Você já parou para pensar em como a AI no Comércio está mudando a forma como fazemos compras? Neste artigo, vamos explorar como a inteligência artificial está revolucionando a experiência de compra, especialmente durante eventos como a Black Friday.
O Impacto da Black Friday na Pesquisa por Produtos
A Black Friday, com sua avalanche de ofertas e buscas, se tornou um verdadeiro laboratório para entender como a inteligência artificial (IA) interpreta o universo do comércio. Recentemente, um estudo analisou 10.000 respostas de grandes modelos de linguagem (LLMs) para desvendar como esses sistemas formam sua visão do varejo e quais sinais moldam suas respostas.
O volume massivo de perguntas, a variedade de categorias e a velocidade com que a atenção do consumidor muda durante a Black Friday expõem as fontes e os padrões que influenciam o raciocínio dos LLMs sobre produtos, lojas e intenção de compra. Os resultados oferecem um vislumbre de como a busca por IA está evoluindo e o impacto que isso terá em todo o ecossistema comercial.
Como os LLMs Interpretam o Comércio: Uma Nova Lógica de Busca
Na busca tradicional, tudo começa com uma pergunta e termina com uma lista de resultados. Já na busca por IA, a lógica é diferente: o modelo parte de seu “mapa interno” do mundo — uma rede complexa de relações e sinais — e, a partir daí, constrói uma resposta. O objetivo de um LLM, ao lidar com compras, é entregar uma resposta útil e direcionada, não apenas uma vitrine de produtos.
Ao analisar os 50 domínios mais citados em 10.000 respostas de LLMs (que cobriam ofertas, avaliações, comparações e recomendações de produtos), a distribuição das fontes não foi nada neutra. Veja os principais:
- YouTube: 1.509 citações
- Best Buy: 950 citações
- Walmart: 885 citações
- Target: 477 citações
- TechRadar: 355 citações
- RTings: 342 citações
- Consumer Reports: 325 citações
Esse grupo de fontes, que inclui grandes varejistas, veículos de mídia amplamente reconhecidos e plataformas focadas em comparações ou avaliações, forma a base do “conhecimento comercial” que os LLMs utilizam. Juntos, esses recursos permitem que os modelos ofereçam respostas diretas para qualquer tipo de produto ou necessidade do consumidor.
Mudanças no Comportamento do Consumidor Durante a Black Friday
A análise comparou o comportamento dos LLMs na semana anterior à Black Friday e durante o evento em si. Antes da Black Friday, as respostas dos modelos estavam mais ligadas ao planejamento:
- Domínios de varejo e marcas: 59.6%
- Mídia: 23.4%
- Redes sociais e conteúdo gerado pelo usuário (UGC): 17%
Nesse período, os usuários estavam pesquisando e comparando, e os LLMs refletiam esse comportamento. Mesmo perguntas que incluíam “Black Friday” tendiam a gerar respostas que ajudavam a definir expectativas. No entanto, quando o evento começou, a mistura de fontes mudou rapidamente. O conteúdo de redes sociais e UGC saltou para 25.1%, ganhando mais de oito pontos de participação, enquanto o varejo e a mídia tiveram uma leve queda.
Essa mudança interna nos modelos indica que, à medida que a incerteza aumenta e os preços e estoques flutuam, os LLMs se apoiam mais em discussões humanas e conteúdo de experiência. Esse padrão não só espelha o comportamento do consumidor, mas também mostra o quanto os modelos dependem de fontes baseadas em conversas para obter informações de decisão em tempo real.
A Importância das Fontes Externas para LLMs
Um dos insights mais claros do estudo é o peso que os domínios de terceiros têm no raciocínio da IA. Os LLMs atuais se destacam ao absorver o máximo possível de interesse humano em produtos. Os players que fornecem grandes volumes de insights de consumidores, avaliações, demonstrações de produtos, sentimentos e dados estruturados acabam moldando como os modelos raciocinam e decidem.
Em uma análise da Athena sobre a influência externa no varejo e e-commerce (outubro de 2025), cinco domínios apareceram consistentemente como os sinais off-page dominantes nos quais os LLMs confiam:
- Reddit: 34%
- YouTube: 19.5%
- Amazon: 15.5%
- Business Insider: 9.2%
- Walmart: 8.9%
Cada um desses domínios influencia uma parte diferente do processo de tomada de decisão do modelo. Em todos eles, vemos o mesmo padrão: os LLMs dependem de conteúdo que captura o interesse humano real, organiza opções impulsionadas pelo consumidor e reduz a incerteza com dados verificáveis. Atualmente, os LLMs estão construindo uma verdadeira fortaleza de dados de produtos, que promete se tornar a ferramenta de descoberta de compras mais poderosa já usada pelos consumidores.
O Papel do Conteúdo de Marca na Descoberta de Produtos
Embora os domínios de terceiros tenham dominado, os sites das próprias marcas ainda desempenharam um papel significativo no conjunto de dados. Eles criam um caminho crucial para qualquer marca de consumo que deseja se destacar na descoberta por IA. A estrutura interna de um site tem um grande impacto na forma como um modelo interpreta uma marca. De acordo com o conjunto de dados de varejo e e-commerce da Athena:
- A página inicial representou 40%
- O conteúdo do blog representou 10.6%
- As páginas de produto representaram 10.5%
A página inicial funciona como a principal camada de identidade da marca, definindo o tom e o posicionamento, e fornecendo os sinais semânticos mais simples para o modelo ler. Blogs e páginas de produto, por sua vez, oferecem clareza, contexto de cauda longa e os detalhes factuais que o modelo precisa. Marcas que dependem de textos promocionais, hierarquia confusa ou conteúdo de produto superficial perdem uma visibilidade significativa. Hoje, os LLMs usam o conteúdo da marca para validar e entregar respostas diretas, mas apenas quando o conteúdo off-page e os dados justificam o lugar da marca na conversa.
Comparação entre Diferentes Plataformas de LLMs
Ao analisar as plataformas, outro padrão se destacou: os principais LLMs não apenas respondem de forma diferente, mas também “pensam” de forma distinta. Cada um tem seu próprio ritmo, estruturas preferidas e estilo de apresentar informações comerciais:
- Gemini: Produz as saídas mais extensas, com respostas que, em média, têm 606 palavras. Impressionantes 97.6% de suas respostas usam listas e 92.3% utilizam títulos. O modelo frequentemente entrega explicações longas, com uma média de quase 28 itens de lista por resposta, tratando cada consulta como se merecesse um artigo completo.
- OpenAI: Fica no meio, com uma média de 401 palavras por resposta. 99% de suas respostas incluem listas, e quase dois terços usam títulos. Suas listas são ainda mais densas, com uma média de 32 itens.
- Perplexity: Segue uma direção diferente. Sua resposta típica tem 288 palavras, com muito menos itens de lista (cerca de 9.7 em média) e menos títulos no geral. Ele favorece resumos curtos e diretos. Mesmo em tópicos complexos, ele comprime a informação em algo que se assemelha a um breve relatório executivo.
Essas diferenças revelam estratégias distintas de recuperação e raciocínio que moldam como cada modelo interpreta marcas, categorias e a intenção comercial. À medida que a descoberta impulsionada por IA assume um papel maior na busca, as equipes precisarão pensar na visibilidade em termos que respeitem a lógica interna de cada plataforma, e não apenas em abordagens amplas.
Estratégias para Aumentar a Visibilidade no Comércio Digital
Os dados apontam para uma direção clara: a busca por IA está se tornando um ecossistema próprio, moldado por entradas de SEO familiares, qualidade da fonte, estrutura do conteúdo e sinais off-page, tudo interpretado por modelos de linguagem para entregar uma resposta clara. Se o seu conteúdo não estiver claramente rotulado, semanticamente estruturado e reforçado em toda a web, ele corre o risco de se tornar invisível para os sistemas de IA que fornecem respostas ou sugestões de produtos.
Nesse novo ambiente, varejistas e marcas devem repensar como se comunicam — não apenas em seus próprios domínios, mas em toda a superfície de descoberta digital.
Ações On-Page que Importam:
- Construa páginas iniciais semanticamente coerentes que reflitam a marca, as categorias de produtos e a relevância para as consultas principais. Os LLMs preferem clareza à criatividade.
- Fortaleça as páginas de produtos com conteúdo estruturado e factual, especificações claras, descritores de variantes e conteúdo de perguntas e respostas que espelhe a intenção de pesquisa do usuário.
- Crie clusters de conteúdo educacional ligados a temas centrais de produtos. Estes servem como “andaimes de conteúdo” reutilizáveis para modelos de IA que buscam contextualizar um produto.
Ações Off-Page que Importam:
- Fomente ecossistemas de avaliação e fóruns de discussão (por exemplo, Reddit, Quora, sites de avaliação de terceiros). Estes validam os sinais de confiança que os LLMs associam à qualidade do produto.
- Garanta presença regular em mídias de comparação e recomendação (por exemplo, listas de “melhores de”, resumos de produtos, explicadores de influenciadores).
- Invista em mídias ricas que destaquem o valor dos produtos, especialmente YouTube e TikTok. O conteúdo de vídeo treina os LLMs sobre casos de uso de produtos, sentimento e valor experiencial.
- Se você participa de marketplaces, garanta que os dados do produto sejam precisos e indexáveis. Dados estruturados de disponibilidade de produtos da Amazon, Walmart, Etsy e outros estão sendo cada vez mais ingeridos nos pipelines de descoberta de IA.
O Futuro do Comércio com a Inteligência Artificial
O recente anúncio de “Shopping Research” do OpenAI, via ChatGPT, eleva ainda mais o nível. Através do ChatGPT, o OpenAI está agora capturando o comportamento de pesquisa do consumidor em tempo real — preferências de preço, cor, variantes, disponibilidade e muito mais — para construir o que é essencialmente um motor de segmentação treinado pelo usuário para o comércio. Isso não é apenas a IA aprendendo sobre seu produto; é a IA aprendendo como os usuários compram.
Por décadas, varejistas como Amazon, eBay e Walmart investiram em taxonomias complexas e camadas de refinamento para a descoberta: mapeamento de variantes, filtros, regras de disponibilidade e muito mais. Agora, o OpenAI está absorvendo essa lógica não apenas rastreando, mas interagindo com os usuários e observando a intenção se desenrolar. Para marcas e varejistas, isso marca uma mudança da otimização de busca passiva para a participação ativa na IA. Se o seu conteúdo não estiver presente, estruturado ou referenciado nesses sistemas, ele não aparecerá nas respostas da IA — ou na jornada do consumidor.
O futuro do varejo será impulsionado por transações de IA, onde os modelos de IA, e não os consumidores, conduzem a descoberta, comparação e até mesmo a transação de produtos. O lançamento do Shopping Research pelo OpenAI torna essa mudança inconfundível. Esses modelos não são mais apenas ferramentas de linguagem; são motores de intenção, treinados não apenas em dados de produtos, mas em como as pessoas realmente compram. Sensibilidade ao preço, preferências de variantes, disponibilidade em tempo real — tudo isso agora faz parte de como a IA interpreta e responde à intenção comercial.
Para as marcas, as implicações são significativas. A visibilidade não dependerá mais apenas de classificações de SEO ou posicionamentos de anúncios. Ela virá de conteúdo estruturado e semanticamente rico, exibido nos ecossistemas off-page corretos e alinhado com os padrões de raciocínio de cada modelo principal. Chamamos isso de visibilidade nativa da IA — uma disciplina construída para garantir que as marcas não sejam apenas descobertas, mas compreendidas pelos sistemas que moldam o comércio moderno. A Black Friday foi apenas o teste de estresse. A verdadeira transformação ainda está por vir. E ela não será vencida por quem se classifica, mas por quem está representado — com precisão, contextualidade e em todos os lugares onde a IA aparece.