Varejistas se adaptam à IA: o que importa no novo normal do comércio eletrônico?

O desenvolvimento contínuo de ferramentas de IA está tendo um impacto profundo no comércio eletrônico. Os consumidores estão cada vez mais usando ferramentas de IA gerativa, como o ChatGPT, para buscar, selecionar e até mesmo comprar produtos, um desenvolvimento que afeta todos os níveis do funil de marketing de comércio eletrônico. Enquanto isso, os varejistas estão usando ferramentas de IA para coletar dados da web em tempo real para fins como precificação dinâmica, previsão de demanda e gerenciamento de estoque.

O mais importante é que essas mudanças estão acontecendo rapidamente, e os varejistas de comércio eletrônico precisam se manter atualizados. De acordo com uma pesquisa, 67% dos clientes não acham que as empresas estão reagindo às suas necessidades em constante mudança com suficiente rapidez. A temporada de pico do comércio eletrônico de 2025, que abrange desde o período que antecede o Black Friday até as festas de fim de ano, é o primeiro grande teste de como os clientes estão usando a IA e como bem os varejistas se adaptaram e podem aproveitá-la.

Da Otimização para Motores de Busca para GEO

De acordo com a Adobe Analytics, o tráfego para varejistas proveniente de ferramentas de IA gerativa, como o ChatGPT, Perplexity e Claude aumentou 1.200% de julho de 2024 a fevereiro de 2025. Enquanto isso, uma pesquisa encontrou que 23% dos compradores planejam usar chatbots e ferramentas de IA durante a temporada de festas, com essa cifra subindo para mais de 42% entre os millennials e a geração Z. E o impacto da IA agora se estende além da descoberta de produtos, com a OpenAI recentemente lançando o Checkout Instantâneo para o ChatGPT, permitindo que os compradores façam compras sem sair da ferramenta. Atualmente, está disponível na Etsy e em algumas lojas Shopify.

Esses desenvolvimentos significam que os varejistas de comércio eletrônico precisam repensar o conteúdo, marketing e vendas. A consultoria Bain estima que a maioria significativa dos consumidores agora depende de resultados de cliques zero (onde as respostas são fornecidas por uma visão geral de IA em vez de visitar um site) em 40% de suas buscas. Isso significa menos tráfego para os sites dos varejistas, embora as taxas de conversão daqueles que chegam aos sites a partir de fontes de IA sejam mais altas.

Nesse contexto, enquanto as táticas tradicionais de otimização para motores de busca (SEO) ainda são pertinentes, a tendência é claramente em direção ao uso de IA gerativa para compras, daí a emergência da Otimização de Motor de Busca Gerativa (GEO). A GEO apresenta aos varejistas de comércio eletrônico uma série de novos desafios. Os grandes modelos de linguagem (LLM) que alimentam as ferramentas de IA gerativa são treinados para avaliar reputação, credibilidade e confiabilidade ao analisar marcas. Portanto, os varejistas precisam trabalhar duro para construir sua credibilidade, especialmente obtendo avaliações ou recomendações de fontes externas respeitadas.

Consultas de produtos descritivas

Outro fator GEO com o qual lidar é a forma diferente como os clientes formulam consultas ao usar ferramentas de IA gerativa. De acordo com a OpenAI, quase metade de todas as consultas usam padrões de “perguntar”. O Diretor de Informações e Produto da gigante varejista norte-americana Target afirmou recentemente que 25% das solicitações de busca feitas em sua plataforma agora são consideradas “consultas descritivas” complexas e sofisticadas.

Enquanto em um mecanismo de busca um cliente pode procurar por uma “camisa rosa justa”, a mesma consulta em uma ferramenta de IA pode ser “Camisas rosa justas para eventos de negócios casuais”. Para consultas descritivas como essa, as descrições de produtos precisam ser adaptadas. Por exemplo, nas páginas de produtos, a melhor prática da GEO sugere incluir muito mais descrições de produtos na forma de FAQs precisamente escritas e detalhadas. Isso permite que os crawlers de IA identifiquem facilmente quais consultas o seu produto seria um bom ajuste.

Ambientes de teste digitais para GEO

Em uma reviravolta irônica, a IA está sendo usada para ajudar na análise de conteúdo e GEO. Pesquisadores da Columbia Business School estão usando grandes modelos de linguagem (LLM) para criar “gêmeos digitais” que espelham o comportamento humano. Quando um produto específico é inserido, o LLM gera um gêmeo digital com uma persona de comprador, incluindo nome, idade, ocupação e preferências. Esse gêmeo então realiza buscas relevantes no ChatGPT para ver como proeminente o produto da empresa é listado. As empresas podem então aproveitar a IA gerativa para ajustar como seus produtos são descritos e apresentados, com base nas descobertas desses gêmeos digitais.

Uma abordagem de “ambiente de teste digital” como essa pode ser uma maneira produtiva para as empresas de comércio eletrônico realizarem GEO, mas não está isenta de riscos. Os agentes de IA têm seus próprios vieses, que podem afetar como eles performam e se comportam. No entanto, essas abordagens fornecem uma possível maneira de avançar na inteligência de comércio eletrônico.

Coleta de dados impulsionada por IA

O funil de marketing é apenas um elemento do comércio eletrônico sendo disruptado pela IA. Uma área potencialmente mais importante é a inteligência de negócios (BI), um termo amplo que descreve a coleta e uso de dados para gerar insights que melhoram a estratégia e as operações. Para uma BI eficaz, as empresas de comércio eletrônico precisam de conjuntos de dados confiáveis e atualizados, incluindo dados externos. A IA agora está desempenhando um papel importante na coleta de dados competitivos.

A prática de extrair dados da web pública, como preços e descrições de produtos, tem sido uma constante na competição de comércio eletrônico por anos. Agora, a IA está otimizando isso. Ferramentas habilitadas por IA podem ser acionadas usando linguagem natural, o que significa que não é necessário codificação, e os engenheiros não precisam gastar horas construindo um pipeline completo de coleta de dados. A IA também pode coletar e filtrar URLs adequados para raspagem, por exemplo, encontrando todas as páginas de produtos para uma categoria específica no site de um concorrente.

Com o surgimento de assistentes de compras impulsionados por IA, as empresas de comércio eletrônico também estarão mais inclinadas a coletar pontos de dados umas das outras que aparecem apenas após ações específicas serem concluídas, por exemplo, o preço final de checkout.

Previsão de demanda e reação em tempo real

Com uma variedade de dados em tempo real coletados, desde preços de concorrentes até estoque, os varejistas podem ajustar seus preços ou marketing imediatamente e oferecer as melhores ofertas aos clientes.

A precificação dinâmica é uma das funções de BI mais importantes e populares que os varejistas podem usar, e de acordo com uma pesquisa recente, 61% dos varejistas na Europa a utilizam. No entanto, a mesma pesquisa encontrou que menos de 15% usam algoritmos ou IA para esse propósito, revelando uma oportunidade. Aproveitando os dados mais recentes sobre preços competitivos, os LLM podem ser treinados para ajustar automaticamente os preços, o que é especialmente útil durante períodos de pico, como a temporada de festas.

A IA pode usar dados sobre demanda do cliente e níveis de estoque para prever a demanda futura. Isso pode trazer múltiplos benefícios. A Deloitte Digital destacou como os varejistas podem usar a IA para monitorar seu próprio estoque, gerenciar o inventário e fazer pedidos dinamicamente. Além disso, a IA pode ajudar a analisar dados coletados em toda a web para entender como uma marca é vista, fornecendo insights estratégicos.

Abertos à oportunidade

Enquanto a IA está disruptando o funil de marketing de comércio eletrônico, também está criando novas oportunidades. Pode ser aproveitada para analisar e criar conteúdo geo-otimizado. Está impulsionando esforços para coletar dados da web em tempo real. A IA também está agregando valor na análise de dados para tomar decisões sobre preços, estoque e estratégia. E isso não menciona outros usos potenciais, como suporte ao cliente aprimorado.

Algo tão disruptivo quanto a IA sempre é assustador, especialmente para os varejistas que se aproximam de seu principal período de vendas. No entanto, aqueles que permanecem abertos às oportunidades que a IA está criando podem fazer mais do que apenas sobreviver. Eles podem prosperar.