O agente lê o preço, o stock e a entrega. Quem não está nos dados não existe.
Preparamos o catálogo para ser lido por assistentes de IA e medimos, semana a semana, que produtos aparecem nas respostas de compra e quais não.
O que fazemos, e por que ordem
Auditoria ao catálogo
Lemos o catálogo inteiro e devolvemos a taxa de preenchimento campo a campo: preço, disponibilidade, custos de entrega, política de devoluções, GTIN ou MPN. Numa loja de dez mil produtos o que decide não é a ficha bem feita, é a percentagem: um feed com 94% de preenchimento tem seis por cento de buraco, e é aí que o agente pára de ler.
Feed e páginas a dizer o mesmo
Merchant Center completo, com cadência de actualização a condizer com a rotação real de stock, e Product com Offer nas páginas de produto. O que o feed diz e o que a página diz têm de coincidir: divergência entre os dois é pior do que faltar, porque os motores resolvem-na não confiando em nenhum.
Presença no canal
Para uma marca que vende através de terceiros, é aqui que se ganha ou perde. Identificamos que retalhistas respondem às perguntas da sua categoria, verificamos se os seus produtos lá estão e como estão declarados, e preparamos o que tem de pedir ao canal. É uma conversa que quase nenhuma marca portuguesa está a ter com os seus distribuidores.
Medição por produto
Todas as semanas corremos perguntas reais de compra e registamos que produtos aparecem, quais não, e quem aparece no lugar deles. É o que transforma isto de projecto em operação: sabe-se se uma correcção no feed mexeu o ponteiro, e em quanto tempo.
Radar de Preço
O nosso observatório do carrossel de compras do ChatGPT regista, item a item, o que um comprador português vê: título, marca, comerciante, preço, avaliação, posição e o selo de patrocinado quando existe. Se o seu produto aparece com o preço errado, num comerciante inesperado ou atrás de um item patrocinado, sabe-o por nós, não pelo cliente.
Reconhece algum destes?
Cada sintoma tem uma causa diferente, e tratá-los todos da mesma maneira é a forma mais rápida de gastar dinheiro sem resultado.
| Os concorrentes aparecem nas respostas de compra e nós não | Feed incompleto ou desactualizado, ou ausência dos retalhistas que respondem |
|---|---|
| Aparecemos, mas com preço ou disponibilidade errados | Cadência do feed mais lenta do que a rotação do stock |
| A IA descreve mal o produto | Páginas de listagem do retalhista sem dados por item, onde os atributos se trocam |
| Aparecemos no Google e não nos assistentes, ou o contrário | Cada superfície escolhe por um critério diferente, e o trabalho é diferente em cada uma |
Não é teoria: fomos ver
Perguntámos a um assistente, em português e a partir de Portugal, onde comprar um aspirador vertical até 200 euros. Um dos produtos recomendados era um aspirador descrito como ferro de passar. Fomos atrás da causa até à página exacta que ele leu: uma listagem de retalhista com vinte produtos e nenhum declarado como produto.
É o género de coisa que a marca afectada nunca fica a saber, e que não pode corrigir sozinha. É por isso que medimos todas as semanas em vez de auditar uma vez, e por isso corremos um observatório próprio do carrossel de compras do ChatGPT, com recolha automatizada e registo das fontes de cada painel.
A investigação completa → · O playbook das três superfícies →
Perguntas frequentes
+O que fazem exactamente ao meu catálogo?
Começamos por medir: taxa de preenchimento campo a campo em todo o catálogo, não numa amostra escolhida a dedo. Depois corrigimos o feed do Merchant Center e os dados de produto nas páginas, garantindo que dizem o mesmo. Em paralelo, identificamos os retalhistas cujas páginas respondem às perguntas da sua categoria e verificamos se os seus produtos lá estão e como estão declarados. E medimos semanalmente que produtos aparecem nas respostas de compra.
+Isto serve para quem vende através de retalhistas?
Serve, e é frequentemente aí que está o problema. Quando um assistente recomenda um produto, a fonte citada costuma ser a loja, não o fabricante. Uma marca pode ter o site impecável e continuar invisível porque não está listada nos retalhistas que respondem, ou porque as páginas deles não declaram os produtos como produtos. Preparamos o que tem de pedir ao canal, com o argumento técnico feito.
+A IA já compra sozinha em Portugal?
O checkout dentro da conversa está limitado aos Estados Unidos. Em Portugal já existe a montra: painéis de produto com preço no Google AI Mode e carrosséis de compra no ChatGPT, ambos em português. É onde a decisão se forma, e a corrida por esse espaço está aberta agora. Quem estiver lá quando o checkout chegar não tem de recuperar terreno.
+Em quanto tempo se vê resultado?
Depende da superfície. As correcções ao feed e aos dados de produto vêem-se em dias no Google, que é a superfície mais mecânica. A presença nos assistentes demora mais, porque depende também de estar nas páginas que a pesquisa recupera. Por isso medimos semanalmente: sem repetição não se distingue uma melhoria real de uma variação normal entre corridas.
Comece por saber onde estão os seus produtos.
A auditoria gratuita corre perguntas reais de compra da sua categoria e mostra o que os assistentes respondem hoje. Se houver catálogo, lemos a camada de dados com ela.