Como a IA vai mudar a forma de procurar produtos

Durante muitos anos, procurar um produto na internet significava digitar algumas palavras em um mecanismo de busca.

O consumidor pesquisava pelo nome do item, abria diferentes páginas, comparava preços, analisava avaliações e tentava identificar qual alternativa atendia melhor à sua necessidade.

Esse comportamento não desaparecerá de uma hora para outra.

Entretanto, a inteligência artificial já está modificando a maneira como as pessoas descrevem o que procuram, analisam opções e avançam em suas decisões.

Em vez de utilizar apenas palavras-chave, o consumidor pode explicar o contexto completo da compra.

Por exemplo, ele não precisa procurar somente por “tênis feminino preto”.

Pode perguntar:

Qual tênis preto é mais confortável para trabalhar em pé durante o dia, combina com roupas sociais e custa até R$ 400?

Nesse modelo, a busca deixa de ser apenas uma lista de termos.

Dessa forma, ela passa a incluir necessidade, preferência, orçamento, ocasião, restrições e critérios de comparação.

Ferramentas de busca e assistentes de IA já permitem pesquisar por texto, imagens, arquivos e outros formatos, além de continuar a conversa com novas perguntas. No comércio, experiências de descoberta já conseguem apresentar produtos visualmente, comparar alternativas lado a lado e refinar os resultados conforme o consumidor fornece mais contexto.

Assim, essa mudança cria novas possibilidades para o consumidor.

Ao mesmo tempo, exige que os e-commerces preparem melhor seus produtos, dados, conteúdos e integrações.

Afinal, uma inteligência artificial só consegue recomendar corretamente aquilo que consegue compreender.

A busca deixará de começar apenas pelo nome do produto

Em primeiro lugar, nem todo consumidor sabe exatamente qual produto precisa comprar.

Em muitos casos, ele conhece apenas o problema que deseja resolver.

Por exemplo, uma pessoa pode saber que precisa melhorar a iluminação do escritório, encontrar um presente para alguém ou escolher um tecido mais adequado para determinada ocasião.

No modelo tradicional, ela precisa transformar essa necessidade em palavras-chave.

Depois, percorre diferentes páginas até compreender quais categorias, marcas e características deve considerar.

Por outro lado, com a IA, essa etapa pode se tornar mais conversacional.

Em seguida, o consumidor descreve sua situação e recebe perguntas que ajudam a refinar a escolha.

A busca pode considerar:

• finalidade;
• orçamento;
• ocasião;
• estilo;
• preferência;
• tamanho;
• compatibilidade;
• urgência;
• restrições;
• localização;
• prazo de entrega.

Assim, a jornada pode começar pelo problema, e não necessariamente pelo produto.

Portanto, para as lojas, isso significa que os cadastros precisam ir além do nome técnico ou comercial do item.

Também precisam explicar em quais situações ele é útil, quais necessidades atende e como se diferencia das demais opções.

Palavras-chave continuarão importantes, mas serão insuficientes

De fato, a mudança para buscas mais conversacionais não elimina a importância das palavras-chave.

Títulos, descrições, categorias e atributos continuam ajudando sistemas e consumidores a compreender os produtos.

Entretanto, apenas repetir os termos mais pesquisados não será suficiente.

Na prática, a IA tenta interpretar relações entre diferentes informações.

Por isso, o produto precisa ser apresentado de maneira mais completa.

Uma página pode precisar informar:

• o que é o produto;
• para quem é indicado;
• qual problema resolve;
• em quais situações pode ser utilizado;
• quais são suas características;
• quais limitações possui;
• como se compara a outras opções;
• quais variações estão disponíveis;
• qual é o preço;
• quando pode ser entregue.

Dessa maneira, a loja deixa de otimizar o cadastro apenas para uma consulta curta.

Passa a prepará-lo para diferentes perguntas que podem surgir durante a decisão.

A busca se tornará mais próxima de uma conversa

Em uma busca tradicional, cada pesquisa pode iniciar uma nova lista de resultados.

Já em uma experiência conversacional, o consumidor consegue refinar a solicitação sem começar novamente.

Ele pode dizer:

Quero uma opção mais barata.

Depois:

Retire os produtos que não possuem entrega até sexta-feira.

Em seguida:

Entre esses três, qual é o melhor para uso diário?

Assim, a inteligência artificial utiliza as novas informações para reorganizar as alternativas.

A busca passa a acompanhar o raciocínio da pessoa.

Experiências atuais de pesquisa de compras já fazem perguntas sobre orçamento, preferências e características importantes, permitindo que o usuário refine as opções ao longo da conversa.

Consequentemente, essa transformação pode reduzir a quantidade de páginas abertas.

Em vez de visitar diferentes lojas para reunir informações, o consumidor recebe uma comparação inicial em uma única interface.

Isso não elimina a importância da página do produto.

Porém, muda o momento em que ela entra na jornada.

O consumidor pode chegar ao site depois de já ter analisado opções, características e diferenças.

Consequentemente, tende a chegar mais próximo da decisão.

A IA poderá assumir parte da comparação

Em geral, comparar produtos exige tempo.

Além disso, o consumidor precisa verificar preços, características, avaliações, disponibilidade, frete e reputação.

Em categorias mais técnicas, também precisa compreender termos que não utiliza no cotidiano.

Nesse sentido, a inteligência artificial pode reunir parte dessas informações e apresentar as diferenças de forma mais clara.

A comparação pode considerar:

• preço;
• material;
• tamanho;
• desempenho;
• avaliações;
• disponibilidade;
• prazo;
• política de devolução;
• recursos;
• vantagens;
• limitações.

Em março de 2026, a OpenAI apresentou uma experiência de descoberta de produtos com comparação visual lado a lado e informações como preço, avaliações e características. O Google também passou a oferecer uma busca com IA capaz de trabalhar conjuntamente com texto, imagens, vídeos, arquivos e outras fontes.

Portanto, isso significa que a loja não estará competindo apenas por um clique inicial.

Seus produtos também poderão ser analisados dentro de comparações construídas por outras interfaces.

Por isso, para participar adequadamente dessa jornada, as informações precisam ser claras, completas e atualizadas.

A busca por imagem ganhará mais espaço

Além disso, o consumidor nem sempre consegue descrever o produto que deseja.

Talvez tenha visto uma roupa, um móvel, uma estampa ou um objeto e queira encontrar algo semelhante.

Nesse caso, uma imagem pode comunicar melhor do que uma sequência de palavras.

A busca multimodal permite combinar imagem e texto.

A pessoa pode enviar uma fotografia e pedir:

Quero algo parecido, mas em outra cor e dentro deste orçamento.

Também pode utilizar a imagem para procurar:

• produtos semelhantes;
• variações;
• peças compatíveis;
• itens do mesmo estilo;
• alternativas mais baratas;
• opções disponíveis em determinada região.

Experiências atuais de busca e pesquisa de compras já permitem utilizar imagens como referência e acrescentar novas condições durante a conversa.

Por isso, a qualidade das imagens dos produtos se torna ainda mais importante.

A loja precisa apresentar:

• produto com boa definição;
• diferentes ângulos;
• fundo que não comprometa a visualização;
• detalhes;
• variações corretas;
• contexto de uso;
• proporção;
• cores próximas da realidade.

Uma imagem não serve apenas para convencer o consumidor.

Também ajuda os sistemas a identificar e relacionar produtos.

O consumidor poderá procurar por contexto, não apenas por características

Por exemplo, uma busca como “mochila impermeável preta” utiliza características objetivas.

Entretanto, o consumidor pode preferir descrever o contexto:

Preciso de uma mochila discreta para levar notebook no transporte público, que aguente chuva e não pareça esportiva.

Ou seja, essa solicitação reúne diferentes critérios.

Alguns estão presentes diretamente no cadastro. Outros dependem da descrição, das imagens e do conteúdo.

Para que o produto seja considerado, a loja precisa apresentar informações que ajudem a responder perguntas mais amplas.

Isso inclui:

• benefício;
• aplicação;
• ocasião;
• ambiente;
• estilo;
• compatibilidade;
• perfil de uso;
• diferenciais;
• cuidados;
• limitações.

Portanto, o conteúdo comercial precisa deixar de ser apenas uma lista técnica.

Ele também deve ajudar a compreender em qual situação aquela opção faz sentido.

A descoberta de produtos poderá começar fora da loja

De fato, o site continuará sendo um ambiente importante para apresentar a marca, aprofundar informações e concluir a compra.

Entretanto, a descoberta pode começar em assistentes de IA, mecanismos de busca conversacional e outras interfaces.

Inclusive, o consumidor pode pedir sugestões sem mencionar uma loja específica.

A ferramenta, então, procura opções compatíveis com sua necessidade.

Em 2026, o ChatGPT passou a oferecer experiências de descoberta de produtos em que o usuário descreve suas preferências, compara opções e pode, em alguns casos, encontrar caminhos de compra sem iniciar a jornada diretamente no site do varejista.

Isso cria uma nova disputa por visibilidade.

Antes, a empresa buscava aparecer nas primeiras posições de uma página de resultados.

Agora, também precisa oferecer informações que permitam que seus produtos sejam considerados por sistemas que interpretam a intenção do usuário.

A pergunta deixa de ser apenas:

Nossa página está posicionada para esta palavra-chave?

Também passa a ser:

Nossos dados permitem que uma IA compreenda quando este produto é uma boa recomendação?

A relevância dependerá de informações estruturadas

Em primeiro lugar, textos completos ajudam a explicar o produto para o consumidor.

Entretanto, sistemas também precisam de dados organizados em campos específicos.

Informações estruturadas podem incluir:

• título;
• descrição;
• marca;
• categoria;
• identificador;
• cor;
• tamanho;
• material;
• preço;
• disponibilidade;
• imagens;
• avaliações;
• frete;
• política de devolução;
• variações.

O Google recomenda combinar dados estruturados nas páginas com informações enviadas pelo Merchant Center para ampliar a elegibilidade dos produtos em suas experiências de busca. Essa estrutura permite apresentar elementos como preço, disponibilidade, avaliações, frete e políticas de devolução.

A OpenAI também disponibiliza uma especificação de feed de produtos para que comerciantes forneçam informações estruturadas e atualizadas, incluindo preço e disponibilidade.

Portanto, o cadastro não pode existir apenas como um texto visualmente apresentado na página.

Ele precisa ser compreensível para pessoas e para sistemas.

Dados incorretos poderão excluir produtos das recomendações

Se a IA utiliza preço, estoque e características para comparar produtos, qualquer divergência pode comprometer a recomendação.

Um item pode ser ignorado porque:

• a categoria está incorreta;
• falta uma característica importante;
• a variação não foi identificada;
• o preço está desatualizado;
• o estoque não corresponde à realidade;
• a imagem possui baixa qualidade;
• o produto não possui identificador;
• as informações da página e do feed são diferentes.

O Google informa que dados ausentes, incorretos ou conflitantes podem limitar a elegibilidade, provocar exibição inadequada e impedir que produtos apareçam em anúncios ou listagens gratuitas.

Além disso, esse problema tende a ganhar mais importância em jornadas mediadas por IA.

Se a ferramenta precisa responder rapidamente a uma solicitação com diferentes critérios, tende a priorizar produtos cujas informações consegue interpretar com maior confiança.

Por isso, a qualidade do cadastro passa a influenciar não apenas a conversão dentro da loja.

Também interfere na possibilidade de o produto entrar na consideração inicial.

O preço deixará de ser analisado isoladamente

Na prática, em uma comparação automatizada, o menor preço não será necessariamente o único critério.

Ou seja, a IA pode ajudar o consumidor a observar o valor total da compra.

Esse valor pode incluir:

• preço do produto;
• frete;
• prazo;
• garantia;
• avaliações;
• qualidade;
• política de troca;
• disponibilidade;
• facilidade de uso;
• compatibilidade;
• reputação do vendedor.

Um produto mais caro pode ser considerado melhor para determinada pessoa porque possui entrega rápida, avaliações superiores ou características mais adequadas.

Por outro lado, isso cria uma oportunidade para marcas que não competem exclusivamente pelo menor preço.

Entretanto, esses diferenciais precisam estar documentados.

Se a loja possui uma política de troca favorável, entrega rápida ou suporte especializado, essas informações devem estar claras e acessíveis.

Em resumo, a IA não consegue considerar um benefício que não encontra.

Avaliações terão mais peso na interpretação do produto

As avaliações ajudam o consumidor a compreender como o produto funciona na prática.

Elas podem revelar:

• qualidade;
• caimento;
• durabilidade;
• facilidade de uso;
• tamanho;
• cor;
• problemas recorrentes;
• contexto de utilização;
• satisfação com a entrega.

Além disso, a inteligência artificial pode resumir grandes volumes de comentários e destacar os pontos mais mencionados.

Isso facilita a comparação, mas também aumenta a visibilidade de padrões negativos.

Se muitos clientes mencionam o mesmo problema, a informação pode aparecer com mais destaque durante a pesquisa.

Por isso, as avaliações não devem ser tratadas apenas como um elemento visual de conversão.

Também representam uma fonte de dados sobre o produto e a experiência.

Por isso, a empresa precisa acompanhar os comentários, responder quando necessário e utilizar os aprendizados para corrigir cadastros, produtos e processos.

A confiança continuará sendo necessária

Uma resposta produzida por IA pode ajudar o consumidor a encontrar opções.

Entretanto, a decisão ainda envolve confiança.

A pessoa pode querer confirmar:

• se a loja é confiável;
• se o produto está disponível;
• se o prazo será cumprido;
• se a política de troca é clara;
• se os dados estão atualizados;
• se o pagamento é seguro;
• se existe atendimento;
• se a marca conhece aquilo que vende.

A própria OpenAI alerta que ferramentas de pesquisa de compras podem cometer erros em informações como preço e disponibilidade e recomenda consultar o site do comerciante para confirmar os detalhes.

Ou seja, isso reforça o papel da loja como fonte oficial.

Mesmo quando a descoberta começa em outro ambiente, a página precisa confirmar a informação com clareza.

Uma experiência ruim no site pode interromper a compra depois de a IA já ter recomendado o produto.

O tráfego poderá chegar mais qualificado

Assim, quando a IA ajuda o consumidor a comparar opções antes do clique, ele pode chegar à loja com uma necessidade mais definida.

Esse visitante talvez já saiba:

• qual produto deseja;
• quais características são importantes;
• quais alternativas foram descartadas;
• qual preço considera adequado;
• qual prazo precisa;
• quais dúvidas ainda possui.

Isso pode reduzir parte do tráfego exploratório e aumentar a proporção de consumidores próximos da decisão.

Entretanto, o comportamento também pode mudar.

Algumas pessoas receberão respostas suficientes sem visitar imediatamente a loja.

Por isso, o e-commerce precisará avaliar mais do que o volume bruto de acessos.

Será importante observar:

• qualidade do tráfego;
• conversão;
• origem;
• produtos recomendados;
• consultas relacionadas à IA;
• novos padrões de navegação;
• tempo até a compra;
• perguntas recebidas no atendimento.

Menos visitas não significam necessariamente menos oportunidades, caso as pessoas que chegam estejam mais preparadas para comprar.

A página do produto precisará responder perguntas mais avançadas

Se o consumidor já recebeu uma comparação inicial, a página precisa aprofundar a decisão.

Informações básicas continuarão importantes.

Entretanto, a página também pode precisar apresentar:

• diferenciais claros;
• comparações;
• orientações de escolha;
• tabela de medidas;
• compatibilidades;
• vídeos;
• avaliações;
• perguntas frequentes;
• exemplos de uso;
• prazo e disponibilidade;
• política de troca;
• informações técnicas;
• limitações.

Por exemplo, o consumidor pode chegar ao site para confirmar um detalhe específico.

Caso a informação não esteja disponível, retorna à interface de IA ou procura outra loja.

Por isso, a página precisa funcionar como uma fonte completa e confiável.

O atendimento também poderá receber consumidores mais informados

Além disso, a IA pode responder dúvidas iniciais e realizar comparações.

Quando o consumidor procurar o atendimento da loja, talvez apresente perguntas mais específicas.

Em vez de perguntar apenas qual produto é melhor, pode querer confirmar:

• compatibilidade;
• variação;
• prazo real;
• condição comercial;
• diferença técnica;
• aplicação em uma situação específica;
• possibilidade de troca;
• disponibilidade futura.

Portanto, isso exige uma equipe mais preparada.

O atendimento precisa conhecer os produtos e ter acesso à operação.

Respostas genéricas poderão gerar ainda mais frustração, porque o consumidor já realizou uma etapa significativa de pesquisa.

A marca precisará ser clara sobre seus diferenciais

Em um ambiente com muitas comparações automatizadas, produtos semelhantes podem parecer equivalentes.

Por isso, a diferenciação precisa estar registrada de maneira objetiva.

Não basta afirmar que a empresa possui “qualidade” ou “excelência”.

É necessário explicar o que sustenta esse posicionamento.

Por exemplo:

• material utilizado;
• processo de produção;
• garantia;
• origem;
• certificação;
• suporte;
• personalização;
• prazo;
• tecnologia;
• política;
• experiência;
• especialização.

Quanto mais concreto for o diferencial, maior será a possibilidade de ser compreendido pelo consumidor e pelos sistemas.

Ou seja, a IA pode resumir informações.

Mas a empresa precisa fornecer algo relevante para ser resumido.

A busca interna da loja também precisará evoluir

Além disso, a mudança não acontece apenas fora do e-commerce.

A busca interna também pode se tornar mais conversacional.

Em vez de exigir que o consumidor utilize exatamente os termos cadastrados, a loja pode interpretar intenções.

Uma pessoa pode procurar:

Presente para criança de quatro anos que gosta de desenhar.

A busca pode relacionar diferentes atributos e apresentar produtos adequados.

Dessa forma, essa experiência reduz a necessidade de o consumidor conhecer previamente as categorias da loja.

Entretanto, novamente, depende de uma base organizada.

Sem atributos, descrições e relações entre produtos, a busca interna continuará apresentando poucos resultados ou opções pouco relevantes.

A IA não elimina a necessidade de SEO

A transformação da busca pode gerar a impressão de que as práticas de SEO deixarão de ser importantes.

Entretanto, muitos dos fundamentos continuam necessários.

A empresa ainda precisa:

• criar páginas acessíveis;
• organizar conteúdos;
• utilizar títulos claros;
• estruturar categorias;
• trabalhar URLs;
• fornecer dados consistentes;
• manter boa performance;
• preservar a indexação;
• apresentar informações confiáveis;
• evitar duplicidades.

Na verdade, a diferença é que a otimização passa a considerar jornadas mais amplas.

Além de responder a palavras-chave, o conteúdo precisa responder a perguntas, intenções e contextos.

O SEO não desaparece.

Pelo contrário, ele se conecta à qualidade dos dados, à experiência do usuário e à capacidade de diferentes sistemas compreenderem o catálogo.

O que o e-commerce precisa preparar?

Em resumo, a mudança na busca por produtos exige atenção a alguns fundamentos.

Organizar os cadastros

Títulos, descrições, atributos, variações, marcas e categorias precisam seguir padrões.

Estruturar os dados

Preço, disponibilidade, avaliações, frete e políticas precisam ser legíveis por sistemas.

Atualizar o estoque

Produtos indisponíveis não devem continuar sendo promovidos ou recomendados.

Melhorar as imagens

Apresente o produto com qualidade, diferentes ângulos e fidelidade visual.

Produzir conteúdo útil

Responda dúvidas, explique aplicações e ajude o consumidor a comparar alternativas.

Documentar os diferenciais

Transforme benefícios genéricos em informações concretas.

Integrar os sistemas

Plataforma, ERP, estoque e marketing precisam compartilhar dados consistentes.

Acompanhar avaliações

Utilize os comentários para identificar padrões e melhorar a experiência.

Revisar a página do produto

Garanta que ela confirme e aprofunde as informações apresentadas em outras interfaces.

Preparar o atendimento

A equipe precisa responder dúvidas mais específicas e contextualizadas.

Como revisar um catálogo para as novas buscas?

A empresa pode começar pelos produtos mais estratégicos.

Para cada página, deve avaliar:

• O título identifica claramente o item?
• A descrição explica a aplicação?
• Os atributos estão preenchidos?
• As variações estão organizadas?
• As imagens representam o produto?
• O preço está atualizado?
• O estoque corresponde à realidade?
• O prazo está claro?
• Existem avaliações?
• As perguntas frequentes foram respondidas?
• Os diferenciais são concretos?
• Os dados estruturados estão implementados?
• As informações são iguais em todos os canais?

Assim, essa revisão ajuda tanto as buscas tradicionais quanto as experiências mediadas por IA.

A loja não deve escrever apenas para algoritmos

Preparar informações para sistemas não significa produzir textos artificiais ou repetir características sem contexto.

De fato, o consumidor continua sendo o principal destinatário.

As informações estruturadas ajudam a tecnologia a compreender o produto.

O conteúdo comercial ajuda a pessoa a tomar uma decisão.

Portanto, os dois elementos precisam trabalhar juntos.

Um cadastro pode possuir todos os atributos técnicos e ainda ser pouco convincente.

Da mesma forma, uma descrição criativa pode não ser suficiente quando preço, estoque e variações estão desorganizados.

Em suma, a operação precisa combinar estrutura e comunicação.

A descoberta será mais assistida, mas a decisão continuará exigindo consistência

A inteligência artificial tende a reduzir o esforço necessário para pesquisar, comparar e compreender produtos.

O consumidor poderá explicar sua necessidade em linguagem natural, utilizar imagens como referência e refinar as opções durante uma conversa.

Também poderá receber comparações antes mesmo de acessar uma loja.

Assim, essa transformação muda a forma como os produtos entram na jornada.

Nesse sentido, para os e-commerces, a oportunidade está em fornecer dados mais claros, completos e confiáveis.

A empresa que organiza seu catálogo, documenta seus diferenciais e mantém preço e disponibilidade atualizados aumenta sua capacidade de participar dessas novas experiências.

Por outro lado, produtos com informações incompletas podem se tornar menos visíveis, mesmo quando possuem qualidade e preço competitivo.

Portanto, a busca do futuro não dependerá apenas de estar presente na internet.

Dependerá da capacidade de ser compreendido.

Perguntas Frequentes

Como a IA muda a busca por produtos?

A IA permite que o consumidor descreva necessidades, orçamento, preferências e restrições em linguagem natural. Também pode comparar alternativas, interpretar imagens e refinar os resultados ao longo de uma conversa.

As palavras-chave deixarão de ser importantes?

Não. Elas continuam ajudando mecanismos e consumidores a identificar os produtos. Entretanto, precisarão estar acompanhadas de descrições, atributos e informações que respondam a intenções mais complexas.

O que uma loja precisa fazer para aparecer em buscas com IA?

Em resumo, a loja precisa organizar cadastros, estruturar dados, manter preço e estoque atualizados, melhorar as imagens e apresentar informações claras sobre características, frete, avaliações e políticas.

A inteligência artificial substituirá a página do produto?

Não. A IA pode apoiar a descoberta e a comparação, mas a página continuará importante para confirmar informações, transmitir confiança, aprofundar detalhes e concluir a compra.