Sincronização contínua. Dada a frequência com que os preços, estoque e variantes mudam, feeds estáticos ou atualizados com pouca frequência aumentam o risco de que a IA apresente informações desatualizadas ou incorretas. A sincronização em tempo real ou quase em tempo real entre PIM, plataforma de e-commerce e feeds externos torna-se essencial não apenas para conversão, mas também para manter a confiança do modelo nos dados.
Em termos práticos, isso eleva as APIs e integrações orientadas a eventos em detrimento das exportações em lote de CSV. Quanto mais atual e granular for o feed, mais fácil será para os sistemas de IA responder a perguntas detalhadas e sensíveis ao tempo, sem recorrer a sugestões genéricas ou conservadoras. Para entender os diferentes formatos para esses feeds, leia mais sobre o [feed de produtos](/blog/product_feed/).
### Páginas de detalhes do produto em uma jornada mediada por IA
Se a IA agora lida com a primeira rodada de descoberta, o papel da página de detalhes do produto (PDP) também muda. No momento em que um usuário chega a um PDP, ele geralmente reduziu uma lista restrita por meio de um assistente e está procurando verificar aspectos específicos: especificações exatas, compensações, confirmação visual e prova social.
Pesquisas sobre o comportamento do consumidor mostram que três em cada cinco compradores hesitam em comprar se um produto não tiver avaliações e que informações inconsistentes em todos os canais corroem a confiança durante a comparação. Combinado com o uso de IA para interpretar avaliações e resumir o sentimento, isso coloca novos requisitos no conteúdo do PDP:
- Integridade e estrutura. Atributos ausentes não apenas frustram os usuários; eles criam lacunas na capacidade do modelo de responder a perguntas. Campos ricos e estruturados para materiais, dimensões, compatibilidade, instruções de cuidados e casos de uso melhoram as respostas de IA e a tomada de decisão humana.
- Formatação amigável para máquinas. Especificações com marcadores, atributos em tabelas e seções claramente segmentadas ajudam os modelos a extrair informações com mais precisão do que blocos de texto longos e não estruturados.
- Profundidade de avaliação e metadados. O volume de avaliações continua importante, mas também a presença de dados quantitativos e categóricos (classificações por recurso, tags de caso de uso, prós/contras) que a IA pode agregar e apresentar de volta ao usuário. Para garantir que tudo esteja correto, consulte nosso guia sobre [como criar uma descrição de produto para seu site](/blog/how-to_create_a_description_for_a_product_on_a_website/).
Sob essas condições, os PDPs genéricos ou baseados em modelos perdem a eficácia rapidamente. O conteúdo deve ser específico o suficiente para que um assistente possa dizer com confiança por que um determinado produto é adequado (ou não) para um determinado cenário, em vez de retornar resumos vagos e sem compromisso.
### Velocidade de expansão e automação do sortimento
O crescente papel da IA na descoberta não reduz a pressão para expandir o sortimento rapidamente; se alguma coisa, intensifica-o. À medida que os consumidores fazem perguntas mais granulares, a probabilidade aumenta de que variantes de nicho, pacotes ou configurações sejam necessários para corresponder a restrições específicas. No entanto, cada nova SKU multiplica a demanda por dados estruturados, descrições precisas e feeds alinhados em todos os canais.
A produção manual de conteúdo é o principal gargalo nessa equação. A necessidade de criar, localizar e manter informações de produtos de alta qualidade para milhares de SKUs não pode ser atendida em escala usando fluxos de trabalho puramente humanos. É aqui que as ferramentas no-code e a automação orientada por IA se tornam centrais para a infraestrutura de conteúdo:
- A geração de conteúdo orientada por modelo pode garantir que os atributos principais e as informações de conformidade estejam presentes para cada SKU, permitindo ainda a diferenciação onde isso importa.
- O enriquecimento assistido por IA pode inferir atributos ausentes de dados existentes, documentação do fabricante ou produtos semelhantes, sinalizando incertezas para revisão humana.
- A automação do fluxo de trabalho pode orquestrar a sequência desde a ingestão de dados mestre até a geração, validação e distribuição de feeds em marketplaces, superfícies de comércio social e ferramentas de compras de IA emergentes. Tudo começa com o [feed de produtos](/blog/product_feed/) certo.
A principal restrição é a governança: o conteúdo automatizado ainda deve aderir aos requisitos da marca, legais e regulatórios, e qualquer atributo alucinado ou incorreto pode se propagar amplamente por meio de sistemas de IA que dependem desses dados. Como resultado, a supervisão humana tende a se mover da escrita prática para a configuração, revisão e tratamento de exceções. Se você quiser se aprofundar na criação de product cards, consulte nosso artigo, [Como fazer upload de product cards](/blog/how-to_upload_product_cards/).
### No-code, IA e a nova interface para os consumidores
Uma mudança paralela está acontecendo na extremidade frontal do e-commerce. À medida que a descoberta se move de caixas de pesquisa e árvores de categorias para interfaces conversacionais, varejistas e marcas precisam de maneiras de expor seus catálogos a essas interfaces sem desenvolvimento personalizado para cada novo canal de IA.
Ferramentas no-code e low-code estão surgindo como uma ponte entre a infraestrutura de produto de back-end e experiências nativas de IA:
- A descoberta conversacional em canais próprios (por exemplo, interfaces de chat em sites ou em aplicativos) pode ser configurada para consultar APIs de produtos e sistemas PIM existentes, usando uma combinação de compreensão de linguagem natural e regras.
- As camadas de busca e recomendação no local com tecnologia de IA podem ser treinadas nos mesmos dados canônicos de produto usados para feeds externos, garantindo que os consumidores obtenham respostas consistentes, independentemente de pedirem a um assistente de terceiros ou à própria interface do varejista.
- A descoberta visual e multimodal (busca por imagem, consultas por voz) pode ser conectada a catálogos sem reconstruir toda a pilha, desde que o modelo de dados subjacente seja robusto e bem estruturado. Precisa de mais informações sobre como os CSVs podem ajudar? Então, consulte nosso artigo sobre o [Formato CSV](/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/).
De uma perspectiva de infraestrutura, o principal requisito é a convergência: em vez de pipelines de conteúdo separados para site, marketplace e marketing, há uma pressão crescente para manter um único gráfico de produto estruturado que todas as experiências de IA – internas e externas – possam interrogar.
### Implicações para a estratégia de e-commerce
O fato de a maioria dos consumidores agora usar ferramentas de IA para pesquisa de produtos, enquanto menos começam em marketplaces do que há um ano, sinaliza um reequilíbrio de poder no e-commerce. O tráfego e a influência mudam de plataformas individuais para a camada de inteligência intermediária que fica entre os consumidores e os catálogos.
Para os operadores, isso tem várias implicações estratégicas:
- A visibilidade depende menos de estratégias de lance e classificações de categorias e mais de como os dados de produtos inteligíveis e confiáveis aparecem para os sistemas de IA.
- Investir em gerenciamento de informações sobre produtos, taxonomia e operações de conteúdo gera uma vantagem competitiva direta em ambientes mediados por IA.
- A fragmentação dos canais de descoberta – marketplaces, busca, social, assistentes de IA – torna a consistência em todas as representações de produtos crítica para manter a confiança e a conversão.
- Os recursos de automação e no-code não são mais jogadas de eficiência opcionais; eles são necessários para manter a qualidade do catálogo e a velocidade de mudança alinhadas com a rapidez com que as consultas e expectativas dos consumidores evoluem.
Nesse cenário, o principal ativo não é nenhuma vitrine única, mas a profundidade, a estrutura e a confiabilidade dos dados de produtos que todos os canais de descoberta consomem. À medida que a IA continua a assumir mais da carga de trabalho de pesquisa, o e-commerce e os provedores de SaaS que tratam o conteúdo do produto como infraestrutura central – em vez de um artefato de marketing downstream – estarão na melhor posição para se alinhar com os novos padrões, orientados por IA, de comportamento do consumidor.
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As tendências destacadas nesta análise ressaltam a importância crítica de um sistema robusto de gerenciamento de informações de produtos (PIM). À medida que a IA media cada vez mais a descoberta de produtos, a qualidade e a consistência dos dados do produto se tornam primordiais. A NotPIM oferece uma solução no-code para centralizar, enriquecer e harmonizar informações de produtos de várias fontes, garantindo que marcas e varejistas possam fornecer aos sistemas de IA os dados precisos e estruturados de que eles precisam para impulsionar a visibilidade e as vendas. Ao alavancar a NotPIM, as empresas podem se adaptar ao cenário em evolução do comércio baseado em IA e manter uma vantagem competitiva.