Meta aposta em IA e recomendações personalizadas para competir no varejo

O recurso, disponível para parte dos usuários da versão web do Meta AI, permite solicitar sugestões de produtos. As respostas aparecem em formato de carrossel, com imagens, nome da marca, site do varejista e preço, acompanhadas de uma explicação resumida dos critérios utilizados. Não há checkout dentro do chatbot; ao clicar, o usuário é redirecionado ao site do lojista.

A empresa confirmou os testes, mas não detalhou o modelo de monetização nem esclareceu se há comissões por indicação ou priorização de marcas que anunciam em plataformas como Facebook e Instagram. A ausência de transparência sobre esses pontos é central, já que a publicidade responde pela maior parte da receita da companhia.

O teste dialoga diretamente com a estratégia defendida pelo CEO Mark Zuckerberg que, em teleconferência de resultados em janeiro, afirmou que a Meta passaria a lançar produtos capazes de oferecer uma experiência “exclusivamente pessoal”, baseada no histórico, nos interesses e nas conexões do usuário. Nos experimentos observados, a personalização já se manifesta: pedidos por jaquetas puffer, por exemplo, geraram recomendações ajustadas à localização do usuário e a inferências de gênero a partir do nome.

Mais do que adicionar uma função de busca, a Meta tenta alterar a lógica da descoberta de produtos. Em vez de o usuário navegar por marketplaces ou digitar palavras-chave em buscadores tradicionais, a IA atua como intermediária que interpreta contexto, preferências e dados comportamentais acumulados ao longo de anos nas redes sociais da empresa.

Para Hygor Roque, Head of Revenue da Divibank, o movimento representa uma inflexão na jornada de compra. “Estamos vendo a transição do search para o assistive commerce. A diferença é que o algoritmo deixa de responder apenas à intenção explícita e passa a antecipar necessidades com base em dados históricos. Isso aumenta a taxa potencial de conversão, mas também concentra poder de decisão na plataforma. Se a IA priorizar parceiros comerciais ou anunciantes sem deixar isso claro, teremos um problema de transparência. Por outro lado, se o modelo combinar relevância real com conveniência, pode reduzir fricção e encurtar drasticamente o funil de vendas”, afirma.

A corrida não é isolada. ChatGPT e Gemini também vêm incorporando funcionalidades de compra, em uma tentativa de transformar chatbots em hubs de serviços. A diferença competitiva da Meta está na profundidade dos dados sociais que alimentam o sistema, como localização, interações, páginas seguidas e conexões, e que podem tornar as recomendações mais segmentadas.

O teste indica que a batalha entre as grandes empresas de tecnologia entrou em uma nova fase. A disputa já não é apenas por quem oferece a melhor resposta, mas por quem controla a etapa seguinte: a decisão de compra. Se a IA se consolidar como filtro principal de produtos, a curadoria algorítmica poderá redefinir a dinâmica entre marcas, consumidores e plataformas, deslocando ainda mais o centro do comércio eletrônico para dentro dos ecossistemas fechados das big techs.

Caso tenha interesse na pauta, basta me avisar que faço a ponte com o executivo.

Divibank

Fundada em 2020, a Divibank é uma fintech especializada em otimizar pagamentos para empresas em fase de crescimento acelerado. Com foco em operações digitais mais complexas, a companhia atua em jornadas de compra de maior valor e maior nível de decisão, onde a eficiência dos pagamentos é determinante para a conversão. Por meio de tecnologia proprietária e inteligência aplicada a dados, a Divibank ajuda empresas a reduzir falhas, aumentar aprovações e transformar pagamentos em um motor de crescimento sustentável.