Última atualização em 28 de agosto de 2026 às 10:20
A Amazon continua a ser o retalhista n.º 1 no ranking de vendas de comércio eletrónico da Digital Commerce 360, mas ocupa o n.º 158 no AI Commerce Rankings da publicação. Esta diferença não é necessariamente uma fraqueza. Reflete uma estratégia deliberada para restringir agentes de compras de terceiros e manter a descoberta de produtos, as recomendações, os dados e as transações dentro do próprio ecossistema de IA da Amazon. O Google AI Mode está a construir o modelo oposto, no qual um assistente controla uma parte maior da interface de descoberta, enquanto os comerciantes e parceiros de reservas concluem a transação. Para os retalhistas, a questão estratégica torna-se inevitável: devem maximizar a visibilidade em sistemas externos de IA ou proteger uma parte maior da relação com o cliente no seu próprio ambiente?
| O resumo diário da Beecommercer |
| Data: sexta-feira, 28 de agosto de 2026 |
| Apresentado por: beecommercer.com |
O tema de hoje é claro: o comércio agêntico está a criar uma nova decisão de distribuição para todos os retalhistas.
A Amazon aposta que a sua escala, os hábitos dos clientes, a rede logística, o negócio publicitário e os dados comerciais próprios são suficientemente fortes para manter as compras com IA dentro das suas muralhas. Outros retalhistas seguem o caminho oposto, expondo catálogos e inventário a assistentes de terceiros em troca de maior descoberta.
Nenhuma das estratégias é automaticamente a certa. A resposta depende da procura que o retalhista já controla, do grau de diferenciação do catálogo, da portabilidade necessária da relação com o cliente e da capacidade da empresa para assegurar transações fiáveis quando um sistema externo de IA envia um comprador qualificado diretamente para o produto ou para o checkout.
Vamos a isso.
A GRANDE HISTÓRIA
A Amazon está deliberadamente a construir um ecossistema fechado de comércio com IA
A mais recente análise AI Commerce Rankings da Digital Commerce 360 mostra como a estratégia da Amazon difere da dos retalhistas que procuram maximizar a exposição através de sistemas de IA de terceiros.
A Amazon continua em n.º 1 no ranking de vendas de comércio eletrónico da Digital Commerce 360, mas ocupa o n.º 158 no AI Commerce Rankings. O ranking de IA avalia fatores como a acessibilidade do catálogo a agentes de terceiros, o tráfego proveniente de fontes de IA, a diversidade das fontes e o impulso registado em 90 dias.
A classificação baixa no comércio com IA não é necessariamente prova de fracasso. Reflete uma escolha empresarial deliberada. A Amazon restringiu bots externos e tem fortes incentivos para manter a descoberta de produtos dentro do seu próprio ecossistema, onde Alexa for Shopping, Buy for Me, AWS e os dados comerciais da Amazon podem apoiar a sua própria estratégia agêntica.
Em comparação, a Walmart ocupa o n.º 37 no AI Commerce Rankings e está muito mais aberta à descoberta por IA de terceiros. Retalhistas mais pequenos, como Nixon, Online Labels e Everlane, ficaram perto do topo apesar de ocuparem posições muito inferiores no ranking tradicional de vendas.
Isto cria uma verdadeira escolha estratégica para os retalhistas. Catálogos abertos podem aumentar a descoberta através do ChatGPT, Gemini e outros assistentes externos. Um modelo mais fechado pode preservar o controlo sobre a apresentação dos produtos, os dados próprios, as recomendações, a economia publicitária e a própria transação.
A Amazon pode dar-se ao luxo de escolher o caminho fechado porque já controla uma enorme procura dos clientes e dispõe da infraestrutura necessária para tornar úteis os seus próprios produtos de compras com IA. A maioria dos retalhistas mais pequenos não tem essa vantagem. Para eles, recusar o acesso a IA externa pode proteger o controlo, mas também eliminar uma fonte crescente de descoberta. A estratégia certa depende, portanto, de a marca já ser um destino ou ainda precisar de outras plataformas para lhe apresentarem novos clientes.
| Conclusão para os operadores: Decida explicitamente a que partes do percurso comercial quer dar acesso aos sistemas externos de IA. Se a descoberta for o entrave, facilite a recuperação, por agentes de confiança, de dados de produto, preço, disponibilidade, avaliações, envios e devoluções. Se a propriedade da relação com o cliente for a vantagem defensiva, invista num assistente próprio, fidelização, dados próprios e numa experiência de transação suficientemente forte para dar aos compradores um motivo para começarem no seu ecossistema. Não caia por acaso num modelo aberto ou fechado. |
A MUDANÇA
A Google está a construir o modelo oposto: comércio agêntico aberto
A Google expandiu o AI Mode na Pesquisa com três novas capacidades para viagens: acompanhamento do preço de voos, comparação de pontos e milhas e reserva direta de hotéis.
A categoria de viagens é uma antevisão útil do que pode ser o comércio agêntico, porque a decisão combina dados estruturados, preferências pessoais, preços dinâmicos, programas de fidelização, avaliações, cancelamentos e pagamentos.
O acompanhamento do preço de voos está agora disponível em mais de 180 países e territórios. O utilizador pode descrever a rota e as datas numa conversa, pedir ao AI Mode que acompanhe a tarifa e receber um email quando o preço mudar. A Google afirma que as opções subjacentes utilizam dados atuais de mais de 300 companhias aéreas e parceiros de sites de viagens.
O AI Mode também pode mostrar o custo de voos e hotéis em pontos ou milhas. O apoio inicial a programas de fidelização inclui Alaska Airlines / Hawaiian Airlines, American Airlines, Choice Hotels, Hilton e Wyndham, prevendo-se a inclusão de mais programas.
A alteração mais importante é a reserva de hotéis. Nos Estados Unidos, os utilizadores podem agora passar de uma pesquisa conversacional de hotéis para a seleção do quarto, a consulta da política de cancelamento e o pagamento através do Google Pay quando um parceiro integrado suporta a transação.
A Google não passa a ser o comerciante registado. A cadeia hoteleira ou plataforma de reservas continua a gerir a relação comercial e o apoio ao cliente. Os parceiros iniciais incluem Booking.com, Expedia, Hilton, Hotels.com, IHG, Marriott, Priceline, Trip.com, Wyndham e outros.
Esta separação é estrategicamente importante. O AI Mode controla uma parte maior da interface de decisão, enquanto o parceiro comercial continua responsável pelo inventário, preço, aceitação do pagamento, cancelamentos, reembolsos e apoio pós-compra.
Este pode tornar-se um modelo comum de comércio agêntico para além das viagens. A IA controla a camada de conversa e recomendação; o comerciante fornece dados comerciais em tempo real e conclui a transação.
| Conclusão para os operadores: Audite as etapas entre recomendação e transação na sua categoria. Pergunte se um assistente externo conseguiria obter de forma fiável preço atual, inventário, variantes, envios, condições de devolução, benefícios de fidelização e disponibilidade. Se os clientes chegarem cada vez mais depois de um sistema de IA já ter reduzido as opções, a página de produto e o checkout devem confirmar imediatamente a recomendação, em vez de obrigarem o cliente a reiniciar a pesquisa. |
A CAMADA OPERACIONAL
O comércio agêntico continua a terminar no apoio ao cliente
O novo guia da Shopify sobre tecnologia para contact centers mostra o que tem de acontecer depois de um canal de descoberta impulsionado por IA ser bem-sucedido: comunicação com o cliente, dados de encomendas, autosserviço, automatização, planeamento da força de trabalho e análise têm de permanecer ligados.
A Shopify organiza a estrutura de apoio em seis camadas: canais de comunicação, helpdesk e CRM, base de conhecimento e autosserviço, automatização e IA, gestão da força de trabalho, e análise e garantia da qualidade.
Os exemplos mais fortes resultam da ligação do apoio a dados comerciais reais. A Backyard Butchers comunicou um aumento de 70% na rapidez das alterações às encomendas dos clientes e uma redução de cerca de 50% no tempo de resolução de pedidos depois de ligar mais estreitamente o apoio à Shopify. A Tella & Stella registou um crescimento homólogo das vendas de 23% após unificar DTC, B2B, POS, apoio ao cliente, marketing de ciclo de vida e apoio assistido por IA numa estrutura mais interligada.
A implicação para o comércio agêntico é importante. Mesmo quando a IA trata de uma parte maior da descoberta e do checkout, o comerciante continua responsável pela parte complicada: o cliente com uma exceção na entrega, um pedido de reembolso, uma variante errada, um artigo danificado ou uma dúvida sobre políticas.
| Conclusão para os operadores: Trate o apoio ao cliente como parte da arquitetura do comércio agêntico. Ligue o apoio a dados atualizados sobre encomendas, produtos, clientes e políticas, para que uma transação gerada por IA possa ainda ser alterada, reembolsada, explicada ou corrigida com rigor. Quanto mais automatizadas se tornarem a descoberta e o checkout, mais valioso será um sistema fiável de tratamento de exceções. |
3 PONTOS SOBRE ANÚNCIOS, CRIATIVIDADE E OPERAÇÕES DE PLATAFORMA
1. Demand Gen aproxima o modelo aberto da transação
A edição de agosto do Demand Gen Drop da Google acrescenta três capacidades importantes: pontos de entrada para mensagens diretas a partir de anúncios do YouTube, mais inventário e ofertas específicos para viagens, e criação multimodal de vídeo, agora disponível para todos no Asset Studio.
A Google afirma que as centenas de melhorias do Demand Gen introduzidas durante o segundo semestre de 2025 geraram, em média, um aumento de 30% nas conversões ou no valor de conversão para os anunciantes. Trata-se de dados experimentais comunicados pela plataforma, não de uma garantia para todas as contas, mas explicam por que razão a Google está a levar este tipo de campanha mais longe nos casos de utilização do fundo do funil.
O teste de mensagens é importante porque a próxima ação pode agora ser uma conversa em vez de uma visita ao site. Um cliente que esteja a ver um anúncio do YouTube poderá abrir uma aplicação de mensagens e falar com a marca enquanto a intenção ainda é elevada.
Os anunciantes de viagens também poderão apresentar atividades locais, eventos, ofertas em tempo real e publicidade hoteleira mais personalizada. O tema é o mesmo do AI Mode: a recomendação torna-se mais sensível ao contexto e mais próxima da transação.
A camada criativa está a mudar ao mesmo tempo. A Criação Multimodal de Vídeo no Asset Studio está agora disponível para todos, permitindo aos anunciantes criar storyboards e recursos horizontais e verticais num único fluxo de trabalho.
O estudo de caso WAAW by Alok da Google mostra o nível de governação necessário quando a personalização passa a ser generativa em vez de baseada em modelos.
O projeto começou com um videoclipe oficial totalmente criado por pessoas e utilizou depois Gemini Omni, Maps, Weather, YouTube & Trends, Vertex AI e Veo para adaptar partes aprovadas da experiência à localização, ao tempo, ao estilo e ao estado de espírito de cada fã.
O número interessante não é quantas versões o sistema conseguiu gerar, mas quantas a equipa rejeitou. De 23 234 resultados candidatos, apenas 4 320 — 18,6% — passaram o Artistic DNA Gate do projeto. Os restantes foram rejeitados ou devolvidos para aperfeiçoamento.
A lição é que a personalização à escala precisa de mais lógica de revisão, não de menos. A equipa definiu o que podia mudar, o que tinha de permanecer fixo e que critérios visuais e emocionais cada resultado tinha de cumprir.
| Conclusão para os operadores: Antes de ativar mais criatividade generativa, defina os elementos inegociáveis: forma do produto, embalagem, alegações, cores da marca, tom, direitos dos criadores e quaisquer elementos de cena que tenham de permanecer fixos. Utilize a IA para multiplicar ideias aprovadas, mas integre a revisão e a rejeição no fluxo de trabalho. Nos anúncios baseados em mensagens, assegure que o cliente chega a uma equipa ou sistema de automatização capaz de responder à pergunta exata que o anúncio provavelmente irá suscitar. |
2. Os resultados patrocinados podem tornar-se mais interativos
A Google está novamente a testar categorias deslizáveis nos resultados patrocinados. Os utilizadores podem deslizar entre etiquetas de categorias que alteram os resultados patrocinados apresentados abaixo, com exemplos como uma categoria em destaque e outra de preço mais baixo.
A experiência assemelha-se a uma pequena camada de compras orientadas dentro do bloco de anúncios. Em vez de tratar cada consulta comercial como uma lista fixa de resultados, a Google pode permitir que o utilizador refine a intenção dentro da experiência patrocinada.
Para os anunciantes de comércio eletrónico, isto torna a classificação dos produtos, o posicionamento de preços e a qualidade do feed mais importantes, porque a plataforma poderá reorganizar cada vez mais o inventário patrocinado em torno da intenção ao nível da categoria.
| Conclusão para os operadores: Não otimize com base num teste não confirmado, mas acompanhe os resultados ativos de Shopping e Pesquisa nas suas categorias de maior valor. Mantenha a taxonomia dos produtos, os títulos, os preços e os dados promocionais suficientemente limpos para que a Google possa apresentar o SKU certo quando os utilizadores refinarem a intenção dentro da experiência publicitária. |
3. A Google está a publicar orientações mais estruturadas para flutuações de desempenho
O Search Engine Roundtable informa que a Google publicou ou atualizou documentação específica de resolução de problemas para campanhas Google Ads, Performance Max, Pesquisa, Display, Vídeo, Shopping, App, Smart e Demand Gen.
É difícil verificar o histórico exato de publicação de cada página de ajuda, mas a direção é útil: a Google procura oferecer aos anunciantes quadros específicos por tipo de campanha para diagnosticar alterações, em vez de reagirem imediatamente a uma única métrica.
Isto é importante à medida que os lances, a criatividade, a segmentação e os posicionamentos se tornam mais automatizados. Uma quebra de desempenho pode resultar de alterações ao orçamento, acompanhamento de conversões, concorrência, sazonalidade, recursos, feeds, políticas, aprendizagem ou dinâmica do leilão.
| Conclusão para os operadores: Utilize uma sequência de diagnóstico consistente antes de alterar lances ou orçamentos. Verifique o acompanhamento de conversões, o histórico de alterações, o estado do orçamento, as condições do leilão, a integridade do feed de produtos, as alterações criativas, a sazonalidade e o desempenho das páginas de destino. A automatização aumenta a necessidade de uma resolução de problemas disciplinada, porque mais variáveis podem mudar fora das definições manuais que alterou. |
FORA DE HORAS
Controlar a interface também significa assumir a responsabilidade
A Meta está a transformar um acordo judicial numa campanha de segurança das plataformas
O Business Insider informa que a Meta começou a publicar anúncios pagos apelando ao TikTok e ao YouTube para adotarem medidas semelhantes de segurança dos adolescentes, depois de a Meta ter aceitado um acordo de até 18 mil milhões de dólares num processo sobre dependência entre adolescentes.
Os anúncios da Meta pedem às plataformas rivais que «se juntem a nós no apoio aos adolescentes» e remetem para a explicação da empresa sobre as proteções previstas no acordo.
O Business Insider descreve a estratégia como jiu-jítsu reputacional: a Meta procura transformar um grande acordo judicial num debate de todo o setor sobre normas partilhadas, em vez de permitir que a história continue centrada apenas na Meta.
Para os anunciantes, o ponto importante é mais amplo do que a tática de relações públicas. Segurança, garantia da idade, conceção de produtos, moderação e regras de segmentação de jovens podem afetar o funcionamento das plataformas sociais e a forma como as marcas podem chegar a públicos mais jovens.
| Conclusão para os operadores: Trate a segurança das plataformas e as alterações regulamentares como parte do planeamento de meios, não como um tema jurídico separado. Em campanhas que envolvam públicos mais jovens, documente a segmentação por idade, a adequação criativa, as relações com criadores, a utilização de dados e as restrições específicas de cada plataforma. Uma grande audiência só é valiosa enquanto a plataforma a puder continuar a oferecer em condições legais e de confiança aceitáveis. |
A mais recente atualização Workspace with Gemini da Google destina-se a estudantes, mas reflete a mesma direção de produto visível em viagens, anúncios e comércio: a IA está a entrar nas ferramentas onde a tarefa já é realizada.
Em vez de abrirem um produto de IA separado, os utilizadores podem organizar trabalhos, transformar notas em guias de estudo, preparar apresentações, resumir informação e gerir o trabalho dentro do Workspace.
Este padrão de produto está a tornar-se comum. A Pesquisa transforma-se num fluxo de reservas. O Demand Gen pode tornar-se um fluxo de conversa. Os contact centers tornam-se fluxos de resolução assistidos por IA. A Amazon está a criar agentes de compras dentro do seu próprio ecossistema.
Este é o compromisso estratégico por detrás da abordagem da Amazon. A empresa não está apenas a bloquear bots; está a proteger a interface onde a intenção do cliente, a descoberta de produtos, a publicidade, os dados das transações e a fidelização se podem reforçar mutuamente.
Um ecossistema fechado pode criar uma economia de dados próprios mais forte, mas também exige que o retalhista construa descoberta, qualidade de recomendação, serviço e confiança suficientes para que os clientes queiram permanecer nele.
Um ecossistema aberto pode ganhar alcance através de assistentes externos e plataformas de pesquisa, mas uma parte maior da decisão poderá acontecer fora do controlo direto da marca. Os dados de produto têm de ser exatos, as permissões dos parceiros têm de ser intencionais e a atribuição torna-se mais difícil.
O modelo vencedor não será o mais aberto nem o mais fechado. Será aquele que corresponder à vantagem real do retalhista: procura própria, inventário único, logística, serviço, fidelização ou a capacidade de se tornar a fonte mais útil onde quer que o cliente comece.
A Equipa Beecommercer