Tempo de leitura: 20 minutos<\/small><\/p>
O an\u00fancio de que a Michaels, maior rede varejista de artesanato da Am\u00e9rica do Norte, mais que dobrou a taxa de convers\u00e3o com um assistente de compras baseado em intelig\u00eancia artificial ganhou destaque em praticamente todos os ve\u00edculos especializados em varejo e tecnologia. O resultado chamou aten\u00e7\u00e3o por trazer um dos primeiros exemplos p\u00fablicos de uma grande rede divulgando m\u00e9tricas concretas sobre o uso de IA na experi\u00eancia de compra.<\/p>\n
No entanto, o percentual de convers\u00e3o talvez seja justamente o aspecto menos relevante da hist\u00f3ria.<\/p>\n
O que realmente merece aten\u00e7\u00e3o \u00e9 a mudan\u00e7a na forma como consumidores descobrem produtos e como as marcas precisam se preparar para serem encontradas nesse novo ambiente. Para empresas brasileiras, esse pode ser um sinal de alerta muito maior do que o pr\u00f3prio n\u00famero divulgado pela varejista norte-americana.<\/p>\n
Desde que o caso veio a p\u00fablico, acompanhamos sua repercuss\u00e3o em diferentes publica\u00e7\u00f5es internacionais. A conclus\u00e3o \u00e9 relativamente simples: embora o ganho de convers\u00e3o tenha dominado as manchetes, ele n\u00e3o explica sozinho o sucesso do projeto. O aprendizado mais importante est\u00e1 na estrutura constru\u00edda antes da chegada da IA.<\/p>\n
Neste artigo, analisamos o que a Michaels realmente implementou, por que os n\u00fameros devem ser interpretados com cautela e quais li\u00e7\u00f5es esse movimento oferece para empresas brasileiras que come\u00e7am a adaptar suas estrat\u00e9gias \u00e0 nova gera\u00e7\u00e3o de mecanismos de busca e assistentes de IA.<\/p>\n
Leitura complementar:<\/strong> o Google Cloud explica como empresas est\u00e3o utilizando IA generativa para melhorar a experi\u00eancia do cliente em sua plataforma oficial: <\/span>https:\/\/cloud.google.com\/<\/a><\/p>\n Antes de analisar os resultados, vale separar os fatos da narrativa constru\u00edda em torno do lan\u00e7amento.<\/p>\n O projeto recebeu o nome de Ask Mike<\/strong>, um assistente de compras conversacional desenvolvido sobre a plataforma Gemini Enterprise for Customer Experience<\/strong>, do Google Cloud. A ferramenta come\u00e7ou a operar de forma discreta em maio de 2026 no site da Michaels e em seus aplicativos para iOS e Android. Somente dois meses depois, quando j\u00e1 havia acumulado dados suficientes de utiliza\u00e7\u00e3o, a empresa decidiu divulgar oficialmente o projeto.<\/p>\n Na pr\u00e1tica, a proposta \u00e9 substituir a l\u00f3gica tradicional de busca por uma conversa.<\/p>\n Em vez de pesquisar por termos espec\u00edficos como “tecido de algod\u00e3o azul”, o consumidor descreve o que pretende fazer. Um exemplo seria: “Quero fazer cortinas para minha sala e preciso saber quais materiais comprar.”<\/em> A partir dessa inten\u00e7\u00e3o, o assistente identifica os produtos necess\u00e1rios, sugere alternativas e monta uma lista completa para o projeto.<\/p>\n Segundo a pr\u00f3pria Michaels, entre maio e julho de 2026 o Ask Mike registrou:<\/p>\n Ao anunciar os resultados, Heather Bennett, presidente e Chief Customer Officer da Michaels, afirmou que o objetivo era transformar o assistente em um parceiro criativo para os consumidores, ajudando a converter inspira\u00e7\u00e3o em decis\u00f5es de compra.<\/p>\n Do lado do Google Cloud, Kapil Dabi, respons\u00e1vel pelas solu\u00e7\u00f5es de varejo e bens de consumo para as Am\u00e9ricas, destacou que a IA conversacional tende a se tornar uma das principais interfaces entre consumidores e marcas nos pr\u00f3ximos anos.<\/p>\n O ponto importante \u00e9 que a Michaels n\u00e3o est\u00e1 sozinha nesse movimento.<\/p>\n Grandes varejistas como Ulta Beauty<\/strong>, Macy’s<\/strong> e The Home Depot<\/strong> tamb\u00e9m v\u00eam adotando tecnologias semelhantes para tornar a descoberta de produtos mais conversacional. Isso indica que n\u00e3o se trata de um experimento isolado, mas de uma mudan\u00e7a gradual na forma como o com\u00e9rcio eletr\u00f4nico passa a organizar a experi\u00eancia de compra.<\/p>\n Leitura complementar:<\/strong> o padr\u00e3o internacional para organiza\u00e7\u00e3o de dados estruturados pode ser consultado em <\/span>https:\/\/schema.org\/<\/a>. Esse tipo de marca\u00e7\u00e3o \u00e9 um dos elementos que ajudam mecanismos de busca e modelos de IA a compreender melhor p\u00e1ginas de produtos.<\/p>\n <\/span><\/p>\n \u00c0 primeira vista, o resultado divulgado pela Michaels impressiona. Afinal, poucas empresas compartilham m\u00e9tricas p\u00fablicas relacionadas ao desempenho de iniciativas de intelig\u00eancia artificial. Ainda assim, antes de transformar esse n\u00famero em refer\u00eancia para outros projetos, vale analisar o contexto em que ele foi obtido.<\/p>\n A maior parte da cobertura internacional destacou o percentual de convers\u00e3o, mas praticamente nenhuma reportagem discutiu como essa m\u00e9trica foi constru\u00edda ou quais limita\u00e7\u00f5es ela pode ter. Isso n\u00e3o invalida o case, mas mostra que o dado deve ser interpretado com cautela.<\/p>\n Existem pelo menos quatro pontos que ajudam a colocar esse resultado em perspectiva.<\/p>\n O primeiro aspecto diz respeito ao perfil dos usu\u00e1rios.<\/p>\n Quem opta por conversar com um assistente de compras normalmente j\u00e1 demonstra um interesse maior em concluir uma compra. \u00c9 um comportamento diferente daquele de quem apenas navega pelo site ou faz uma pesquisa r\u00e1pida por um produto.<\/p>\n Isso significa que comparar esse grupo diretamente com usu\u00e1rios da busca tradicional pode gerar uma distor\u00e7\u00e3o. Parte do aumento na convers\u00e3o pode estar relacionada ao pr\u00f3prio perfil do consumidor, e n\u00e3o necessariamente \u00e0 efici\u00eancia da ferramenta.<\/p>\n Para confirmar que a IA foi, de fato, a respons\u00e1vel pelo ganho, seria necess\u00e1rio um experimento controlado, com grupos semelhantes e distribui\u00e7\u00e3o aleat\u00f3ria dos usu\u00e1rios. At\u00e9 o momento, a Michaels n\u00e3o divulgou informa\u00e7\u00f5es sobre esse tipo de teste.<\/p>\n Outro dado amplamente divulgado foi o volume de 75 mil conversas<\/strong> realizadas entre maio e julho de 2026.<\/p>\n Isoladamente, esse n\u00famero parece expressivo. Mas ele diz pouco sem um contexto mais amplo.<\/p>\n A Michaels possui mais de 1.200 lojas na Am\u00e9rica do Norte e uma opera\u00e7\u00e3o digital de grande porte. Sem conhecer o volume total de visitantes do site durante esse per\u00edodo, n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel saber qual foi, de fato, a ado\u00e7\u00e3o do assistente.<\/p>\n Se apenas uma pequena parcela dos consumidores utilizou a ferramenta, o impacto sobre o neg\u00f3cio como um todo pode ser muito menor do que a manchete sugere.<\/p>\n Outro ponto importante \u00e9 a origem dos dados.<\/p>\n Todas as m\u00e9tricas apresentadas foram divulgadas pela Michaels em conjunto com o Google Cloud, respons\u00e1vel pela tecnologia utilizada no projeto.<\/p>\n Isso n\u00e3o significa que os resultados estejam incorretos. Significa apenas que ainda n\u00e3o existe uma auditoria independente validando metodologia, crit\u00e9rios de convers\u00e3o ou per\u00edodo de compara\u00e7\u00e3o.<\/p>\n \u00c9 uma diferen\u00e7a importante para quem pretende usar esse case como base para decis\u00f5es estrat\u00e9gicas.<\/p>\n Tamb\u00e9m vale considerar o chamado efeito novidade<\/strong>.<\/p>\n Ferramentas rec\u00e9m-lan\u00e7adas costumam atrair consumidores mais curiosos e mais engajados, justamente aqueles com maior probabilidade de experimentar novas funcionalidades.<\/p>\n Por isso, dois meses representam um per\u00edodo relativamente curto para concluir que o ganho observado permanecer\u00e1 ao longo do tempo.<\/p>\n A quest\u00e3o central \u00e9 saber se esse comportamento continuar\u00e1 quando o uso da IA deixar de ser novidade e passar a fazer parte da experi\u00eancia cotidiana de compra.<\/p>\n Mesmo com essas limita\u00e7\u00f5es, o case da Michaels continua sendo relevante. Talvez n\u00e3o pelo percentual de convers\u00e3o divulgado, mas pela mudan\u00e7a estrutural que ele revela.<\/p>\n Durante d\u00e9cadas, o com\u00e9rcio eletr\u00f4nico funcionou da mesma maneira: o consumidor precisava transformar uma necessidade em uma sequ\u00eancia de palavras-chave para que o mecanismo de busca encontrasse produtos relacionados.<\/p>\n Essa l\u00f3gica come\u00e7a a mudar.<\/p>\n Com um assistente conversacional, o cliente n\u00e3o precisa mais saber exatamente o que procura. Basta explicar o problema que deseja resolver.<\/p>\n Em vez de pesquisar por “tecido de algod\u00e3o azul”, por exemplo, ele pode dizer que pretende confeccionar uma cortina para a sala. A partir desse contexto, o sistema identifica materiais, acess\u00f3rios e produtos complementares.<\/p>\n Essa diferen\u00e7a parece pequena, mas altera completamente a experi\u00eancia de compra.<\/p>\n Enquanto a busca tradicional tenta localizar itens espec\u00edficos, a IA procura entender a inten\u00e7\u00e3o do consumidor. Como consequ\u00eancia, aumenta a capacidade de recomendar solu\u00e7\u00f5es completas, e n\u00e3o apenas produtos isolados.<\/p>\n Esse detalhe ajuda a explicar por que um dos n\u00fameros mais interessantes do case talvez nem seja o dobro da convers\u00e3o.<\/p>\n Segundo a Michaels, 27% das conversas terminaram com um clique em um produto ou com a adi\u00e7\u00e3o de itens ao carrinho<\/strong>. Isso indica que o assistente consegue orientar o consumidor durante toda a jornada de descoberta, aumentando as oportunidades de venda cruzada e de composi\u00e7\u00e3o de cestas maiores.<\/p>\n Para os profissionais de marketing, essa mudan\u00e7a representa algo ainda mais relevante.<\/p>\n O diferencial competitivo deixa de ser apenas aparecer para uma determinada palavra-chave. Passa a ser construir informa\u00e7\u00f5es que permitam aos modelos de IA compreenderem corretamente os produtos, o posicionamento da marca e o contexto de uso de cada solu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Essa transforma\u00e7\u00e3o n\u00e3o afeta apenas os assistentes presentes dentro dos sites das empresas.<\/p>\n Ela tamb\u00e9m influencia plataformas como ChatGPT, Gemini, Copilot e outros agentes de IA que come\u00e7am a assumir o papel de intermedi\u00e1rios entre consumidores e marcas.<\/p>\n Em outras palavras, a disputa deixa de acontecer apenas nos mecanismos de busca tradicionais e passa a ocorrer tamb\u00e9m nas respostas geradas por intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n Leitura complementar:<\/strong> o Google vem apresentando como a IA est\u00e1 transformando a experi\u00eancia de busca e descoberta de informa\u00e7\u00f5es em sua documenta\u00e7\u00e3o oficial para empresas e desenvolvedores: <\/span>https:\/\/developers.google.com\/search<\/a><\/p>\n O case da Michaels ganha ainda mais relev\u00e2ncia quando observado sob a perspectiva do mercado brasileiro.<\/p>\n Embora a transforma\u00e7\u00e3o impulsionada pela IA esteja acontecendo em escala global, alguns indicadores mostram que o consumidor brasileiro pode adotar esse novo modelo de compra ainda mais rapidamente do que mercados considerados mais maduros.<\/p>\n Um estudo da Visa sobre Agentic Commerce<\/strong>, divulgado em 2026, aponta que 76% dos brasileiros pretendem utilizar agentes de intelig\u00eancia artificial para realizar compras<\/strong>, enquanto nos Estados Unidos esse percentual \u00e9 de 44%. A pesquisa tamb\u00e9m mostra que 67% dos consumidores brasileiros afirmam confiar nesse tipo de tecnologia e metade deles estaria disposta a delegar decis\u00f5es de compra a um assistente de IA, desde que pudesse estabelecer limites e regras para essa atua\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Esse comportamento acompanha uma caracter\u00edstica j\u00e1 conhecida do mercado nacional. Nos \u00faltimos anos, o Brasil liderou a ado\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es como Pix, carteiras digitais e atendimento via WhatsApp, mostrando que existe uma predisposi\u00e7\u00e3o maior para experimentar novas interfaces quando elas simplificam a experi\u00eancia do consumidor.<\/p>\n Os dados da Nuvemshop<\/strong> seguem a mesma dire\u00e7\u00e3o. Segundo a empresa, mais da metade dos consumidores brasileiros j\u00e1 utiliza algum recurso de intelig\u00eancia artificial durante o processo de compra, enquanto uma parcela significativa dos lojistas incorporou IA em atividades como atendimento, recomenda\u00e7\u00e3o de produtos e gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado.<\/p>\n Leitura complementar:<\/strong> a pesquisa sobre Agentic Commerce pode ser consultada na Visa: https:\/\/usa.visa.com\/<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n Embora boa parte da aten\u00e7\u00e3o esteja voltada para empresas norte-americanas, o mercado brasileiro tamb\u00e9m vem registrando iniciativas relevantes.<\/p>\n O Magazine Luiza<\/strong>, por exemplo, informa que sua assistente virtual, a Lu<\/strong>, j\u00e1 acumula milh\u00f5es de usu\u00e1rios e conversas realizadas dentro do ecossistema da empresa. A varejista tamb\u00e9m refor\u00e7ou sua estrat\u00e9gia ao adquirir a SmartHint, plataforma especializada em busca inteligente e recomenda\u00e7\u00e3o de produtos para e-commerce.<\/p>\n Outros grandes nomes do setor seguem o mesmo caminho.<\/p>\n O Assa\u00ed Atacadista<\/strong> utiliza intelig\u00eancia artificial para automatizar grande parte do atendimento aos consumidores, enquanto empresas do setor financeiro e do com\u00e9rcio eletr\u00f4nico tamb\u00e9m come\u00e7am a lan\u00e7ar seus pr\u00f3prios assistentes de compras.<\/p>\n O ponto em comum entre essas iniciativas \u00e9 claro: a IA deixa de ser apenas uma ferramenta operacional e passa a ocupar uma posi\u00e7\u00e3o estrat\u00e9gica na jornada de compra.<\/p>\n Se o consumidor brasileiro parece pronto para essa transforma\u00e7\u00e3o, o mesmo ainda n\u00e3o pode ser dito sobre boa parte das empresas.<\/p>\n Os levantamentos mais recentes sobre intelig\u00eancia artificial aplicada ao varejo indicam que existe uma dist\u00e2ncia significativa entre o comportamento dos consumidores e o n\u00edvel de prepara\u00e7\u00e3o das marcas.<\/p>\n Entre os principais indicadores est\u00e3o:<\/p>\n Esses n\u00fameros revelam uma contradi\u00e7\u00e3o importante.<\/p>\n Enquanto consumidores demonstram cada vez mais interesse em utilizar intelig\u00eancia artificial para descobrir produtos e tomar decis\u00f5es de compra, a maior parte das empresas ainda n\u00e3o sabe como aparece \u2014 ou se aparece \u2014 nas respostas geradas por esses sistemas.<\/p>\n Na pr\u00e1tica, isso significa que muitas organiza\u00e7\u00f5es continuam investindo apenas em SEO tradicional, embora parte da jornada de descoberta j\u00e1 esteja migrando para interfaces conversacionais.<\/p>\n Existe outro aspecto do case da Michaels que recebeu pouca aten\u00e7\u00e3o, mas talvez seja o mais importante para empresas que desejam seguir um caminho semelhante.<\/p>\n Segundo a companhia, todo o projeto foi colocado em produ\u00e7\u00e3o em aproximadamente seis semanas.<\/p>\n \u00c0 primeira vista, o prazo parece surpreendente para uma iniciativa de intelig\u00eancia artificial dessa dimens\u00e3o.<\/p>\n Mas a explica\u00e7\u00e3o n\u00e3o est\u00e1 apenas na tecnologia.<\/p>\n De acordo com o Google Cloud, a Michaels j\u00e1 possu\u00eda uma base de dados estruturada, informa\u00e7\u00f5es consistentes sobre seus produtos e uma arquitetura preparada para alimentar o assistente conversacional.<\/p>\n Em outras palavras, a IA foi apenas a etapa final de um trabalho que havia come\u00e7ado muito antes.<\/p>\n Essa \u00e9 uma diferen\u00e7a importante.<\/p>\n Modelos de linguagem conseguem recomendar apenas aquilo que conseguem compreender.<\/p>\n Se um cat\u00e1logo possui descri\u00e7\u00f5es superficiais, atributos incompletos, informa\u00e7\u00f5es inconsistentes ou aus\u00eancia de dados estruturados, a tend\u00eancia \u00e9 que o sistema tenha dificuldade para interpretar corretamente os produtos.<\/p>\n Nesses casos, a intelig\u00eancia artificial n\u00e3o deixa de responder.<\/p>\n Ela apenas encontra informa\u00e7\u00f5es melhores em outro lugar \u2014 muitas vezes no cat\u00e1logo de um concorrente.<\/p>\n Por isso, antes de pensar em desenvolver um assistente pr\u00f3prio, faz sentido revisar a qualidade das informa\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis sobre produtos, categorias e marcas.<\/p>\n A utiliza\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es como Schema.org<\/strong>, descri\u00e7\u00f5es contextualizadas e atributos completos tornou-se parte da estrat\u00e9gia de visibilidade em mecanismos de IA, e n\u00e3o apenas uma pr\u00e1tica t\u00e9cnica de SEO.<\/p>\n Leitura complementar:<\/strong> a documenta\u00e7\u00e3o oficial do Schema.org explica como dados estruturados ajudam mecanismos de busca e aplica\u00e7\u00f5es de IA a interpretar conte\u00fados publicados na web: <\/span>https:\/\/schema.org\/<\/a><\/p>\n Toda essa transforma\u00e7\u00e3o altera tamb\u00e9m a forma como marketing e comunica\u00e7\u00e3o medem resultados.<\/p>\n Durante muitos anos, boa parte das estrat\u00e9gias digitais esteve concentrada na gera\u00e7\u00e3o de tr\u00e1fego org\u00e2nico e na disputa por posi\u00e7\u00f5es no Google.<\/p>\n Esse cen\u00e1rio continua relevante, mas j\u00e1 n\u00e3o explica sozinho como consumidores encontram informa\u00e7\u00f5es sobre marcas e produtos.<\/p>\n A expans\u00e3o das respostas geradas por IA cria uma nova camada de descoberta, na qual o objetivo deixa de ser apenas receber cliques.<\/p>\n Passa a ser estar presente nas respostas oferecidas pelos assistentes<\/strong>.<\/p>\n Isso exige novas m\u00e9tricas.<\/p>\n Al\u00e9m do tr\u00e1fego, as empresas precisar\u00e3o acompanhar, por exemplo:<\/p>\n Essa mudan\u00e7a representa uma evolu\u00e7\u00e3o natural do SEO para um cen\u00e1rio em que visibilidade e reputa\u00e7\u00e3o passam a depender tamb\u00e9m da forma como os modelos de linguagem compreendem cada marca.<\/p>\n A ado\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial no varejo n\u00e3o precisa come\u00e7ar com um grande investimento ou um projeto complexo. Em muitos casos, os primeiros ganhos surgem justamente da organiza\u00e7\u00e3o da base de dados e da melhoria das informa\u00e7\u00f5es que a empresa j\u00e1 publica.<\/p>\n Uma abordagem pr\u00e1tica pode ser dividida em tr\u00eas etapas.<\/p>\n Antes de implementar qualquer tecnologia, \u00e9 importante descobrir como os principais assistentes enxergam sua empresa.<\/p>\n Fa\u00e7a perguntas sobre sua marca, seus produtos e seus concorrentes no ChatGPT, Gemini, Copilot e outras ferramentas relevantes para o seu mercado.<\/p>\n Observe pontos como:<\/p>\n Ao mesmo tempo, vale realizar uma auditoria das p\u00e1ginas mais importantes do site para verificar descri\u00e7\u00f5es de produtos, dados estruturados, organiza\u00e7\u00e3o do cat\u00e1logo e consist\u00eancia das informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n Esse diagn\u00f3stico costuma revelar problemas que afetam n\u00e3o apenas os assistentes de IA, mas tamb\u00e9m o desempenho em mecanismos de busca tradicionais.<\/p>\n Depois do diagn\u00f3stico, o foco deve ser corrigir os ativos digitais que geram maior impacto para o neg\u00f3cio.<\/p>\n Priorize inicialmente as p\u00e1ginas respons\u00e1veis pela maior parte da receita ou do tr\u00e1fego org\u00e2nico.<\/p>\n Nessa etapa, algumas a\u00e7\u00f5es costumam gerar resultados r\u00e1pidos:<\/p>\n Embora esse trabalho seja pouco vis\u00edvel, ele cria a base necess\u00e1ria para que mecanismos de IA consigam interpretar corretamente as informa\u00e7\u00f5es da empresa.<\/p>\n Somente depois de estruturar os dados faz sentido iniciar testes com assistentes conversacionais.<\/p>\n Seja utilizando uma solu\u00e7\u00e3o pr\u00f3pria ou plataformas dispon\u00edveis no mercado, \u00e9 importante definir indicadores claros antes da implementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Mais do que medir convers\u00e3o, acompanhe aspectos como:<\/p>\n Esse acompanhamento evita decis\u00f5es baseadas apenas em m\u00e9tricas isoladas e permite avaliar o impacto real da tecnologia no neg\u00f3cio.<\/p>\n Apesar do entusiasmo em torno da intelig\u00eancia artificial, ainda existem perguntas sem resposta.<\/p>\n N\u00e3o sabemos, por exemplo, se os resultados divulgados pela Michaels ser\u00e3o mantidos ao longo dos pr\u00f3ximos anos ou se parte desse desempenho est\u00e1 relacionada ao efeito novidade.<\/p>\n Tamb\u00e9m n\u00e3o est\u00e1 claro como diferentes categorias de produtos responder\u00e3o a esse novo modelo de intera\u00e7\u00e3o. A experi\u00eancia de compra para materiais de artesanato \u00e9 bastante diferente daquela de produtos de supermercado, medicamentos ou bens de consumo recorrente.<\/p>\n Outra d\u00favida importante diz respeito ao papel dos assistentes externos.<\/p>\n \u00c0 medida que consumidores utilizam ChatGPT, Gemini e outras plataformas para pesquisar produtos, parte da jornada deixa de acontecer dentro dos pr\u00f3prios sites das empresas.<\/p>\n Nesse cen\u00e1rio, a capacidade de uma marca ser compreendida e recomendada por esses sistemas pode se tornar t\u00e3o importante quanto sua posi\u00e7\u00e3o nas p\u00e1ginas de resultados do Google.<\/p>\n Embora ainda existam muitas incertezas, uma conclus\u00e3o j\u00e1 parece evidente: empresas que come\u00e7arem a organizar seus dados, revisar seus conte\u00fados e acompanhar sua presen\u00e7a em mecanismos de IA estar\u00e3o mais preparadas para qualquer cen\u00e1rio que se consolide nos pr\u00f3ximos anos.<\/p>\n O case da Michaels n\u00e3o deve ser visto apenas como uma hist\u00f3ria sobre intelig\u00eancia artificial ou sobre aumento de convers\u00e3o.<\/p>\n O principal aprendizado est\u00e1 na prepara\u00e7\u00e3o que tornou esse resultado poss\u00edvel.<\/p>\n Cat\u00e1logo estruturado, informa\u00e7\u00f5es consistentes, conte\u00fado de qualidade e uma estrat\u00e9gia clara vieram antes da tecnologia.<\/p>\n A IA foi consequ\u00eancia desse trabalho, n\u00e3o o ponto de partida.<\/p>\n Para empresas brasileiras, o momento \u00e9 especialmente interessante. O consumidor demonstra cada vez mais disposi\u00e7\u00e3o para utilizar assistentes inteligentes durante a jornada de compra, enquanto a maioria das marcas ainda n\u00e3o desenvolveu uma estrat\u00e9gia para esse novo ambiente.<\/p>\n Essa vantagem dificilmente permanecer\u00e1 por muito tempo.<\/p>\n As empresas que come\u00e7arem agora ter\u00e3o mais oportunidades de construir autoridade, aumentar sua visibilidade e ocupar espa\u00e7o nas respostas geradas por intelig\u00eancia artificial antes que esse ambiente se torne altamente competitivo.<\/p>\n A pergunta deixou de ser “quando devemos usar IA?”<\/strong>.<\/p>\n A quest\u00e3o mais relevante agora \u00e9 outra:<\/p>\n Se um cliente perguntar hoje ao ChatGPT, Gemini ou outro assistente qual empresa recomenda no seu segmento, sua marca aparecer\u00e1 entre as primeiras respostas?<\/strong><\/p>\n Se a resposta for incerta, talvez este seja o melhor momento para come\u00e7ar a preparar essa transforma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n A forma como consumidores descobrem empresas est\u00e1 mudando rapidamente. Hoje, muitos j\u00e1 utilizam ferramentas como ChatGPT, Gemini e Copilot para pesquisar produtos, comparar fornecedores e tomar decis\u00f5es de compra.<\/p>\n A MGA Press<\/strong> desenvolveu uma metodologia de Generative Engine Optimization (GEO)<\/strong> que ajuda empresas a monitorar sua presen\u00e7a em mecanismos de IA, identificar oportunidades de visibilidade e estruturar conte\u00fados para aumentar as chances de recomenda\u00e7\u00e3o pelos principais modelos de linguagem.<\/p>\n Se voc\u00ea quer descobrir como sua empresa \u00e9 percebida por essas plataformas e quais ajustes podem fortalecer sua presen\u00e7a digital, conhe\u00e7a nossa solu\u00e7\u00e3o de GEO e solicite um diagn\u00f3stico.<\/p>\n Saiba mais:<\/strong> https:\/\/mgapress.com.br\/generative-engine-optimization<\/a><\/p>\n \nConte\u00fado foi iniciado a partir do artigo do digiday<\/a>.<\/p>\n \u00a0<\/span><\/p>\n\n <\/p>
\nO que a Michaels realmente fez<\/h1>\n
\n
Por que “dobrar a convers\u00e3o” exige uma an\u00e1lise mais cuidadosa<\/h1>\n
1. Quem usa o assistente j\u00e1 pode estar mais disposto a comprar<\/h2>\n
2. O tamanho da amostra n\u00e3o foi contextualizado<\/h2>\n
3. Os n\u00fameros foram divulgados pela pr\u00f3pria empresa<\/h2>\n
4. Ainda \u00e9 cedo para saber se o desempenho se mant\u00e9m<\/h2>\n
\nO que esse resultado realmente demonstra<\/h1>\n
O Brasil pode sair na frente \u2014 mas ainda n\u00e3o est\u00e1 preparado<\/h1>\n
\n
O movimento j\u00e1 come\u00e7ou no varejo brasileiro<\/h2>\n
\nO maior problema ainda n\u00e3o \u00e9 a IA. \u00c9 a prepara\u00e7\u00e3o das empresas.<\/h1>\n
\n
\nO verdadeiro diferencial est\u00e1 na qualidade do cat\u00e1logo<\/h1>\n
\nO que muda para os CMOs<\/h1>\n
\n
Um plano de a\u00e7\u00e3o para os pr\u00f3ximos 90 dias<\/h1>\n
Dias 1 a 30: entender como a sua marca aparece para a IA<\/h2>\n
\n
\nDias 31 a 60: fortalecer a base<\/h2>\n
\n
\nDias 61 a 90: testar e medir<\/h2>\n
\n
\nO que ainda n\u00e3o sabemos<\/h1>\n
\nConclus\u00e3o<\/h1>\n
\nQuer entender como sua marca aparece para a IA?<\/h1>\n
<\/ul><\/div>\n