Só 21% dos varejistas brasileiros conseguem identificar quando uma venda começou numa plataforma de inteligência artificial. O dado é do Global Digital Shopping Index 2026, da PYMNTS Intelligence em parceria com a Visa, e explica boa parte da confusão sobre o tema. Muitas empresas discutem se devem investir em visibilidade para assistentes de IA sem saber quanto esse canal já representa hoje.
O tráfego de IA no e-commerce não aparece sozinho nos relatórios. Parte dele chega com origem identificável, parte chega disfarçado de acesso direto, e quase nada disso é separado por padrão nas ferramentas de análise. Este artigo mostra como montar essa medição com os recursos que a maioria das lojas já tem, e como ler os números sem tirar conclusões apressadas.
Principais pontos do artigo
- Sem configuração específica, o tráfego vindo de assistentes de IA fica diluído entre referência e acesso direto.
- Um grupo de canais personalizado na ferramenta de análise separa as origens conhecidas de IA em poucos minutos.
- Parte do tráfego de IA chega sem origem; ela pode ser estimada, mas não medida com precisão.
- Os registros do servidor mostram quais robôs de IA estão lendo a loja, o que antecede o tráfego.
- A comparação que importa é de conversão, ticket e receita por visita, não só de volume.
Por que vale medir agora
Nos Estados Unidos, onde há mais dados disponíveis, a Adobe Analytics registrou crescimento de 393% no tráfego de fontes de IA para sites de varejo no primeiro trimestre de 2026, na comparação anual. Em março, esse tráfego converteu 42% melhor do que o de outras origens, e a receita por visita foi 37% maior. Um ano antes, a situação era a oposta.
No Brasil, 32% dos consumidores já usam ferramentas de IA generativa para pesquisar produtos, segundo o estudo da Visa. Mesmo que o volume de visitas ainda seja pequeno na sua loja, a qualidade desse tráfego pode justificar investimento. E investimento sem medição é aposta. No artigo sobre o que significa estar preparado para agentes de IA no varejo, apontamos a medição como uma das quatro camadas de preparo. Aqui, detalhamos como fazê-la.
Passo 1: separar as origens conhecidas
Quando alguém clica num link dentro de um assistente de IA, o navegador costuma informar ao site de onde a visita veio. Alguns assistentes também acrescentam parâmetros de campanha aos links que exibem. Essas visitas aparecem na ferramenta de análise, mas misturadas com outras referências.
No Google Analytics 4, a forma mais simples de separá-las é criar um grupo de canais personalizado com um canal chamado, por exemplo, “Assistentes de IA”. A condição do canal usa a origem da sessão e uma expressão que reúna os domínios dos principais assistentes, como chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com, copilot.microsoft.com e claude.ai. Um detalhe importante: o novo canal precisa ficar acima do canal de referência na ordem de avaliação, caso contrário as visitas continuam sendo classificadas como referência.
O grupo de canais personalizado funciona também para dados anteriores à sua criação, o que permite comparar a evolução dos últimos meses logo no primeiro dia. A lista de domínios deve ser revisada periodicamente, porque novos assistentes surgem e os existentes mudam de endereço.
Passo 2: estimar o que chega sem origem
Nem todo tráfego de IA vem com origem identificada. Aplicativos de celular, alguns navegadores e certas configurações de privacidade não informam de onde a visita veio. Nesses casos, a sessão aparece como acesso direto.
Não há como medir esse tráfego com precisão, mas há como estimá-lo. Um padrão útil é observar sessões diretas que chegam em páginas profundas, como páginas de produto específicas ou artigos, e não na página inicial. Pessoas raramente digitam de memória o endereço completo de um produto. Se esse tipo de acesso direto cresce ao mesmo tempo que o tráfego identificado de IA, é provável que parte dele tenha a mesma origem.
Recomendamos tratar essa estimativa como um intervalo, e não como número exato, e deixar isso claro em qualquer relatório para a diretoria.
Passo 3: olhar para quem lê a loja
Antes de um assistente recomendar um produto, algum sistema precisa ter lido a página. Os registros de acesso do servidor mostram quais robôs estão visitando a loja, com que frequência e quais páginas. Os principais provedores de IA identificam seus robôs pelo agente de usuário, o que permite separá-los dos buscadores tradicionais.
Essa análise responde a duas perguntas importantes. Primeira: os robôs de IA estão conseguindo acessar a loja, ou estão sendo bloqueados pelo firewall? Segunda: quais páginas eles leem com mais frequência? Se as páginas de produto mais importantes quase não são visitadas, o problema está antes do tráfego. Nesse caso, vale revisar o que tratamos nos artigos sobre a página de produto legível por IA e sobre atributos de produto no Magento.
Passo 4: levar a origem até o pedido
A ferramenta de análise mostra conversões, mas nem sempre bate com o faturamento real, por causa de pedidos cancelados, pagamentos recusados e bloqueios de rastreamento. Para decisões de investimento, é valioso gravar a origem da visita no próprio pedido do Magento, a partir dos parâmetros de campanha e da referência da primeira sessão.
Com a origem registrada no pedido, a informação segue para o ERP e para as ferramentas de BI, e a empresa pode analisar o canal de IA com os mesmos critérios dos outros canais: faturamento líquido, margem, taxa de devolução e recompra. Esse ajuste costuma ser simples de implementar e muda o nível da conversa com a diretoria.
Como ler os números
Com a medição montada, três leituras ajudam a evitar conclusões erradas.
Compare qualidade, não só volume. O tráfego de IA ainda é pequeno na maioria das lojas brasileiras. Se ele representar 1% das sessões e 3% da receita, é um canal pequeno e muito valioso. Olhar só a participação nas sessões esconde isso.
Observe as páginas de entrada. Saber em quais páginas os visitantes de IA chegam mostra o que os assistentes estão recomendando. Isso orienta onde investir em conteúdo e catálogo.
Acompanhe a tendência mensal. Em canais novos, a direção importa mais do que o número de um único mês. Um crescimento consistente trimestre a trimestre é o argumento mais forte para aumentar o investimento.
O relatório que a diretoria precisa ver
Para fechar, sugerimos um relatório mensal de uma página com quatro números: sessões vindas de assistentes identificados, estimativa de tráfego não identificado, receita atribuída ao canal e taxa de conversão comparada com a média da loja. Acompanhado de uma lista com as dez páginas de entrada mais frequentes e dos robôs de IA que mais acessaram a loja no período.
Com isso, a pergunta “vale investir em visibilidade para IA?” deixa de ser uma discussão de opinião e passa a ser uma decisão baseada em dados da própria operação.
Como a Trezo trata esse cenário
A Trezo ajuda lojas Magento a montar a medição do canal de IA de ponta a ponta: grupo de canais na ferramenta de análise, leitura dos registros de acesso, gravação da origem no pedido e relatório mensal para a diretoria. Com operações em diferentes setores, conseguimos comparar padrões e antecipar tendências antes que apareçam no relatório de cada cliente. A infraestrutura é gerenciada na AWS e os processos seguem a certificação ISO 27001.
Se a sua loja ainda não sabe quanto vende pelos assistentes de IA, fale com nossos especialistas.
Perguntas frequentes
Sim. Nas duas edições, a origem da visita pode ser capturada a partir dos parâmetros de campanha e da referência e gravada no pedido, por meio de módulo próprio ou extensão. Assim, a informação chega ao ERP e às ferramentas de BI junto com os demais dados de venda.
Aparece, mas misturado com outras referências e com o acesso direto. Para enxergá-lo separadamente, é preciso criar um grupo de canais personalizado com as origens dos principais assistentes de IA, posicionado acima do canal de referência.
Pode afetar. Se os robôs que coletam conteúdo para os assistentes não conseguem ler a loja, os produtos tendem a aparecer menos nas respostas. A decisão de bloquear ou liberar deve ser tomada de forma consciente e revisada periodicamente.
