A Amazon introduziu as solicitações de Produtos Patrocinados e as solicitações de Marcas Patrocinadas, um novo aprimoramento com tecnologia de IA para sua plataforma de publicidade, anunciado na conferência unBoxed em 11 de novembro de 2025. [1][2] Essas variações de anúncio conversacionais e interativas estão sendo oferecidas gratuitamente durante a fase beta e representam uma evolução significativa na forma como as informações sobre produtos são exibidas em anúncios patrocinados. O recurso utiliza dados próprios da Amazon — incluindo páginas de detalhes do produto, Lojas de Marcas, métricas de desempenho da campanha e sinais de comportamento do comprador — para gerar automaticamente informações contextualmente relevantes sobre os produtos que aparecem diretamente nos anúncios em resultados de pesquisa e páginas de detalhes. [1][2]
A inscrição automática das campanhas existentes de Produtos Patrocinados e Marcas Patrocinadas no sistema de solicitações significa que os anunciantes não precisam realizar nenhuma configuração ou configuração adicional para participar da versão beta. [1][2] Assim que a funcionalidade de relatório ficar disponível até o final de novembro de 2025, os vendedores poderão acessar métricas de desempenho detalhadas por meio do Ads Console, navegando até Campanha → Grupo de anúncios → Anúncios → guia Solicitações, onde podem revisar o texto da solicitação, anúncios associados, impressões, cliques e pedidos de quaisquer solicitações que receberam engajamento. [1]
### Abordando as lacunas de informação na jornada de compra
A premissa fundamental da Amazon para esse recurso reside em um desafio observado no e-commerce contemporâneo: os compradores frequentemente lutam para encontrar informações específicas sobre produtos necessárias para tomar decisões de compra confiantes. Ao posicionar as solicitações como um "especialista virtual em produtos 24 horas por dia, 7 dias por semana", a empresa visa exibir detalhes relevantes sobre os produtos automaticamente antes que os compradores articulem suas perguntas. [1][2] Isso representa uma mudança de modelos de suporte ao cliente reativos — onde os compradores devem pesquisar ativamente informações ou enviar perguntas — para a entrega antecipada de informações incorporadas na própria experiência de publicidade.
O sistema de IA determina quais atributos de produto são mais importantes para cenários de compras individuais, em vez de apresentar informações padronizadas de forma uniforme em todas as interações. Essa abordagem contextual significa que as solicitações se adaptam com base na categoria do produto, nos padrões de comportamento do comprador observados e nas perguntas comuns identificadas em produtos semelhantes dentro do ecossistema da Amazon. [1] O mecanismo de diferenciação opera na interseção da infraestrutura de aprendizado de máquina da Amazon e seu conjunto de dados proprietário de comportamento do consumidor, histórico de compras, padrões de navegação e consultas de pesquisa acumuladas em sua plataforma de varejo.
### Dados próprios como fosso competitivo
A arquitetura subjacente a essas solicitações reflete um posicionamento estratégico mais amplo dentro da mídia de varejo: a primazia dos dados de compras próprios como uma vantagem competitiva. A capacidade da Amazon de extrair solicitações de informações verificadas sobre produtos, sinais de marca autenticados e interações históricas com clientes cria uma distinção qualitativa em relação às implementações genéricas de grandes modelos de linguagem que geram respostas sem base em fontes de dados verificadas. [1] Essa escolha de design — ancorar o conteúdo gerado por IA na infraestrutura de produto existente, em vez de permitir a geração aberta — aborda uma preocupação crítica na publicidade baseada em IA: segurança da marca e garantia de precisão.
Para a infraestrutura de e-commerce especificamente, essa dependência de ativos de dados de produtos ricos cria implicações a jusante para a qualidade do catálogo e o gerenciamento de informações sobre produtos. As solicitações extraem sua inteligência do conteúdo da página de detalhes, dos ativos da loja da marca e dos atributos de produto estruturados. Isso significa que a qualidade e a abrangência desses ativos fundamentais determinam diretamente a eficácia da solicitação. Uma listagem de produto com descrições esparsas, cobertura de atributo incompleta ou especificações desatualizadas gerará solicitações correspondentes mais fracas. Por outro lado, as marcas que investem em informações detalhadas e bem estruturadas sobre produtos — incluindo listas abrangentes de recursos, diferenciadores comparativos, especificações técnicas e informações de casos de uso — amplificam efetivamente seu desempenho por meio desse canal.
### Eficiência operacional e carga de trabalho do anunciante
De uma perspectiva operacional, a natureza automatizada da geração de solicitações resolve um ponto de atrito significativo na adoção da publicidade: despesas gerais de criação criativa. Em vez de exigir que os anunciantes criem manualmente várias variações de anúncios, escrevam textos conversacionais ou gerenciem diferentes estratégias de mensagens, o sistema da Amazon gera automaticamente solicitações a partir dos ativos de produto existentes. [1] Essa redução nos requisitos de trabalho criativo teoricamente reduz as barreiras à adoção de novos formatos de anúncios.
No entanto, essa automação introduz um desafio complementar: o controle do anunciante sobre a voz da marca e a consistência das mensagens. Embora a Amazon especifique que os controles de exclusão estão acessíveis por meio do Ads Console, a extensão em que os anunciantes podem personalizar ou influenciar a geração de solicitações permanece parcialmente obscurecida durante a fase beta. [1] O equilíbrio entre eficiência automatizada e controle da marca representa uma consideração crítica para os fornecedores que avaliam sua estratégia de solicitação. Campanhas com um posicionamento de marca forte e distinto podem descobrir que as solicitações geradas algoritmicamente não capturam adequadamente as mensagens específicas da marca, enquanto categorias de produtos mais simples com estruturas de informações mais comercializadas podem se beneficiar substancialmente da implantação automatizada de solicitações.
### Infraestrutura de medição e atribuição de desempenho
A introdução de recursos de relatório no nível da solicitação sinaliza a evolução da Amazon em direção a uma medição cada vez mais granular das interações de publicidade. [1] À medida que as redes de mídia de varejo amadureceram, a sofisticação da medição se tornou uma capacidade diferenciadora — permitindo que os anunciantes entendam não apenas o desempenho no nível da campanha, mas também o comportamento no nível da interação dentro de unidades de anúncio individuais. As métricas de relatório específicas da solicitação permitem que os anunciantes observem como o engajamento conversacional se correlaciona com o comportamento de compra a jusante.
A estrutura de relatório existente concentra a atenção do anunciante nas solicitações que geraram cliques, filtrando as variações geradas que não conseguiram atingir o engajamento. [1] Essa metodologia de coleta de dados impede que os painéis do anunciante fiquem cheios de variações de baixo desempenho, ao mesmo tempo em que prioriza a análise de solicitações que demonstraram tração. À medida que a fase beta for concluída e os relatórios se tornarem totalmente operacionais, os anunciantes obterão visibilidade sobre se as solicitações geram um aumento significativo nas taxas de conversão, alteram a distribuição do valor do pedido ou alteram os custos de aquisição de clientes — questões críticas para determinar se devem aumentar a alocação de orçamento para campanhas que utilizam esse formato.
### Implicações para a estratégia de conteúdo do produto
A importância estratégica da infraestrutura de informações sobre produtos se intensifica consideravelmente com a introdução de solicitações. O conteúdo do produto que antes servia principalmente às funções de descoberta e suporte à decisão — ajudando os compradores a entender o que um produto é e se ele atende às suas necessidades — agora influencia diretamente o desempenho da publicidade por meio da geração de solicitações. Isso cria um ciclo de reforço em que as melhorias na qualidade dos dados do produto geram benefícios em canais orgânicos e pagos.
As marcas que investiram em catálogos de produtos abrangentes se beneficiam da geração de solicitações mais rica. Aqueles que dependem de informações mínimas sobre produtos — títulos mínimos, descrições esparsas e cobertura de atributo limitada — enfrentam qualidade de solicitação diminuída e, correspondentemente, desempenho de publicidade mais fraco por meio desse canal. Essa dinâmica incentiva uma mudança em direção ao tratamento da informação do produto como um ativo estratégico em vez de um requisito de conformidade, com implicações diretas para a forma como as marcas estruturam a governança do conteúdo, o gerenciamento do catálogo e a arquitetura da informação. A implementação técnica também sugere que as informações sobre produtos devem ser consistentemente estruturadas e legíveis por máquina para gerar solicitações ideais. Informações não estruturadas enterradas em descrições longas geram resultados menos confiáveis do que atributos, especificações e campos de dados estruturados devidamente categorizados. Isso reforça a transição contínua da indústria para modelos de informações de produtos padronizados, consistência de esquema e dados de catálogo limpos e validados.
Uma das questões mais comuns é o upload de um arquivo que a plataforma simplesmente não consegue "entender". Os separadores de coluna podem estar fora do lugar, os nomes das colunas podem não atender aos requisitos, erros de codificação e assim por diante. Para evitar esses problemas, é importante prestar muita atenção aos detalhes do **product feed**.
### Estratégia de monetização e dinâmica beta
A decisão da Amazon de oferecer o recurso gratuitamente durante a fase beta reflete uma abordagem sofisticada para a adoção de tecnologia e aprendizado de mercado. [1] A versão beta gratuita atinge vários objetivos estratégicos simultaneamente: ela permite que a Amazon colete dados de desempenho em diversos tipos de anunciantes, categorias de produtos e cenários de compras; reduz a fricção de adoção, eliminando as preocupações imediatas de preços; e posiciona o recurso como uma expectativa básica assim que a empresa determinar os modelos de monetização futuros.
O acúmulo de dados comportamentais durante essa fase de aprendizado — quais solicitações geram engajamento, quais categorias de produtos se beneficiam mais, quais segmentos de compradores respondem mais favoravelmente — fornece à Amazon as informações necessárias para otimizar os algoritmos subjacentes do recurso, ao mesmo tempo em que informa as decisões da estratégia de preços. Se as interações orientadas por solicitações melhorarem demonstravelmente as taxas de conversão ou reduzirem os custos de aquisição de clientes, a Amazon ganha justificativa e poder de negociação para modelos de preços futuros. O período beta funciona essencialmente como um teste A/B em larga escala conduzido em milhares de anunciantes simultaneamente.
### Posicionamento competitivo dentro da mídia de varejo
Dentro do cenário mais amplo da mídia de varejo, a introdução pela Amazon de solicitações conversacionais com tecnologia de IA representa mais um passo em sua evolução contínua em direção a experiências de publicidade mais sofisticadas e centradas no comércio. Embora outras redes de mídia de varejo tenham adotado cada vez mais modelos de publicidade de pesquisa e exibição patrocinados, a vantagem da Amazon decorre da combinação de escala, riqueza de dados e infraestrutura técnica disponíveis no nível da plataforma.
A replicação desse recurso em outras redes de mídia de varejo apresenta desafios substanciais de infraestrutura técnica e de dados. A geração de solicitações confiáveis e seguras para a marca requer não apenas recursos de grandes modelos de linguagem, mas também dados de produtos abrangentes e estruturados; profundo entendimento dos padrões de comportamento do comprador; e confiança na precisão das informações geradas. Os varejistas com volumes de transações menores, infraestrutura de dados menos madura ou catálogos de produtos menores enfrentam barreiras técnicas e de recursos significativamente maiores para implementar a funcionalidade equivalente.
### Experiência do consumidor e evolução da jornada de compras
Da perspectiva do consumidor, as solicitações patrocinadas representam uma continuação da tendência de incorporar suporte e infraestrutura de informações diretamente no ambiente de compra. Em vez de navegar entre páginas de produtos, sites de avaliação e fóruns de perguntas e respostas para reunir informações necessárias para as decisões de compra, os compradores encontram detalhes relevantes do produto dentro do próprio anúncio. Essa concentração de informações nos pontos de decisão teoricamente reduz o atrito e suporta a conclusão de compras mais rápidas.
O recurso também levanta questões sobre transparência de publicidade e conscientização do consumidor. À medida que os anúncios se tornam cada vez mais conversacionais e ricos em informações, a distinção entre "publicidade" e "informações úteis sobre produtos" se torna difusa. Os compradores podem perceber os detalhes do produto solicitados como informações objetivas em vez de conteúdo influenciado pelo anunciante, com implicações para a forma como os consumidores avaliam a credibilidade e a confiança da publicidade.
### Implicações mais amplas para a infraestrutura de conteúdo de e-commerce
O surgimento da publicidade conversacional com tecnologia de IA reflete uma mudança fundamental na forma como as empresas de e-commerce devem conceitualizar a estratégia de conteúdo. A informação do produto não é mais um documento de referência estático, mas um ativo dinâmico que alimenta vários aplicativos a jusante — visibilidade de pesquisa orgânica, algoritmos de recomendação, assistentes de compras conversacionais e, agora, eficácia da publicidade. Essa convergência eleva a qualidade da informação do produto de uma prática recomendada para uma necessidade competitiva.
As marcas devem agora considerar como suas estruturas de dados de produtos suportam não apenas a descoberta e avaliação humana, mas também sistemas de aprendizado de máquina que geram conteúdo voltado para o cliente com implicações diretas para os negócios. Isso inclui garantir a completude dos atributos do produto, a consistência da categorização, a precisão das especificações e a riqueza do conteúdo descritivo. O investimento na infraestrutura de dados do produto — sistemas, governança e pessoal — torna-se cada vez mais central para o desempenho geral de marketing. Considere também como o conteúdo suporta não apenas a descoberta humana, mas também os sistemas de aprendizado de máquina que geram conteúdo voltado para o cliente. Portanto, a alta qualidade dos **dados do produto** torna-se um ativo importante.
### A fase experimental e a incerteza
Apesar do posicionamento confiante da Amazon de solicitações como um aprimoramento da publicidade, o recurso permanece em grande parte experimental. [1] Os dados de desempenho que demonstram o aumento nas taxas de conversão, aquisição incremental de clientes ou retorno aprimorado sobre os gastos com publicidade ainda são limitados. Os anunciantes devem abordar campanhas orientadas por solicitações como experimentos estratégicos em vez de canais otimizados, concentrando-se na medição sistemática de se essas interações produzem as conversões e o valor do cliente que o recurso promete.
A fase beta representa uma oportunidade para os primeiros a adotarem desenvolver uma compreensão básica de como as solicitações se comportam para suas categorias de produtos, segmentos de clientes e contextos competitivos específicos. As marcas com recursos de medição maduros e estruturas de teste sistemáticas podem potencialmente extrair uma vantagem desproporcional desse período de aprendizado, construindo conhecimento institucional sobre a eficácia da solicitação que informa a estratégia à medida que o recurso faz a transição de beta para oferta padrão.
À medida que o mercado de mídia de varejo continua sua evolução em direção a experiências de publicidade baseadas em IA e orientadas por dados, as solicitações patrocinadas da Amazon exemplificam como a convergência de dados próprios, aprendizado de máquina e tecnologia de publicidade cria novos recursos, ao mesmo tempo em que eleva novos requisitos para a qualidade e sofisticação da infraestrutura de e-commerce. O sucesso final do recurso depende não apenas do desempenho algorítmico, mas também da qualidade e completude dos ativos de informações de produtos dos quais as solicitações são geradas. Isso destaca a importância de ferramentas como o **Programa de processamento de lista de preços - NotPIM**, que podem melhorar a qualidade dos dados.
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Sob a perspectiva da NotPIM, este anúncio ressalta a crescente importância de dados de produtos de alta qualidade dentro do ecossistema de e-commerce. A iniciativa da Amazon destaca uma tendência crescente: a informação do produto não é mais apenas para páginas de produtos, mas está se tornando um impulsionador central da eficácia da publicidade e do engajamento do cliente. Isso se alinha diretamente com os desafios que a NotPIM aborda, pois a qualidade dos dados do produto influenciará diretamente o sucesso desses novos recursos de publicidade. Ao automatizar o gerenciamento de conteúdo do produto e garantir a precisão dos dados, a NotPIM ajuda as empresas a se prepararem proativamente para essa evolução, ampliando seu desempenho em canais pagos e orgânicos.