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A IA escolhe o que vende nas redes? Veja 5 cuidados para as marcas

Ao percorrer o feed de uma rede social, o consumidor encontra uma seleção de vídeos, anúncios e produtos que não foi organizada ao acaso. Sistemas de inteligência artificial (IA) analisam cliques, tempo de visualização, buscas, compras e interações para estimar quais conteúdos têm mais chance de despertar interesse. O mesmo mecanismo também ajuda a definir […]

Por Edicase Conteúdo
21/08/2026 16h02, Atualizado há 1 hora

Ao percorrer o feed de uma rede social, o consumidor encontra uma seleção de vídeos, anúncios e produtos que não foi organizada ao acaso. Sistemas de inteligência artificial (IA) analisam cliques, tempo de visualização, buscas, compras e interações para estimar quais conteúdos têm mais chance de despertar interesse. O mesmo mecanismo também ajuda a definir quais ofertas receberão maior exposição e investimento publicitário.

Isso não significa que a tecnologia determine sozinha o que será comprado. Preço, reputação, qualidade, prazo de entrega e confiança no criador de conteúdo continuam influenciando a decisão. No entanto, a IA interfere cada vez mais na etapa anterior à compra: ela ajuda a escolher o que será mostrado, para qual público e com que frequência.

Segundo Diogo Kobata, empresário e estrategista da nova economia especializado em ecossistemas digitais, as plataformas deixaram de utilizar a IA apenas para organizar o feed. “Conteúdo, publicidade e comércio estão se aproximando. A tecnologia consegue cruzar produto, público e formato para identificar as combinações com maior probabilidade de conversão”, explica.

Como a IA influencia a exposição dos produtos?

Nas campanhas automatizadas, os sistemas testam diferentes vídeos, públicos e ofertas. Quando determinada combinação apresenta bons resultados, ela tende a receber mais verba e distribuição. Peças com desempenho inferior podem perder espaço rapidamente.

Nas recomendações orgânicas, o funcionamento é semelhante. Um vídeo que mantém a atenção, gera comentários, compartilhamentos ou cliques envia sinais positivos ao algoritmo. Se o conteúdo também estiver associado a um produto, o aumento da visibilidade pode impulsionar diretamente as vendas.

Redes como TikTok, Instagram, Facebook e YouTube vêm aproximando descoberta, recomendação e compra. Ao mesmo tempo, ampliam ferramentas capazes de selecionar anúncios, sugerir variações de conteúdo e ajustar campanhas conforme os resultados obtidos.

“A IA está se tornando uma espécie de gestora invisível da prateleira digital. Ela influencia qual produto ganha tração, qual vídeo recebe orçamento e qual oferta será testada com mais frequência”, afirma Diogo Kobata.

O risco de concentrar alcance nos mesmos produtos

A automação permite testar grande quantidade de informações em pouco tempo, mas também pode criar um ciclo de concentração. Um produto que começa a vender recebe mais exposição, reúne novos dados e ganha outras oportunidades de conversão. Já um item recém-lançado pode ter dificuldade para superar a primeira etapa por ainda não possuir histórico suficiente.

Outro risco está na busca por resultados imediatos. Um produto pode apresentar boa taxa de conversão porque recebeu um desconto elevado, por exemplo, mesmo que a margem seja pequena ou que a compra gere muitas devoluções. Se a empresa observar apenas o número de pedidos, o sistema pode continuar ampliando uma campanha que não produz um resultado saudável para o negócio.

Jovem com cabelo cacheado curto, usando camisa listrada de branco e laranja analisando dados de vendas no papel e no computador em escritório
A análise de diferentes indicadores ajuda as empresas avaliarem o desempenho das campanhas para além do volume de vendas (Imagem: fizkes | Shutterstock)

Cuidados ao utilizar a IA nas vendas

A seguir, confira 5 cuidados para utilizar a automação sem entregar toda a estratégia aos algoritmos:

1. Defina objetivos além do volume de vendas

Antes de automatizar uma campanha, é necessário estabelecer o que será considerado um bom resultado. Além do número de pedidos, a empresa deve acompanhar margem, custo de aquisição, cancelamentos, devoluções e possibilidade de recompra. Quanto mais claro for o objetivo, menor será o risco de a tecnologia otimizar a campanha com base em uma métrica isolada.

2. Reserve espaço para testar novos produtos

Se toda a verba for direcionada apenas aos itens que já apresentam bons resultados, a empresa pode deixar de descobrir novas oportunidades. Separar uma parcela do investimento para testar produtos, públicos, criadores e formatos ajuda a evitar a dependência de poucos campeões de venda.

3. Evite repetir o mesmo conteúdo

A IA tende a ampliar aquilo que demonstra funcionar. Porém, reproduzir continuamente o mesmo roteiro, estética ou argumento pode cansar o público e enfraquecer a identidade da marca. Criativos diferentes ajudam a alcançar novos perfis de consumidores e permitem compreender quais benefícios realmente despertam interesse.

4. Avalie a qualidade das vendas

Conversão rápida não é o único sinal de uma campanha eficiente. É importante observar se o produto corresponde à promessa apresentada, se há reclamações e se o consumidor volta a comprar. Uma oferta que vende muito, mas gera frustração, pode prejudicar a reputação e aumentar os custos no médio prazo.

5. Mantenha a decisão humana

A automação pode identificar padrões, distribuir anúncios e acelerar testes, mas não conhece integralmente a estratégia, os valores e os limites financeiros de cada negócio. Cabe às equipes decidir quais produtos devem ser priorizados, quais mensagens representam a empresa e até onde os ajustes automáticos podem avançar.

“A tecnologia encontra padrões com velocidade, mas não substitui posicionamento, qualidade de produto e conhecimento da comunidade. O papel humano passa a ser definir critérios, interpretar os resultados e impedir que a eficiência de curto prazo comprometa o negócio”, ressalta Diogo Kobata.

A IA já interfere nas chances de um produto ser descoberto nas redes sociais, mas alcance não é garantia de venda sustentável. A vantagem tende a ficar com empresas que utilizam a automação para testar e aprender, sem abandonar diversidade criativa, controle financeiro e conhecimento real sobre o consumidor.

Por Eluan Carlos H. Bürger

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