Etapa 5: preparar o site para agentes que compram

Peça à equipe um número, a cobertura do feed de produto (quantos itens vendidos estão no arquivo que as plataformas leem), e separe por escrito o que entra no roadmap deste trimestre do que fica só no radar.

Exemplo: um varejista de eletroportáteis descobre que o agente de compra de um assistente recomenda o concorrente para "liquidificador até 400 reais". O motivo aparece no teste: na página do varejista, o preço só carrega depois que a pessoa escolhe a voltagem, e o agente não clica.

Agente de IA é o programa que recebe um objetivo ("compre o liquidificador mais barato que entregue até sexta") e decide sozinho os passos: pesquisa, compara, preenche formulário. Comércio agêntico é a compra feita por esse caminho. O agente só recomenda o que consegue ler, e lê com pressa.

Entre agosto e outubro de 2026 esses agentes chegaram mais perto do consumidor. A linha do tempo abaixo reúne os quatro movimentos, todos com fonte jornalística porque os anúncios oficiais não foram localizados ou eram restritos a um mercado.

Nenhuma dessas novidades pede formato novo. O guia oficial do Google para busca com IA, atualizado em 10/07/2026, diz que não é preciso criar arquivos novos para máquinas e cita o UCP como experiência opcional. O que o agente usa já existe: o feed de produto, os dados estruturados de oferta e a página entregue sem bloqueio.

Para quem vende produto, o feed passou a valer mais que a página. Feed é o arquivo com os itens do catálogo (nome, preço, estoque, imagem, link) que a plataforma lê direto, sem visitar o site. Em 10/07/2026, depois de uma troca de modelo no ChatGPT, a recomendação de produtos vinda de feed integrado saltou de 8,26% para 61,54% na base de 687 clientes da Profound, que é fornecedora e mede a própria base.

O feed da OpenAI exige nove campos: identificador, título, descrição, link, marca, vendedor, imagem, disponibilidade e preço. A compra dentro do assistente foi encerrada em março de 2026; o modelo vigente é descobrir no ChatGPT e comprar no site do lojista. O mesmo arquivo serve ao Merchant Center do Google, então quem já mantém um feed em dia reaproveita o trabalho.

A régua de prontidão tem três camadas, e a auditoria da SALT.agency em 50 sites grandes, relatada pela Search Engine Journal em 01/09/2026, mostra onde o mercado está: o robô acha e lê a página, o robô entende o que é oferta, preço e região, e o robô consegue agir. A terceira camada ficou em 2,1% de média.

O exemplo resolvido abaixo é a oferta de um produto escrita em dados estruturados do Schema.org, o vocabulário que Google e agentes já leem. Os comentários explicam cada escolha: região atendida, frete, prazo e devolução declarados de forma explícita, porque o agente que não acha "entrega aqui e em quanto tempo" descarta o item em vez de perguntar. No caso do varejista, o preço e a voltagem entram nesse bloco e no feed, com os mesmos valores da página.

O erro provável desta etapa é apostar no caminho que parece funcionar: o agente entra logado com a senha do cliente e percorre o checkout como uma pessoa. Em 10/03/2026 uma liminar da juíza Maxine Chesney, do tribunal federal do Distrito Norte da Califórnia, impediu o navegador Comet, da Perplexity, de acessar contas da Amazon protegidas por senha. A decisão ainda pode ser revista, e um plano de trimestre não deve depender dela.

O segundo erro é invisível: a camada de borda bloqueia o agente sem ninguém saber. A Cloudflare separa robôs em busca, agente e treino desde 01/07/2026, e uma regra antiga de firewall pode barrar qualquer visitante com "bot" no nome. A correção é a ordem do caso abaixo: acesso, dados de oferta e feed antes de qualquer protocolo.

Os protocolos de comércio por agente existem e estão em formação. O UCP (Universal Commerce Protocol), proposto por Google e Shopify com 21 co-desenvolvedores, quer que o catálogo e o carrinho existam fora do site do lojista. A especificação ainda troca de versão, e o onboarding pelo Google segue em acesso antecipado nos Estados Unidos, sem data para o Brasil. Acompanhe e teste em piloto; reescrever o checkout para ele agora é cedo.

Dois padrões mudam de risco porque saíram da mão de uma empresa só. O MCP (Model Context Protocol), a tomada padrão entre o assistente e os sistemas da empresa, está na Agentic AI Foundation desde dezembro de 2025, e a revisão vigente da especificação é de 28/07/2026. O A2A (Agent2Agent), que faz o agente do comprador conversar com o do vendedor, passou para a mesma fundação em agosto de 2026, segundo a Axios.

Padrão sob fundação neutra tende a durar mais, o que reduz o risco de investir. Mesmo assim, o MCP só entra no plano quando o catálogo já tem API estável; servidor publicado em 2025 precisa de revisão de compatibilidade.

A decisão de cada item depende de duas perguntas: dá para desfazer sem custo, e depende de alguém do outro lado adotar alguma coisa? Tudo o que é reversível e não depende de terceiro pode ser feito agora pela própria equipe. O resto precisa de engenharia e jurídico na sala, e começa por monitoramento com revisão trimestral.

O mapa mudou de endereço em 2026, e o plano precisa seguir o endereço novo. A OpenAI aposentou a compra dentro do ChatGPT em março e usa o ACP (Agentic Commerce Protocol), criado com a Stripe, para descoberta a partir do feed; o navegador ChatGPT Atlas deixou de funcionar em 09/08/2026. O WebMCP, que deixa a página expor ações como "adicionar ao carrinho", e o NLWeb, da Microsoft, ainda não têm métrica pública de uso: merecem linha no radar e nenhuma no orçamento de engenharia deste ano.

A evidência acadêmica aponta na direção certa e é preliminar. Num protótipo de loja, três agentes completaram as tarefas em 89,3% das 150 rodadas na versão preparada, contra 49,3% na versão comum (arXiv 2607.12056, 13/07/2026). É um protótipo, não um mercado.

Confira antes de fechar: você tem a cobertura do feed em número, as cinco páginas de maior receita respondendo 200 aos robôs de citação e duas listas, a do que se faz agora e a do que só se monitora. No varejista do exemplo, o preço sai de trás do clique da voltagem, entra no bloco de oferta e no feed, e a próxima recomendação já tem como incluí-lo.

Cada mudança feita da etapa 2 até aqui precisa provar efeito. A etapa 6 mede com grupo de controle e decide, por escrito, manter ou reverter.