Lojas virtuais dos Estados Unidos começaram a redesenhar seus sites e catálogos para que agentes de inteligência artificial consigam ler, entender e comprar seus produtos sozinhos. A mudança responde a um fenômeno recente: consumidores passaram a delegar compras a chatbots, e empresas como Meta e OpenAI já oferecem assistentes capazes de fechar pedidos sem que o usuário acesse diretamente o site da marca.
O movimento é chamado por profissionais de marketing de comércio agêntico. Ele representa uma mudança concreta na forma como produtos são encontrados e comprados na internet, com impacto direto em lojistas que ainda não adaptaram suas páginas para esse novo tipo de visitante.
O que muda no comércio agêntico com a inteligência artificial
Até pouco tempo, a maioria dos sites bloqueava o acesso de robôs automatizados. Hoje, a lógica se inverteu: muitas varejistas e marcas querem ser lidas por agentes de IA, embora algumas, como a Amazon, ainda bloqueiem determinados assistentes de compras automatizados.
Segundo relatório da Adobe, o tráfego vindo de fontes de inteligência artificial para sites de varejo nos Estados Unidos cresceu 393% em 2026. Uma pesquisa do Morgan Stanley projeta que, até 2030, os gastos influenciados por agentes de IA podem representar até 20% de todo o comércio eletrônico americano, o equivalente a US$ 385 bilhões (R$ 2 trilhões).
“Quando você anuncia para seres humanos, mira os olhos, as emoções e a dopamina; mas, quando anuncia para agentes, apela para a lógica, uma lógica extremamente matemática”, afirmou Aviv Shamny, cofundador e CEO da Limy, plataforma de busca com IA apoiada pela gestora de capital de risco Andreessen Horowitz.
Por que lojas estão investindo em sites preparados para robôs
Jeff Blackman, diretor-gerente da agência de marketing Barbarian Group, afirmou que a tendência deve se aprofundar. “Cada vez mais, bastará clicar em ‘comprar’ na interface de conversa com a IA, você nunca chegará a acessar o site de uma marca”, disse. Para ele, o risco de não se adaptar é simplesmente não aparecer nas recomendações.
Esse temor motivou a RTA Store, varejista online de armários administrada por uma família, a agir. Tyler Ackerman, CEO da empresa, contou que a equipe percebeu que a loja havia deixado de aparecer nas recomendações de grandes modelos de linguagem.
“Se não nos concentrarmos em como fazer com que esses agentes leiam nossos produtos de forma fácil, rápida e segura, ficaremos para trás”, afirmou Ackerman.
Como funciona a adaptação de catálogos para agentes de IA
A RTA Store pagou US$ 15 mil (R$ 78,4 mil) à startup de São Francisco New Generation, que transforma catálogos estáticos de produtos em dados estruturados e interfaces que a inteligência artificial consegue interpretar. A empresa alterou o código básico do site de Ackerman e incluiu um widget de IA que responde dúvidas sobre produtos, feitas por humanos ou por robôs.
Além disso, a New Generation ampliou o volume de conteúdo descritivo sobre cada item oferecido pela loja, prática recomendada por profissionais que trabalham com marketing voltado para inteligência artificial.
Caelean Barnes, fundadora da startup Gauge, que também ajuda empresas a tornarem seus produtos mais visíveis para agentes de IA, explicou que esses sistemas leem mais do que consumidores humanos e preferem conteúdo factual, direto e com estatísticas.
“É preciso garantir que os fatos sobre sua empresa estejam prontamente disponíveis para os agentes em todas as diferentes plataformas nas quais eles possam procurar”, afirmou Caelean Barnes.
Sites recebem nota de preparo para interagir com agentes
Na prática, a adaptação exige produzir mais descrições de produtos, publicações em blogs e atividade em redes sociais. Os sites também precisam permitir que agentes de IA naveguem sem travas técnicas.
Em parceria com a Visa, a New Generation criou uma nota de 1 a 100 para medir o grau de preparo de um site para interagir com agentes de IA, simulando tentativas de navegação feitas por esses sistemas. A pontuação mostra às marcas o que os agentes conseguem fazer em seu site e onde encontram obstáculos.
Jonathan Arena, CEO da New Generation, usou como exemplo um banco que recebe perguntas de agentes sobre taxas de juros de cartões de crédito: se a informação não estiver estruturada de forma acessível, o agente pode simplesmente não encontrá-la ou repassá-la de forma incorreta ao consumidor.
O movimento ainda está em estágio inicial, mas já reorganiza prioridades dentro de equipes de marketing e tecnologia. Varejistas que demorarem a estruturar seus catálogos para leitura automatizada correm o risco de ficar fora das recomendações geradas por inteligência artificial, justamente no momento em que esse canal de vendas começa a ganhar peso relevante no comércio eletrônico.
Com informações de redir.folha.com.br.
