Segundo um relatório da PYMNTS Intelligence citado pela própria PYMNTS em outubro de 2026, 59,7% das compras mais recentes assistidas por IA nos Estados Unidos fecharam no site da Amazon, contra 6,3% nos sites ou apps das marcas. O dado sugere que a recomendação por IA e a venda por IA são duas disputas diferentes.
O que os números dizem, exatamente?
Vamos aos fatos, sem arredondar a favor de ninguém. O artigo da PYMNTS de 5 de outubro de 2026 reúne números de dois levantamentos. Um deles, de agosto, ouviu 2.191 consumidores norte-americanos e aponta que cerca de 23% deles, algo como 61 milhões de pessoas, começam a pesquisa de compras com IA.
O outro é o relatório "From Prompt to Purchase: Who Wins the AI Shopper?", de outubro. Nele, onde fecharam as compras assistidas por IA mais recentes: 59,7% no site da Amazon, 19,5% em lojas de departamento e grandes varejistas, e 6,3% nos sites ou apps das próprias marcas. Entre quem usa IA para descobrir produtos, 59,4% agora a usam para pesquisar itens que antes buscavam na Amazon, e 57,9% costumam comprar na Amazon mesmo quando a IA os ajudou a encontrar o produto.
Há ainda uma pergunta hipotética, sobre qual canal um agente autônomo deveria usar para comprar um item idêntico, ao mesmo preço, frete e devolução. Grandes marketplaces ficaram com 40,2%, lojas de departamento ou grandes varejistas com 21,8%, e o site da marca com 16,1%.
Por que isso muda a pergunta que a marca faz?
Imagine a IA como um guia de museu. Ela apresenta a obra, conta a história, compara duas telas. Mas o corredor que leva à saída, e à loja do museu, é outro. A recomendação acontece num lugar; o pagamento, em outro. Se a sua meta é apenas "aparecer na resposta", você otimizou a primeira sala e esqueceu da saída.
Nossa leitura: os números não dizem que a recomendação não importa. Dizem que, quando ela chega, uma parcela grande do clique decide em outro endereço. Isso põe duas métricas na mesa. Uma é a presença na resposta, que conseguimos observar, como discutimos em citação, menção e recomendação. A outra é o fechamento da compra, que depende de preço, estoque, frete e, no caso do varejista, de decisões que a marca não controla.
O post sobre descobrir na IA e comprar no site já mostrava esse desacoplamento pelo lado do produto. Aqui ele aparece pelo lado do comprador.
O que o varejo está fazendo com essa porta?
O mesmo artigo descreve uma divisão entre varejistas. A PYMNTS relata que o Gemini mostra produtos do Walmart e do Sam's Club, e que, quando o comprador escolhe um item do Walmart, o assistente Sparky assume a cesta e decide quais produtos aparecem e em que ordem. Um executivo do Walmart, Daniel Danker, descreveu o arranjo como "intermediação". A QVC Group deixa agentes concluírem compras e envia catálogos à OpenAI e ao Google. A Kohl's não permite que agentes comprem. A Tapestry (Coach, Kate Spade) vende no AI Mode e no Gemini, mas exige aprovação explícita do comprador em cada pedido, e não deixa agentes finalizarem compras nos sites das próprias marcas, limite que a empresa atribuiu a fraude e ao acúmulo de estoque. A Amazon bloqueia agentes externos enquanto constrói o seu, tema que já tratamos em Amazon bloqueia agentes de IA.
Cada decisão dessas muda o caminho entre a pergunta e o pagamento. Para uma marca de eletrônicos, a consequência prática é que o seu produto será descrito por um intermediário, em uma ficha que talvez você não escreveu.
O que fazer, então?
Três movimentos, nenhum deles milagroso.
Primeiro, trate a ficha do varejista como parte da sua presença. Se o produto está em marketplaces, as informações de lá são lidas pela IA com a mesma seriedade das do seu site. Um título diferente, uma especificação desatualizada ou uma foto antiga viram a "voz da marca" em outro lugar. O post sobre ficha técnica em marketplaces no Brasil trata do que padronizar.
Segundo, descubra o que a IA diz quando a pergunta é a de compra. Isso exige perguntas reais de consumidor, repetidas, com rodadas suficientes para a taxa significar algo. E exige honestidade: o diagnóstico gratuito da Citoriq é uma análise experimental via API e não replica a interface de consumidor de nenhum assistente.
Terceiro, dê uma razão para o clique acontecer no seu endereço. Um resumo do Forkast sobre outro relatório da PYMNTS, de setembro, afirma que 53% dos consumidores deixariam um grande marketplace por um site de marca com preço menor. Esse número vem de um resumo de segunda mão que não conferimos no original; use-o como indício, não como regra.
O que esses números não permitem concluir?
Quatro cautelas. Os dados são dos Estados Unidos, e o mercado brasileiro tem outros marketplaces, outro parcelamento e outro comportamento: nós não conseguimos aplicar esses percentuais ao Brasil. A pesquisa é autodeclarada, e "última compra assistida por IA" depende da memória do respondente. Lemos o resumo da PYMNTS, não o relatório original. E um percentual de fechamento não diz nada sobre quem foi recomendado primeiro.
Para o Brasil, o que podemos fazer hoje é medir. O caminho começa por como o Mercado Livre se prepara para agentes de IA, que cobre o marketplace local mais relevante para eletrônicos.
O que levar daqui
- Nos EUA, 59,7% das compras mais recentes assistidas por IA fecharam na Amazon e 6,3% nos sites ou apps das marcas, segundo a PYMNTS.
- Ser recomendado e ser comprado são metas diferentes, com métricas diferentes.
- A ficha do varejista é parte da sua presença em IA; padronize título e especificações entre canais.
- Esses dados são norte-americanos e autodeclarados; não os transporte para o Brasil sem medir.
- Meça a presença por rodadas repetidas e perguntas reais, sabendo que o resultado varia por modelo, prompt e dia.
Perguntas frequentes
Isso significa que o site da marca perdeu importância?
Não necessariamente. Os números mostram onde as compras mais recentes fecharam, não onde a informação nasceu. O site da marca continua sendo a fonte que você controla por inteiro.
Os 59,7% valem para o Brasil?
Não. É um levantamento norte-americano. Não encontramos um dado equivalente publicado para o Brasil, e por isso preferimos medir a partir das perguntas reais dos consumidores brasileiros.
Como saber o que a IA diz sobre o meu produto?
Rodando perguntas de consumidor várias vezes e comparando as taxas. O diagnóstico gratuito faz uma primeira leitura, e a demonstração mostra a plataforma completa.
Se você quer um ponto de partida para a conversa com o seu time, comece pelo diagnóstico em /geo-scanner e leve o resultado, com suas ressalvas, para a reunião.