Karine Sales
Atualizado em 19/12/2025
14 min de leitura
O Google muda mais rápido do que você consegue acompanhar? Não se preocupe, isso é comum pra muita gente.
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Por muito tempo, otimizar para buscas significava, essencialmente, otimizar para links. Como profissionais de SEO, nosso trabalho girava em torno de garantir que as páginas de um site fossem indexadas, com palavras-chave estratégicas e boas posições no ranking do Google.
Quando o Google Shopping passou a ser mais presente nas páginas de resultados, a busca passou a ser também sobre produtos.
Agora, entramos em uma nova fase: a da busca mediada por inteligência artificial.
Em vez de apenas exibir listas de resultados ou carrosséis de produtos, as plataformas começaram a gerar respostas completas, sugerir produtos, comparar opções e até orientar decisões de compra.
A otimização de produtos neste novo cenário envolve dados estruturados e feeds bem configurados, além de descrições que fazem sentido em uma conversa, avaliações confiáveis e conteúdo capaz de responder dúvidas reais de compra.
Recentemente, publicamos uma análise do Alexis Rylko, que mostrou que a nova ferramenta de Pesquisa de produtos do ChatGPT, supostamente, usa o índice de resultados do Google, além de informações do próprio Google Shopping.
Isso é muito bom, porque traz uma nova plataforma de descoberta para o público, que pode trazer conversões para o seu negócio. E apesar de ser nova, ela usa algo que a gente já otimizou, então não gera retrabalho.
Neste texto, eu vou te explicar como preparar produtos para serem encontrados, recomendados e comparados por IAs, considerando Google Shopping, buscas generativas e o papel crescente da inteligência artificial no processo de decisão de compra.
Vamos lá?!
O Google Shopping não é uma novidade para quem trabalha com SEO ou e-commerce. Há anos, ele funciona como um ambiente para exibição de produtos diretamente nos resultados de busca, conectando as pessoas com lojas a partir de informações como preço, disponibilidade e relevância.
O que muda agora não é a existência do Google Shopping em si, mas a forma como esses dados passam a ser usados por sistemas de inteligência artificial.
Atualmente, a base do Google Shopping está na combinação entre:
O Google Merchant Center é uma plataforma gratuita do Google que funciona como um “painel de controle” para lojistas. O seu objetivo principal é permitir que você envie e gerencie as informações dos seus produtos (nome, preço, foto, estoque) para que elas apareçam em diversos serviços do Google.
Esses dados alimentam os anúncios de Shopping, os resultados orgânicos de produtos e os carrosséis exibidos na SERP.
Ou seja, o Google não lê o produto apenas a partir do HTML da página; ele depende de informações estruturadas, padronizadas e atualizadas.
Com a chegada das experiências de busca generativa, como Modo IA e as buscas nos navegadores Comet e Atlas, e das funcionalidades de compra assistida, as plataformas podem usar esses mesmos dados do Google Shopping para gerar respostas, resumir opções e comparar produtos automaticamente.
Em vez de apenas mostrar uma lista, a IA passa a:
O ChatGPT (e outras plataformas de IA) não confirmaram se usam mesmo dados do Google. Mas, nós já vimos que os dados de produtos (em texto) usados nas guias de compra do Shopping Research são idênticos aos do Google Shopping; os ícones de lojistas vêm da API do Google Shopping; e as marcações nos links são típicas do Google.
Aplicar dados estruturados corretamente é ainda mais importante agora. Eles vão ajudar a IA a entender o que é o seu produto, quais as características dele e em que contexto ele deve ser recomendado.
Schemas como Product, Offer e Review funcionam como uma camada de tradução entre o site e os sistemas de IA. Sem essa camada, o produto até pode ser indexado, mas dificilmente será compreendido em profundidade.
Quanto mais estruturada estiver a informação, maior a chance de o produto aparecer em experiências de busca generativa e recomendações.
Já comentamos aqui no texto, mas é sempre bom trazer uma definição, né? O Shopping Research é um modo do ChatGPT projetado para fazer pesquisas de produto de forma profunda, personalizada e multietapas.
São recomendações em linguagem natural feitas a partir de perguntas das pessoas no ChatGPT.
Por exemplo, eu pedi para ele me indicar guirlandas de Natal baratas perto de mim. Ele fez algumas perguntas, definiu minhas preferências e, em cerca de 5 minutos, trouxe um guia de compras elencando qual a melhor opção de guirlanda, seguida por outras que também poderiam me agradar, junto com link do produto e outras informações importantes, como preço, tamanho, descrição etc.
Diferente do Google, o ChatGPT não funciona como um mecanismo de busca tradicional. Ele não “ranqueia páginas” da mesma forma que uma SERP.
As recomendações de produtos são construídas a partir da combinação de diferentes fontes e sinais, como:
O resultado é uma resposta pertinente ao contexto da pergunta e das preferências da pessoa (dependendo de como é o seu uso do ChatGPT e se você ativa a memória dele), que tenta atender à intenção de busca de forma direta.
No caso do Shopping Research, o fluxo de recomendação de produtos acontece da seguinte forma:
O sistema também personaliza recomendações usando informações do usuário, mas sem revelar isso explicitamente.
Na Pesquisa de produtos do ChatGPT, as pessoas descrevem em linguagem natural o que estão buscando, por exemplo, “Qual o melhor tênis para corrida?” ou “Compare esses dois modelos de tênis para treino de força”.
Esses tipos de busca pedem mais do que só uma lista de opções. Eles exigem análise, comparação e contextualização.
Para que um produto apareça nos guias de compra do ChatGPT, ele precisa estar associado a informações como:
Agora que a gente passou pela teoria e contextualização, chegamos no momento de entender o que você precisa fazer para otimizar os seus produtos e fazer eles serem bem ranqueados no Google e, de quebra, recomendados nas plataformas de IA.
A seguir, estão os principais elementos que ajudam produtos a serem entendidos, contextualizados e utilizados pelos mecanismos de busca e sistemas de IA:
O título do produto (title tag e h1) continua sendo um dos pontos mais importantes da otimização. Ele precisa ir além do nome técnico ou do modelo. Títulos compostos apenas por códigos, números ou variações internas dificultam tanto a compreensão humana quanto a interpretação por sistemas de IA.
Um bom título combina:
Veja este exemplo da marca de dermocosméticos Sallve, que traz o que é o produto (bastão), seu objetivo (antiolheiras) e também sua função falada de uma forma mais técnica (antioxidante), para quem já tem um certo conhecimento em produtos deste nicho.
Uma boa prática é pensar: como alguém falaria desse produto em uma conversa? Essa pergunta simples pode revelar ajustes importantes.
Descrições de produto não devem se limitar a listas de características técnicas. Tanto na busca, quanto nas recomendações das IAs, as descrições precisam responder a algo maior: por que esse produto é útil em determinado contexto.
Minha dica é:
Isso não quer dizer encher a descrição de adjetivos desnecessários e escrever além da conta. Por exemplo, a Principia, empresa de dermocosméticos, faz uma descrição sucinta e direta dos seus produtos logo abaixo do preço. Mais abaixo, você encontra mais informações pertinentes em uma segunda descrição mais completa.
A linguagem deve ser natural, próxima da forma como as pessoas perguntam e conversam. Muitas vezes, uma boa descrição já responde perguntas implícitas como “isso é para mim?” ou “vale a pena nesse caso?”.
Falando na estrutura da descrição, o ideal é mantê-la escaneável para facilitar a leitura de todos – máquinas e humanos. Então use parágrafos curtos, listas e informação organizada em blocos.
Se títulos e descrições ajudam na compreensão semântica, os dados estruturados são a base da compreensão técnica do produto.
Dados estruturados são um conjunto de informações padronizadas sobre uma página. O Google usa esses dados para detalhar os resultados de busca.
Neste contexto, os mais comuns são os de avaliações, preço, estoque e comentários, mas existem vários outros. Para entender como implementar ou otimizar dados estruturados no seu site, recomendamos a leitura de dois guias do Google:
Aqui, a consistência é fundamental. As informações precisam bater entre a página do produto, o feed do Google Merchant Center e as menções e descrições em conteúdos externos.
Diferenças de preço, nome ou especificações geram ruído. E ruído dificulta a reutilização dessas informações em experiências assistidas por IA.
Avaliações sempre foram importantes para conversão, mas ganham ainda mais peso em contextos de recomendação e comparação.
Não é à toa o sucesso de plataformas de vendas como Shein e Shopee, que possuem extensas seções de comentários dos compradores.
Reviews ajudam a responder perguntas frequentes, além de eliminar dúvidas sobre a confiabilidade da marca e eficácia do produto.
Além das avaliações na própria loja, também vale apostar em:
Esses sinais ajudam a construir uma percepção de autoridade em torno do produto, algo especialmente relevante quando a IA precisa sugerir opções com base em confiança e consenso (e que o Google também valoriza muito no ranqueamento).
Na loja de roupas femininas Sislla, os clientes podem deixar a avaliação do produto e comentários:
Muitas das dicas dos blocos anteriores são aplicáveis em páginas e categorias de produtos. Mas você não deve parar por aí.
O conteúdo de apoio tem um papel bem importante: ele ajuda a IA a entender contexto, comparações, usos e limitações. Ele funciona como uma camada entre a intenção de busca e o produto em si.
Veja alguns exemplos do que você pode criar:
Os conteúdos comparativos trazem informações que a IA precisa para responder perguntas como “qual é melhor?” ou “qual vale mais a pena em determinada situação?”. Garanta que eles tenham:
Exemplo: Você pode comparar dois produtos seus, ou um seu e um similar do concorrente, em um vídeo ou em um blog post.
Os guias de compra apresentam uma lista de produtos, normalmente de diferentes marcas, com informações como prós e contras, preço e descrição. Eles não vendem um produto específico, mas explicam como escolher.
Do ponto de vista da IA, guias de compra ajudam a responder perguntas como: “o que considerar antes de comprar?” e “quais critérios fazem diferença?”.
Exemplo: Mais uma vez, você pode fazer uma lista dos seus próprios produtos, ou comparando com produtos concorrentes. Uma prática comum é enviar o produto para influenciadores do nicho e contratar um conteúdo comparativo.
FAQs ou Perguntas Frequentes continuam sendo um formato simples, mas extremamente eficiente – desde que sejam baseadas em dúvidas reais de clientes, e não em perguntas genéricas criadas apenas para SEO.
Para construir uma FAQ esclarecedora (e que vai reduzir incertezas e impulsionar a venda), é importante falar com o time de vendas ou com seus próprios clientes. Outra dica é ver o que os concorrentes colocam em suas FAQs e usar como inspiração.
Conteúdos que explicam quando e para quem um produto faz sentido ajudam a IA a recomendar com mais precisão.
Esse tipo de conteúdo costuma responder perguntas como:
Essas respostas ajudam a criar limites claros, algo essencial para recomendações mais confiáveis. Em vez de tentar servir para todo mundo, o produto passa a ser associado a cenários específicos.
A otimização de produtos entrou definitivamente na era da busca conversacional. Agora, no SEO, precisamos considerar que produtos serão compreendidos, comparados e recomendados por sistemas de IA, e não mais só no Google Shopping ou na SERP.
Portanto, comece a estruturar bem as informações do seu site, principalmente se você tiver um e-commerce. Títulos claros, descrições contextualizadas, dados estruturados consistentes e conteúdo de apoio são pré-requisitos para aparecer em experiências de compra assistidas por IA.
Se você quer preparar seu site para esta nova era, a SEO Happy Hour pode te ajudar. Nossa equipe atua com SEO técnico e consultoria para os seus conteúdos serem otimizados e estratégicos.
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Jornalista e criadora de conteúdo digital, atua há mais de 8 anos desenvolvendo estratégias e textos otimizados para blogs, sites e redes sociais.
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