O que é melhor na hora da compra: avaliações feitas por humanos ou por IA?
O crescimento do comércio mediado por IA desafia o modelo tradicional dos sites de avaliação
A inteligência artificial está se tornando uma parte cada vez mais relevante do comércio online. Nos EUA, o tráfego de referência para varejistas na Black Friday vindo de chatbots e mecanismos de busca baseados em IA saltou 800% em relação ao mesmo período do ano passado, segundo a Adobe – sinal de que muito mais pessoas agora recorrem à IA para ajudar em decisões de compra.
Mas onde isso deixa os sites de avaliação que, em anos anteriores, funcionavam como guia para muitas dessas compras?
Se existe uma categoria de mídia particularmente preocupada com o avanço da IA, é a dos publishers especializados em recomendações de produtos, que tradicionalmente dependem do tráfego de busca.
A própria natureza desse conteúdo costuma ser estritamente informativa: a maioria dos textos é pensada para responder a perguntas como “qual é o melhor robô aspirador?”, “quem tem as melhores ofertas de sofás?” ou “como configurar minha soundbar?”.
A IA faz um trabalho excelente ao responder diretamente a esse tipo de pergunta, eliminando a necessidade de o leitor clicar em um site jornalístico. Quando chega a hora de comprar algo, porém, uma resposta simples não basta.
Concluir uma compra normalmente significa ir até um varejista (embora já seja possível comprar diretamente de uma janela de chat). Mas também significa sentir segurança sobre o que se está comprando. A grande questão é: os sites de avaliação ainda têm um papel a desempenhar nisso?
O declínio desses sites parece contradizer uma realidade estatística: 99% dos compradores consultam avaliações online como orientação, e mais de 93% das decisões de compra são influenciadas por avaliações, segundo a Capital One Shopping Research.
Isso não significa que os consumidores estejam sempre buscando artigos escritos por profissionais. O ponto central é que os leitores querem informações verdadeiras e confiáveis para orientar suas escolhas. A presença de conteúdo de sites de avaliação reconhecidos em um resumo de IA pode funcionar como um sinal dessa credibilidade.
Tudo indica que os resumos gerados por IA tendem a privilegiar conteúdo jornalístico. Um relatório recente da Muck Rack, que analisou mais de um milhão de respostas de IA, mostrou que a fonte de informação mais citada foi o jornalismo, com 24,7%.
Ser necessário é bom, mas isso leva, de fato, o consumidor a concluir a compra por meio do site de avaliação? Esse é um passo essencial para que a publicação receba comissão de afiliados, principal fonte de receita desses veículos.
Mais uma vez, o comprador precisa clicar em algum lugar para finalizar a compra. A partir da camada de IA, ele tem três opções: (1) um varejista; (2) um site de terceiros, incluindo sites de avaliação; ou (3) a própria janela de chat.
PROPOSTA DE VALOR
É claro que interessa aos sites de avaliação direcionar o maior número possível de pessoas para a opção número dois. Quando a busca no Google era praticamente o único caminho, isso significava aparecer bem posicionado para termos como “o melhor robô limpa-piscinas” (ou algo semelhante) e torcer para ser o site que conduziria o leitor até o varejista.
Com a IA, o jogo é parecido, mas os números mudaram. Menos pessoas chegarão ao seu site, mas os dados indicam que elas tendem a ser mais intencionais e engajadas. Elas não abrem vários sites de avaliação para escolher um favorito; a IA faz essa triagem por elas. O próprio ChatGPT já oferece um modo específico para compras.
as recomendações feitas pela IA precisam se basear em alguma fonte, e os sites de avaliação fazem parte desse ecossistema.
Para aumentar as chances de um leitor optar por acessar seu conteúdo em vez de ir direto a um varejista, o que aparece em um resumo de IA precisa transmitir valor único – algo que não possa ser obtido apenas com um resumo. Isso exige atenção especial aos chamados “snippets”, os trechos do artigo que sinalizam aos mecanismos de busca o que deve ser priorizado.
Dados de testes, comparações lado a lado e sistemas proprietários de pontuação ajudam a indicar uma nuance que só pode ser plenamente compreendida com o clique.
Indo além, publishers podem criar cartões de resposta estruturados, pensados para serem capturados integralmente por buscas com IA, combinando uma afirmação clara e concisa com um link do tipo “ver detalhes completos do teste”.
REPENSANDO O MODELO DE NEGÓCIO
Ainda assim, mesmo que um site de avaliação faça tudo certo em termos de SEO, marcação de dados, snippets e outras técnicas de busca, uma parcela considerável dos leitores irá direto aos varejistas ou comprará o produto diretamente no chat, agora que tanto a OpenAI quanto a Perplexity oferecem botões de “Comprar agora”.
Por outro lado, as recomendações feitas pela IA precisam se basear em alguma fonte, e os sites de avaliação certamente fazem parte desse ecossistema. Isso abre espaço para novos arranjos comerciais.
Tudo indica que os resumos gerados por IA tendem a privilegiar conteúdo jornalístico.
Até agora, as empresas de IA parecem pouco interessadas em comissões de afiliados associadas a seus widgets de compra. Licenciamento de conteúdo e parcerias, porém, podem ser alternativas viáveis.
É possível imaginar acordos de marca nos quais o widget indique explicitamente que as recomendações de compra são alimentadas por publicações específicas. Isso aumentaria a credibilidade – e, consequentemente, as conversões – além de viabilizar contratos mais robustos.
Ficaram para trás os tempos em que um publisher podia simplesmente produzir conteúdo perene, ranquear bem em SEO, adicionar alguns links de afiliados e ver a receita entrar.
O jogo não acabou – ele apenas mudou. Evitar ou bloquear a IA não é a resposta. Mas apenas ser notado e resumido também não basta.
Os sites que sobreviverem à transição para um mundo mediado por inteligência artificial precisarão se tornar indispensáveis justamente na parte da jornada que a IA menos consegue dominar: oferecer informação abrangente, verificada e, acima de tudo, humana.
