Inteligência Artificial , Estratégia de Marca , Omnichannel/E-commerce

How AI in Personalized Shopping Is Transforming the Way Consumers Discover Products

Análise

Como a IA está transformando a forma como os consumidores descobrem produtos no comércio personalizado?

21 Agosto 2026, 12 minutos de leitura

Resumo Executivo

Duas mudanças estão convergindo a partir de direções opostas e conduzindo à mesma conclusão. A primeira é comportamental: a forma como os consumidores descobrem e escolhem produtos está passando da pesquisa para a conversa, remodelando a IA nas compras personalizadas e a forma como as marcas competem pela atenção. À medida que a IA filtra, enquadra e até age cada vez mais sobre as opções por elas oferecidas. A segunda é estrutural: praticamente nenhum conjunto de dados subjacente das marcas está, na verdade, preparado para ser encontrado, compreendido ou recomendado no âmbito dessa conversa. O comércio tem sido, cada vez mais, mediado pela IA a um ritmo mais rápido do que as infraestruturas de dados da maioria das organizações conseguem suportar.

O estudo da NIQ destaca o que está em jogo: as marcas que investirem agora em dados estruturados de produtos e em atributos legíveis pela IA estarão posicionadas para conquistar participação de mercado, enquanto aquelas que esperarem correm o risco de se tornarem invisíveis para os agentes que, cada vez mais, decidem o que os consumidores compram (NIQ, The Commerce Revolution). Este artigo baseia-se em temas explorados em dois podcasts da NIQ sobre Agentic Commerce com a L’Oréal e dados de mercado com a Henkel, relacionando as mudanças no comportamento do consumidor com a infraestrutura necessária para, de fato, competir por esse mercado.

Principais conclusões

O Agentic Commerce não é uma coisa única — é composto por três camadas (assistido por IA, mediado por IA e agêntico), e a maioria das marcas está organizada apenas para a primeira.
A mudança subjacente é a delegação: os consumidores confiam cada vez mais em sistemas de IA e assistentes de compras para restringir, escolher ou agir em seu nome.
O novo risco competitivo é a invisibilidade: se um produto não constar na resposta da IA, é como se não existisse no mercado.
Nada disso funciona sem uma base de dados — o agente é apenas a ponta do iceberg que assenta sobre uma estrutura que a maioria das marcas ainda não construiu.
Estão surgindo novos KPIs para substituir a participação na prateleira e na pesquisa: hoje, a participação na conversa e na recomendação, sendo provável que a participação na confiança seja a próxima.
As organizações que vencerão não serão aquelas com mais dados — serão aquelas que partiram de um caso de utilização específico e trabalharam de trás para a frente, em vez de recolherem dados e esperarem que um caso de utilização apareça.

A Mudança: Da Pesquisa à Conversação

O Agentic Commerce não é algo único — são três camadas sobrepostas. A primeira é o comércio assistido por IA, em que a IA ajuda o consumidor a pesquisar, filtrar, comparar e resumir, mas o consumidor mantém o controle da jornada. A segunda é o comércio mediado por IA, em que a IA se torna a primeira interface entre o consumidor e o mercado, interpretando necessidades e definindo opções antes mesmo de um ser humano chegar à barra de pesquisa do próprio varejista. A terceira é o comércio agêntico propriamente dito: o sistema não se limita a recomendar, ele age — agrupando, reordenando, iniciando e, por fim, efetuando a compra em nome do consumidor. A maioria das marcas e organizações de varejo continua a se desenvolver para a primeira camada, enquanto o comportamento do consumidor já está avançando para a segunda e a terceira — a velocidades muito diferentes, dependendo do mercado, mesmo que a direção seja a mesma.

A mudança mais significativa subjacente a essa estrutura é comportamental, não tecnológica — uma transição da cognição individual para a cognição assistida. Os consumidores já se sentem à vontade para pedir ajuda a sistemas de IA e assistentes de compras baseados em IA no que se refere à saúde, decisões de vida e problemas que talvez não abordem com outra pessoa; o comércio é mais um domínio onde essa confiança se estende naturalmente. A consequência prática pode ser resumida numa única palavra: delegação. O papel do consumidor está passando de “eu procuro, eu comparo, eu escolho” para “a IA escolhe e eu aprovo”.

Essa mudança é real, mas ainda não está completa. O estudo da NIQ e do Digital Shelf Institute (Shelf Intelligence, 2026) revela que 68% dos consumidores utilizam atualmente ferramentas de IA generativa pelo menos uma vez por mês e, cerca de um terço ou mais utilizam-nas especificamente para pesquisar produtos ou resumir avaliações.

O novo risco é a invisibilidade

A consequência prática para as marcas é um novo tipo de público. Um produto tem agora de ser compreendido, merecer confiança e ser recomendável por um sistema que, cada vez mais, impulsiona a pesquisa de produtos e as recomendações de produtos por IA. Trata-se de um padrão fundamentalmente diferente. Décadas de práticas de marketing foram construídas para influenciar o cérebro humano: embalagens, imagens, valor da marca acumulado ao longo de anos de exposição. Nada disso se transfere automaticamente para um LLM que decide o que recomendar. Um produto tem agora, efetivamente, três públicos: o consumidor, o algoritmo de pesquisa e a máquina que analisa dados estruturados para decidir o que vale a pena sugerir.

O que está em jogo caso isto corra mal é invulgarmente elevado. O próprio estudo global da NIQ é categórico a esse respeito: as marcas que investirem agora em dados estruturados de produtos, atributos legíveis pela IA e infraestrutura de mensuração multiplataforma estarão posicionadas para conquistar participação de mercado; as que esperarem correm o risco de se tornarem invisíveis para os agentes que, cada vez mais, determinarão o que os consumidores compram (NIQ, The Commerce Revolution). A invisibilidade é uma forma mais severa de exclusão do que simplesmente ocupar uma posição inferior nos resultados de pesquisa — se um produto não faz parte da resposta dada por um sistema de IA, nunca esteve na corrida, especialmente porque os consumidores confiam cada vez mais na IA para as suas decisões de compra.

Isto está redefinindo o significado de «prateleira digital», à medida que os conteúdos digitais alimentam os motores de personalização e recomendação com base em IA no e-commerce. Durante anos, o trabalho relacionado com a prateleira digital — imagens nítidas, listas de pontos completas, disponibilidade precisa — foi tratado, em grande parte, como uma tarefa de execução do varejista, situando-se na parte inferior do funil de marketing. Num mundo mediado pela IA, esse mesmo conteúdo passa a situar-se na parte superior do funil: faz parte do que ensina a um modelo o que é um produto, a quem se destina e quando deve ser recomendado. O próprio funil também está sendo comprimido — a descoberta, a comparação, a avaliação e a decisão ocorrem cada vez mais no âmbito de uma única troca conversacional, em vez de serem etapas separadas pelas quais o consumidor passa ao longo de vários dias.

O conteúdo da prateleira digital, por si só, também já não é suficiente. Os sites das marcas, o conteúdo editorial, os fóruns e as avaliações de quem os utiliza desempenham um papel importante na forma como os sistemas de IA que descobrem os produtos os avaliam e recomendam. A inconsistência entre essas fontes é ativamente penalizada: um modelo alimentado com afirmações contraditórias sobre o mesmo produto não calcula a média para chegar a um meio-termo seguro, mas tende a perder completamente a confiança no produto. O estudo da NIQ, elaborado em colaboração com a Kearney, quantifica a rapidez com que esta mudança na descoberta de produtos ocorre: quase três quartos dos consumidores (74%) utilizam a IA para alguma forma de descoberta de produtos, e as marcas menores e mais ágeis acabam por ganhar participação de mercado em categorias como Pet Care, Personal Care e Saúde e Bem-estar, onde a descoberta orientada por IA acelera de forma mais rápida. (NIQ e Kearney, The New Growth Frontier).

Novas métricas para uma nova era

Se o funil está a desmorondo, as métricas criadas para ele também precisam ser atualizadas. A participação na prateleira e na pesquisa dão lugar à participação na conversa e na recomendação, ouse seja, a frequência com que uma marca aparece e é efetivamente recomendada nas respostas geradas pela IA dentro da categoria. Indo mais além, a métrica que o setor ainda não está preparado para medir pode ser a mais importante: a participação na confiança. A recomendação só importa se o consumidor confiar realmente no sistema o suficiente para a seguir.

Na prática, isto é mais aplicável do que parece. Considere uma marca que descobre que um único tema — por exemplo, «branqueamento» na categoria de pasta de dentes — domina as conversas mediadas pela IA entre os seus consumidores. Pode reforçar deliberadamente o conteúdo e as alegações em torno desse tema para os produtos da sua gama que o possam apoiar de forma credível. É um ciclo rápido e iterativo: medir a participação na conversa, descobrir o que está realmente sendo discutido, ajustar o conteúdo e observar se os números se alteram.

Tudo se resume aos dados

Nada do que foi referido acima funciona sem uma base que a maioria das organizações ainda não construiu. A forma mais clara de ilustrar é por meio de um iceberg: um agente de compras de IA brilhante como a ponta visível e anos de trabalho pouco glamoroso na infraestrutura de dados por baixo da linha d’água, na sua maioria ignorado porque não é empolgante. É o clássico problema do «se entrar lixo, sai lixo», só que quase ninguém quer despender esforço para corrigir a parte de baixo.

A base que ninguém quer construir

Os dados do comércio representam um problema genuinamente diferente dos dados em geral. A mensuração do varejo físico levou décadas para se tornar estruturada e padronizada. Os dados do e-commerce não tiveram esse tempo — estão fragmentados entre varejistas, plataformas e formatos e, durante anos, muitas organizações simplesmente não dispunham de dados suficientes para tomar decisões com confiança, muito menos de dados devidamente rotulados, codificados e estruturados para permitir a referência cruzada entre fontes.

Parte da razão pela qual ninguém resolveu isto mais cedo é de natureza organizacional, não técnica. O e-commerce foi, durante anos, tratado como uma função pequena e separada, representando frequentemente 1-2% da receita total, com pessoal e estrutura diferentes da disciplina comercial offline, que já tinha resolvido problemas de dados semelhantes décadas antes. À medida que a participação de mercado online cresceu, as empresas passaram a reintegrar o e-commerce no negócio principal e a deparar-se, muitas vezes pela primeira vez, com o quão fragmentados os seus dados subjacentes realmente são.

A IA aumenta consideravelmente a importância de tudo isto, porque as experiências de compra personalizadas modernas dependem de dados de produtos limpos, interligados e confiáveis. Se uma base de dados de produtos não estiver baseada em identificadores comuns, comparar o desempenho entre varejistas torna-se quase impossível, e um modelo de IA não falhará discretamente; apresentará com confiança a resposta errada, ou inventará uma. A velocidade agrava o problema: a entrega de dados passou de mensal para semanal, para diária e, agora, para várias vezes ao dia, porque as decisões impulsionadas pela IA precisam, cada vez mais, de ser tomadas a esse ritmo, criando uma tensão real entre velocidade e qualidade dos dados que a maioria das equipes ainda está tentando resolver.

Dois padrões surgem repetidamente na prática. O primeiro: verbas de marketing desperdiçadas discretamente na otimização de produtos que já ocupavam organicamente os primeiros lugares nas classificações, simplesmente porque a mensuração não era suficientemente precisa para o revelar. O segundo: modelos de IA produzindo recomendações erradas com toda a confiança — incluindo a recomendação de que produtos perfeitamente viáveis fossem retirados da lista — quando são fornecidos a ela dados sem o contexto suficiente sobre as suas próprias lacunas e cobertura.

A governança é, provavelmente, a camada mais subestimada de todas. Um erro comum na fase inicial é dar prioridade à aquisição de cada vez mais fontes de dados em detrimento da disciplina de manter e gerir as que já existem — o que acaba resultando em um sistema demasiado complexo e pouco confiável. A solução consiste em inverter completamente a abordagem habitual: ao invés de comprar dados, depois infraestrutura, depois contratar cientistas de dados e só então perguntar o que fazer com tudo isso, comece a identificar as 10, 20 ou 30 decisões específicas que a empresa precisa realmente tomar e trabalhe de trás para a frente até aos dados mínimos necessários para as tomar de forma correta. Trata-se de uma pequena reformulação com um grande efeito prático: transforma um projeto de dados aberto e impossível de financiar numa série de vitórias delimitadas e comprováveis.

E então: o que as marcas e os varejistas devem fazer a seguir

Para as marcas

Identifique 10 a 20 casos de utilização específicos antes de adquirir outra fonte de dados — deixe que o aplicativo determine o mínimo de dados realmente necessários, e não o contrário.
Estruture e centralize os dados de produtos e de comércio agora, enquanto a atenção da direção e o orçamento estão genuinamente focados em IA.
Corrija as formas de trabalhar com os dados: decida quem é o responsável, quem os gera e quem age com base neles antes de expandir qualquer caso de utilização de IA, e não depois.
Crie conteúdo consistente em todos os locais onde o seu produto é descrito — página de detalhes do produto (PDP), site da marca, listagens de varejistas, avaliações, fóruns —, uma vez que o conteúdo consistente melhora a visibilidade nos sistemas de pesquisa e recomendação de produtos com base em IA. Um modelo alimentado com informações contraditórias tende a não confiar em nenhuma delas.
Encare a governança como uma disciplina contínua, não como um projeto pontual; a maior parte do valor dos dados perde-se devido a desvios após o lançamento, não durante a fase inicial de desenvolvimento.

Para varejistas

Trate o conteúdo do produto como infraestrutura, e não simplesmente como execução de varejo — agora funciona como dados de treino para os sistemas que decidem o que é recomendado.
Amplie as capacidades de experimentação e mensuração do seu ecossistema e compartilhe mais desses dados, para que as marcas consigam comprovar o que realmente está funcionando.
Aja de forma deliberada à medida que os meios de comunicação no varejo evoluem para formatos conversacionais; a confiança, uma vez perdida numa interface de IA, é muito mais difícil de reconstruir do que um clique perdido.

Perspetivas para o futuro

O comércio agêntico não é um ciclo de hype. Faz parte de uma transformação mais ampla da IA nas compras personalizadas, onde a descoberta, a recomendação e a compra são cada vez mais mediadas pela IA, mesmo que a compra totalmente autônoma ainda esteja numa fase inicial. Mas o seu retorno comercial depende, quase inteiramente, da capacidade dos dados de uma marca para o sustentar. A resposta da própria NIQ a esta lacuna já está no mercado: o NIQ Product Intelligence, lançado em junho de 2026, foi concebido especificamente para transformar dados de produtos fragmentados no tipo de camada estruturada e pronta para a IA que esta mudança exige — o mesmo trabalho fundamental descrito acima como pouco glamoroso, mas imprescindível. À medida que a liderança da NIQ define a estratégia mais ampla da empresa em matéria de IA, os dados confiáveis, controlados e adequados à tomada de decisões estão se tornando a verdadeira vantagem competitiva, à medida que a IA passa da fase experimental para a operação quotidiana.

As marcas que encararem essa base como um trabalho de sequenciamento iniciando agora — imperfeito e iterativo, construído caso a caso — serão aquelas que os agentes irão realmente encontrar.

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