Uma loja pode ter milhares de produtos cadastrados e ainda oferecer pouca informação útil para uma recomendação. Títulos genéricos, descrições copiadas e atributos escondidos em textos longos dificultam distinguir itens que parecem semelhantes, mas atendem a necessidades diferentes.
Quando a equipe decide usar inteligência artificial para ajudar o cliente a encontrar produtos, vale começar pelo catálogo. A qualidade da recomendação depende também do que o sistema consegue saber sobre cada item, de quais dados recebe e de como esses dados são atualizados.
Isso não significa preencher todos os campos disponíveis antes de começar. Significa identificar quais informações ajudam a escolher e comprar os produtos de cada categoria, torná-las consistentes e conferir se chegam corretamente à integração.
Comece pela pergunta que o cliente faria
Imagine alguém procurando uma mochila para levar um notebook de 15,6 polegadas ao trabalho. Um cadastro que informa apenas “Mochila premium” não permite confirmar tamanho do compartimento, capacidade ou características de uso.
Um registro mais útil descreve o que pode ser comprovado: capacidade de 22 litros, compartimento compatível com notebook de até 15,6 polegadas, dimensões externas, material e presença de compartimento para documentos. Se a mochila tem resistência à água, essa característica precisa corresponder à especificação real; “impermeável” não deve ser acrescentado apenas porque parece um bom argumento comercial.
Faça esse exercício com as principais categorias. Quais perguntas um vendedor precisa responder para recomendar corretamente? Quais diferenças fazem o cliente aceitar ou rejeitar um produto? Essas respostas indicam os atributos que merecem prioridade.
Dê ao título a função de identificar
O título deve ajudar a reconhecer o produto sem exigir a leitura de todo o cadastro. Marca, modelo, tipo e uma característica decisiva podem fazer parte dele, conforme a categoria.
“Mochila urbana 22 L com compartimento para notebook de 15,6 polegadas” é mais informativo do que “Mochila incrível oferta especial”. A descrição continua importante para explicar construção, uso e cuidados, mas não deveria compensar sozinha um título ambíguo.
Evite acrescentar ao nome frases de campanha que mudam frequentemente. Um título estável facilita conferir o mesmo produto em diferentes telas e sistemas. Promoções e condições comerciais podem ser mantidas nos campos próprios da oferta.
Organize os atributos que decidem a escolha
Quando uma informação relevante existe apenas em texto livre, cada cadastro pode apresentá-la de um jeito. “22 litros”, “22L” e “capacidade vinte e dois” representam o mesmo valor, mas demandam normalização antes de uma comparação confiável.
Campos estruturados permitem separar capacidade, tamanho, material e compatibilidade. Defina unidades e nomes de atributos por categoria e aplique a mesma regra aos novos cadastros. Uma revisão de unidades evita situações em que centímetros e milímetros sejam comparados como se fossem iguais.
A descrição pode complementar esses campos com contexto. Ela explica por que um compartimento é útil, enquanto o atributo registra seu tamanho. Os dois formatos têm funções diferentes e podem ser aproveitados conforme a arquitetura da solução.
Separe o produto das suas variações
Um produto com cores e tamanhos diferentes exige cuidado com o nível da informação. A descrição do modelo pode ser compartilhada, mas preço, disponibilidade, imagem e identificação da opção escolhida precisam representar a variação correspondente quando diferirem.
Uma recomendação que aponta para uma camiseta não deveria apresentar tamanho M como disponível se apenas o tamanho P pode ser comprado. A decisão de recomendar o modelo ou uma combinação específica depende da solução utilizada, e a página de destino precisa permitir uma escolha coerente.
Registre explicitamente a relação entre o produto principal e suas combinações. Verifique também se a integração preserva essa relação, em vez de juntar opções diferentes em um único registro que não explica o que está à venda.
Mantenha identificação e oferta consistentes
Identificadores ajudam a relacionar o cadastro com eventos de navegação, estoque e pedidos. Utilize referências estáveis e mapeamentos claros entre os sistemas. O SKU da loja e um identificador padronizado, como o GTIN quando existente, têm finalidades diferentes; um não deve ser inventado para preencher o lugar do outro.
Preço e disponibilidade precisam refletir a oferta apresentada ao cliente. Um catálogo atualizado ontem pode estar inadequado para recomendar um item que esgotou hoje. Defina como mudanças chegam ao sistema de recomendação e qual atraso é aceitável para a operação.
Em caso de falha de atualização, escolha um comportamento conhecido: suspender itens com dados vencidos, consultar novamente a origem ou sinalizar a situação para a equipe, conforme os recursos disponíveis. Evite manter uma oferta indefinidamente sem saber quando foi validada pela última vez.
Confira quais dados a solução realmente utiliza
Nem todo sistema de recomendação interpreta descrições, imagens e atributos da mesma maneira. Alguns priorizam comportamento de navegação e compra; outros combinam esses sinais com informações do produto. Ter um catálogo organizado não significa que todos os campos serão automaticamente usados.
Antes de investir em uma revisão extensa, confirme o contrato da integração: campos recebidos, tratamento das variações, frequência de atualização e critérios de elegibilidade. Identifique também quais eventos permitem relacionar exposição, clique e compra ao produto correto.
Esse cuidado evita prometer que um sistema considera compatibilidade técnica quando ele não recebe essa informação. Para categorias em que compatibilidade é decisiva, a regra precisa estar representada e validada na solução; sem isso, a recomendação pode exigir filtros ou revisão adicional.
Faça uma revisão pequena e mensurável
Escolha uma categoria importante e revise uma amostra de produtos. Inclua itens simples, produtos com variações, opções semelhantes e produtos temporariamente indisponíveis.
Para cada registro, confira:
- O título identifica o item de forma clara?
- Os atributos decisivos estão presentes e usam unidades consistentes?
- As variações têm informações próprias quando necessário?
- Imagens, preço e disponibilidade correspondem à opção vendida?
- O sistema recebe os campos previstos e mantém a identificação estável?
- A recomendação leva a uma página em que o cliente consegue comprar o item apresentado?
Depois execute buscas e situações de navegação reais. Compare as recomendações com critérios definidos pela equipe comercial e registre casos inadequados. Uma mudança no catálogo pode melhorar a informação disponível, mas seu efeito precisa ser observado no sistema utilizado; não há garantia automática de aumento de vendas.
Transforme a revisão em rotina de cadastro
Corrigir uma amostra ajuda a encontrar o problema. Para manter o ganho, documente as regras de títulos, atributos e variações, defina quem valida cadastros novos e acompanhe registros incompletos.
Sempre que uma integração ou estratégia de recomendação mudar, revise se os dados necessários continuam disponíveis. O catálogo precisa acompanhar as perguntas dos clientes e os critérios usados pela operação para apresentar uma oferta.
A AGTI pode ajudar a avaliar o catálogo e os fluxos de integração do seu e-commerce, identificando os ajustes necessários para utilizar dados de produto de forma consistente em buscas e recomendações. Conte para a gente qual escolha seus clientes têm dificuldade de fazer na loja.
Referências técnicas
As referências abaixo mostram exemplos de atributos e de representação estruturada de produtos. Não definem um contrato universal para sistemas de IA nem garantem posicionamento em mecanismos de busca.
- Google Merchant API — ProductAttributes: https://developers.google.com/merchant/api/reference/rest/products_v1/ProductAttributes
- Google Search Central — dados estruturados Product e Offer: https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/merchant-listing
- AGTI — serviços e contato: https://www.agti.eng.br/