Dados de produtos para agentes de IA: como obtê-los e custos

Neste manual, os três pilares da visibilidade em inteligência artificial (IA) são explorados: SEO, marca e dados de produto. Neste artigo, esse terceiro pilar será aprofundado para os líderes de tecnologia.

O número de conversas realizadas com tomadores de decisão de empresas sobre esse assunto explodiu ao longo do último ano, e por um bom motivo.

Dados de produtos para agentes de IA são informações estruturadas, legíveis por máquinas e em tempo real, que os agentes de IA e os grandes modelos de linguagem conseguem consultar, interpretar e usar diretamente para recomendar e vender seus produtos.

Acertar isso agora é um pré-requisito para competir nos canais de comércio impulsionados por IA, e há espaço para agir. De acordo com os dados de comércio da Shopify no primeiro trimestre de 2026, os pedidos originados de IA cresceram quase 13 vezes na comparação anual, e os visitantes que chegam via IA são convertidos em taxas quase 50% maiores do que os da busca orgânica.

A IA está mudando o jogo do comércio, e rápido. A Gartner, no novo relatório “Otimização de dados de produtos para agentes de IA”, prevê que, até 2030, 20% das transações serão executadas por plataformas de IA usando checkout na própria plataforma ou por meio de agentes de IA.

Além disso, a projeção é que até 2030, o mercado global de agentes de IA pode saltar de US$ 7,9 bilhões para US$ 196 bilhões.

No entanto, quando essas conversas acontecem, apenas uma pequena parcela das empresas tem uma estratégia formal para lidar com dados de produtos (uma lacuna que conselhos e CEOs estão começando a perceber).

Há uma pergunta: “quais medidas estão sendo tomadas para nos prepararmos para a IA?”

Este artigo vai responder a você: uma estrutura técnica concreta para você entender suas opções na criação de dados de produtos para agentes de IA.

Por que você deveria levar tudo isso em consideração? A pergunta é justa. Confira alguns motivos.

1. O UCP foi desenvolvido em conjunto com o Google: o Universal Commerce Protocol é um padrão aberto para o comércio com agentes que beneficia todo o setor, não apenas os clientes da Shopify. Ele foi criado para enfrentar a real complexidade do comércio, como dados de produtos estruturados, infraestrutura de checkout e lógica de fulfillment, que a Shopify conhece melhor do que ninguém.
2. As principais plataformas de IA escolhem primeiro a Shopify: as marcas na Shopify estão entre as primeiras a vender em canais de IA como ChatGPT, Microsoft Copilot, Google AI Mode e Gemini.
3. US$ 1,7 trilhão em comércio global foi processado desde a fundação: essa escala apresenta sinais. A Shopify enxerga o que está mudando antes da maior parte do mercado, e está construindo ativamente para esse futuro.

Este artigo reflete o que está sendo aprendido e construído em tempo real.

Por que a qualidade dos dados de produtos é um obstáculo para a maioria das grandes empresas

Se a sua primeira reação a “a qualidade dos dados de produtos é o pré-requisito para a era da IA” foi um suspiro contido, é compreensível, e você não está sozinho.

Houve conversas com diretores de tecnologia (CTOs), diretores de informação (CIOs) e outros líderes técnicos de grandes empresas todos os dias. Os relatos foram ouvidos. E a realidade é esta: os dados de produtos na maioria das grandes empresas são uma enorme dor de cabeça.

A maioria dos grandes varejistas foi desenvolvendo a arquitetura de dados ao longo de anos (muitas vezes décadas). O que começou como um planejamento de recursos empresariais (ERP) acabou exigindo uma gestão de informações do produto (PIM). O PIM precisava alimentar o site. O site precisava se conectar aos marketplaces.

Cada canal trouxe o próprio sistema (sistema de gerenciamento de pedidos/OMS para pedidos, sistema de gestão de armazém/WMS para fulfillment, e gestão de ativos digitais/DAM), e cada sistema virou uma “fonte da verdade” para algum subconjunto dos atributos de produto.

Seus dados de produtos não estão em um só lugar. Estão em seis. Ou doze. E como cada canal em que você vende (seu site, marketplaces, redes sociais etc.) exige o próprio formato de dados de produto, você acaba com várias versões desses dados nos seus sistemas de backend.

Tudo isso é costurado por um middleware que, em muitos casos, é mais antigo do que metade das pessoas atualmente responsáveis por mantê-lo. E tudo isso é agravado pela escala: quanto maior o número de unidades de manutenção de estoque (SKUs), mais difícil a situação fica.

Não é uma falha de execução. Boa parte disso se resume à entropia. Cada sistema foi adicionado para resolver um problema real. Cada personalização fez sentido na época. Com o tempo, tudo isso inevitavelmente se acumula em uma dívida técnica que ninguém compreende por completo.

Ao falar sobre o que a prontidão para a IA realmente exige, é preciso começar reconhecendo com honestidade o que trava a maioria dos CTOs antes mesmo de começarem.

Então, primeiro, veja o que realmente significa ter dados de produtos para agentes de IA.

Como são os dados de produtos para agentes de IA na prática?

Deixar seus dados de produtos prontos para agentes de IA é um pré-requisito se você quer que os clientes descubram e comprem de você em conversas com IA, mas o que é preciso, na prática, para estar “pronto para agentes de IA”?

Em resumo, os grandes modelos de linguagem (LLMs) precisam de dados que sejam legíveis por máquinas e em tempo real.

Dados legíveis por máquinas

Dados legíveis por máquinas são informações de produto estruturadas de uma forma que os sistemas de software (em especial os agentes de IA e os LLMs) conseguem consultar, interpretar e usar diretamente, sem intervenção humana ou tradução intermediária.

A maior parte dos dados de produtos foi criada para pessoas navegando em sites: textos legíveis, páginas com apelo visual, personalizações elegantes no nível do tema que ficam lindas na loja virtual. Mas há uma distância entre o que fica bonito para um comprador humano e o que um agente de IA consegue de fato consumir.

Não tem a ver com a qualidade dos dados no sentido tradicional, mas sim com a acessibilidade deles. Uma página de produto pode ter todas as informações de que um comprador precisa, mas se essas informações estão em modelos Liquid, na lógica de renderização em JavaScript ou em regras de exibição personalizadas, elas são invisíveis para a IA.

Dados em tempo real

Dados em tempo real, no contexto do comércio com IA, são informações de produto (preço e estoque) que estão corretas no momento da consulta do comprador, e não no momento em que o LLM fez a última varredura do seu site.

Quando um LLM não tem acesso direto aos seus dados de produtos via API, ele depende de web scraping (ou raspagem de dados). Quando um cliente em potencial vê seus dados, há uma chance de que o estoque tenha entrado e saído, novas cores tenham surgido ou novos descontos tenham entrado no ar. Suas informações de produto mudam com frequência demais para você depender desse método.

Agora que você entendeu como são os dados de produtos para agentes de IA na prática, veja o que você pode fazer a respeito, além das vantagens e desvantagens de cada caminho que você pode seguir.

1.º caminho: otimize seus dados de produtos para agentes de IA

Se você quer alcançar dados de produtos para agentes de IA, a recomendação é migrar para a Shopify ou assinar o Plano Agentic.

Com o Plano Agentic, você tem acesso ao Shopify Catalog, que limpa, verifica e distribui automaticamente seus dados de produtos para as plataformas de IA. Assim, os agentes podem encontrar seus produtos e fazer recomendações. Com as Agentic Storefronts, os clientes podem fazer compras com base nessas recomendações.

Imagine que você decida participar ativamente do comércio com IA e reconheça a necessidade de dados de produtos limpos e em tempo real, mas queira fazer isso por conta própria, em vez de migrar para a Shopify ou adotar o Plano Agentic.

Sem uma plataforma que assuma essa complexidade técnica por você, é isto que você vai enfrentar.

Para começar, cada plataforma de IA tem requisitos diferentes. Segundo a Gartner:

Plataforma de IA Requisito de integração

• OpenAI / ChatGPT: candidatar-se via aplicação de Merchant; criar um feed de produtos conforme as especificações deles.
• Google / Gemini: enviar um feed enriquecido ao Google Merchant Center; complementar com “GenAI Attributes”; hospedar um arquivo UCP Manifest; criar um endpoint de verificação de estoque em tempo real.
• Perplexity: iIntegrar via Feedonomics, Sonar API ou o Enterprise Resource Hub deles.

São três projetos de integração distintos. Três formatos de dados diferentes. Três processos de aprovação diferentes. Três cargas de manutenção contínua diferentes. E isso considerando apenas as plataformas de hoje, já que novas experiências de compra com IA surgem o tempo todo.

A dívida técnica se acumula. Cada hora que sua equipe gasta criando e mantendo integrações com plataformas de IA é uma hora não dedicada à inovação. Cada tarefa de sincronização que precisa ser monitorada é uma atenção desviada da construção do que realmente diferencia o seu negócio.

Independentemente da sua plataforma de comércio, o trabalho começa no mesmo ponto: tornar seus dados de produtos legíveis por máquinas, em tempo real e completos.

Veja como isso funciona na prática. Mas entenda que o Shopify Catalog elimina o esforço de acertar tudo o que está descrito abaixo.

• Faça uma auditoria de onde seus dados realmente estão: se as informações do seu produto estão estruturadas ou expostas por meio de lógica de exibição (amostras de cor renderizadas via JavaScript, agrupamentos de produto gerenciados em templates, opções personalizadas modeladas como tags), você está impedindo que elas sejam lidas pela IA. O acesso direto via API pelo Shopify Catalog será a melhor solução aqui para que as informações mais atualizadas e precisas fiquem diretamente acessíveis aos agentes em tempo real.
• Acerte suas variantes: se você usa páginas de produto separadas para cada variante de um produto, é provável que um agente presuma que todas são produtos diferentes. Se um cliente em potencial perguntar “tem isso na cor vermelha?”, pode receber uma resposta errada. Agrupe as variantes reais sob um único produto principal para que o agente entenda que se trata de um único produto com opções. É disso que ele precisa para fazer recomendações de alta qualidade.
• Atribua uma taxonomia de produto específica: use o tipo ou a categoria de produto mais específico possível: “botas de inverno masculinas com isolamento térmico”, não “calçados”. Quanto mais precisa for a sua taxonomia, com mais exatidão a IA consegue classificar e exibir seus produtos. Você precisa eliminar as suposições.
• Use linguagem literal: os agentes fazem o melhor possível com os dados fornecidos e costumam interpretar de forma literal, então deixe o texto de marketing fora dos campos de produto. Se o título do seu produto diz apenas “Brisa do oceano” em vez de “Spray texturizador de sal marinho”, o agente não terá contexto suficiente para exibir seu produto quando um cliente pedir recomendações. O texto criativo continua sendo essencial para os visitantes humanos, mas agora você também precisa garantir que está fornecendo o nível certo de detalhes para os LLMs.
• Resolva a precisão em tempo real: preço e estoque precisam estar corretos no momento da consulta do comprador, e não na última vez que um rastreador acessou seu site. Criar e manter endpoints de API em tempo real para cada plataforma de IA é um dos problemas mais exigentes em recursos no comércio com agentes. O Shopify Catalog consegue entregar dados validados em tempo real diretamente às plataformas de IA. Quando um agente de IA pergunta “isso está disponível por este preço?”, a Shopify pode responder de forma instantânea e precisa.

Esse é o trabalho. E para a maioria das grandes marcas (principalmente as que têm pilhas de tecnologia fragmentadas, com dados espalhados por um PIM, ERP, OMS e DAM), é um esforço considerável. Você vai precisar auditar anos de arquitetura de dados acumulada, reestruturar a forma como variantes e agrupamentos são modelados e construir ou comprar uma infraestrutura de API em tempo real que cada plataforma de IA consiga acessar. É aqui que a escolha da sua plataforma faz diferença.

Na Shopify, grande parte disso já é resolvida por você. O Shopify Catalog distribui automaticamente seus dados de produtos para as plataformas de IA via API direta (sem necessidade de integrações sob medida).

As Agentic Storefronts, que funcionam com base no Catalog, são ativadas automaticamente para os lojistas elegíveis e conectam você ao ChatGPT, ao Microsoft Copilot, ao Google AI Mode e ao Gemini de imediato. Assim, seus produtos não só são recomendados e descobertos nessas plataformas, mas também podem ser comprados de fato.

Para marcas com configurações de dados personalizadas, a Shopify também oferece ferramentas como o aplicativo Combined Listings, para reestruturar seus agrupamentos de variantes, e o Mapeamento do Catalog, para mapear campos personalizados aos campos padrão que os canais de IA compreendem, para que você não precise reprojetar tudo do zero.

Se você não está na Shopify e não quer migrar, o Plano Agentic dá a você acesso a tudo isso sem substituir a sua plataforma atual. Conecte seu feed de produtos, configure seu checkout e pronto: você já está vendendo nos canais de IA sem precisar de uma loja virtual da Shopify.

A questão é a seguinte: o trabalho de otimização é o mesmo, não importa onde você esteja. A pergunta é: quanto dele você quer fazer por conta própria?

2.º caminho: não fazer nada e esperar. Qual é o risco real?

Você pode estar considerando essa opção se a IA parece nova demais ou arriscada para você.

A objeção comum é: “Nossos dados de produtos podem não ser os mais limpos, mas tecnicamente funcionam. Então, por que se preocupar?”

Mas o risco não está em agir para se preparar para a IA. O risco está em não estar preparado quando isso importar.

Pense assim: você está colocando a casa em ordem hoje para não correr atrás quando um canal de vendas totalmente novo decolar.

A curva está no começo. Você tem tempo. Mas é justamente esse tempo que torna agir agora na jogada segura, e não na arriscada.

3.º caminho: confiar apenas em SEO e marca. Isso é o suficiente?

Talvez você já tenha comprado a ideia do comércio com agentes, mas ache que isso é mais um problema de marketing do que de engenharia.

Afinal, SEO e marca têm grandes papéis na forma como você aparece quando as pessoas usam agentes de IA para comprar. Talvez você já esteja até vendo tráfego chegando ao seu site pelos canais de IA, sem nenhum investimento adicional da sua parte. Isso é verdade, mas é apenas parte da equação.

Sem dados de produtos limpos fluindo diretamente para esses LLMs, as plataformas de IA ainda podem encontrar você por meio de raspagem de dados, mas talvez não encontrem as informações mais precisas sobre você.

Suas informações de produto mudam com frequência demais para você depender apenas de web scraping. Coisas como preço, estoque e descrições de produto precisam estar todas atualizadas e corretas quando você está tentando fechar uma venda.

Deixar a prontidão para a IA a cargo de SEO e marca também significa que seus produtos podem até ser tecnicamente descobertos nas conversas com IA, mas confiar apenas em SEO e marca faz com que a jornada de compra pare na descoberta: as compras só podem ser concluídas se o cliente sair da conversa. No comércio moderno, em que cada ponto de atrito custa vendas, esse é um caminho que não é recomendado seguir.

Não fazer nada ou delegar a prontidão para o comércio com agentes, SEO e marca pode parecer uma escolha neutra à primeira vista. Na realidade, é uma escolha de introduzir atrito desnecessário possivelmente onde você não pode se dar a esse luxo.

A hora de agir sobre dados de produtos para agentes de IA é agora

Os dados de produtos sempre importaram. Mas durante a maior parte da história digital do varejo, o “bom o suficiente” realmente era suficiente: seu site funcionava, os pedidos chegavam, mas isso está mudando.

Esses não são requisitos hipotéticos para um futuro distante. São as especificações técnicas de canais de comércio que já existem hoje e estão em ascensão.

A boa notícia: você não precisa resolver isso por conta própria. A Shopify facilita que você deixe seus dados prontos para IA e venda nos canais de IA.