As novas regras de relevância nas compras assistidas por IA

Os consumidores estão adotando as compras com assistência de IA mais rapidamente do que muitos profissionais de marketing percebem. Uma pesquisa da Horizon Futures revelou que 56% dos consumidores familiarizados com IA já utilizam IA diariamente, enquanto 82% usam IA para pesquisar e comparar produtos antes de comprar.¹ Ao mesmo tempo, os compradores estão cada vez mais delegando tarefas cognitivas para as ferramentas de compras com tecnologia de IA — como a Alexa for Shopping — para monitoramento de preços, dicas de produtos e busca de ofertas.

Na verdade, 70% dos entrevistados informaram se sentir confortáveis em deixar a IA cuidar da busca de ofertas, e 64% que confiavam na IA para comparar produtos.² À medida que a IA cada vez mais molda a descoberta e as decisões de compra, as marcas de sucesso serão as que criam sistemas de confiança e relevância para ajudar a influenciar a preferência do consumidor antes que os momentos de recomendação da IA ocorram.

É nesse ponto que a convergência entre mídia de streaming, sinais de compra e otimização com tecnologia de IA se torna estrategicamente importante.

Crie estruturas de medição otimizadas para priorizar a confiança, não apenas a atribuição

Uma das conclusões mais claras da pesquisa da Horizon foi que os consumidores se preocupam menos com a maneira como as ferramentas de IA funcionam do que com a possibilidade de manter o controle quando algo dá errado. "Controle de veto", fácil devolução, tomada de decisão transparente e acesso ao atendimento humano estão entre os principais fatores de confiança em ambientes de compras com assistência de IA.

Para os anunciantes, isso muda a forma como a medição deve funcionar. As marcas precisam ser capazes de ver como os públicos-alvo se movimentam entre vários pontos de contato, avaliando os efeitos de atração e de aura em torno de pontos de contato como a exposição ao streaming premium para entender quais sinais aumentam a confiança e a familiaridade que validam as recomendações da IA.

A Amazon Marketing Cloud (AMC) torna isso possível ao permitir que os anunciantes analisem os padrões de engajamento, a sobreposição de públicos-alvo e as conversões de uma forma que proteja a privacidade, priorizando a confiança do consumidor e, ao mesmo tempo, fornecendo insights práticos.

Em ambientes de compras com assistência de IA, a confiança propriamente dita se transforma em uma variável de desempenho.

Crie proeminência da marca antes que os momentos de recomendação da IA ocorram

A pesquisa da Horizon descobriu que os compradores de IA estão se tornando "otimizadores, não exploradores". Os consumidores esperam cada vez mais que a IA reduza as opções, compare alternativas e apresente os produtos mais relevantes com rapidez.

Isso significa que a descoberta está migrando para etapas anteriores do processo. Para os anunciantes, isso aumenta a importância da streaming TV e das mídias interativas premium, que migraram dos canais de simples reconhecimento para os pontos de contato que criam relevância.

O grafo autenticado da Amazon Ads conecta esses sinais, vinculando a interação com o streaming aos comportamentos de compra reais por meio de relações confiáveis nos diversos domicílios. A Amazon DSP e os anúncios de streaming TV criam oportunidades de conectar a exposição a um conteúdo premium aos resultados de comércio mensuráveis ao longo da jornada do consumidor. As marcas que usam streaming TV junto com formatos interativos podem fazer o público-alvo migrar da visualização passiva para ambientes de engajamento ativo nos quais conteúdo, comércio e participação se reforçam mutuamente.

Na prática, isso significa que os anunciantes devem adotar uma sequência de mídia diferente. A streaming TV deve estabelecer proeminência no nível da categoria e uma familiaridade emocional antes que os momentos de varejo com alta intenção de compra apareçam. A seguir, o remarketing por meio da Amazon DSP poderá capitalizar os sinais de interação com o streaming para impulsionar ações mais eficientes na sequência.

Também estamos vendo mais marcas usarem vídeos interativos e ambientes orientados por criadores para gerar sinais de engajamento mais fortes antes que as transações realmente ocorram. Formatos interativos que convidam à participação, em vez de um consumo passivo, costumam gerar indicadores comportamentais mais avançados, que, mais tarde, poderão reforçar a relevância das recomendações e a eficiência das conversões.

No comércio assistido por IA, a descoberta cada vez mais acontece antes da consulta à barra de pesquisa.

Use a otimização por IA para acelerar a execução, não para terceirizar a estratégia

As ferramentas de otimização de campanhas com tecnologia de IA estão se tornando uma infraestrutura operacional essencial para os profissionais de marketing modernos, mas a automação por si só não cria uma vantagem competitiva.

Na verdade, um dos riscos que estão surgindo na publicidade mediada por IA é a convergência estratégica. Se todas as marcas dependerem dos mesmos sinais de otimização, modelos de público-alvo e recomendações automatizadas, a diferenciação desaparecerá rapidamente.

A vantagem será decorrente da combinação entre a eficiência de máquina e a supervisão humana estratégica.

As soluções da Amazon Ads podem ajudar os anunciantes a acelerar a otimização da mídia, aumentar a capacidade de resposta e identificar os padrões de desempenho que aparecem com mais rapidez do que os fluxos de trabalho manuais isolados, mas as marcas de alto desempenho estão estabelecendo estruturas de governança claras em torno de como a automação é implementada. Essas estruturas incluem criar pontos de verificação de revisão humana para a otimização de criativos, separar as métricas de ROAS de curto prazo dos indicadores de crescimento da marca no longo prazo e testar a incrementalidade continuamente em vez de depender exclusivamente das recomendações automatizadas.

Esse equilíbrio é importante porque as expectativas dos consumidores com relação à IA continuam caracterizadas por sutilezas. A pesquisa da Horizon descobriu que os compradores se sentem significativamente mais confortáveis com pesquisas assistidas por IA do que com decisões de compra totalmente autônomas. O mesmo princípio se aplica às soluções de marketing. A IA apresenta seu melhor desempenho quando aprimora a tomada de decisões de humanos, não quando substitui o julgamento estratégico completamente.

O futuro não é o marketing autônomo. É uma automação supervisionada de forma estratégica.

O que as marcas devem operacionalizar nos próximos 18 a 36 meses

Nos próximos anos, as marcas mais bem-posicionadas para o crescimento das compras assistidas por IA provavelmente terão algumas características em comum.

Em primeiro lugar, deverão integrar ainda mais as estratégias de marca e de desempenho. À medida que a jornada de compra se torna menos linear e as ferramentas de IA passam a moldar a descoberta mais cedo nas etapas do processo, a separação histórica entre mídia no topo de funil e ativação de comércio perde relevância.

Em segundo lugar, deverão investir em soluções de medição integradas que conectem os sinais de streaming e compras. O comércio assistido por IA requer continuidade entre ambientes, não relatórios isolados por canal.

Em terceiro lugar, deverão criar experiências de criativos e de compras que preservem a capacidade de agir do consumidor. As pesquisas da Horizon mostraram consistentemente que os consumidores preferem a assistência à delegação. As marcas que reforçam a transparência, a segurança e a reversibilidade estarão mais bem-posicionadas para preservar a confiança à medida que a automação aumenta.

Para terminar, os profissionais de marketing devem começar a testar agora. A pesquisa sugere que a assistência de IA se expandirá mais rapidamente do que a autonomia total nos próximos 18 a 36 meses, especialmente em categorias de compras recorrentes e com menos atrito. As marcas que aproveitarem esse período para reforçar suas estruturas de medição, estratégias de streaming e grau de prontidão para IA estarão mais bem-preparadas à medida que os comportamentos dos consumidores continuam a evoluir.

As marcas que serão bem-sucedidas no comércio assistido por IA não se limitarão a simplesmente automatizar as transações: vão desenvolver sistemas de confiança, relevância e reafirmação que permanecerão influentes antes, durante e depois das decisões mediadas por IA.

Fontes

^{1 e 2} Pesquisa personalizada da Horizon Futures. Agentic Commerce. Realizada de 12 a 19 de março de 2026. Dados provenientes dos EUA. N = 1.001.

Sobre a autora

Katie Comerford é presidente de Comércio e Transformação do Cliente da Horizon Media, à frente da estratégia de dados corporativos, iniciativas de transformação do cliente e operações de comércio da Horizon. Como uma executiva de marketing e mídia com quase duas décadas de experiência, Katie se concentra em integrar a Inteligência de Marketing ao modelo de Arquiteto de Clientes da Horizon, alinhando tecnologia, dados e talentos para gerar resultados comerciais mensuráveis e acelerar o crescimento. Na Horizon há mais de 11 anos. Katie atuou anteriormente como vice-presidente executiva e diretora de estratégia e operações na Horizon Next, onde ajudou a moldar soluções integradas de mídia, dados e tecnologia.