Do PDP ao prompt: como a Digital Shelf Analytics coloca você no radar dos LLMs
A jornada do cliente até um produto não passa mais apenas por uma página de resultados: cada vez mais, ela ocorre por meio de respostas conversacionais. Segundo um estudo recente da Salesforce, 7% de todos os compradores iniciam atualmente suas buscas por produtos usando assistentes digitais de IA (como ChatGPT, Perplexity ou Gemini). Para os consumidores da Geração Z, esse percentual aumenta para 10%. No último ano, 17% dos consumidores usaram um assistente de IA ou LLM para buscar um produto. O mesmo estudo aponta o seguinte:
A nova forma de descobrir produtos
Imagine alguém abrindo um assistente de IA e digitando: “Estou procurando um tênis de corrida para pronação leve, por menos de € 120, que seja adequado para treinos diários. O que você me recomenda?”. Essa pessoa não espera mais uma lista interminável de links, mas uma resposta clara e fundamentada, com modelos específicos, marcas sugeridas e, talvez, links diretos para a compra. Esta é a nova vitrine onde a descoberta de produtos começa.
Bing Copilot foi um dos primeiros a demonstrar isso, integrando sua experiência de chat sobre o índice do Bing e citando fontes em tempo real. O Google está seguindo o mesmo caminho com o AI Overviews, que resume informações diretamente na busca. O ChatGPT, por sua vez, está fechando acordos com grandes nomes do varejo — como Shopify e Walmart — para impulsionar experiências de compra baseadas em IA, apoiadas pelo Instant Checkout, seu protocolo de comércio baseado em agentes.
Neste novo cenário, a visibilidade transcende o SEO tradicional ou as campanhas de marketing de performance. Ser visível significa ser compreensível, verificável e competitivo para os motores que alimentam os modelos de linguagem. É aqui que a Digital Shelf Analytics adquire uma nova dimensão. Durante anos, ela tem sido usada para otimizar listagens de produtos, preços e avaliações; hoje, ela também pode determinar se um LLM “menciona” ou recomenda você quando alguém faz uma consulta que corresponde à sua oferta. Estar bem posicionado no Digital Shelf, em sentido amplo, significa estar no radar dessas respostas conversacionais.
Desmistificando os conceitos-chave
Para entender a conexão entre sua loja online e as respostas de uma IA, primeiro precisamos esclarecer 3 conceitos fundamentais que usaremos constantemente.
1. O que é o “Digital Shelf”?
O Digital Shelf representa todos os espaços na internet onde seus produtos estão disponíveis para que os consumidores os descubram, avaliem e comprem. Pense nele como a versão moderna do corredor de um supermercado, mas distribuída por múltiplos canais: sua própria loja online, plataformas de terceiros como a Amazon, aplicativos especializados, sites de comparação de preços e até mesmo redes sociais que permitem compras diretas.
Cada um desses espaços funciona como uma pequena vitrine onde seu produto compete pela atenção do cliente. Sua posição, a qualidade de suas imagens, a completude de suas descrições, o preço que você exibe, a disponibilidade de estoque e as avaliações que você acumulou compõem sua presença nessa prateleira específica. Diferente de uma loja física, onde o espaço é limitado e estático, o digital shelf é infinito e está em constante mudança, de acordo com algoritmos, comportamento do usuário e ações de seus concorrentes.
2. O que é Digital Shelf Analytics?
Se o digital shelf é o espaço onde você compete, a Digital Shelf Analytics é o conjunto de ferramentas, métricas e processos que permitem que você entenda como está se saindo nessa competição. Ela envolve o monitoramento sistemático de dezenas de variáveis para cada um de seus produtos em cada canal onde você tem presença.
Essas métricas incluem aspectos como a porcentagem de conteúdo completo em suas listagens, a qualidade de suas imagens ou sua posição nos resultados de busca para termos-chave. Elas também podem incluir a disponibilidade do produto em tempo real, comparações de preços com concorrentes diretos e o volume e a qualidade das avaliações de clientes. As plataformas especializadas nessa análise, como a flipflow, coletam dados de múltiplas fontes, os estruturam e apresentam a você dashboards que revelam pontos fortes, fracos e oportunidades.
O poder dessa análise reside em sua capacidade de transformar dados dispersos em insights acionáveis. Ela permite que você detecte quando um concorrente baixou o preço logo antes de uma grande campanha, identifique quais atributos de produto os compradores mais valorizam em cada categoria ou descubra que suas listagens em um canal específico estão incompletas e que isso está prejudicando suas conversões.
3. Como os LLMs como o ChatGPT “aprendem”?
LLMs não “pensam” nem “entendem” como os humanos. São modelos matemáticos extremamente complexos que foram treinados com uma quantidade inimaginável de texto e dados extraídos da internet. Sua função principal é prever a próxima palavra em uma sequência, o que lhes permite gerar respostas coerentes e contextualmente relevantes.
Quando um LLM responde a uma pergunta como “recomende um produto para mim”, o que ele faz é sintetizar as informações que processou durante seu treinamento. Ele busca por padrões, identifica produtos que são frequentemente mencionados em contextos positivos, analisa milhares de avaliações para extrair características-chave e valoriza fontes de informação que considera confiáveis (blogs de especialistas, artigos de notícias, guias de compra).
É aqui que tudo se conecta: um Digital Shelf bem construído e otimizado é uma fonte de dados estruturados, ricos e confiáveis para esses LLMs. Sua página de produto faz parte de seu material de estudo.
Guia prático: como usar a Digital Shelf Analytics para que a IA recomende você
A Otimização para Mecanismos de Busca (SEO) nos ensinou a pensar em termos de palavras-chave. A Otimização para IA (AIO) nos força a pensar em termos de respostas e autoridade. Propomos um plano de ação de 4 passos para que a IA recomende seus produtos:
Passo 1: Audite seu digital shelf
O primeiro movimento estratégico é obter uma imagem precisa de sua situação atual. Você precisa avaliar a qualidade e a completude das informações de seus produtos em todos os canais onde você tem presença. Use a flipflow, sua ferramenta de Digital Shelf Analytics, para gerar um relatório que mostre qual porcentagem de suas listagens de produtos contém todos os campos obrigatórios.
Preste atenção especial aos campos que são frequentemente negligenciados, mas que são cruciais para os modelos de linguagem: atributos como dimensões, materiais, compatibilidades ou certificações. Esses dados estruturados ajudam a Inteligência Artificial a entender exatamente o que é seu produto e em quais contextos é apropriado recomendá-lo.
Além disso, identifique inconsistências entre os canais. Se seu produto aparece com preços diferentes em seu site e na Amazon, ou se a descrição varia substancialmente, você está criando sinais confusos que reduzem a confiança que um sistema de IA pode depositar em suas informações.
Passo 2: Espione sua concorrência
A Digital Shelf Analytics brilha especialmente quando você a utiliza para entender o que seus concorrentes diretos estão fazendo certo. Examine como eles estruturam os títulos de seus produtos, o comprimento de suas descrições, quantas imagens eles incluem, quais especificações técnicas eles destacam, como eles gerenciam as variações de produtos… E, especialmente, que tipo de linguagem eles usam em suas listagens.
Alguns concorrentes terão descoberto maneiras particularmente eficazes de comunicar benefícios ou de responder a objeções comuns que você poderia adaptar para sua própria estratégia.
Passo 3: Otimize para perguntas (AIO – Otimização para IA)
O conceito de Otimização para IA representa a evolução natural do posicionamento em mecanismos de busca. Antes, você otimizava para palavras-chave que as pessoas digitavam no Google. Agora você precisa pensar nas perguntas conversacionais que elas poderiam fazer a um assistente de IA.
Em vez de focar exclusivamente em termos como “tênis de corrida feminino”, considere perguntas completas como “quais tênis você recomenda para começar a correr se estou acima do peso?” ou “preciso de tênis para corrida de rua que protejam meus joelhos”. Incorpore respostas naturais a esses tipos de perguntas em suas descrições, usando uma linguagem que flua organicamente.
Estruture as descrições de seus produtos como se estivesse respondendo às perguntas mais frequentes de seus clientes. Inclua seções que abordem diretamente quem deve comprar este produto, para quais situações ele é ideal, quais problemas específicos ele resolve ou por que seu produto pode ser preferível em certos contextos. Essa estrutura não só melhora a experiência do usuário humano, como também fornece o tipo de informação que um modelo de linguagem busca ao tentar fazer uma recomendação contextualizada.
Passo 4: Incentive ativamente as avaliações detalhadas
As avaliações de clientes são importantes há anos, mas sua relevância se multiplica no contexto da IA. Os modelos de linguagem analisam avaliações para extrair informações sobre o desempenho real do produto, casos de uso específicos, durabilidade e atendimento ao cliente.
Implemente estratégias proativas para aumentar não apenas a quantidade, mas especialmente a qualidade de suas avaliações. Envie e-mails de acompanhamento após a compra no momento ideal, quando o cliente já teve tempo de experimentar o produto, mas a experiência ainda está fresca em sua mente. Em vez de simplesmente pedir uma nota, faça perguntas específicas que incentivem respostas detalhadas: como estão usando o produto, qual problema ele ajudou a resolver, o que os surpreendeu positivamente.
Responda publicamente a todas as avaliações, tanto positivas quanto negativas, de maneira profissional e útil. Essas interações adicionam contexto adicional que os modelos de linguagem podem processar.
Métricas: do Digital Share of Shelf ao Share of Voice em LLMs
Medir o impacto nesse novo contexto exige combinar métricas tradicionais do Digital Shelf com indicadores que se aproximem do seu Share of Voice em LLMs. Ainda não existe um painel universal que diga quantas vezes um assistente mencionou você. Mas você pode observar sinais e criar um sistema interno de monitoramento de LLMs.
O conceito de Share of Voice em modelos de linguagem mede a porcentagem de vezes que sua marca ou produtos específicos aparecem na resposta quando alguém faz uma pergunta relacionada à sua categoria de produto. Essa métrica é mais complexa de rastrear do que as tradicionais. Requer a simulação de perguntas de usuários e a análise das respostas geradas por diferentes sistemas de Inteligência Artificial.
Algumas agências e ferramentas especializadas estão começando a oferecer esse tipo de análise. Você também pode implementar um sistema interno básico onde sua equipe faz regularmente consultas relevantes para sua categoria no ChatGPT e em outros assistentes, documentando quando você aparece nas recomendações, em qual posição e quais informações específicas o sistema usa para fundamentar sua sugestão.
Preste atenção aos motivos que a IA fornece quando recomenda seu produto. Se ela menciona características específicas, casos de uso particulares ou avaliações de clientes, você está vendo evidências diretas de quais aspectos da sua presença digital estão sendo processados e considerados valiosos. Essa informação permite que você refine continuamente sua estratégia de conteúdo.
Riscos, limites e boas práticas
Como qualquer inovação no marketing digital, a otimização para sistemas de inteligência artificial vem com tentações que podem ser contraproducentes a médio prazo. É crucial navegar neste novo território com princípios éticos claros e uma compreensão realista das limitações atuais.
Primeiramente, resista à tentação de manipular artificialmente sinais que a IA possa interpretar como indicadores de qualidade. Gerar avaliações falsas, inflar especificações de produtos ou criar múltiplas versões de listagens com informações ligeiramente diferentes para saturar o espaço informacional são estratégias que podem funcionar momentaneamente, mas que expõem você a penalidades severas das plataformas e, fundamentalmente, corroem a confiança que é a base de qualquer negócio sustentável.
Os modelos de linguagem atuais, embora impressionantes, têm limitações significativas e apresentam certos riscos:
- Alucinações: Às vezes, eles podem inventar informações ou atribuir características incorretas a um produto.
- Vieses: Eles podem ter uma tendência a recomendar marcas maiores e mais estabelecidas, pois estas dominam o volume de dados de treinamento.
- Obsolescência: As informações com as quais foram treinados podem não ser as mais recentes, o que poderia levá-los a recomendar produtos descontinuados.
A melhor estratégia para mitigar esses riscos é focar em boas práticas. Transparência, honestidade e qualidade são a melhor defesa. Garanta que todas as informações em seu digital shelf sejam precisas, atualizadas e apoiadas por uma experiência do cliente excepcional. O objetivo é ser uma fonte de verdade tão confiável que os LLMs considerem você uma autoridade em seu nicho.
Perspectivas e futuro: rumo ao e-commerce conversacional
Estamos entrando em uma nova fase do e-commerce: o e-commerce conversacional. As interações frias e puramente transacionais estão dando lugar a diálogos personalizados e fluidos, onde a inteligência artificial atua como um assistente de compras especialista.
Embora esse cenário ainda esteja em seus estágios iniciais, as capacidades da IA estão avançando rapidamente, e as formas como os consumidores se relacionam com ela apenas começaram a tomar forma.
Em meio a todas essas mudanças, um princípio permanece verdadeiro: as marcas que geram valor real, comunicam isso com clareza e constroem relacionamentos baseados na confiança e na excelência são as que prosperam. A tecnologia evolui, as plataformas mudam, mas entender profundamente o cliente e atender excepcionalmente às suas necessidades continua sendo a chave.
Nesse futuro, o Digital Shelf deixará de ser apenas uma galeria de produtos para se tornar uma fonte dinâmica de conhecimento, capaz de impulsionar conversas inteligentes e guiar os clientes para as melhores decisões.
É por isso que otimizar suas listagens de produtos, coletar avaliações detalhadas e analisar sua posição competitiva é hoje mais importante do que nunca. Cada melhoria em seu digital shelf é um passo em direção a um objetivo claro: para que, quando o cliente do futuro perguntar, seu produto seja a resposta.
