Agentes de IA já geram 10% da receita de algumas marcas. A sua está invisível para eles?

Os agentes de IA já estão mudando como as pessoas compram, e essa mudança está acontecendo agora, não daqui a alguns anos.

Imagine pedir um tênis para correr sem abrir nenhum site, sem comparar preços em várias abas, sem digitar nada no Google. Você simplesmente manda uma mensagem para o seu agente de IA e ele resolve tudo, do início ao fim, sozinho. Ele sabe o seu número, conhece suas preferências, pesquisa opções, compara condições e finaliza a compra. Você não precisa fazer mais nada.

Parece futuro? Já é realidade para uma fatia crescente de consumidores, e os números provam isso. A McKinsey projeta até US$ 1 trilhão em receita de varejo nos EUA até 2030 movimentada pelo chamado comércio agêntico. E algumas marcas já estão colhendo esse resultado agora, atribuindo 10% da sua receita a canais onde agentes de IA conduzem toda a jornada de compra, do primeiro prompt até a transação final.

Para ter uma ideia da velocidade desse movimento, o tráfego da Target vindo do ChatGPT está crescendo 40% mês a mês. O Walmart já registra até 35% do seu tráfego de referência vindo de agentes de IA. Não são números marginais. São sinais claros de que o campo de batalha do e-commerce está mudando de endereço.

O problema é que, enquanto essas marcas crescem, muitas outras simplesmente não existem para esses agentes. Não aparecem, não são citadas, não são recomendadas. E aí vem a pergunta que toda empresa deveria estar fazendo agora 👇

A sua marca está visível para quem, ou para o quê, está comprando?

O que é o comércio agêntico e por que ele muda tudo

O comércio agêntico é basicamente o modelo onde um agente de IA age de forma autônoma em nome de um usuário para realizar tarefas completas de compra, desde a pesquisa inicial até o pagamento final, sem que a pessoa precise intervir em cada etapa. Não é um assistente que sugere opções e espera você clicar. É um sistema que interpreta a sua necessidade, avalia produtos, compara condições, escolhe o melhor caminho e finaliza a transação. Tudo isso em segundos, com base em preferências, histórico e contexto.

Isso representa uma virada completa na forma como o varejo digital funciona, porque o intermediário agora não é mais um buscador ou um marketplace, mas sim uma inteligência que toma decisões. Com a camada de execução avançando rapidamente por meio de navegadores compatíveis com agentes e protocolos como o UCP da OpenAI e o ACP do Gemini, o resultado é um fluxo contínuo de ponta a ponta. Da descoberta até o pagamento, tudo acontece sem que o consumidor precise abrir uma única aba do navegador.

Essa mudança tem um impacto direto no comportamento do consumidor. As pessoas que já usam agentes de IA no dia a dia relatam que simplesmente param de usar buscadores tradicionais para compras rotineiras. A conveniência é tão grande que o hábito muda rápido, e uma vez que você experimenta uma compra conduzida por agente, voltar a abrir dez abas no navegador parece um retrocesso absurdo. Isso significa que marcas que não estão no radar desses agentes perdem vendas não porque o consumidor escolheu um concorrente conscientemente, mas porque o agente nunca considerou a marca como uma opção válida.

Os dados que sustentam esse movimento não são projeções otimistas de startups querendo captar investimento. A McKinsey, uma das consultorias mais conservadoras e respeitadas do mundo, está falando em um trilhão de dólares até 2030 só no varejo americano. Isso coloca o comércio agêntico na mesma categoria de transformações que o e-commerce representou nos anos 2000 ou que os smartphones representaram para o comportamento digital na década seguinte. Quem entrou cedo capturou fatia de mercado enorme. Quem demorou, correu para recuperar terreno perdido por anos.

A morte da porta de entrada tradicional

Durante décadas, a jornada de compra tinha uma porta de entrada bem definida. Visibilidade em plataformas, investimento em mídia paga, ranqueamento em buscadores. Tudo dependia de o consumidor chegar a algum lugar antes de poder comprar qualquer coisa. Quem controlava esse destino controlava o comércio.

Essa era está acabando.

Quando alguém pede uma recomendação de tênis de corrida ao ChatGPT, ao Gemini, ao Claude ou ao Perplexity, está delegando todo o processo de descoberta a um agente alimentado por large language models. É o agente que decide quais produtos aparecem e quais nunca serão vistos. Não existe mais listing patrocinado nesse contexto. Não existe posição de busca. Não existe destino obrigatório.

As marcas visíveis para agentes de IA podem vencer na busca por IA sem serem o primeiro resultado no Google. É um jogo com regras completamente diferentes, e quem ainda está jogando apenas pelas regras antigas corre o risco de ficar de fora sem perceber.

A experiência do agente e o novo conceito de visibilidade digital

Existe um conceito que está ganhando muito espaço nas discussões sobre o futuro do marketing digital: a experiência do agente, ou AX na sigla em inglês. Ela descreve como um agente de IA percebe, interpreta e interage com uma marca ou produto durante a condução de uma tarefa. Diferente da experiência do usuário, que considera como uma pessoa navega num site, a AX considera como um sistema automatizado lê, classifica e decide sobre as informações que uma marca disponibiliza.

Um site com ótimo UX pode ter uma AX péssima se as informações estiverem estruturadas de um jeito que um agente não consegue processar com clareza e eficiência. CMOs que estão à frente da curva já reconhecem essa mudança fundamental: os agentes de IA não são mais apenas ferramentas que os consumidores utilizam. Eles são os clientes.

Assim como a experiência do usuário definiu a era do comércio digital B2C, a experiência do agente está definindo a era emergente do B2A, ou Business to Agent. Se você é uma marca, isso significa que a sua audiência real agora inclui os rastreadores automatizados que talvez você ainda esteja ativamente bloqueando no seu site. Só que esses agentes não navegam como humanos.

E os números reforçam esse ponto de forma contundente. Um estudo revelou que apenas 12% das URLs citadas por ferramentas de IA coincidem com os 10 primeiros resultados do Google. Outro estudo mostrou que 90% das fontes que o ChatGPT cita não estão sequer nas 20 primeiras páginas do Google. SEO tradicional, sozinho, já não é mais suficiente.

Esse novo critério de qualidade muda o que significa ter uma boa visibilidade digital. Durante anos, visibilidade significava aparecer bem no Google, ter um bom ranqueamento orgânico, estar presente nas redes sociais com engajamento consistente. Essas coisas ainda importam, mas elas não garantem mais que um agente de IA vai recomendar ou sequer considerar a sua marca. Os agentes buscam dados estruturados, descrições objetivas, informações claras sobre preço, disponibilidade, política de devolução, avaliações verificáveis. Se uma marca não entrega isso de forma que um agente consiga interpretar rapidamente, ela simplesmente não entra na equação, independente de quantos seguidores tem no Instagram.

A otimização da Web agêntica surge exatamente nesse contexto como a resposta prática para essa nova realidade. Assim como o SEO surgiu como a disciplina de tornar sites legíveis e relevantes para buscadores, a otimização agêntica é o processo de tornar uma marca legível, confiável e recomendável para agentes de IA.

O que a visibilidade agêntica parece na prática

Marcas podem perder posições da noite para o dia, não porque o produto mudou, mas porque o conteúdo não estava estruturado de uma forma que os agentes conseguissem interpretar com confiabilidade. Por outro lado, marcas que eram invisíveis no mundo AI-first conseguiram chegar ao primeiro lugar ao abraçar a experiência do agente e a otimização para mecanismos de resposta, conhecida como AEO.

Um caso real ilustra bem esse ponto: uma empresa de robótica alcançou um aumento de 94% na visibilidade agêntica em quatro meses ao reestruturar seu conteúdo para AEO. O conteúdo original era envolvente para leitores humanos, mas uma análise revelou que faltavam elementos que os LLMs precisam para extrair e citar informações de forma confiável:

• Uma seção clara de perguntas frequentes
• Casos de uso reais e detalhados
• Respostas precisas para as perguntas exatas que os usuários estavam fazendo às ferramentas de IA

Ao aprofundar a relevância do conteúdo e reestruturá-lo para compreensão por máquinas, enquanto concorrentes continuavam vagos, promocionais e mal formatados, essa marca se tornou a referência na sua categoria. Os LLMs começaram a citá-la. Os agentes começaram a recomendá-la.

O playbook para marcas que querem competir nesse cenário

As marcas que já colhem resultados concretos com agentes de IA não chegaram lá por acaso. Elas tomaram decisões estratégicas sobre como estruturam suas informações, como se posicionam em plataformas que alimentam modelos de linguagem e como garantem que suas políticas comerciais sejam claras o suficiente para que um agente possa tomar uma decisão de compra com confiança.

O roteiro prático que essas marcas seguem envolve quatro frentes principais:

• Auditar como os agentes enxergam a marca. Já existem ferramentas que simulam como os LLMs rastreiam e interpretam um site. A maioria das marcas se surpreende com as lacunas que descobre nesse processo.
• Estruturar conteúdo para ser visível aos agentes, não apenas para SEO. Isso significa criar FAQs claras, casos de uso específicos e respostas precisas para consultas reais dos usuários, em vez de páginas recheadas de palavras-chave sem profundidade.
• Gerenciar citações externas. Modelos de IA dão peso significativo a fontes como Reddit e Wikipédia. Entender como a marca é referenciada nesses espaços e trabalhar ativamente para moldar essa narrativa faz diferença real nas recomendações.
• Construir dados de produto legíveis por máquinas. APIs bem documentadas, schemas estruturados e feeds de produto limpos e atualizados são a nova vitrine digital.

Além da estrutura técnica, essas marcas também entenderam que a reputação digital agora tem um novo significado. Um agente de IA, antes de recomendar um produto, consulta fontes variadas para validar se aquela marca é confiável. Avaliações em plataformas reconhecidas, menções em veículos de tecnologia e varejo, consistência das informações entre diferentes pontos de contato digital, tudo isso entra no cálculo que o agente faz antes de dizer para o usuário: encontrei a melhor opção para você. Marcas com reputação fragmentada ou informações inconsistentes perdem nessa avaliação, mesmo que tenham um produto superior ao concorrente que aparece bem estruturado.

O que os grandes players já estão fazendo

Isso não é um exercício teórico. Grandes varejistas como Target, Walmart e Etsy já estão investindo em APIs, schemas e estratégias de conteúdo ajustadas para a forma como os agentes de IA consomem e agem sobre informações. O resultado prático é que o tráfego de referência dessas empresas vindo do ChatGPT já chega a 35%.

O comportamento do consumidor já está se movendo para encontrar essas marcas. Um estudo da Adobe revelou que enquanto quase metade dos consumidores americanos usa o TikTok como mecanismo de busca, 14% já preferem o ChatGPT ao Google. O salto de pesquisar e clicar para perguntar a um agente e aprovar a sugestão não é um salto grande, e está acontecendo mais rápido do que a maioria das marcas percebe.

Nos próximos 12 meses, a expectativa é de avanços significativos no modelo B2A, onde empresas precisam pensar em marketing, vendas e comunicação não apenas para compradores humanos, mas para os agentes de IA que agem em nome deles. Mais consumidores delegando compras a agentes, menos pessoas navegando manualmente em sites, e o surgimento das primeiras redes agente-para-agente, onde agentes aprendem com as transações bem-sucedidas uns dos outros para fazer recomendações cada vez melhores.

O que muda na prática para quem ainda não está nesse movimento

Para quem está de fora desse movimento, o risco concreto não é perder uma venda aqui ou ali. É perder relevância de forma estrutural em um canal que vai crescer de forma acelerada nos próximos anos. Quando um agente de IA aprende que determinadas marcas são confiáveis e entregam boas experiências nas compras que conduz, ele tende a recomendar essas marcas repetidamente, criando um ciclo de reforço que favorece quem está bem posicionado e dificulta cada vez mais a entrada de novos players naquele espaço de recomendação.

Isso não significa que a solução é entrar em pânico e jogar fora tudo que foi construído em SEO tradicional e presença nas redes sociais. Essas estratégias ainda têm valor e ainda impactam resultados. O que muda é que elas precisam ser complementadas com uma camada nova de otimização da Web agêntica, que garante que toda a estrutura digital da marca seja legível e relevante não só para humanos, mas também para os sistemas autônomos que cada vez mais fazem escolhas em nome deles.

Pensar em visibilidade digital hoje sem considerar como os agentes enxergam a sua marca é como pensar em SEO nos anos 2010 sem considerar mobile. Não é opcional. É uma questão de sobrevivência competitiva.

Outro ponto que diferencia as marcas vencedoras é a velocidade com que adaptaram suas estratégias ao perceber o movimento. Em vez de esperar o mercado consolidar para então reagir, elas trataram o comércio agêntico como uma janela de oportunidade real e alocaram recursos para entender como os agentes funcionam, quais plataformas eles usam como fonte de dados e quais critérios pesam mais nas recomendações. Essa antecipação cria uma vantagem competitiva que se acumula com o tempo, porque enquanto elas já estão otimizando e aprendendo, os concorrentes ainda estão decidindo se o tema merece atenção.

O cenário que se desenha é de uma internet onde uma parcela significativa das decisões de compra passa por camadas de inteligência artificial antes de chegar ao clique final, ou antes de nem precisar mais do clique. A próxima década do comércio digital não será vencida pelas marcas com os melhores sites ou os melhores ranqueamentos no Google. Será vencida pelas marcas que as máquinas entendem, confiam e recomendam.

Os 10% de receita que algumas marcas já atribuem a esse canal são só o começo de uma curva que, se a McKinsey estiver certa, vai redefinir o varejo digital nos próximos cinco anos. 🚀