Imagem gerada por IA.
Um novo tipo de jornada de compras
Um novo tipo de experiência de compra está começando a tomar forma. O Walmart introduziu pela primeira vez a pesquisa com IA generativa no início de 2024 e continuou a expandir suas capacidades em várias plataformas. Mais recentemente, a empresa lançou agentes conversacionais como o “Sparky”, que interpretam comandos baseados em cenários do dia a dia, como “festa para assistir futebol” ou “reunião em família”, e entregam recomendações de produtos selecionados em diferentes categorias. Isso vai além de uma melhoria na experiência do usuário. É um sinal dos primeiros estágios do comércio nativo em IA, em que as compras se tornam mais conversacionais, contextuais e, eventualmente, antecipatórias.
Da pesquisa inteligente aos agentes autônomos
A pesquisa em linguagem natural é apenas o começo. À medida que a IA continua a evoluir e a se integrar em nossas vidas diárias, agentes autônomos poderão começar a gerenciar partes da jornada de compra. Esses sistemas podem, no futuro, antecipar necessidades com base em padrões comportamentais e realizar transações simples em nome do usuário. Desde renovar itens essenciais do lar até gerenciar compras sazonais recorrentes, a IA tem o potencial de desempenhar um papel muito mais ativo no comércio.
Nesse tipo de ambiente, o momento familiar da escolha pode desaparecer. Ferramentas tradicionais de marketing, como anúncios, promoções e posicionamento de produtos, podem ter menos influência quando é uma máquina que executa a compra. O que passa a importar mais é a confiança. Se um agente de IA já sabe qual marca o usuário prefere, pode não haver espaço para alternativas entrarem na conversa. Isso aumenta a pressão sobre as marcas para cultivarem lealdade e preferência muito antes do ponto de venda.
Por que a mídia de varejo está pronta para vencer
As plataformas mais bem posicionadas para se beneficiar dessa mudança são aquelas que possuem dados ricos de comportamento e transações. As redes de mídia de varejo, como a Amazon e a Walmart Connect, têm uma vantagem inicial não apenas por causa de sua escala, mas também pela profundidade e variedade dos dados de seus clientes. O Walmart, por exemplo, obtém insights tanto das atividades em loja quanto online, oferecendo uma visão holística do comportamento do consumidor que poucas plataformas digitais conseguem igualar.
Dito isso, essa vantagem não se limita apenas aos maiores players. Redes de varejo de médio porte ou de nicho, com públicos fiéis, podem oferecer sinais comportamentais altamente especializados que são igualmente valiosos em certos contextos. O ponto-chave não é o tamanho, mas a qualidade do sinal – quais insights únicos seus dados podem oferecer para ajudar os sistemas de IA a entregar resultados melhores e mais relevantes.
Essa oportunidade de dados já está começando a se traduzir em valor de negócio mensurável. Um relatório recente da Bain destacou que fontes de receita “além do trade”, como a mídia de varejo, já respondem por cerca de 15% das vendas e 25% do lucro dos varejistas típicos dos EUA e da Europa. À medida que a personalização ganha importância, o papel da mídia de varejo provavelmente se aprofundará, impulsionado por dados primários.
A próxima fronteira em atribuição e privacidade
À medida que as plataformas de IA começam a se integrar mais profundamente aos sistemas de varejo, podemos ver o surgimento de modelos de atribuição mais sofisticados. Conexões em nível de API poderão, futuramente, permitir que marcas e varejistas entendam com maior clareza como as interações impulsionadas pela IA levam a transações. Mas essa visibilidade também traz novos desafios, especialmente em relação à ética de dados e privacidade do consumidor. Quanto mais precisa for a atribuição, maiores serão os dilemas entre personalização e regulação.
Outros atores do ecossistema digital também precisarão se adaptar. Editores, que antes eram altamente demandados como fonte de conteúdo para treinamento, podem ver a IA direcionar sua atenção para sinais de comércio. Para permanecerem relevantes, precisarão focar em tipos de conteúdo mais difíceis de replicar, como jornalismo investigativo, análises especializadas e insights comunitários que tragam contexto real. As redes sociais também terão de evoluir sua proposta de valor, já que os consumidores cada vez mais recorrem a interfaces baseadas em IA para pesquisar e descobrir produtos.
Preparando sua marca para o comércio nativo em IA
Para as marcas, o desafio mais urgente é a visibilidade. Com mais adultos recorrendo a plataformas como ChatGPT, Perplexity, Google’s AI Overviews e Amazon Rufus para explorar produtos, muitas ainda não sabem como estão representadas nesses novos ambientes. Isso deu origem a uma nova área de foco: a Otimização para Motores Generativos (GEO, do inglês Generative Engine Optimization). Soluções iniciais nesse espaço estão ajudando marcas a monitorar como aparecem nos sistemas de IA, analisar os tipos de consultas feitas e otimizar conteúdos de acordo.
Olhando para frente, as marcas que terão sucesso serão aquelas que se prepararem agora. Isso significa construir confiança real do consumidor, investir na coleta de dados primários, garantir que sua infraestrutura esteja pronta para integrações via API e formar parcerias estratégicas com redes de mídia de varejo. Os dados de transação devem ser vistos não apenas como uma ferramenta operacional, mas como um ativo estratégico na era da IA.
A mudança para o comércio nativo em IA já está em andamento. Embora a adoção em massa possa levar algum tempo, a complexidade de construir a base certa significa que os pioneiros terão uma clara vantagem. A questão já não é mais se a IA vai remodelar as compras, mas se a sua organização estará preparada quando isso acontecer.
Fonte: E-Commerce Brasil
