Uma pesquisa recente do Agentic AI Report revela que 40% dos consumidores brasileiros estão dispostos a permitir que sistemas de IA selecionem produtos e concluam transações em seu nome.
Esse dado posiciona o Brasil entre os países com maior potencial de adoção do chamado comércio agêntico, modelo no qual agentes artificiais executam todo o processo de compra de forma autônoma.
A aceitação é elevada em transações de baixo risco e alta recorrência. Pagamentos de transporte público, contas de serviços essenciais e compras básicas de supermercado lideram as categorias onde consumidores demonstram conforto em transferir controle para sistemas automatizados. Essa disposição reflete mudança no comportamento de compra, com implicações diretas para estratégias de marketing e visibilidade de marcas.
Para empresas, o cenário representa oportunidade de reposicionamento estratégico. Marcas que investirem em visibilidade orgânica nas plataformas de IA generativa terão vantagem competitiva em um mercado onde a descoberta de produtos migra de buscadores tradicionais para interfaces conversacionais.
A transição exige adaptação de práticas consolidadas de SEO para um novo paradigma de otimização. O Generative Engine Optimization (GEO) surge como disciplina essencial neste contexto.
Diferentemente do SEO tradicional, que foca em ranqueamento de páginas web, o GEO otimiza conteúdos para citação e menção nas respostas geradas por sistemas como ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude. Marcas que dominarem essas técnicas garantirão presença nas recomendações orgânicas que orientarão decisões de compra automatizadas.
O que é comércio agêntico e como funciona
O comércio agêntico representa evolução do e-commerce tradicional. Neste modelo, agentes de IA executam tarefas de pesquisa, comparação e aquisição de produtos sem intervenção humana contínua.
Os sistemas operam com base em preferências previamente definidas pelo usuário, processando informações de múltiplas fontes para tomar decisões alinhadas aos critérios estabelecidos.
A arquitetura técnica utiliza protocolos como o Agentic Commerce Protocol, desenvolvido pela OpenAI em parceria com a Stripe. O padrão estabelece comunicação segura entre agentes de IA, consumidores e comerciantes, permitindo transações fluidas através de tokens de pagamento criptografados.
Cada operação requer autorização explícita do usuário, mantendo controle sobre valores e comerciantes autorizados. Na prática, o consumidor configura parâmetros como faixa de preço, marcas preferidas, critérios de qualidade e frequência de reposição. O agente monitora disponibilidade, compara opções e executa compras quando identifica oportunidades alinhadas aos critérios.
O processo elimina etapas manuais de pesquisa e comparação, otimizando tempo e reduzindo fricção na jornada de compra. A implementação já está em curso.
Walmart e OpenAI anunciaram integração que permite compras diretamente através do ChatGPT, enquanto a Amazon desenvolveu o Nova Act, agente capaz de navegar na web e executar transações autonomamente. Essas iniciativas sinalizam que o comércio agêntico não é projeção futura, mas realidade em expansão acelerada.
Brasil lidera adoção de IA para decisões de compra
O mercado brasileiro demonstra receptividade elevada para tecnologias de IA aplicadas ao consumo. Dados da pesquisa Conversion & ESPM indicam que 93% dos brasileiros conectados já utilizam alguma ferramenta de inteligência artificial, posicionando o país entre os líderes mundiais em adoção.
Além disso, 78% afirmam usar a tecnologia no ambiente de trabalho, evidenciando familiaridade que se estende para decisões pessoais. A abertura ao comércio agêntico reflete padrão consistente de comportamento.
Enquanto mercados como Reino Unido e Estados Unidos apresentam índices de aceitação semelhantes, com 66% e 63% dos consumidores demandando supervisão prévia das compras, o Brasil demonstra equilíbrio entre autonomia e controle. Aproximadamente 54% dos brasileiros consideram importante revisar transações antes da conclusão, mas aceitam delegação parcial do processo decisório.
A comparação com outros mercados revela características culturais específicas. Na China, apenas 37% exigem supervisão detalhada, enquanto 55% se sentem confortáveis permitindo que a IA opere com base em regras previamente definidas.
A Austrália apresenta maior tolerância a funcionamento quase autônomo, com 11% dos consumidores aceitando configuração inicial sem revisão contínua. O Brasil posiciona-se em ponto intermediário, combinando abertura à inovação com prudência operacional.
O contexto macroeconômico reforça a tendência. Empresas brasileiras registraram crescimento de 163% no uso de IA entre 2022 e 2024, saltando de 1.619 para 4.261 organizações. Esse movimento reflete não apenas experimentação tecnológica, mas também necessidade estratégica de competitividade em mercado digital cada vez mais sofisticado.
Motivadores da adoção: eficiência e economia
A percepção de custo-benefício lidera os fatores que impulsionam o interesse pelo comércio agêntico no Brasil. Segundo o Agentic AI Report, 71% dos entrevistados citam equilíbrio entre investimento e retorno como principal motivador para delegar compras à IA.
O dado indica que a adoção não é impulsionada por fascínio tecnológico, mas por avaliação pragmática de valor. A expectativa de preços mais baixos aparece em segundo lugar, mencionada por 67% dos respondentes. Agentes de IA podem monitorar flutuações de preço continuamente, identificando janelas de oportunidade para aquisição.
Essa capacidade de timing preciso oferece vantagem sobre compras manuais, onde consumidores raramente acompanham variações em tempo real. Os ganhos de eficiência, associados a atributos como rapidez e conveniência, foram apontados por 60% dos entrevistados. A eliminação de etapas repetitivas libera tempo para atividades de maior valor, enquanto a automação reduz a fadiga decisória em compras de baixa complexidade.
Para produtos de reposição regular, a delegação representa otimização clara de recursos cognitivos. A personalização surge como fator relevante para 53% dos respondentes, indicando que a adoção transcende a economia pura. Consumidores buscam experiências digitais mais inteligentes e adaptadas às preferências individuais.
Sistemas de IA que aprendem padrões de consumo ao longo do tempo podem antecipar necessidades e sugerir produtos alinhados ao histórico, criando valor através de relevância contextual.
Preocupações com segurança e necessidade de transparência
A abertura ao comércio agêntico coexiste com preocupações legítimas sobre riscos. No Brasil, 95% dos entrevistados demonstram algum nível de inquietação com questões como compras não autorizadas, decisões equivocadas, perda de controle financeiro e fraude.
Apenas 5% afirmam não ter qualquer receio, evidenciando que a adoção depende de estruturas sólidas de segurança e governança. Os riscos identificados pelos consumidores são concretos. Compras não autorizadas podem ocorrer se agentes de IA interpretarem incorretamente comandos ou operarem com permissões excessivamente amplas.
Decisões equivocadas resultam de dados incompletos ou algoritmos que não capturam nuances de preferências individuais. A perda de controle financeiro surge quando sistemas automatizados executam transações sem supervisão adequada.
A necessidade de transparência aparece como requisito fundamental. Entre os elementos capazes de fortalecer a confiança no uso de agentes de IA, o acesso a suporte humano e alertas em tempo real foram mencionados por 51% dos entrevistados.
A proteção contra fraudes é considerada essencial por 64%, seguida pela possibilidade de cancelar transações em até 24 horas, com 57%, e pela revisão de compras antes da conclusão, com 54%.
Empresas que investirem em transparência operacional e mecanismos de controle terão vantagem competitiva. A comunicação clara sobre como agentes de IA tomam decisões, quais dados utilizam e como consumidores podem intervir no processo constrói confiança necessária para adoção em larga escala.
Marcas que demonstrarem compromisso com segurança e autonomia do usuário estarão melhor posicionadas para capturar oportunidades do comércio agêntico.
GEO como estratégia essencial para descoberta de marcas
A descoberta de produtos no comércio agêntico permanece fundamentalmente orgânica. Sistemas de IA como ChatGPT apresentam recomendações baseadas em relevância contextual, sem influência de pagamentos ou patrocínios.
Quando múltiplos comerciantes oferecem produtos similares, os algoritmos consideram fatores como disponibilidade, preço, qualidade e autoridade da marca. Essa dinâmica torna estratégias de visibilidade orgânica ainda mais críticas que no e-commerce tradicional.
O Generative Engine Optimization (GEO) consolida-se como disciplina essencial para marcas que desejam ser descobertas por agentes de IA. Diferentemente do SEO tradicional, que otimiza para algoritmos que ranqueiam páginas web, o GEO foca em fazer com que conteúdos sejam citados, mencionados ou referenciados nas respostas geradas por Large Language Models. O processo utiliza técnicas de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para buscar, processar e incorporar informações relevantes nas sínteses textuais.
Pesquisa conduzida pelas universidades de Princeton e Georgia Tech identificou estratégias específicas que aumentam visibilidade em respostas de IA. A citação de fontes confiáveis, adição de estatísticas e incorporação de citações de especialistas geraram melhorias de até 40% na presença em sínteses geradas por sistemas inteligentes.
Essas técnicas demonstram que autoridade temática e rigor editorial são valorizados por modelos de linguagem. A implementação de GEO exige fundamentos técnicos sólidos. HTML semântico bem estruturado, marcação Schema.org e meta descriptions claras facilitam a extração de informações pelos sistemas de IA.
Conteúdos organizados em listas, subtópicos numerados e estruturas hierárquicas permitem parsing automatizado eficiente. Além disso, profundidade de conteúdo e facilidade de leitura correlacionam positivamente com frequência de citações.
O conceito de Branding Semântico ganha relevância amplificada neste contexto. As marcas precisam estabelecer associações claras entre seus nomes e conceitos específicos através de conteúdo consistente e posicionamento estratégico.
OS Large Language Models aprendem essas conexões durante o treinamento, influenciando contextos onde marcas são mencionadas em respostas futuras. Proposições de valor específicas e defensáveis facilitam a compreensão e retenção pelos sistemas de IA.
Oportunidade de adoção inicial e vantagem competitiva
O momento atual oferece janela de oportunidade para marcas que agirem rapidamente. Enquanto a competição por visibilidade em SEO tradicional é intensa, o GEO apresenta concorrência menor, permitindo que empresas estabeleçam autoridade temática antes da massificação dessas práticas.
A vantagem do pioneirismo pode se traduzir em posicionamento duradouro nas recomendações de agentes de IA. Dados recentes confirmam a urgência da adaptação. Um estudo da Ahrefs demonstra queda de 35,2% nos cliques em resultados orgânicos quando recursos de AI Overview do Google são ativados.
A Conversion replicou o estudo no Brasil e encontrou padrão semelhante, evidenciando que a migração para interfaces conversacionais está em curso. Marcas que não investirem em visibilidade nas plataformas de IA correm risco de invisibilidade progressiva.
A transição não representa abandono do SEO tradicional, mas sim evolução integrada. Fundamentos técnicos como indexabilidade, estrutura HTML e velocidade de carregamento permanecem críticos para desempenho em ambos os canais.
Estratégias que combinam excelência técnica do SEO com naturalidade conversacional valorizada pelos Large Language Models maximizam a visibilidade nos buscadores clássicos e generativos. O investimento em GEO também se justifica por mudanças na jornada de compra. Usuários consultam IAs para formar opinião sobre marcas, produtos e serviços, estabelecendo confiança e awareness que influenciam decisões posteriores.
Mesmo buscas que não geram cliques imediatos impactam percepção de marca e autoridade temática. Aparecer em respostas de IA estabelece credibilidade independentemente do tráfego direto gerado.
Empresas B2B com expertise demonstrável apresentam maior potencial de sucesso com GEO. Organizações que possuem dados exclusivos, metodologias proprietárias ou percepções únicas conseguem se diferenciar através de respostas de IA de forma mais efetiva.
Negócios focados em conteúdo educacional, liderança de pensamento e construção de autoridade encontram sinergia natural com estratégias de otimização para sistemas generativos.
Como marcas devem se preparar para o comércio agêntico
A preparação para o comércio agêntico exige abordagem estruturada que combina elementos técnicos, estratégicos e operacionais. O primeiro passo consiste em avaliar a presença atual da marca em plataformas de IA generativa.
Ferramentas especializadas permitem monitorar como marcas aparecem em respostas de sistemas como ChatGPT, Gemini e Perplexity, identificando oportunidades de melhoria e lacunas de visibilidade.
A estruturação de dados de produtos ganha importância crítica. Descrições ricas, atributos detalhados e informações contextuais permitem que agentes de IA compreendam não apenas o que é vendido, mas para quem e em quais situações cada produto é mais apropriado.
A marcação estruturada através de Schema.org facilita interpretação automatizada, aumentando a probabilidade de recomendação em contextos relevantes.
A construção de autoridade temática através de conteúdo de qualidade permanece fundamental. As marcas devem focar em experiências reais e percepções derivadas de prática profissional, criando materiais baseados em dados proprietários, case studies exclusivos ou metodologias desenvolvidas internamente.
Esse tipo de conteúdo oferece diferenciação que sistemas de IA valorizam em suas sínteses, contrastando com informações genéricas amplamente disponíveis.
A estratégia de Digital PR orientada a dados complementa esforços de visibilidade orgânica. Menções de marca em contextos positivos funcionam como indicadores de credibilidade para Large Language Models.
A produção de pesquisas originais, análises de mercado e percepções baseadas em dados proprietários gera material atrativo para veículos de comunicação, amplificando presença em fontes que alimentam o treinamento de sistemas de IA.
A implementação de mecanismos de transparência e controle fortalece a confiança do consumidor. As marcas devem comunicar claramente como utilizam IA em processos de venda, quais dados coletam e como consumidores podem exercer controle sobre transações automatizadas.
A disponibilização de suporte humano, alertas em tempo real e possibilidade de cancelamento de compras atende às preocupações identificadas pela pesquisa. A capacitação de equipes internas representa investimento estratégico. Profissionais de marketing, vendas e tecnologia precisam compreender fundamentos de GEO, funcionamento de Large Language Models e melhores práticas de otimização para sistemas generativos.
O futuro do comércio com os agentes de IA
O comércio agêntico representa transformação no varejo digital, com 40% dos brasileiros já dispostos a delegar decisões de compra para sistemas de IA. Para marcas, o cenário oferece oportunidade de reposicionamento estratégico através de investimento em visibilidade orgânica nas plataformas de inteligência artificial generativa.
O Generative Engine Optimization consolida-se como disciplina essencial para garantir a descoberta de marcas por agentes de IA. Empresas que dominarem técnicas de otimização para Large Language Models, construírem autoridade temática através de conteúdo de qualidade e estabelecerem presença consistente em fontes confiáveis estarão melhor posicionadas para capturar oportunidades do novo paradigma de compra.
O momento atual favorece a adoção inicial. A competição por visibilidade em respostas de IA permanece menor que no SEO tradicional, permitindo que marcas estabeleçam posicionamento antes da massificação dessas práticas.
Contudo, a janela de oportunidade é limitada, exigindo ação imediata para garantir vantagem competitiva duradoura. A transição para o comércio agêntico não elimina fundamentos consolidados de marketing digital, mas exige evolução integrada. Estratégias que combinam excelência técnica do SEO tradicional com otimização para sistemas conversacionais maximizam a visibilidade e relevância em um ecossistema de descoberta cada vez mais fragmentado e sofisticado.
