Quem escolhe a marca quando a IA faz a seleção?

Imagine alguém que precisa comprar um tênis para caminhar todos os dias. Em vez de visitar várias lojas digitais e comparar modelos, essa pessoa descreve a um assistente de inteligência artificial suas dores no joelho, o valor que pretende gastar e o prazo em que precisa receber o produto. O sistema reúne informações e apresenta algumas sugestões com as características que considera relevantes para aquele pedido. Quando o consumidor começa a examiná-las, o assistente já decidiu quais produtos apresentar e quais características destacar na comparação.

Ainda não entregamos nossas compras à inteligência artificial, mas começamos a recorrer a ela para selecionar e organizar alternativas. A decisão final continua sendo nossa, mas é tomada a partir das opções que o assistente escolheu apresentar e das características que destacou em cada uma delas. É nesse momento que se abre uma nova disputa para as marcas.

Grandes varejistas já experimentam formas de atuar nesse espaço. A Amazon incorporou funções de assistência à compra à experiência da Alexa, enquanto o Walmart passou a oferecer publicidade em seu assistente Sparky. Também surgiram ferramentas para analisar como os produtos de uma marca aparecem nas recomendações desses sistemas. As iniciativas estão em estágios diferentes, mas indicam uma preocupação comum: compreender o que leva um produto a aparecer entre as sugestões apresentadas ao consumidor.

Durante décadas, a publicidade trabalhou para tornar uma marca conhecida, desejada e lembrada no momento da compra. Esse trabalho continua necessário, pois o consumidor pode desconfiar de uma recomendação envolvendo uma marca que não conhece ou cuja experiência anterior foi ruim. A diferença é que, entre a intenção de comprar e o encontro com os produtos, surge agora um sistema que interpreta o pedido e apresenta uma seleção. A marca passa a depender também de como é descrita, comparada e recomendada no percurso.

No caso do tênis, o consumidor não pediu simplesmente uma lista de modelos populares. Informou uma condição física, um limite de preço e um prazo de entrega.

Uma resposta útil precisaria considerar essas informações, verificar quais produtos atendem aos requisitos e explicar por que os apresenta. Mas não sabemos, apenas pela leitura da resposta, quanto peso cada critério recebeu ou se algum produto ganhou destaque por ser anunciado. Para a marca, a pergunta deixa de ser apenas como atrair atenção: passa a incluir em que condições seu produto entra na seleção.

O mercado ainda busca entender quais informações os assistentes usam para recomendar produtos, como a publicidade interfere na apresentação das opções e de que maneira será possível medir se um anúncio levou a uma venda que não ocorreria sem ele. Essas dúvidas, levantadas por executivos ouvidos pela Digiday, veículo internacional especializado em mídia, publicidade e marketing, dizem respeito tanto ao investimento das marcas quanto à confiança do consumidor: quando uma sugestão reúne informações sobre o produto e interesses publicitários, quem vai comprar precisa conseguir distinguir uma coisa da outra.

A mudança alcança o retail media. Parte de sua força está na possibilidade de apresentar publicidade quando o consumidor pesquisa produtos dentro do ambiente de um varejista, perto do momento da compra. Se a pesquisa começar em um assistente externo, a pessoa ainda poderá chegar à loja e comprar ali, mas parte da comparação terá ocorrido antes, em outro ambiente. Anunciantes, plataformas e varejistas precisarão compreender qual contribuição cada contato teve para a venda e como avaliá-la. A Digiday descreve essa situação como uma questão emergente para as redes de publicidade dos varejistas, sem concluir que elas perderão relevância.

Seria tentador responder a essa transformação apenas com descrições de produtos preparadas para os sistemas de IA. Informações corretas sobre características, preço, disponibilidade e condições de uso são essenciais para uma comparação útil. Elas, contudo, não substituem a confiança construída na experiência de compra, na qualidade do produto, no atendimento e na reputação que circula entre as pessoas. Aparecer entre as sugestões não assegura a preferência do consumidor; ser escolhido não assegura sua satisfação.

Isso exige que o marketing observe relações que muitas vezes foram tratadas separadamente. A campanha cria uma expectativa, as informações sobre o produto ajudam a avaliá-lo e a experiência posterior à compra confirma ou desmente aquilo que foi prometido. Um assistente aproxima essas partes ao responder a um pedido específico. Se houver contradição entre elas, a recomendação pode levar a uma escolha frustrante, mesmo quando a venda acontece.

O consumidor continua livre para recusar sugestões, consultar outras fontes e escolher por desejo, hábito ou identificação. Essas possibilidades não apagam o papel do assistente: ele apresenta as primeiras alternativas e organiza os argumentos que acompanharão cada uma delas. É a partir dessa seleção que muitas decisões começam a ser construídas.

Por isso, a pergunta mais importante para as marcas não é apenas como aparecer na resposta de um assistente. É se a recomendação apresenta razões verdadeiras para escolhê-las e se a experiência posterior confirma essas razões.

Ser escolhido é só o começo.