Por Redação O Sul | 30 de outubro de 2026
Comprar um tênis de corrida na loja física é praticamente um ato de fé pura. Você calça o tênis, dá duas voltinhas rápidas e sem graça no carpete da loja e tenta adivinhar: será que ele vai aguentar dez quilômetros no asfalto sem detonar joelhos ou machucar os pés? É aí que entra a inteligência artificial (IA), prometendo analisar montanhas de dados em segundos e salvar nossos pés. Decidi colocar essa promessa à prova na prática.
O meu desafio para o Claude, a IA da Anthropic, era bem claro e nada simples: achar um tênis masculino tamanho 42 com amortecimento de ponta para proteger os joelhos e, o detalhe crucial, sem espremer meus dedos num bico apertado. Em segundos, a IA me sugeriu um modelo de mais de R$ 1 mil. Assustado com o valor para um teste, ajustei o orçamento pela metade. Ela refez as contas, me deu novas opções e eu escolhi uma. Comprei, amarrei os cadarços e fui para a rua. O resultado? Ponto para a IA: o tênis encarou o asfalto perfeitamente e não me deixou nenhuma bolha para contar história.
O uso das plataformas de inteligência artificial para recomendação de produtos é uma das coisas mais simples que elas podem fazer – é algo que está amplamente disponível para todos os usuários, tenham eles planos pagos ou não. Por isso, a prática tem substituído a experiência de entrar em sites de e-commerce, estudar os modelos e os preços disponíveis, ler avaliações de compradores ali mesmo ou em um site que faça análises (nem sempre confiáveis).
Não à toa, isso tem se tornado cada vez mais comum. O tempo entre o desejo da compra e o encontro do produto ideal é drasticamente reduzido. No entanto, isso traz oportunidades e, especialmente, novos desafios para o varejo. Como levar o consumidor certo
O ChatGPT e o Gemini são hoje as IAs mais usadas para recomendação de produtos para cada mercadoria em uma plataforma de IA fechada. Isso tem estimulado um novo mercado conhecido pela sigla GEO, apelido da técnica chamada Generative Engine Optimization. Ele é visto como um irmão mais novo do famoso Search Engine Optimization (SEO).
A ideia é simples: fornecer informações sobre produtos e serviços para que a IA ajude o consumidor a escolhê-los. Enquanto o SEO tradicional foca em posicionar links para palavras-chave isoladas nos motores de busca (como o Google), o GEO busca inserir a empresa diretamente dentro da resposta de plataformas de IA.
“O Google sempre foi determinístico: existia a posição um, e ela era verificável e dava para monitorar. A IA generativa é probabilística. A mesma pergunta feita duas vezes gera respostas diferentes, com marcas diferentes. Não há ranking, há probabilidade de menção. A pergunta deixa de ser ‘estou na posição três?’ e passa a ser: ‘Em que porcentual das conversas sobre o meu tema a minha marca aparece?’”, explica Thalita Tomé, diretora de marketing (CMO) e receita (CRO) da plataforma educacional Tera.
Thalita diz que a otimização de palavras-chave dá lugar agora para a pergunta completa. Com isso, são mais de 20 palavras que compõem uma pergunta feita em plataformas de IA generativa. Sendo assim, ela recomenda uma estratégia abrangente, baseada em três pilares.
“SEO bem feito na base, conteúdo estruturado em lógica de pergunta e resposta no meio e, no topo, sinais de confiança, que são as menções à marca em fóruns, na imprensa e em outros sites”, diz Thalita. (Com informações do jornal O Estado de S. Paulo)
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