A Black Friday de 2026 acontece em meio a uma transformação na maneira como os consumidores pesquisam, comparam preços e escolhem produtos. Se antes a jornada de compra começava, muitas vezes, em uma busca no Google ou em uma visita a diferentes lojas virtuais, agora ferramentas de inteligência artificial também participam desse processo. ChatGPT, Gemini e outros assistentes digitais conseguem reunir informações, apresentar alternativas e sugerir produtos de acordo com o orçamento e as necessidades de cada pessoa. Com isso, a tecnologia começa a assumir parte do papel de um personal shopper, ajudando a filtrar as opções disponíveis antes mesmo de o consumidor chegar ao site de uma loja.

Segundo uma pesquisa do Google em parceria com a Ipsos, 57% dos consumidores brasileiros já utilizam inteligência artificial durante a jornada de compra. A participação dessas ferramentas também chama a atenção em períodos de grande movimentação comercial, como a Black Friday, quando encontrar uma oferta vantajosa exige comparar preços, características e condições de pagamento. Para o consumidor, a tecnologia pode facilitar a pesquisa e ajudar a identificar alternativas. Para as empresas, representa uma nova disputa: além de conquistar a atenção do público, é preciso fazer com que seus produtos sejam reconhecidos e recomendados pelas ferramentas de IA.

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A mudança, porém, não significa que os algoritmos passarão a decidir tudo sozinhos. A experiência de compra, a confiança na marca e a possibilidade de experimentar um produto continuam influenciando as escolhas. Ao mesmo tempo, a inteligência artificial introduz novas questões sobre confiabilidade das informações, privacidade e visibilidade digital. Para entender como essas transformações afetam consumidores e empresas, o ToqueTec conversou com Rodrigo Oliveira, cofundador e CFO da Bull Digital, agência de growth marketing e tecnologia.

A IA virou mais um jogador na jornada de compra

Para Oliveira, a principal mudança aconteceu quando a inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta de produtividade e passou a participar das decisões dos consumidores. “Acho que o grande ponto foi quando a IA passou a se tornar um ponto de decisão para os compradores. Então, independentemente do tipo de cliente, do serviço, enfim, ela passou a participar da jornada de compra do cliente”, afirma. O executivo explica que a integração entre os ambientes físico e digital já fazia parte do comportamento de consumo antes da popularização dessas tecnologias. A diferença é que, agora, a IA também funciona como um ponto de apoio durante a pesquisa.

Ele utiliza uma analogia com o futebol para explicar essa transformação. “A jornada de compra é como um time de futebol. A gente tem um time de futebol, em que vamos ter o goleiro, o zagueiro, o atacante, e cada um desses jogadores participa de alguma maneira do gol. Alguns mais, outros menos”, diz. Na comparação, a publicidade, as lojas, as avaliações de outros consumidores e as ferramentas de inteligência artificial são diferentes elementos que contribuem para a decisão. “Todos esses jogadores vão participar da jogada do gol, e o atacante nunca faz gol sozinho”, acrescenta. Para Oliveira, essa multiplicidade de pontos de contato também torna mais complexa a análise do caminho percorrido até uma venda.

A possibilidade de delegar a pesquisa a um assistente digital, entretanto, não significa que o consumidor esteja disposto a abrir mão de toda a experiência de compra. “Eu acho que até a segunda página, né? Porque sempre vai ter a questão de entender o que o usuário quer de troca versus o que a IA pode entregar para ele”, afirma. Ele cita o exemplo de alguém que procura um tênis: embora seja possível encontrar preços menores na internet, experimentar o calçado em uma loja física permite descobrir se ele ficará apertado ou confortável. “Acho que posso comprar o tênis mais barato pela internet, mas não posso experimentar para saber se ele vai ficar apertado no meu pé ou não”, explica. Por isso, integrar os ambientes físico e digital continuará sendo importante para as marcas.

Entre falsas promoções e a disputa pelo GEO

Na Black Friday, uma das aplicações mais interessantes da inteligência artificial é ajudar o consumidor a investigar ofertas. As ferramentas podem comparar características de produtos, reunir preços encontrados em diferentes lojas e organizar informações sobre alternativas disponíveis. Ainda assim, não são capazes de garantir, sozinhas, que determinado desconto seja verdadeiro. Para isso, é necessário consultar o histórico de preços e verificar as condições comerciais diretamente nas lojas. A recomendação também precisa ser acompanhada de fontes confiáveis, já que respostas de IA podem apresentar informações incorretas ou desatualizadas.

Oliveira reforça que a tecnologia não deve ser tratada como uma fonte incontestável. “É aquela coisa, né? Tudo pela metade do dobro. Tem que sempre… Eu acho que sempre temos que questionar os resultados da IA, né? E isso tem que estar relacionado a uma fonte de credibilidade”, afirma. O executivo explica que a análise de dados é uma das bases das estratégias desenvolvidas pela Bull Digital durante períodos promocionais. “A gente sempre tenta auditar o máximo que consegue. E, como normalmente fazemos nossas estratégias de Black Friday, analisamos dados. Isso tem que ser baseado em dados”, diz. Segundo ele, quanto maior a quantidade de informações disponíveis sobre o histórico de um produto, mais consistente pode ser a análise.

Créditos: Divulgação

Legenda: Rodrigo Oliveira, cofundador e CFO da Bull Digital

A participação da IA na pesquisa também cria uma nova disputa para as empresas: aparecer nas recomendações dos assistentes digitais. É nesse contexto que ganha força o GEO, sigla para Generative Engine Optimization, ou otimização para mecanismos generativos. A estratégia busca aumentar as chances de uma marca ou produto ser encontrado e considerado por ferramentas como ChatGPT e Gemini. Embora tenha semelhanças com o SEO tradicional, voltado ao posicionamento nos mecanismos de busca, o GEO exige atenção à maneira como os sistemas generativos interpretam e selecionam informações. Isso envolve a organização técnica das páginas, a clareza das descrições dos produtos e a credibilidade dos conteúdos publicados.

“Então, tudo é relevância. Tudo é relevância de um termo, de determinado assunto ou produto, nesse caso que estamos conversando”, explica Oliveira. Para ele, uma das diferenças está nas metodologias utilizadas para fazer com que as ferramentas compreendam as informações disponíveis. “Muitas pessoas acham que só porque criaram um e-commerce e colocaram o produto lá, ele já está sendo indexado. Não. Preciso saber se aquilo está correspondendo a um código que o robô vai conseguir ler, por exemplo”, afirma. O executivo também aponta oportunidades para empresas menores em mercados específicos. Uma marca que vende, por exemplo, sapatilhas de boliche pode trabalhar esse nicho para conquistar relevância em pesquisas mais segmentadas, sem precisar disputar diretamente com grandes empresas pelos termos mais concorridos.

Personalização, privacidade e os próximos passos do varejo

Outra transformação está na capacidade de desenvolver recomendações e campanhas mais próximas dos interesses individuais. Com a análise de dados, as empresas conseguem identificar diferentes sinais de comportamento, como hábitos de navegação, interesses e produtos pesquisados. Para Oliveira, essa personalização não surgiu com a inteligência artificial, mas ganhou novas possibilidades com a tecnologia. “A gente sempre teve, entre aspas, acesso a essa personalização, mas ela está vindo à tona agora com a IA, porque a IA justamente considera isso nas respostas”, afirma. Segundo ele, informações demográficas tradicionais, como idade e gênero, representam apenas uma pequena parte dos dados que podem ajudar a compreender determinado público.

O executivo cita o Google Analytics 4 (GA4) como exemplo de ferramenta que permite analisar diferentes sinais deixados pelos usuários durante a navegação. “Existem outros milhões de sinais específicos desse público que a gente não consegue mensurar e que temos disponíveis no Google GA4, por exemplo”, diz. Entre eles estão informações relacionadas aos dispositivos utilizados, aos interesses demonstrados e aos comportamentos registrados na internet. Esses dados podem servir como insumos para desenvolver estratégias comerciais e recomendações mais direcionadas. A utilização dessas informações, entretanto, precisa considerar a privacidade dos consumidores e as regras para o tratamento de dados pessoais.

A adaptação do varejo também envolve desafios internos. Oliveira avalia que a inteligência artificial resolveu problemas de produtividade nas empresas, mas a utilização sem critérios pode criar dificuldades para ampliar esses ganhos. “Se a empresa não tem uma política de tratamento de dados e não padroniza todas as IAs que vai utilizar, o usuário com certeza vai utilizar uma IA gratuita e vai jogar lá todos os dados de análise financeira para resolver o problema dele”, afirma. Além da exposição de informações, o uso desorganizado pode levar funcionários a confiar em respostas incorretas. “Às vezes a IA está delirando e o funcionário não sabe, e está adotando uma resposta que não deveria”, alerta. Para o executivo, estabelecer diretrizes e processos de validação é fundamental para que a tecnologia seja utilizada de maneira consistente.

Apesar das transformações, Oliveira acredita que a presença nas ferramentas generativas é uma estratégia que precisa ser construída ao longo do tempo. Ele compara o movimento aos investimentos em publicidade digital que acompanhou durante seus aproximadamente quatro anos de trabalho no Google. Na época, conta, os clientes aumentavam os investimentos durante a Black Friday e o fim de ano, mas muitos mantinham os valores depois de perceberem os resultados. Para ele, o mesmo raciocínio pode ser aplicado ao GEO. “É uma estratégia que você precisa olhar de médio a longo prazo. Precisa criar, precisa ter um trabalho consistente e efetivo para o seu objetivo”, afirma.

Sobre a possibilidade de agentes de inteligência artificial pesquisarem, negociarem e finalizarem compras sozinhos, o executivo considera que ainda é cedo para prever como o mercado vai funcionar. “Acho que o mercado ainda está entendendo como isso está se englobando na trajetória de venda deles”, diz. Ele também avalia que as ferramentas de compra integradas aos assistentes digitais ainda estão em estágio inicial. “É uma ferramenta muito crua ainda. É uma coisa muito beta ainda, sabe? Funcionou? Funcionou, mas é muito beta”, afirma.