Por que a próxima batalha entre marcas será travada diante de agentes, e não de seres humanos.
Em apenas alguns anos, a IA generativa passou de uma novidade a ser a porta de entrada padrão. Os grandes modelos de linguagem (LLMs) já atraem cerca de 45 bilhões de visitas por mês, o equivalente a 56% do volume de buscas tradicionais, que se mantém estável há anos. Mas o dado que deveria chamar a atenção de todos os executivos não é o tamanho do audience: é o comportamento por trás dele. Atualmente, a duração média de uma sessão de LLM é de seis a oito minutos, um aumento de 34% em relação ao ano anterior. Enquanto uma pesquisa no Google era uma transação, uma conversa com um agente de IA constrói um relacionamento.
Os clientes não compram mais um produto; eles contratam um resultado
Essa mudança transforma a própria natureza do ato de compra. Ninguém compra uma furadeira; compra-se um furo na parede. Ontem, um cliente perguntou: “Que furadeira devo comprar?” Amanhã, ele dirá: “Preciso pendurar uma moldura antes de sábado, o que devo fazer?”, e o agente escolherá a furadeira, o vendedor e o preço.
Por vinte anos, o intermediário entre a marca e o cliente foi o vendedor na loja; depois, passaram a ser as classificações nos mecanismos de busca (SEO/SEA). Amanhã, esse intermediário será um agente de IA. A questão, então, passa a ser: o senhor deseja que ele o escolha? O que está em jogo não é insignificante, e a IA já não é mais um canal secundário: em um único ano, o tráfego direcionado por IA para sites de varejo aumentou quase 400% e passou de uma posição de rabo de pelotão em relação a todos os canais de aquisição para superar todos eles.
Sua visibilidade já está diminuindo
O risco não é especulativo; é mensurável. Na internet, 57% das solicitações são agora automatizadas, em vez de feitas por humanos. Seu site já é mais acessado por máquinas do que por pessoas. Mais preocupante ainda: 85% das menções à marca nas respostas de IA provêm de conteúdos de terceiros (fóruns, enciclopédias, plataformas de avaliações...) que você não controla. A visibilidade de uma marca não depende mais de seu próprio site, mas de como o resto do mundo fala sobre ela. Pela primeira vez, sua exposição digital está, em grande parte, fora de seu controle direto.
A transação é a última peça do dominó: essa é a sua oportunidade
Eis o paradoxo que todo líder deve compreender. A descoberta de produtos já migrou para a IA; o aumento no tráfego do varejo impulsionado pela IA é prova suficiente disso. No entanto, a compra em si continua sendo, de forma esmagadora, um ato manual e conduzido por seres humanos. Observadores do setor observam que, embora os consumidores recorram cada vez mais a chatbots para obter recomendações, as plataformas ainda registram um baixo volume de transações efetivamente concluídas por meio de ferramentas de IA. Por enquanto, até mesmo a OpenAI reorientou o ChatGPT para a descoberta de produtos, transferindo o ato de compra de volta para os aplicativos conectados dos comerciantes.
Parte da razão é que a infraestrutura ainda está sendo construída, em meio a uma disputa muito pública sobre padrões concorrentes. A OpenAI e a Stripe estão promovendo o Agentic Commerce Protocol; o Google está avançando com seu Universal Commerce Protocol; a Amazon está disponibilizando seu próprio mecanismo de compras baseado em agentes para outros varejistas. Nenhum padrão isolado saiu vitorioso. Estar “pronto para máquinas” é, portanto, uma aposta em infraestruturas que ainda não têm um vencedor claro. E é exatamente por isso que, hoje, as bases são mais importantes do que os recursos. A transação é a última peça do dominó a cair, não a primeira. As marcas vencedoras não serão aquelas que apressaram a inclusão de um botão de checkout em um chatbot, mas aquelas que, discretamente, prepararam seu data, suas APIs e seus processos enquanto os padrões se estabilizam. A janela de oportunidade está aberta exatamente porque ninguém conquistou a camada de transações.
Três linhas de trabalho, três prazos
Diante desse ponto de inflexão, identificamos três linhas de trabalho complementares, cada uma correspondendo a um horizonte de ação distinto:
1) Seja visível e legível: GEO. A Otimização de Motores Generativos (GEO) não substitui o SEO; ela se baseia nele. É preciso primeiro aparecer (SEO), depois ser incluído nas respostas de IA (AEO) e, por fim, ser citado e recomendado pelo nome (GEO). A verdade contraintuitiva: não é possível pular o primeiro degrau. Aproximadamente 92% das citações do AI-answer provêm de páginas que já estão entre as dez primeiras no ranking. Um LLM se baseia em duas fontes: sua memória de treinamento, uma “caixa preta” atualizada a cada três a dezoito meses, sobre a qual uma marca tem pouca influência; e a pesquisa na web em tempo real, onde reside o verdadeiro potencial. A criação de conteúdo “legível por máquina” (HTML semântico, data estruturado em JSON-LD, informações precisas e recentes sobre os produtos) é a maneira mais rápida de marcar presença nesse espaço. E a atualidade é importante, já que conteúdos com menos de 90 dias têm cerca de três vezes mais chances de serem citados. A conclusão dos especialistas: você não está mais escrevendo para seres humanos que dão uma olhada rápida, mas para modelos que extraem informações.
2) Ser interoperável: interoperabilidade. É aqui que se encontra a armadilha mais onerosa. A tentação é implementar um chatbot visível e bem elaborado. Mas 80% do trabalho é invisível: está presente nas bases: a “APIficação” do sistema, o data legível por máquina, uma plataforma de agentes com supervisão e limites de segurança. Expor um agente dentro de um portal como o ChatGPT leva alguns dias; tornar um processo de negócios genuinamente executável por uma máquina leva meses. Uma bifurcação estratégica já está aqui: “agent-ready” está se tornando um produto que as plataformas passarão a vender a você. A Amazon agora oferece um assistente de compras autônomo incorporável para varejistas terceirizados, enquanto a Alexa adiciona o acompanhamento de preços e a compra automática. Esses recursos são convenientes, mas utilizar a camada autônoma de terceiros pode significar abrir mão do próprio relacionamento com o cliente. Essa decisão entre “desenvolver ou adquirir” está entre as mais importantes que uma marca tomará nos próximos dezoito meses.
3) Opção preferida: valor da marca. Quando um agente compara dezenas de ofertas igualmente “prontas para serem processadas por máquinas”, o risco final é a comoditização: ser selecionado apenas com base no preço. A única defesa é a preferência pela marca: ser a referência de confiança na mente do cliente antes mesmo que ele delegue a decisão. O interesse do consumidor já existe: o uso de IA generativa relacionado a compras cresceu 35% em menos de um ano, com os compradores tratando cada vez mais a IA como um especialista direto, objetivo e personalizado. A confiança está mudando; ela não está desaparecendo.
Uma convicção que já estamos colocando em prática
Esses princípios não são meramente teóricos. Na Artefact, já estamos criando jornadas conversacionais com agentes para grandes marcas. No futuro, seus clientes não precisarão mais preencher campos; eles conversarão com a sua marca ou com um agente que atue em nome dela.
O comércio agênico não é uma evolução do comércio eletrônico; trata-se de uma mudança no ponto de decisão. A questão já não é “Como meus clientes me encontram?”, mas sim “Sou escolhido mesmo quando não estou presente?”. As marcas que lançarem as bases agora — visibilidade, interoperabilidade, preferência — definirão as regras que todos os demais terão de seguir.
