Compras com IA Não Evoluem Tão Rápido Quanto as Marcas Acreditam

A IA tornou‑se rapidamente parte de como os consumidores pesquisam produtos. A Adobe Analytics constatou que o tráfego proveniente de ferramentas de IA generativa para sites de varejo dos EUA cresceu 693,4 % durante a temporada de festas de 2025 em comparação com o ano anterior. Um ano antes, a Adobe descobriu que 39 % dos consumidores norte‑americanos pesquisados já haviam usado IA generativa para compras online, sendo a pesquisa de produtos e as recomendações alguns dos usos mais comuns.

As empresas de tecnologia por trás desses sistemas responderam incorporando compras diretamente em seus produtos de IA. A OpenAI desenvolveu pesquisa de compras no ChatGPT para ajudar os consumidores a comparar produtos com base em suas necessidades, preferências e orçamentos. O Google usa IA para gerar recomendações de produtos e insights de compras, enquanto a Amazon ampliou seu assistente de compras com IA para ajudar os consumidores a pesquisar e selecionar produtos.

À medida que a IA assume um papel maior na descoberta de produtos, as marcas começaram a observar sua presença nessas recomendações com a mesma intensidade que antes reservavam aos rankings do Google. Os profissionais de marketing fazem as mesmas perguntas sobre produtos aos modelos de IA repetidamente, registram quais marcas aparecem e acompanham como esses resultados mudam.

Essa abordagem pode fornecer aos profissionais de marketing uma visão distorcida de quão rapidamente as compras com IA realmente se movimentam.

Se você fizer a mesma pergunta a um modelo de IA dez vezes, pode obter dez combinações diferentes de produtos. Uma marca pode aparecer em primeiro lugar em uma resposta, em quarto em outra e desaparecer em outra. Se os profissionais de marketing interpretarem cada resposta como um ranking, esses resultados sugerem que sua posição muda constantemente.

No entanto, os modelos generativos introduzem variação em suas respostas, e os profissionais de marketing precisam levar essa variabilidade em conta antes de concluir que uma marca ganhou ou perdeu terreno. O sinal mais útil provém de padrões que persistem em um grande número de conversas de compra relevantes.

Os dados que coletamos em cerca de 3.300 tendências de recomendações de compras com IA, envolvendo 186 combinações de marcas, prompts e modelos de IA, ilustram a diferença. As respostas individuais mudaram frequentemente, enquanto a distribuição mais ampla de recomendações permaneceu muito mais consistente.

Para os profissionais de marketing, a unidade de medida importa tanto quanto os próprios dados.

Mais Consultas Podem Fazer as Compras com IA Parecerem Mais Voláteis

Os rankings de busca ofereciam aos profissionais de marketing uma forma familiar de medir a visibilidade digital. Um resultado ocupava uma posição em um determinado momento, e os profissionais podiam acompanhar essa posição em relação aos concorrentes.

As recomendações de IA exigem uma abordagem de medição diferente, pois os sistemas geram respostas a partir da consulta e do contexto do consumidor. A OpenAI, por exemplo, explica que os resultados de compras do ChatGPT podem levar em conta a consulta do usuário e informações contextuais. O Google, de forma semelhante, afirma que seus resultados de compras podem refletir relevância, termos de pesquisa, atividade prévia e preferências de compra.

Como resultado, um profissional de marketing pode fazer a mesma pergunta geral várias vezes e ver diferentes produtos surgirem.

Imagine uma marca de tênis de corrida que aparece em primeiro lugar em uma resposta, em quarto em outra e não aparece em uma terceira. Essas três observações fazem o desempenho da marca parecer instável. Contudo, ao longo de centenas de conversas relevantes, a mesma marca pode capturar aproximadamente a mesma porcentagem de recomendações a cada semana.

A distinção torna‑se importante à medida que os profissionais de marketing aumentam a frequência de seu monitoramento. Executar mais consultas gera mais observações, e mais observações criam mais oportunidades de perceber variações normais. Um painel, portanto, pode parecer cada vez mais ativo mesmo quando a distribuição mais ampla de recomendações muda muito pouco.

Os profissionais de marketing precisam de observações suficientes para determinar se esse movimento persiste. Sem uma amostra representativa, o monitoramento diário pode levá‑los a buscar explicações que têm pouco a ver com mudanças em seus produtos, marketing ou posição competitiva.

As consequências vão além dos relatórios. A medição orienta decisões sobre onde os profissionais de marketing gastam tempo e dinheiro. Uma empresa que interpreta cada flutuação diária como significativa pode mudar repetidamente o conteúdo de produtos, investigar concorrentes ou redirecionar recursos de marketing antes de ter evidências suficientes para justificar essas decisões.

Profissionais de Marketing Precisam Definir o que é Considerado Significativo

A medição de compras com IA necessita de um limiar que indique aos profissionais de marketing quando uma mudança merece investigação.

Uma marca que desaparece de três respostas fornece pouca evidência sobre seu desempenho mais amplo. Se a mesma marca perder participação nas recomendações ao longo de centenas de conversas de compra relevantes e esse declínio continuar por várias semanas, os profissionais de marketing terão um motivo mais forte para investigar.

O tamanho da amostra importa porque as respostas individuais da IA contêm variabilidade. O tempo importa porque padrões persistentes fornecem mais informações do que mudanças isoladas. Os profissionais de marketing devem determinar ambos antes de usar os dados de recomendações para tomar decisões.

O modelo também importa.

Uma marca pode ganhar participação nas recomendações no ChatGPT enquanto seu desempenho no Gemini permanece estável. Profissionais de marketing que combinam essas observações em um único índice de visibilidade de IA podem perder informações úteis sobre onde a mudança ocorreu.

Diferentes sistemas de compras com IA utilizam informações distintas e operam por meio de experiências de produto diferentes. A OpenAI afirma que sua pesquisa de compras pode usar dados de produtos de comerciantes, informações de produtos publicamente disponíveis e outras fontes de varejo. O Google diz que suas recomendações de produtos suportadas por IA baseiam‑se em dados de Shopping agregados de marcas, lojas e outros provedores de conteúdo.

Essas diferenças dão aos profissionais de marketing um motivo para examinar os padrões de recomendação por modelo, em vez de assumir que todos os sistemas de IA se moverão na mesma direção ao mesmo tempo.

Uma linha de base construída ao longo de várias semanas pode fornecer o ponto de referência. Os profissionais de marketing podem então comparar novas observações com essa linha de base e investigar mudanças que persistam em uma amostra significativa.

Participação nas Recomendações Informa as Marcas Mais do que o Ranking

A participação nas recomendações oferece uma forma prática de medir esses padrões. Em vez de registrar onde um produto apareceu em uma resposta, os profissionais de marketing podem medir com que frequência uma marca recebe uma recomendação em um conjunto representativo de perguntas relevantes dos consumidores.

Considere um fabricante de tênis de corrida. Seus produtos podem aparecer com frequência quando os consumidores pedem sapatos para treinamento de maratona e raramente quando perguntam sobre corrida em trilha. Essa diferença informa aos profissionais de marketing algo útil sobre as necessidades que os sistemas de IA associam à marca.

Um ranking de uma resposta individual oferece muito menos contexto. A diferença entre aparecer em segundo e quinto lugar pode desaparecer na próxima vez que alguém fizer a pergunta. Uma diferença consistente na participação nas recomendações ao longo de centenas de conversas fornece aos profissionais de marketing um padrão que podem estudar.

A participação nas recomendações também pode ajudar os profissionais de marketing a identificar movimentos competitivos. Se uma marca costuma capturar 30 % das recomendações relevantes e começa a capturar 40 % ao longo de várias semanas, os profissionais podem rastrear de onde veio esse aumento.

Eles podem identificar quais perguntas dos consumidores contribuíram mais para o aumento e quais modelos de IA o produziram. A partir daí, podem analisar mudanças nas informações disponíveis para esses sistemas.

Um novo produto pode atender a uma necessidade específica do consumidor de forma mais precisa. Os varejistas podem ter adicionado informações de produto mais completas. Avaliações de clientes ou cobertura independente podem fornecer aos sistemas de IA evidências adicionais sobre quando um produto se encaixa em um caso de uso específico.

O objetivo da medição deve ser alcançar esse nível de análise. Os profissionais de marketing precisam de métricas que os ajudem a identificar mudanças que podem ser investigadas, em vez de métricas que simplesmente geram mais movimento em um painel.

Compras com IA Facilitam Confundir Anedotas com Tendências

As compras com IA incentivam a medição anedótica porque respostas individuais constituem evidências convincentes.

Uma captura de tela mostrando um produto no topo de uma recomendação do ChatGPT pode circular pela empresa em minutos. O mesmo vale para uma captura de tela mostrando um grande concorrente onde o próprio produto da empresa não aparece. Ambos os exemplos parecem concretos porque os funcionários podem ver a recomendação por si mesmos.

Uma resposta ainda representa uma observação.

Esse problema crescerá à medida que os consumidores dependam mais da IA durante a pesquisa de produtos. A Adobe constatou que os consumidores que chegam a sites de varejo a partir de fontes de IA generativa navegaram por mais páginas e apresentaram taxas de rejeição menores do que visitantes de outras fontes de tráfego. A McKinsey também documentou como assistentes de IA generativa podem engajar os consumidores mais cedo na jornada de compra, antes de decidirem o que comprar.

Essa influência crescente dá às marcas um forte motivo para entender sua posição nas recomendações de IA. Também eleva o custo de tirar conclusões a partir de evidências frágeis.

As marcas precisam de observações suficientes para estabelecer com que frequência os sistemas de IA recomendam seus produtos, quais perguntas dos consumidores geram essas recomendações e como esses padrões se desenvolvem ao longo do tempo. Uma linha de base fornece aos profissionais de marketing o contexto necessário para reconhecer movimentos sustentados.

Quando os profissionais de marketing identificam esse movimento, podem investigar as informações que os sistemas de IA utilizam para compreender seus produtos. Eles podem examinar a precisão e completude das descrições de produtos, informações de varejistas, avaliações e fontes independentes, e então determinar se essas fontes fornecem evidências suficientes para que os sistemas de IA associem um produto às necessidades expressas pelos consumidores.

O papel crescente da IA nas compras torna essa medição cada vez mais importante. Os consumidores agora podem usar IA para pesquisar produtos, comparar opções e refinar uma decisão de compra antes mesmo de visitar o site de um varejista.

As marcas precisam entender o que acontece dentro dessas conversas, mas mais monitoramento não produzirá automaticamente informações melhores. O valor vem da coleta de observações suficientes para separar a variação ordinária dos padrões que persistem.

As respostas individuais de IA continuarão a mudar. Os profissionais de marketing devem esperar isso. A atenção deles deve se concentrar nos padrões de recomendação que persistem por tempo suficiente e em conversas relevantes suficientes para justificar uma ação.