Por que a organização da informação é o maior trunfo de um marketplace com o avanço da IA?

Com os anúncios recentes do Google I/O e do Marketing Live, muita gente voltou a falar sobre o fim da pesquisa tradicional.

E não é para menos, mudar o formato de pesquisa depois de 25 anos é para de fato mudar tudo.

Mas se a gente parar para dar um passo atrás, ao meu ver, o avanço da IA nas buscas é uma evolução natural.

Nos últimos 20 anos, o volume de informação na web aumentou em uma proporção inimaginável.

O Google, enquanto principal mecanismo de busca, precisava mudar o mecanismo para conseguir filtrar o que presta e entregar qualidade.

Minha tese trabalhando no dia a dia é simples: na era da IA, os marketplaces que vão liderar o mercado não são os que têm os maiores catálogos, mas os que sabem organizar a informação para ser útil de verdade para o cliente.

Recentemente, colocamos essa estratégia à prova no lançamento de um marketplace de nicho.

O resultado parcial desse case traz uma provocação incômoda: enquanto a maioria dos players continua rasgando dinheiro em anúncios para tentar “vencer o algoritmo”, a resposta para o crescimento sustentável e para a sobrevivência na era da IA está em um fator estrutural que quase todo mundo negligencia… e que você vai entender em detalhes logo adiante.

• O SEO de preguiçoso não dá mais resultado: Entregar páginas rasas e descrições idênticas vai deixar seu site invisível para os robôs de IA.

• Taxonomia na prática: Como organizar atributos e características de produto cria uma base de dados limpa para a IA entender e recomendar seu site, além de facilitar a vida do usuário.

• O fim da dependência de anúncios: Como a qualidade do conteúdo orgânico gera um efeito colateral valioso, derrubando o CPC e o CPM das campanhas pagas.

• Distribuição de receita saudável: Alcançamos um equilíbrio raro de faturamento (40,7% pago, 36,9% orgânico e 22,4% direto) com menos de um ano de operação e um ROAS de 5 no canal orgânico.

Durante muito tempo, o e-commerce se acostumou com o “SEO de preguiçoso”(termo sensacional que esse cliente criou).

A lógica consistia em focar demais em palavras chave de maneira nem sempre natural, preencher descrições genéricas padronizadas (o que ainda acontece hoje, porém com o botãturbo ligado, por conta da IA) e esperar que o volume bruto de páginas indexadas fizesse a mágica do tráfego crescer.

Esse modelo está perdendo demais performance.

Com o Google entregando respostas diretas na tela do usuário, as buscas por palavras-chave mais genéricas e superficiais vão continuar a ter uma queda absurda de CTR (isso é uma suposição, afinal, essa mudança na barra de busca é um avanço em relação as AI Overviews e AI Mode).

Creio que também teremos mais uma rodada dos “Cavaleiros do Apocalipse” dizendo que o SEO morreu. Mas, particularmente, acredito que o negócio não seja esse.

O que tenho viso no dia a dia de mudança é que com o avanço da IA, cada vez mais precisamos de especificidade nos sites (autoridade nos tópicos importantes para o site com informações específicas) para personalizar a resposta de acordo com o que foi buscado e com o contexto do consumidor.

Ela não quer apenas saber se você lista o produto X em uma tabela, ela precisa entender os atributos profundos, a correlação semântica e se aquela informação é realmente relevante dentro de um nicho/contexto específico.

Leia também: Por onde começar sua estratégia de SEO para e-commerce e como agir em diferentes cenários?

É justamente aí que visualizo uma grande fraqueza de muitos marketplaces: a bagunça estrutural dos dados.

Ao abrir as portas para múltiplos vendedores (sellers), a maioria das plataformas perde completamente o controle da padronização dos dados.

O que se vê são catálogos gigantescos e redundantes, com descrições idênticas copiadas de distribuidores, imagens sem contexto e uma ausência crônica de especificações técnicas detalhadas.

Na era da busca clássica, o peso bruto do domínio compensava essa desorganização.

Mas o que estou vendo, até o momento, com o avanço da IA, é que elas simplesmente ignoram estruturas de conteúdo rasas ou confusas (sem autoridade de tópico, informações originais, etc).

Estamos notando que plataformas que conseguem dados estruturados, limpos e códigos mais estáticos performam melhor.

Leia também: Criação de conteúdo para páginas de produto em e-commerce: como usar IA no processo?

A solução para esse cenário não é tentar inflar o catálogo com mais produtos soltos. É desenhar uma arquitetura de dados organizada desde o dia zero.

No case desse marketplace de nicho que falei no início desse conteúdo, a estratégia de dados começou antes mesmo de a plataforma de vendas estar rodando.

Como era um domínio novo, subimos o blog de forma antecipada para aquecer o domínio e acelerar a indexação.

E a primeira grande conversa que tivemos sobre a estrutura do marketplace foi sobre a taxonomia de produto para entender atributos e características de cabo a rabo.

Em vez de criar categorias comerciais genéricas, mapeamos a árvore organizando por questões relevantes para o ICP do marketplace.

Criamos uma estrutura de árvore com uma profundidade que nenhum concorrente generalista tinha no mercado.

A IA trabalha com estatística. Quando você entrega uma taxonomia muito clara em todos os canais, você dá para o robô a base de dados perfeita para ele trabalhar e chegar na resposta exata para a consulta do usuário.

O impacto prático disso foi uma escalada rápida de posicionamento.

Focando na cauda longa (long tail) e na especificidade que a concorrência ignora, o marketplace alcançou uma boa cobertura nos tópicos e produtos saiu do zero absoluto até chegar em um momento que o canal começou a ajudar no equilíbrio de GMV da loja.

No gráfico abaixo é possível ver a evolução de Novembro de 2025 (data do lançamento de fato do marketplace) em diante.

Lembrando que, apesar de o marketplace ter sido lançado em novembro de 2025, o domínio já estava "aquecido" e devidamente organizado com o blog.

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Se a taxonomia arruma a casa para as máquinas, o conteúdo útil retém o cliente.

Escrever para SEO hoje significa abolir o texto de preenchimento feito só para robô ler. O foco precisa ser a utilidade real: responder de forma direta o que o possível comprador precisa saber antes de realizar a compra.

Para isso, dentro do processo geral, desenvolvemos um grupo de ações simples para os lançamentos de produtos baseado em três pilares práticos:

1. Guias completos de especificação: Conteúdos densos que vão muito além do manual dos produtos e dos conteúdos enviados pelos fabricantes.

2. Conteúdos comparativos (Versus): Matrizes diretas de comparação entre modelos concorrentes do mercado, que também são vendidos no marketplace.(ex: Produto a marca 1 X vs. Produto a marca 2).

3. Dados de Bastidores / Entrevistas: Conteúdos originais construídos diretamente com marcas e fornecedores parceiros.

Quando o conteúdo ajuda de verdade, a coisa acontece naturalmente, você não só posiciona bem na SERP padrão como também começa a surgir como respostas nas AI Overviews.

Além desse grupo de ações para lançamento de produtos, desenvolvemos um template de conteúdo para as páginas de categoria e subcategoria focando em realmente ajudar a quem chega na página a navegar melhor nela.

Nele, explicamos não só o que a pessoa encontrará ali naquela listagem de produtos, como também damos dicas de como ele pode escolher entre os produtos que ali estão.

Um ponto importante que vale mencionar é que toda essa estrutura não só alimentou o marketplace e o blog, como também alimentou outros canais da marca (com suas devidas adaptações), como Instagram, Tiktok, etc.

Leia também: Como cobrir a jornada de compra no e-commerce com SEO?

Esse ecossistema provou que o funil linear clássico não existe mais.

O consumidor descobre o produto ou a necessidade em canais de entretenimento e redes de vídeo curto (primeiro contato), mas recorre à estrutura profunda e comparativa do marketplace na fase de consideração.

O conteúdo útil funciona como a âncora que valida a tomada de decisão antes da conversão.

Muitos gestores acham que organizar dados e produzir conteúdo técnico são caprichos operacionais de marketing. Mas o verdadeiro impacto dessa disciplina aparece na última linha do balanço.

A grande maioria dos e-commerces hoje vive uma dependência crônica e perigosa de tráfego pago, queimando a margem para manter o faturamento ativo.

Só que o Google Ads, especialmente as campanhas de PMAX, virou uma caixa preta onde temos pouca informação. A melhor forma de otimizar isso é alimentando a máquina do Google com páginas e dados de qualidade.

À medida que nossa autoridade orgânica crescia, observamos um efeito colateral valioso nos relatórios de Google Ads: o custo de CPC e CPM médio das campanhas começou a despencar continuamente.

Como geramos qualidade de informação e base qualificada, o custo de mídia caiu.

Isso começou a gerar uma divisão saudável de receita (GMV) que é raríssima de se ver em projetos com menos de um ano de vida.

O faturamento distribuiu-se de forma equilibrada entre os canais:

• Busca orgânica: 32,88% (é o segundo principal canal de aquisição e ainda tem muita possibilidade de crescimento, sem que isso impacte em custo. Além disso, é um canal que consegue impactar bem todas as etapas da jornada)

• Mídia Paga: 39,52% (por mais que seja ainda o principal canal, o custo de aquisição segue em queda)

• Tráfego Direto:25,01% (é um canal que acreditamos que terá uma importância maior no futuro, visto que a jornada está cada vez mais fragmentada)

• Social Orgânico:2,27% (é um canal que apesar de gerar pouca receita direta, tem grande importância no processo de descoberta da marca)

• E-mail:0,13% (é um canal que ainda pode ser melhor aproveitado para recompra e ativação de base)

• Assistentes de IA: 0,20% (É o canal que acreditamos que terá mais importância em GMV a medida que a IA avançar. Hoje tratamos ele como importante na jornada de compra)

A IA precisa cruzar informações exatas por trás dos panos para dar respostas estatisticamente confiáveis ao usuário.

Se o seu marketplace tem atributos vagos, o robô não consegue validar a resposta e simplesmente prioriza o concorrente que entregou o dado mastigado.

Sim. O Google (principalmente em campanhas inteligentes como PMAX) pune páginas ruins cobrando mais caro pelo clique.

Quando sua estrutura orgânica melhora a experiência e retém o usuário, o índice de qualidade técnico do seu domínio sobe, funcionando como um desconto direto nos leilões de mídia.

Pelo contrário. O cliente leigo é quem mais precisa de guias de especificação e comparativos diretos na fase de consideração para se sentir seguro.

A informação organizada traduz a complexidade técnica em utilidade de compra.

Chegar nesse nível de distribuição com menos de um ano de operação traz um aprendizado claro.

O marketing de antigamente, onde você hipersegmentava o perfil e comprava a palavra exata, já não dá o mesmo retorno. Os ROIs absurdos do passado não vão mais existir por conta de como as coisas estão mudando.

Se a dinâmica mudou, a resposta é tratar o seu site e seu ecossistema de conteúdo como um banco de dados organizado.

Quanto mais limpa e estruturada for a informação na entrada, melhor a IA vai trabalhar a seu favor na saída.

Organização da informação não é preciosismo de TI. É decisão de negócio.

Se você quer sobreviver no cenário de busca por IA, pare de tentar vender mais apenas gastando mais em anúncios ou inflando o catálogo com produtos sem contexto.

Organize a taxonomia, seja útil de verdade para o cliente e deixe a máquina trabalhar. Dessa forma, todos os canais tendem a ganhar.