Assistentes de IA

• Escala ChatGPT: por Business Insider, A OpenAI comunicou ~700 milhões de MAU (julho de 2025) e ~800 milhões de utilizadores semanais no outono de 2025

• Escala de Perplexidade: serviço processou ~780 milhões de pedidos de informação em maio de 2025e os utilizadores activos atingem ~22 milhões

Conclusão: compradores cada vez mais começar com a IAe não de um SERP tradicional. Se a sua gama não for "compreendida" pelos LLMs e não aparecer nas suas citações, está a perder um novo fluxo de procura.

Google reconstrói a pesquisa em torno da IA

• As visões gerais da IA são mais de mil milhões de utilizadores: A Google vai anunciar a implementação global de AIO em 2025

• Modo de teste apenas com IA: em 2025, a Google estava a testar um "Modo IA" - sem as clássicas "ligações azuis" (para os subscritores do One AI Premium)
• Menos cliques, mais respostas no SERP: estudo da Pew: os utilizadores têm menos probabilidades de clicar nas hiperligações, quando aparece o resumo da IA. Outras análises indicam quedas de CTR da ordem de 34-46% na presença da AIO

Conclusão: o tráfego sem clique está a crescer. O objetivo passa a ser ser uma fonte na resposta da IA, e não apenas classificar-se entre os 3 primeiros.

Os mercados introduzem os seus próprios "assistentes de compras

• Amazon Rufus: é um assistente de compras generativo treinado com base no catálogo, nas críticas e nas informações da Web da Amazon - primeiro nos EUA, depois em versão beta nos principais países da UE (2025)

• Shopify Sidekick: assistente para retalhistas, prorrogado publicamente em 2025/2026

Conclusão: as decisões sobre os produtos são tomadas em chats e cartões de IA. As lojas precisam de alimentar estes sistemas com dados de produtos limpos e conteúdos facilmente citáveis.

Os dados e identificadores de produtos (GTIN) são o "combustível" da visibilidade na IA

• Dados estruturais do produto: A Google recomenda marcações completas (listagens de comerciantes, variantes, políticas) porque facilitam a compreensão da oferta e aumentam a exposição

• GTIN/GS1: A Google e a GS1 sublinham que gTIN correto aumenta a relevância e a cobertura; produtos com GTIN mas expedidos sem GTIN pode ter visibilidade limitada

Conclusão: sem GTIN correto, JSON-LD e um feed consistente Os LLM têm menos certezaspara citar o seu sítio como fonte.

Personalização e conversação = ganhos reais

• McKinsey: a personalização dá geralmente +10-15% das receitas (até 5-25% consoante o sector e a execução)
• Deloitte 2025: 53% dos consumidores já utilizam ou testam a IA genérica; a quota aumenta de ano para ano

Propostaexperiências de conversação (FAQ, Q&A, configuradores, respostas em direto) encurtar o caminho para o cesto - desde que o modelo "veja" dados completos e fiáveis sobre o produto e o estado.

AEO/GEO é o novo manual de visibilidade

• Definições e práticas: O AEO/GEO está optimizado para citação nas respostas da IA (ChatGPT, AI Overviews, Perplexity, Copilot), e não apenas classificações de links.
• Mudança de paradigma:

• O lado negro da GEO: os meios de comunicação social alertam para a manipulação de conteúdos no âmbito do programa LLM - são necessárias fontes e possibilidade de verificação

Conclusão: o conteúdo ganha claro, citável, consultável e incorporados em padrões que os modelos podem extrair de forma inequívoca.

Não se trata de uma tendência, mas sim de uma mudança nos hábitos de compra

• O impacto da IA nas compras: no estudo IAB (2025) A IA é a segunda fonte de influência nas decisões de compra, a seguir aos motores de busca; 1/3 dos utilizadores clicam para comprar diretamente a partir de uma plataforma de IA
• Compras preparadas para a IA: alguns consumidores já estão dispostos a permitir que a IA compre em seu nome, a aceitação das recomendações está a aumentar

Conclusão: vantagem que irá construir, simplificar as decisões (comparações, "melhor para...", limiares de entrega gratuita, política de devoluções) como prontos para cotação.

AEO/GEO para o comércio eletrónico: 30-60-90 dias de implementação

Dias 0-30: a base de dados e a tecnologia

1. Produto Schema.org (JSON-LD) em todos os cartões: nome, descrição, imagem, marca, gtin, sku, ofertas (preço, disponibilidade, entrega), variantes
2. Alimentação do produto (Google XML) = fonte única de informação sobre preços e stocks; compatibilidade com o Merchant Center
3. Políticas e condições em formato legível por máquina: URL separado e legível (entrega, devoluções, garantia) + Organização em JSON-LD
4. Robots & crawlers: decidir se autoriza o GPTBot e outros bots de IA; controlo através de robots.txt/firewall (permitir/negar)

Dias 31-60: conteúdo "a citar"

1. Perguntas e respostas/FAQ intenção de compra sobre categorias e produtos: perguntas de frases completas, respostas curtas com números (entrega em X dias, devolução em Y dias, compatibilidade em Z)
2. Comparações e "melhor para...": secções tabulares (parâmetros, cenários de utilização) - modelos como estrutura e atributos não ambíguos
3. Provas e fontes: ligação à investigação/normas, sempre que possível (por exemplo, GS1, fabricantes, certificados)
4. E-E-A-T: autores, biografia, datas de atualização, número de versão do conteúdo; breve TL;DR e factos essenciais cedo

Dias 61-90: visibilidade e medição

1. Monitorização das citações: verificar, se e como a IA o cita (Perplexidade - lista de fontes na resposta; testes de interrogação)
2. Micro-experiências A/B em conteúdo "resposta-primeiro" (título → 2-3 frases → factos pontuados → fonte
3. Personalização no local (recomendações, blocos dinâmicos de perguntas e respostas) - o objetivo é encurtar o caminho e +10-15% das receitas
4. Relatório AIO: observar as frases que o AIO está a apresentar, o volume de tráfego/citações, os tipos de conteúdo que estão a ser respondidos (como fazer, listas, comparações)

Formato adequado para LLM

Como escrever para ser citado por LLMs:

• Responder primeiro: o título responde à pergunta; primeiras 2-3 frases = tese concisa com número
• Secções "Porquê / O que significa / O que fazer agora" - os modelos têm interesse em resumir sequências claras
• Tabelas e listas de pontos (parâmetro → valor), unidades não ambíguas (cm, kg, W), datas
• "Pepitas citáveis: factos de uma frase com número e fonte atribuídos - fácil de colar nas respostas
• Atualização e criação de versões (por exemplo, "Atual em: 2025-10-30, versão 1.4")

FAQ

As sínteses de IA retiram cliques?
As pesquisas indicam quedas de CTR da ordem de ~34-46%e utilizadores clicar com menos frequência quando aparece o resumo da IA. Visibilidade do plano como fonte citadae não apenas o resultado.

Preciso de um GTIN se vender produtos de marca?
Sim - correto GTIN aumenta a qualificação das funções de compra e facilita a combinação de opções e a agregação de opiniões.

Devo permitir o GPTBot?
Decisão estratégica. Permitir pode ajudar na visibilidade das respostas do ChatGPT; Não permitir protege o conteúdo. Configura-se o przex robots.txt/firewall.

Vale a pena investir na personalização?
Sim: +10-15% das receitas com uma boa execução; o AEO/GEO amplifica o efeito porque encurta o caminho da decisão.

Lista de controlo AEO/GEO abreviada para lojas

• JSON-LD Produto + GTIN + Variantes + Organização + Políticas
• Cartões de produtos: secções de perguntas e respostas, comparações, "melhor para...", parâmetros em tabelas
• Páginas de categoria: texto baseado na intenção (5-7 perguntas + respostas de clientes
• Fontes e provas: citar a GS1, fabricantes, normas; actualizações de datas
• Robots/sitemaps: gerir conscientemente o acesso de bots de IA (GPTBot, etc.)
• Monitorização: verificar as citações em Perplexity/AI Overviews; registar tópicos e formatos que "vão para a resposta"
• Personalização no local e CTAs rápidos (entrega/devoluções/preços): números que podem ser facilmente colados nas respostas da IA

Se não quiser construir tudo sozinho

Pode utilizar uma ferramenta que publique automaticamente o seu feed em canais de IA (ChatGPT, Gemini, etc.) e que controle a consistência dos metadados, por exemplo Semly.ai - mas as regras AEO/GEO acima referidas continuam a ser as mesmas para cada loja.

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