O Google apresentou durante a NRF 2026 o Universal Commerce Protocol (UCP), um padrão aberto que estabelece uma linguagem comum para que os agentes de inteligência artificial executem transações completas em nome dos consumidores.
O protocolo foi desenvolvido em parceria com a Shopify, a Etsy, a Wayfair, a Target e o Walmart, além de contar com o endosso de mais de 20 empresas, incluindo a Adyen, a American Express, a Mastercard, a Stripe e a Visa.
O movimento posiciona o Google como a infraestrutura central do comércio agêntico, um modelo em que os sistemas de IA pesquisam, comparam e finalizam compras de forma autônoma. Diferentemente dos ecossistemas proprietários, o UCP permite que os agentes de diferentes plataformas interajam com os varejistas sem a necessidade de integrações individuais.
Além disso, o padrão é compatível com os protocolos existentes como o Agent2Agent (A2A), o Agent Payments Protocol (AP2) e o Model Context Protocol (MCP). Para complementar o protocolo, a empresa lançou o Business Agent, que permite conversas diretas entre as marcas e os consumidores nas páginas de resultados de busca, e o Direct Offers, um formato de anúncios no AI Mode que apresenta descontos exclusivos baseados na intenção de compra.
As ferramentas complementam o ecossistema de comércio agêntico da companhia, que já inclui o AP2 para transações seguras. O contexto brasileiro reforça a relevância do anúncio.
Uma pesquisa recente indica que 40% dos consumidores do país estão dispostos a permitir que a IA execute compras autonomamente. Esse dado posiciona o Brasil entre os mercados com maior potencial de adoção. Para as marcas, o momento representa uma oportunidade de estabelecer visibilidade orgânica nas plataformas conversacionais antes da massificação dessas práticas.
O Universal Commerce Protocol: infraestrutura aberta para os agentes de IA
O Universal Commerce Protocol funciona como uma camada técnica que conecta os agentes de inteligência artificial aos sistemas de e-commerce das empresas. O protocolo estabelece um padrão de comunicação que permite a descoberta de produtos, a autenticação de usuários e a execução de transações. Dessa forma, cada agente não precisa desenvolver integrações específicas para cada varejista.
A arquitetura do UCP é compatível com os protocolos existentes como o Agent2Agent (A2A), o Agent Payments Protocol (AP2) e o Model Context Protocol (MCP). Essa interoperabilidade permite que o padrão funcione em diferentes verticais de mercado, desde o varejo até os serviços e pagamentos. Como resultado, cria-se um ecossistema unificado para o comércio baseado em IA.
Na prática, o protocolo permite que os consumidores finalizem compras no AI Mode do Google Search e no aplicativo Gemini. Os usuários podem selecionar variações de produtos, fazer login e concluir o checkout sem sair da interface conversacional. Enquanto isso, o varejista permanece como o vendedor de registro e mantém o controle sobre a experiência de compra.
A implementação inicial está focada no mercado dos Estados Unidos, com a expansão global prevista para os próximos meses. O Google Pay será o método de pagamento principal, com a integração do PayPal também planejada. Por outro lado, os varejistas podem customizar a integração conforme suas necessidades, mantendo a flexibilidade operacional.
O UCP representa uma diferença significativa em relação ao e-commerce tradicional. Enquanto as lojas online são construídas para a navegação humana com páginas, filtros e carrinhos, o comércio agêntico opera através de conversas. Assim, os agentes de IA interpretam intenções, comparam opções e executam transações com base nas preferências previamente definidas pelo usuário.
O Business Agent: vendedor virtual nas páginas de busca
O Business Agent permite que as marcas estabeleçam uma presença conversacional nas páginas de resultados do buscador. A ferramenta funciona como um vendedor virtual que responde perguntas sobre os produtos, fornece informações técnicas e auxilia os consumidores durante os momentos da jornada de compra.
Os varejistas elegíveis nos Estados Unidos podem ativar e personalizar o Business Agent através do Merchant Center. A configuração inicial permite definir o tom de voz da marca e as informações básicas sobre os produtos. Nos próximos meses, o Google planeja adicionar a capacidade de treinamento baseado nos dados proprietários das empresas.
A ferramenta já está disponível para marcas como a Lowe’s, a Michael’s, a Poshmark e a Reebok. A interação ocorre na própria página de resultados, sem que o usuário precise acessar o site do varejista. Esse modelo reduz o atrito na jornada de compra e permite que as marcas capturem a demanda no momento da pesquisa.
Além disso, o Business Agent oferecerá funcionalidades de análise de dados, permitindo que os varejistas compreendam os padrões de perguntas e o comportamento dos consumidores. A ferramenta poderá sugerir produtos relacionados e habilitar compras diretas, incluindo o checkout agêntico, dentro da experiência conversacional.
Para as marcas, o Business Agent representa uma nova camada de interação que exige otimização específica. A descoberta de produtos migra das páginas web ranqueadas para as respostas conversacionais geradas por IA. Dessa forma, as empresas que não investirem em presença nessas interfaces correm o risco de perder visibilidade para os concorrentes que dominarem as técnicas de Generative Engine Optimization (GEO).
O Direct Offers: monetização do AI Mode com descontos contextuais
A empresa está testando o Direct Offers, um formato de anúncios no AI Mode que permite aos varejistas apresentarem ofertas exclusivas para os consumidores com intenção de compra. O sistema utiliza a inteligência artificial para determinar quando um desconto é relevante para a consulta do usuário, exibindo a oferta como “Sponsored deal” na interface.
O funcionamento é contextual. Quando um usuário busca por um produto específico com critérios detalhados, o AI Mode já apresenta recomendações baseadas na relevância. Com o Direct Offers, os varejistas podem adicionar um desconto exclusivo para aumentar a probabilidade de conversão. A IA do Google avalia a relevância da oferta em relação à intenção de busca antes de exibi-la.
Marcas como a Petco, a e.l.f. Cosmetics, a Samsonite, a Rugs USA e os comerciantes do Shopify estão participando do piloto inicial. O foco atual está nos descontos percentuais, mas a empresa planeja expandir para outros atributos de valor, como bundles e frete grátis. Isso permitirá que os varejistas priorizem propostas além do preço.
A configuração ocorre nas configurações de campanha do Google Ads. Os anunciantes definem quais ofertas desejam destacar, e o sistema determina os momentos de exibição. O formato complementa as campanhas Performance Max e Shopping padrão, funcionando como uma camada adicional de conversão para os usuários nas interfaces conversacionais.
O Direct Offers representa a monetização do AI Mode, mas a descoberta orgânica permanece importante. As marcas com presença orgânica nas respostas do AI Mode terão vantagem competitiva mesmo em um ambiente com ofertas patrocinadas. A visibilidade não paga estabelece autoridade e confiança que influenciam as decisões de compra, independentemente dos descontos apresentados.
Novos atributos no Merchant Center para a descoberta conversacional
A empresa está lançando dezenas de novos atributos de dados no Merchant Center, projetados para a descoberta nas interfaces conversacionais como o AI Mode, o Gemini e o Business Agent. Os atributos complementam os feeds de produtos existentes e vão além das palavras-chave tradicionais.
Os novos campos incluem respostas para as perguntas comuns sobre os produtos, informações sobre os acessórios compatíveis e sugestões de substitutos. Essa estruturação permite que os agentes de IA compreendam não apenas as características técnicas, mas também o contexto de uso e as relações entre os produtos do catálogo.
A implementação inicial está ocorrendo com um grupo restrito de varejistas, com a expansão prevista para os próximos meses. A estruturação de dados ganha importância no comércio agêntico, pois os agentes de IA dependem de informações detalhadas e contextuais para fazer recomendações precisas.
As descrições ricas com atributos específicos facilitam a interpretação pelos sistemas de IA. Por sua vez, a marcação estruturada através do Schema.org aumenta a probabilidade dos produtos serem recomendados em contextos relevantes. A qualidade dos dados dos produtos se torna um diferencial competitivo em um ambiente onde a descoberta ocorre através de conversas.
Para os varejistas, a preparação exige uma revisão completa dos feeds de produtos. As informações genéricas ou incompletas reduzem as chances de aparecer nas recomendações dos agentes de IA. Assim, as empresas que investirem no enriquecimento de dados e na estruturação semântica estarão melhor posicionadas para capturar a demanda no comércio conversacional.
Implicações para o varejo brasileiro e a janela de oportunidade
O lançamento do UCP ocorre em um momento de receptividade do mercado brasileiro para as tecnologias de IA aplicadas ao consumo. Os 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 na adoção.
A abertura ao comércio agêntico reflete um padrão consistente de comportamento. Enquanto 54% dos brasileiros consideram importante revisar as transações antes da conclusão, a maioria aceita a delegação parcial do processo decisório para os sistemas de IA. Essa disposição cria uma oportunidade para as marcas que se posicionarem nas plataformas conversacionais antes da massificação.
O Google está posicionando o UCP como a infraestrutura central do comércio agêntico, competindo com os ecossistemas fechados como o da Amazon. A abordagem aberta pode democratizar o acesso ao comércio baseado em agentes, permitindo que os varejistas de diferentes portes participem do novo paradigma sem depender dos marketplaces proprietários.
Para as marcas brasileiras, o cenário exige a adaptação das práticas consolidadas de SEO para um novo paradigma de otimização. O Generative Engine Optimization (GEO) se consolida como uma disciplina essencial para garantir a visibilidade nas respostas de IA. Diferentemente do SEO tradicional, que foca no ranqueamento das páginas, o GEO otimiza os conteúdos para a citação na menção nas sínteses geradas pelos Large Language Models.
A janela de oportunidade é limitada. Um estudo da Ahrefs demonstra uma queda de 35,2% nos cliques nos resultados orgânicos quando os recursos de AI Overview do Google são ativados. A Conversion replicou o estudo no Brasil e encontrou um padrão semelhante, evidenciando que a migração para as interfaces conversacionais está em curso.
Como as marcas devem se preparar para o comércio agêntico
A preparação para o comércio agêntico exige uma abordagem estruturada que combina elementos técnicos, estratégicos e operacionais. O primeiro passo consiste em avaliar a presença atual da marca nas plataformas de IA generativa, identificando as oportunidades de melhoria e as lacunas de visibilidade.
A estruturação dos dados dos produtos ganha importância. As descrições detalhadas, os atributos específicos e as informações contextuais permitem que os agentes de IA compreendam para quem e em quais situações cada produto é apropriado. A marcação estruturada através do Schema.org facilita a interpretação, aumentando a probabilidade de recomendação.
A construção da autoridade temática através do conteúdo de qualidade permanece importante. As marcas devem focar nas experiências reais derivadas da prática profissional, criando materiais baseados nos dados proprietários, case studies exclusivos ou metodologias desenvolvidas internamente. Esse tipo de conteúdo oferece uma diferenciação que os sistemas de IA valorizam nas suas sínteses.
Além disso, a estratégia de Digital PR orientada a dados complementa os esforços de visibilidade orgânica. As menções da marca em contextos positivos funcionam como indicadores de credibilidade para os Large Language Models. A produção de pesquisas originais e análises de mercado gera material atrativo para os veículos de comunicação, amplificando a presença nas fontes que alimentam o treinamento dos sistemas de IA.
Por fim, a capacitação das equipes internas representa um investimento necessário. Os profissionais de marketing, vendas e tecnologia precisam compreender os fundamentos do GEO, o funcionamento dos Large Language Models e as melhores práticas de otimização para os sistemas generativos. O conhecimento técnico permite a execução consistente das estratégias adaptadas ao novo paradigma.
O futuro do e-commerce com o UCP
O Universal Commerce Protocol representa uma infraestrutura que pode definir os próximos anos do varejo digital. O padrão aberto desenvolvido pelo Google estabelece uma linguagem comum para os agentes de IA operarem em conjunto com os sistemas de e-commerce, eliminando as barreiras técnicas que limitavam a adoção do comércio agêntico.
Para as marcas, o momento oferece uma oportunidade de reposicionamento através do investimento na visibilidade orgânica nas plataformas de inteligência artificial. O Generative Engine Optimization se consolida como uma disciplina essencial para garantir a descoberta pelos agentes de IA. As empresas que dominarem as técnicas de otimização para os Large Language Models estarão melhor posicionadas para capturar a demanda no novo paradigma.
Atualmente, a competição por visibilidade nas respostas de IA permanece menor que no SEO tradicional, permitindo que as marcas estabeleçam um posicionamento antes da massificação dessas práticas. Contudo, a janela de oportunidade é limitada. A migração para as interfaces conversacionais está em curso, e as marcas que não agirem correm o risco da invisibilidade em um ambiente onde a descoberta ocorre através das conversas com os agentes de IA.
