A ascensão da inteligência artificial generativa está colocando pressão direta sobre um dos pilares econômicos mais sólidos do Retail Media: os anúncios de busca dentro dos e-commerces. Avaliado em cerca de US$ 38 bilhões globalmente, o mercado de Retail Media Search Ads pode sofrer uma profunda transformação à medida que interfaces conversacionais substituem a busca tradicional baseada em keywords.

A discussão ganhou força após análises recentes do mercado, como apontado pelo Digiday, que indicam um cenário onde assistentes de IA passam a intermediar a descoberta de produtos, mudando radicalmente a forma como as marcas compram mídia dentro dos varejistas. Para as Retail Media Networks (RMNs), isso não é apenas uma evolução tecnológica. É uma mudança estrutural no modelo de monetização.

O risco: IA pode desmontar o modelo atual de Search Ads

Hoje, a maior parte da receita das RMNs vem de links patrocinados dentro da busca do e-commerce. O modelo é simples e extremamente eficiente: o shopper digita uma palavra-chave; o algoritmo retorna resultados patrocinados; o anunciante paga CPC; a compra acontece dentro do ambiente do varejo. Esse modelo funciona porque a intenção de compra é explícita.

Mas a IA muda completamente essa dinâmica. Em vez de digitar: “melhor detergente para roupas sensíveis”. O shopper pode perguntar: “Qual detergente é melhor para roupas de bebê e pele sensível?” Ou ainda: “Qual o melhor custo-benefício de detergente para famílias?”

Nesse cenário, o consumidor não recebe uma lista de resultados patrocinados. Ele recebe uma recomendação sintetizada por IA. E isso cria um problema enorme: Onde entra o anúncio?

A nova disputa: quem controla a recomendação da IA

A busca conversacional cria um novo tipo de gatekeeper. No modelo tradicional: o varejista controla o ranking de busca. No modelo conversacional: a IA controla qual produto será recomendado. Isso muda a lógica da publicidade.

Em vez de competir por posição na página de busca, as marcas passam a competir por: inclusão nas recomendações da IA, priorização na resposta do assistente e contexto da pergunta do shopper. Ou seja, surge um novo formato: AI Recommendation Advertising. Um modelo onde produtos são sugeridos dentro da resposta conversacional. Isso pode substituir gradualmente o atual Sponsored Products.

O problema estrutural das RMNs hoje

A maioria das Retail Media Networks ainda opera com arquitetura publicitária herdada de três camadas antigas: Search Ads baseados em keywords, Ranking patrocinado e Leilões CPC. Esses sistemas foram desenhados para interfaces de busca clássica, não para IA.

Com IA conversacional surgem desafios técnicos inéditos:

A query deixa de ser keyword: Ela vira intenção semântica. Exemplo:keyword: “café cápsula”. A intenção se forma: “café forte para máquina Nespresso com melhor custo-benefício”

A resposta deixa de ser lista: Ela vira síntese contextualizada.

O ranking vira recomendação: A IA decide qual produto sugerir primeiro. Isso exige uma nova camada de tecnologia: Retail Media Intelligence Engines.

O próximo passo: RMNs precisam construir “AI Commerce Engines”

Se a busca virar conversa, o Retail Media precisa evoluir para uma nova arquitetura. O futuro das RMNs passa por quatro pilares básicos que precisam ser melhor discutidos e implementados.

Sponsored Recommendations

Em vez de anúncios em lista, teremos produtos recomendados dentro da resposta da IA. Exemplo: “Qual o melhor shampoo para cabelos cacheados?”. Resposta da IA: “Algumas boas opções incluem X, Y e Z.” Nesse momento surgem recomendações patrocinadas, mas com transparência. Isso cria um novo inventário publicitário.

Contextual Intent Ads

A IA entende o contexto da pergunta. Pergunta:“Qual café é melhor para quem trabalha à noite?” A IA identifica: perfil, necessidade, momento de consumo, missão de compra, etc. Isso permite anúncios baseados em intenção profunda, não apenas keywords.

Personalização com First-Party Data

Aqui está a maior vantagem das RMNs. A IA pode cruzar a pergunta do shopper com histórico de compras, frequência de recompra, ticket médio, marca preferida, sensibilidade a preço. Isso cria recomendações hiper personalizadas. Algo que Google e Meta não conseguem replicar.

Retail Media Agents

O próximo estágio será o uso de agentes de IA dentro do e-commerce. Eles poderão recomendar produtos, montar carrinhos, comparar preços, sugerir substituições e otimizar cestas. Nesse ambiente, a publicidade passa a influenciar decisões da IA, não apenas a navegação do usuário.

A ameaça externa: OpenAI, Google e Amazon

Outro risco para as RMNs é que a busca por produtos pode migrar para fora do varejo. Hoje, consumidores já começam pesquisas em ChatGPT, Gemini, Perplexity, TikTok Search, etc. Se a recomendação ocorrer fora do e-commerce, o varejo perde o controle do inventário publicitário. Isso cria uma disputa estratégica entre três modelos:

Modelo 1 — Retail Media fechado: Busca acontece dentro do varejo. Exemplo:Amazon, Walmart e Mercado Livre.

Modelo 2 — Commerce via IA: Busca acontece em assistentes. Exemplo: ChatGPT, Gemini e Meta AI.

Modelo 3 — Social discovery. Busca acontece em plataformas sociais. Exemplo: TikTok e Instagram.

O grande erro estratégico das RMNs hoje

Apesar da ameaça, a maioria das RMNs ainda está focada em ampliar inventário de Sponsored Products, vender mais CPC e replicar modelo Amazon, mas esse modelo pode estar chegando ao limite tecnológico. Se a jornada migrar para interfaces conversacionais, as RMNs precisam evoluir para Conversational Commerce Advertising, caso contrário, o risco é claro: a monetização da descoberta de produtos pode migrar para as plataformas de IA.

Oportunidade: Retail Media pode se tornar o “motor de decisão da IA”

Apesar dos riscos, existe também uma oportunidade gigantesca. A IA precisa de três coisas para recomendar produtos: dados de compra, dados de intenção e dados de recompra. Quem possui isso? Os varejistas, se as RMNs souberem estruturar seus dados, podem se tornar infraestrutura da recomendação comercial da IA, Ou seja, não apenas vender anúncios, mas alimentar os motores de decisão da nova economia conversacional.

O futuro: nasce o “Retail Media Cognitivo”

A próxima geração de Retail Media não será baseada em: páginas, banners e keywords. Ela será baseada em recomendações, decisão assistida e inteligência contextual. É nesse cenário, o papel da publicidade muda. Ela deixa de ser interrupção e passa a ser influência algorítmica na decisão da IA. Para as RMNs, a pergunta estratégica não é mais:Como vender mais Sponsored Products? A pergunta real é: Como garantir que nossos dados alimentem a IA que decide o que o consumidor vai comprar? Quem resolver essa equação primeiro vai dominar a próxima geração do Retail Media global.