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À medida que os consumidores recorrem à pesquisa por IA, a indústria concentrou-se no “como” técnico – monitorizando tudo, desde Protocolos de comércio agente (ACP) para As mais recentes ferramentas de pesquisa de compras do ChatGPT. Ao fazê-lo, muitas vezes perde-se a mudança maior: a pesquisa conversacional, que está a mudar a forma como a visibilidade é conquistada.
Há um argumento comum de que as grandes marcas sempre vencerão na IA. Discordo. Quando você vai além da abreviação de “melhores tênis de corrida” e observa o contexto profundo que os usuários agora fornecem, o campo de jogo se nivela. A IA está tentando combinar as necessidades do usuário com soluções específicas e cabe à sua marca fornecer os detalhes.
Este artigo explica como a pesquisa conversacional muda a descoberta de produtos e o que as equipes de comércio eletrônico precisam atualizar páginas de detalhes do produto (PDPs) para permanecerem visíveis em experiências de compras baseadas em IA.
Embora a pesquisa semântica seja crítica para a compreensão do significado e do contexto das palavras, a pesquisa conversacional é a capacidade de manter um diálogo de ida e volta com um usuário ao longo do tempo.
A pesquisa semântica é a base para a visibilidade conversacional. Pense nisso como um restaurante: se a pesquisa semântica é o chef que sabe exatamente o que você quer dizer com “algo leve”, a pesquisa conversacional é o garçom que lembra que você está pedindo o jantar.
| Recurso | Pesquisa semântica | Pesquisa conversacional |
| Meta | Para entender a intenção e o contexto | Para lidar com um fluxo de perguntas |
| Como pensa | Sabe que “carro” e “automóvel” são a mesma coisa | Ele sabe que quando você diz “quanto custa?”, “isso” se refere ao carro que você acabou de mencionar |
| A interação | Pesquisando com uma frase em vez de palavras-chave | Ter um bate-papo onde o computador lembra o que você estava perguntando antes |
| Exemplo | Perguntar “O que é uma refeição saudável?” e obter resultados para “receitas nutritivas”. | Perguntar “O que é uma refeição saudável?” seguido por “dê-me uma receita para isso”. |
A IA os combina. Ele usa compreensão semântica para decodificar sua intenção complexa e lógica de conversação para manter o fio da história em movimento. Para as marcas, isso significa que seu conteúdo deve ser claro o suficiente para ser interpretado pelo “chef” e consistente o suficiente para ser seguido pelo “garçom”.
Seus clientes pesquisam em qualquer lugar. Certifique-se de que sua marca aparece.
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Eu compartilhei recentemente como minha mãe estava usando o ChatGPT para reformar sua cozinha. Ela não começou procurando “os melhores armários”. Em vez disso, ela aproveitou o ChatGPT como seu pseudodesigner e contratado, usando IA para resolver problemas específicos.
A descoberta do produto aconteceu naturalmente por meio de consultas baseadas em restrições:
Suas conversas se acumulavam, permitindo que ela alcançasse diversas soluções ao mesmo tempo. Sua jornada de descoberta foi em camadas. Quando ChatGPT recomendou produtos para completar suas tarefas, ela simplesmente perguntou: “Onde posso comprá-los?”
Marcas e profissionais de marketing precisam parar de otimizar palavras-chave e começar a otimizar tarefas. Identifique as conversas específicas onde seu produto se torna a solução. Se seus dados não puderem responder à pergunta “Isso servirá?” ou “Isso é fácil?” perguntas, você não fará parte da recomendação final.
“Recomendar produtos” é a principal tarefa que os usuários confiam na IA, destacando uma oportunidade clara para as marcas, de acordo com Estudo de tendências de IA para 2026 da Tinuit. (Divulgação: Sou o Diretor Sênior de Inovação em AI SEO da Tinuiti.)
Para que sua marca seja a recomendada, seus PDPs devem fornecer os detalhes “verdadeiros” que esses assistentes precisam para fazer uma seleção confiável.
Vá mais fundo: Como fazer as páginas de produtos de comércio eletrônico funcionarem em um mundo que prioriza a IA
Afaste-se das ferramentas de pesquisa de palavras-chave e pare de pedir “volumes imediatos”. Num mundo movido pela IA, a intenção é mais importante que o volume. Antes de alterar uma única página, você precisa entender as jornadas intensas que suas personas estão realmente percorrendo.
Para identificar suas oportunidades semânticas de alta intenção:
Seu PDP deve funcionar como um documento de conhecimento do produto e ser otimizado para linguagem natural. Isso ajuda um sistema de IA a decidir se recomenda o produto para uma situação específica.
O conteúdo deve apoiar uma melhor tomada de decisão. Audite seus PDPs para determinar se eles fornecem detalhes suficientes sobre para quem o produto é melhor – e para quem não é. A página nomeia explicitamente seu comprador ideal, seu nível de habilidade, restrições de estilo de vida e obstáculos?
As consultas de compras de IA geralmente incluem exclusões, e descrever claramente as partes importantes da jornada de pesquisa do usuário ajudará você a entender onde seus produtos se encaixam melhor.
Compatibilidade parece sinônimo de eletrônica (por exemplo, “Meus fones de ouvido serão conectados a este computador?”). Mas pense além da compatibilidade individual e expanda para a compatibilidade de estilo de vida:
As pessoas estão procurando como os produtos se adaptam às necessidades de seu estilo de vida. Destaque e enfatize as características que tornam seus produtos compatíveis com seu estilo de vida.
Vá mais fundo: Como tornar os produtos legíveis por máquina para pesquisa multimodal de IA
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Dividir a jornada de pesquisa do cliente e ouvir as preocupações deles, seja por meio de análise de sentimento de IA, escuta social ou análises de produtos, ajudará você a entender o que precisa ser específico.
Se a maior reclamação do cliente é entender quando e como usar seus produtos, provavelmente você não está facilitando a compra deles. Definir melhor os atributos do seu produto ajuda os usuários e LLMs a entender melhor seus produtos.
A descoberta de compras por IA é impulsionada por restrições em vez de palavras-chave. Os compradores não estão pedindo “a melhor bolsa para laptop”. Eles estão pedindo uma bolsa que caiba embaixo do assento do avião, sobreviva ao trajeto chuvoso e ainda pareça profissional em uma reunião.
Os PDPs devem ser escritos para refletir essa realidade. Audite as páginas de seus produtos para ver se elas respondem aos comuns “Posso…?” e “Isso funcionará se…?” perguntas em linguagem simples. Esses detalhes geralmente ficam em análises, perguntas frequentes ou tíquetes de suporte, mas raramente aparecem na cópia principal do produto, de onde os sistemas de IA têm maior probabilidade de extrair.
Veja como pode ser a transformação do seu conteúdo:
Cópia PDP tradicional
Cópia PDP escrita para restrições
Os LLMs avaliam até que ponto um produto satisfaz restrições específicas em consultas de conversação ou com base em informações predeterminadas de preferência do usuário.
Os PDP que articulam claramente essas restrições têm maior probabilidade de serem seleccionados, resumidos e recomendados. Esse tipo de cópia também deve ajudar seus clientes locais a entender melhor seus produtos.
Vá mais fundo: Por que as auditorias de SEO para comércio eletrônico falham – e o que realmente funciona em 30 dias
Só porque as plataformas de pesquisa mudaram não significa que devemos abandonar tudo o que aprendemos na otimização tradicional.
SEO técnico os fundamentos ainda se aplicam fortemente na pesquisa de IA:
Nas compras conversacionais, os dados estruturados desempenham um papel diferente do que desempenhavam nas estratégias tradicionais de SEO. Nas compras conversacionais, trata-se de verificação.
Os sistemas de IA usam seu esquema para validar fatos antes de arriscarem reutilizá-los em uma resposta. Se a IA não conseguir verificar seu preço, disponibilidade ou detalhes de envio por meio de um feed de comerciante ou de dados estruturados, ela não correrá o risco de recomendá-lo.
A clareza das variantes é igualmente importante. Quando diferenças como tamanho, cor ou configuração não estão claramente definidas, os sistemas de IA podem tratar as variantes como produtos separados ou fundi-las incorretamente. O resultado são preços imprecisos, recomendações incompatíveis ou perda de visibilidade.
Mais importante ainda, os dados estruturados devem corresponder ao que é visivelmente verdadeiro na página. Quando o esquema contradiz o conteúdo da página, os sistemas de IA evitam recomendar informações incertas.
Vá mais fundo: Como os líderes de SEO podem explicar a IA agente aos executivos de comércio eletrônico
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O sucesso na prateleira digital foi além de palavras-chave de alto volume. Nesta nova era, sua visibilidade depende de quão bem você satisfaz as restrições complexas que os usuários podem fornecer em uma única pesquisa. Os modelos de IA estão examinando suas páginas para ver se você atende a requisitos específicos e diferenciados, como “sem glúten”, “fácil de instalar” ou “cabe em uma janela de 30 polegadas”.
A mudança para a descoberta conversacional significa que os dados do seu produto devem estar prontos para sustentar um diálogo. O objetivo é simples: fornecer a densidade de informações necessária para que uma IA realize transações com segurança em nome de um usuário. Aqueles que construírem para essas jornadas multifacetadas serão os donos do futuro da descoberta.
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