O que mudou em 10 de julho
Até o começo de julho, quando alguém pedia ao ChatGPT uma recomendação de produto, a resposta vinha principalmente de páginas da web que o modelo encontrava e lia. Em 10 de julho isso virou. A Profound, que acompanha a visibilidade de marcas em IA, mediu a parcela de recomendações vindas de feeds de produtos integrados ao ChatGPT: era 8,26% e passou a 61,54% de um dia para o outro. No começo de setembro, estava em torno de 65%.
A OpenAI não confirmou a causa, e a virada coincidiu com a troca de modelo do ChatGPT naquela semana. Mas o efeito para quem vende é claro: a principal porta de entrada da recomendação de compra deixou de ser a página e passou a ser o feed.
Menos lojas, mais concentração
A mudança não foi neutra. No mesmo estudo, a participação das dez maiores lojas nas recomendações subiu de 22,5% para 41,8%, e o número de lojas diferentes recomendadas caiu de 13.524 para 10.607. Quem tinha feed integrado ganhou espaço; quem dependia de ser encontrado pelas páginas perdeu.
Há um detalhe que interessa ao lojista pequeno. Segundo a Profound, o Shopify responde por cerca de 35% das recomendações vindas de feed, porque é por ele que muitas lojas menores entram no ChatGPT sem integração própria. A recomendação do estudo é direta: quem é grande integra o feed diretamente; quem é pequeno entra pela plataforma da loja.
Onde o Brasil está nisso
Os dados de comportamento do consumidor brasileiro vão na mesma direção. O estudo da PYMNTS Intelligence com a Visa, feito em março com 2.273 consumidores e 501 lojistas brasileiros, mostra que 70% dos consumidores esperam usar agentes de IA para comprar nos próximos dois anos. Segundo a cobertura da Mobile Time, 53% já usam ferramentas de IA durante a compra, e o ChatGPT foi de 2% em 2024 para 32% como ferramenta de pesquisa de produto. O Brasil aparece em segundo lugar no mundo em uso de IA na compra, atrás dos Emirados Árabes.
Do lado das lojas, o retrato é de despreparo. 74% dos lojistas esperam que agentes de IA respondam por pelo menos 5% das vendas digitais, mas só 15% dizem estar preparados para vender num ambiente mediado por esses agentes, e só 21% conseguem identificar quando uma venda começou numa plataforma de IA. Essa distância entre expectativa e preparo é a oportunidade de quem se mexer em outubro.
E os anúncios que chegaram em agosto
Desde 4 de agosto o ChatGPT também exibe anúncios no Brasil, para usuários maiores de 18 anos das versões gratuita e Go, abaixo das respostas e com identificação. Os planos pagos seguem sem anúncios, e a compra começou pelas grandes agências, com a ferramenta de autoatendimento prometida para depois. O Brasil está entre os três maiores mercados do ChatGPT em usuários semanais.
Separe as duas coisas no planejamento. Anúncio é mídia comprada, com verba, meta e mensuração próprias. Recomendação via feed é presença orgânica, que depende de dado de produto bem cuidado. Uma não substitui a outra, e quem só olha para o anúncio continua fora da recomendação.
O que um feed de produtos precisa ter
Feed é a lista estruturada dos produtos da loja, com os dados que um sistema precisa para recomendar sem abrir a página. O que mais derruba a recomendação é o básico mal feito.
Título que descreve o produto como o cliente procura, com marca, modelo e a característica que decide a compra, e não um código interno. Atributos completos: tamanho, cor, material, voltagem, compatibilidade, o que for relevante para a categoria. Preço e estoque iguais ao que está no site no momento da consulta; feed com preço velho é o caminho mais rápido para perder a confiança do sistema. Identificadores de produto, como o código de barras, quando existirem. Imagens que mostram o produto de verdade. E as condições que pesam na decisão: frete, prazo de entrega e política de troca.
Se a loja já mantém um feed para o Google, metade do trabalho está feita. O que muda é a disciplina: o feed deixa de ser só insumo de anúncio e vira a vitrine que a IA lê.
E do lado do Google
O mesmo feed que alimenta o ChatGPT costuma sair do catálogo que a loja já manda para o Google, e ali houve três mudanças no período. A primeira é técnica e urgente: a Content API for Shopping foi desligada em 18 de agosto, com erros progressivos a partir de 1º de setembro. Loja cujo feed passa por plugin, ERP ou conector antigo deve perguntar ao fornecedor se ele já migrou para a Merchant API, que é a substituta. Conector parado no meio de novembro é preço e estoque errados na Black Friday.
A segunda é de prazo maior: a partir de 31 de janeiro de 2027, o Merchant Center vai exigir imagem de pelo menos 500 por 500 pixels em todos os produtos, e recomenda 1.500 por 1.500 ou mais. Catálogo com foto de fornecedor em baixa resolução tem até lá para corrigir, e dá para fazer a auditoria agora.
A terceira é o que não chegou. Os recursos de compra com agentes que o Google anunciou em 16 de setembro para o fim de ano, como o checkout dentro do AI Mode e do Gemini, começam pelos Estados Unidos, com Austrália e Canadá no início de 2027. O Brasil não aparece no anúncio. Para a Black Friday daqui, o que decide ainda é feed correto e página de produto rastreável.
O comportamento do comprador daqui ajuda a calibrar. A página de Black Friday do Google Brasil, com pesquisas feitas com a Ipsos e a Offerwise, mostra que 48% dos consumidores já têm a lista de compras pronta antes da temporada, 44% pesquisam preço com antecedência e 57% usam IA na jornada de compra. E 50% dizem não conseguir identificar quais promoções valem a pena, o que favorece quem mostra o preço de verdade com clareza.
As páginas também contam
O feed não aposenta as páginas. Elas continuam sendo a fonte das respostas que não são recomendação direta, e é nelas que o cliente cai depois do clique. E elas envelhecem. A BrightEdge analisou 13.915 perguntas sobre datas comerciais feitas ao ChatGPT nos Estados Unidos entre junho e agosto e encontrou cerca de uma em cada dez páginas citadas exibindo um ano que já passou.
A recomendação deles vale para cá: atualize em outubro as páginas que o ChatGPT já cita e que carregam o ano passado, e tire o ano do título das páginas que servem todo ano. Mudança feita na última semana de novembro chega tarde.
Como saber se a IA já vende para você
Se só 21% dos lojistas conseguem identificar uma venda iniciada numa IA, a primeira tarefa é entrar nesse grupo. O GA4 já traz no agrupamento padrão um canal chamado AI Assistant, para visitas vindas de assistentes como ChatGPT, Gemini e Copilot. Acompanhe a receita desse canal, não só as sessões. Ele não inclui os AI Overviews e o AI Mode do Google, que continuam contados como busca orgânica. Para o que o canal padrão não pega, o passo a passo está em como rastrear tráfego de IA no GA4.
Parte dessas vendas não vai aparecer com origem marcada, porque o cliente pesquisa no assistente e depois digita o endereço da loja. Por isso vale acompanhar também as buscas pelo nome da loja e o tráfego direto nas semanas em que você mexer no feed.
Checklist de outubro
- Confirme se a loja está integrada aos feeds de produtos que o ChatGPT usa, diretamente ou pela plataforma de e-commerce.
- Pergunte ao fornecedor do conector se o feed do Google já usa a Merchant API, e não a Content API desligada em agosto.
- Revise títulos e atributos dos 50 produtos que mais vendem, começando pelos que entram em promoção na Black Friday.
- Teste a sincronização de preço e estoque: altere um preço e veja em quanto tempo o feed reflete.
- Faça ao ChatGPT as perguntas que o seu cliente faria e anote quais lojas aparecem.
- Atualize as páginas de datas comerciais que ainda mostram 2025.
- Crie o canal de IA no GA4 antes do pico de novembro, para ter base de comparação.
O contexto do lançamento do ChatGPT Shopping e do comportamento de compra com agentes está em ChatGPT Shopping e o e-commerce em 2026. E a revisão de catálogo, feed e páginas de categoria faz parte do trabalho de SEO para e-commerce.