Automação de IA
Um guia técnico para fundadores sobre implementação de protocolos de comércio com IA (UCP, ACP, AP2), domínio dos fundamentos de SEO técnico e geração de conteúdo otimizado tanto para busca tradicional quanto para citações de IA.
Viktor Zeman cofundou a Quality Unit há mais de duas décadas e liderou o desenvolvimento e crescimento global do conjunto de produtos, incluindo o FlowHunt. Desde 2024, ele tem focado especificamente no FlowHunt e em ajudar empresas a implementar soluções práticas de IA, automação e ambientes de trabalho modernos impulsionados por IA. Sua apresentação no E-commerce Mastermind mergulhou profundamente em três áreas críticas da implementação técnica de IA no e-commerce.
A apresentação detalhou protocolos específicos, implementações técnicas e estratégias de conteúdo testadas nos produtos da Quality Unit e em sua base de clientes. O que segue é o roteiro técnico de Viktor para tornar sites de e-commerce descobríveis através de sistemas de IA, funcionais dentro do comércio mediado por IA e competitivos à medida que a busca muda de palavras-chave para citações de IA.
Viktor estabeleceu a base introduzindo os protocolos padronizados que permitem que a IA interaja com sistemas de e-commerce em nome dos usuários.
Grandes plataformas como Shopify, Salesforce Commerce Cloud ou BigCommerce já começaram a implementar partes desses protocolos. O mesmo fizeram os processadores de pagamento Stripe, PayPal e Checkout.com. Isso mostra claramente que a compatibilidade com comércio de IA está se tornando uma linha de base competitiva.
Universal Commerce Protocol (UCP) permite que assistentes de IA descubram produtos, comparem opções, iniciem o checkout e concluam transações sem que os usuários saiam da interface de IA. O UCP já está implementado no Shopify, Salesforce Commerce Cloud, BigCommerce e nos principais processadores de pagamento.
Agentic Commerce Protocol (ACP), uma colaboração entre Stripe e OpenAI, foca especificamente em segurança de transações e simplicidade dentro de interfaces conversacionais. Enquanto o UCP aborda o ciclo de compras mais amplo, o ACP se especializa no processo de compra, pois permite checkout direto dentro de interfaces de chat.
Agent Payment Protocol (AP2), desenvolvido pelo Google, fornece a estrutura de segurança que torna as transações mediadas por IA confiáveis através de assinatura de transações, autenticação de comerciantes e autorização de pagamento. O AP2 se integra com o UCP para fornecer a camada de confiança que torna a compra autônoma por IA uma realidade.
Para que sua loja online se torne compatível com compras impulsionadas por IA e, portanto, recomendada por plataformas de IA, você deve expor dados legíveis por máquina em múltiplas camadas:
Os produtos devem ser descritos usando padrões como:
schema.org: Forneça à IA dados estruturados que ela possa ler e entenderIsso permite que os sistemas de IA interpretem produtos sem ambiguidade, incluindo variantes, preços, disponibilidade e restrições de envio. É a base que os sistemas de IA usam para entender o que você vende.
Os agentes de IA não avaliam apenas os produtos, eles também avaliam se os comerciantes são confiáveis e adequados para o usuário. Por isso, informações-chave sobre seu negócio devem ser explícitas e acessíveis:
Muitos desses dados já existem em sistemas como o Google Merchant Center, mas precisam estar completos, precisos e consistentemente mantidos.
Um dos componentes menos visíveis, mas críticos, é o manifesto de comércio. Geralmente é um arquivo JSON hospedado no domínio do comerciante.
Este manifesto define versões de protocolo suportadas, serviços disponíveis, manipuladores de pagamento e capacidades de checkout, ajudando os Agentes de IA a entenderem como sua loja funciona.
Implemente três endpoints críticos:
Implemente o mencionado Agent Payment Protocol para tratamento seguro de transações.
Para plataformas sem suporte nativo ao UCP, o MCP fornece um caminho de integração. Zeman enfatizou a crescente importância do MCP como a camada de conexão entre agentes de IA e sistemas existentes.
Desenvolver um servidor MCP personalizado permite que você crie prompts precisos adaptados aos seus casos de uso específicos e envie chamadas de API isoladas com limitação de taxa adequada. Dessa forma, você pode ter certeza de que sua implementação de IA será segura, controlada e o mais barata possível.
Exemplo: Um chatbot integrado com MCP de e-commerce e um provedor de envio (por exemplo, Chameleon) permite que os clientes consultem não apenas o status do pedido, mas rastreiem a entrega em tempo real, tudo dentro de uma única conversa.
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O segundo tópico de implementação que Viktor cobriu foi SEO técnico. Ele teve grande cuidado em enfatizar que a pedra angular do SEO não são palavras-chave. É “uma infraestrutura que tanto mecanismos de busca quanto sistemas de IA podem acessar e confiar”. Porque sites lentos e não confiáveis são abandonados tanto por usuários quanto por crawlers.
Apesar de ser um padrão de 30 anos, o robots.txt continua frequentemente mal configurado. Os problemas comuns incluem:
Robots.txt inexistente: Alguns sites retornam páginas de erro ou mensagens de manutenção em vez de arquivos robots.txt adequados, confundindo os crawlers sobre o que é permitido.
Bots de IA bloqueados: Bloquear crawlers de IA impede que seu conteúdo seja citado em respostas de IA. Embora você possa querer bloquear alguns bots, o bloqueio geral elimina a visibilidade da IA.
Diretivas de sitemap ausentes: O Robots.txt deve referenciar seus sitemaps XML, guiando os crawlers para a descoberta completa de conteúdo.
Erros de sintaxe: Vírgulas finais em curingas (Disallow: /?pv=*,) causam falhas de análise em alguns crawlers, criando bloqueios não intencionais.
Conteúdo valioso bloqueado: Às vezes, os sites bloqueiam conteúdo que realmente querem indexado, geralmente através de regras de curinga excessivamente amplas.
Sitemaps XML informam aos mecanismos de busca e sistemas de IA qual conteúdo existe e como está organizado. Problemas comuns nesta área incluem:
Problemas de cabeçalho de cache: Cabeçalhos de cache incorretos podem impedir que os sitemaps sejam atualizados adequadamente, deixando os crawlers com listas de conteúdo desatualizadas.
Cobertura incompleta de URLs: Sitemaps gerados por plugins frequentemente perdem tipos de postagem personalizados, taxonomias ou páginas dinâmicas, deixando conteúdo significativo não descoberto.
Problemas de limitação de taxa: Alguns sites implementam limitação de taxa agressiva que bloqueia completamente a busca de sitemap, retornando erros 429 após apenas 10 URLs.
Links para páginas 404: Sitemaps contendo links quebrados desperdiçam orçamento de crawler e sinalizam má manutenção do site.
Cabeçalhos HTTP de cache adequados melhoram drasticamente o desempenho para visitantes recorrentes e reduzem a carga do servidor. No entanto, muitos sites configuram isso completamente errado. As diretivas Cache-Control importam:
Viktor enfatizou a verificação de cabeçalhos de cache para todos os tipos de ativos: HTML, CSS, JavaScript, imagens, fontes e respostas de API.
Problemas técnicos surgem constantemente e é por isso que nossa equipe executa auditorias diárias automatizadas verificando:
Usar ferramentas como Ahrefs para monitoramento automatizado garante que os problemas sejam detectados e corrigidos antes de se acumularem em grandes perdas de tráfego:
Os Core Web Vitals do Google influenciam diretamente os rankings. Você deve focar principalmente nestas duas ferramentas críticas: PageSpeed Insights fornece dados de laboratório mostrando desempenho potencial sob condições controladas. Chrome User Experience Report (CrUX) fornece dados do mundo real de usuários reais visitando seu site.
As três métricas críticas para observar são:
A marcação Schema.org transforma HTML em dados estruturados legíveis por máquina. Tanto mecanismos de busca tradicionais quanto sistemas de IA dependem de schema para entender contexto de conteúdo e relacionamentos.
Tipos de schema essenciais para e-commerce:
Erros comuns de implementação de schema incluem:
A validação regular através do Rich Results Test do Google garante que o schema permaneça adequadamente estruturado e completo.
Viktor enfatizou repetidamente que SEO não é mais sobre palavras-chave. Ele detalhou ferramentas de análise semântica que revelam como mecanismos de busca e sistemas de IA entendem o significado do seu conteúdo, em vez de apenas as palavras.
Essas ferramentas visualizam relacionamentos de entidades, cobertura de tópicos e conexões semânticas dentro do seu conteúdo. Sistemas de IA usam esses relacionamentos para determinar quando seu conteúdo responde a consultas específicas, mesmo quando palavras-chave exatas não aparecem.
Enquanto o SEO tradicional perguntava: “Esta página contém as palavras-chave certas?” O SEO moderno pergunta: “Esta página demonstra expertise sobre entidades relevantes e seus relacionamentos?”
“O Google não se importa se você diz que é ‘A loja de conserto de telefones mais rápida de Bratislava’. Ele pergunta se seu site mostra expertise sobre a entidade ’telefone’ em relação às entidades ‘conserto’ e ‘Bratislava’. Outras fontes validam expertise sobre essas entidades? Por exemplo, avaliações ou anúncios nativos. O comportamento do usuário, como tempo gasto no site, sinaliza que o conteúdo é relevante?” - Viktor Zeman
Ele ainda ressalta que você deve começar com vitórias rápidas, como corrigir alguns de seus problemas técnicos de SEO. Os resultados devem aparecer rapidamente. Somente quando IA e mecanismos de busca puderem ler e entender adequadamente seu site será hora de começar a criar conteúdo rico em palavras-chave.
Viktor desafiou a sabedoria convencional sobre link building, argumentando que a estrutura de links internos merece muito mais atenção do que a maioria dos sites dá.
Distribuição de PageRank: O Google (e cada vez mais, sistemas de IA) flui autoridade através de links. Sua estrutura de links internos determina quais páginas recebem essa autoridade.
Concentração de link juice: Links de páginas de alto tráfego carregam mais valor do que links de páginas raramente visitadas. Links internos estratégicos amplificam o impacto do seu conteúdo mais popular.
Contexto através de texto âncora: As palavras usadas nos links sinalizam relacionamentos de tópicos tanto para mecanismos de busca quanto para sistemas de IA.
Hierarquia de posicionamento: Links no conteúdo principal carregam mais peso do que links de rodapé ou navegação.
Em nossos sites, não lutamos contra moinhos de vento tentando escalar e manter links internos manuais consistentes. Em vez disso, implementamos linkagem interna automatizada em escala. Esta automação considera:
O resultado é uma estrutura de links internos abrangente que seria impossível de manter manualmente, garantindo que cada peça de conteúdo se conecte logicamente a tópicos relacionados.
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A abordagem de Viktor para geração de conteúdo com IA foca em estrutura sistemática em vez de criação de artigos ad-hoc.
Antes de gerar conteúdo, entenda como os sistemas de IA atualmente discutem sua indústria: Passo 1: Gerar prompts de teste - Crie mais de 500 perguntas representando como os usuários podem consultar sistemas de IA sobre tópicos em seu domínio. Passo 2: Analisar respostas da IA - Use ferramentas como AmICited.com para ver quais fontes os sistemas de IA atualmente citam ao responder esses prompts.
Isso revelará:
Passo 3: Identificar lacunas - Encontre perguntas onde sistemas de IA fornecem respostas fracas ou citam fontes pobres. Estas representam oportunidades para se tornar a citação autoritativa.
Descrições de produtos otimizadas para IA beneficiam três canais críticos:
Em vez de “conteúdo de blog” genérico, Viktor defende a criação de agentes de IA especializados para gerar cada tipo distinto de postagem, cada um com elementos e estrutura definidos. Por exemplo, glossário, checklists, postagens how-to, documentação de recursos, mas também frameworks de blog reutilizáveis como análise, insights, comentários da indústria.
Embora um Agente de IA geral com um prompt realmente bom possa acertar na primeira tentativa, isso não é o que você precisa. Você está procurando escala e fluxos de trabalho precisos e repetíveis. Escrever novos prompts para agentes toda vez, esperando que funcionem, e depois salvar os prompts em um bloco de notas não lhe dará isso. Copiar manualmente o mesmo prompt para obter uma única saída não escalará.
O que você precisa fazer é criar um Agente de IA altamente especializado que terá desempenho impecável de forma consistente e em escala. Cada tipo de postagem requer um agente de IA dedicado configurado com modelos de prompt específicos, regras de formatação e requisitos estruturais.
Isso inclui definir claramente cada seção do tipo de postagem. Por exemplo, para o elemento título, Viktor recomenda adicionar esta estrutura ao seu prompt:
Viktor delineou brevemente o processo exato que nossa equipe usa:
Gerar biblioteca de prompts: Crie mais de 500 prompts representando consultas de usuários em todo o seu domínio usando AmICited.com ou ferramentas similares.
Analisar padrões de citação: Entenda o comportamento atual da IA para esses prompts e encontre oportunidades. Descubra o que é citado, o que está faltando, o que é fraco.
Construir agentes especializados: Crie agentes de IA no FlowHunt (ou plataformas similares) para cada tipo de postagem com elementos e restrições definidos.
Gerar sistematicamente: Produza conteúdo em escala usando agentes especializados para cada tipo de postagem, mantendo estrutura e qualidade consistentes.
Implementar linkagem semântica: Use algoritmos de similaridade semântica para sugerir e criar automaticamente conexões de artigos relacionados.
Monitorar e refinar: Rastreie qual conteúdo é citado por sistemas de IA e refine sua abordagem com base em dados reais de citação.
Aumento de 18.000% no tráfego (180x) de janeiro a setembro de 2025, entregando 2.000 contêineres. A abordagem é construída sobre fundamentos técnicos de SEO, conteúdo abrangente respondendo todas as perguntas, marcação de schema adequada, tipos de postagem estruturados e linkagem interna automatizada. Sem keyword stuffing ou esquemas de links.
Viktor enfatizou uma transição fundamental acontecendo em como as pessoas encontram e avaliam produtos online. O Google considera centenas de fatores de ranqueamento. Aqui está apenas uma lista parcial para ilustrar a complexidade:
A realidade é que cada melhoria contribui apenas com milésimos de ganho. Alcançar melhorias significativas de ranqueamento leva meses de otimização contínua em dezenas de fatores simultaneamente. O SEO tradicional permanece importante, mas representa uma abordagem gradual e incremental à visibilidade.
A Otimização de Mecanismos Generativos foca em ser citado por sistemas de IA quando os usuários fazem perguntas relevantes para seu negócio.
Principais diferenças do SEO tradicional:
Aqui está uma visão geral rápida das ferramentas principais e roteiro de implementação.
Viktor recomendou uma sequência específica para implementação: Fase 1: Fundação Técnica (Semanas 1-4) • Auditoria e otimização de infraestrutura • Configuração de Robots.txt e sitemap • Implementação de cabeçalhos de cache • Melhoria de Core Web Vitals • Marcação Schema.org para páginas existentes Fase 2: Estrutura de Conteúdo (Semanas 5-8) • Definir tipos de postagem e seus elementos • Criar agentes de IA especializados para cada tipo • Estabelecer automação de linkagem interna • Implementar sistemas de similaridade semântica Fase 3: Geração de Conteúdo (Semanas 9-16) • Gerar biblioteca de prompts (mais de 500 prompts) • Analisar padrões de citação atuais • Começar criação sistemática de conteúdo • Monitorar desempenho de citação de IA • Refinar com base em dados Fase 4: Implementação de Protocolo (Contínuo) • Implementar UCP/ACP/AP2 se aplicável • Desenvolver servidores MCP personalizados para integrações • Testar funcionalidade de comércio com IA • Expandir com base na adoção
Esta não é uma estratégia de vitória rápida. SEO técnico, conteúdo abrangente e implementação de protocolos de IA requerem investimento sustentado ao longo de meses.
No entanto, os resultados se compõem. Cada peça de conteúdo adequadamente estruturado aumenta sua autoridade. Cada melhoria técnica aumenta a eficácia de todo o seu conteúdo. Cada citação por sistemas de IA aumenta a probabilidade de citações futuras. A questão não é se deve investir nesta infraestrutura—é se deve liderar a transição ou seguir mais tarde quando os concorrentes já estabeleceram autoridade na descoberta mediada por IA.
Para líderes técnicos de e-commerce, este framework oferece clareza. Você precisa começar com a construção de fundações técnicas adequadas, implementando protocolos de comércio com IA, estruturando conteúdo sistematicamente e otimizando tanto para busca tradicional quanto para citações de IA simultaneamente. A infraestrutura que você constrói hoje determina a descobribilidade quando os usuários perguntarem aos sistemas de IA por recomendações amanhã.
A apresentação técnica de Viktor complementa as perspectivas estratégicas e operacionais de momentos anteriores da série de conferências.
O roteiro de implementação de Michal Lichner estabeleceu onde focar a implementação de IA e como preparar conteúdo sistematicamente. A apresentação de Zeman fornece a infraestrutura técnica que torna esse conteúdo descobrível e funcional.
A automação de suporte de Jozef Štofira mostra o conjunto exato de ferramentas que usamos para automatizar o trabalho pesado de suporte, desde filtragem e categorização até enriquecimento de dados, assistente de resposta e transferência humana.
Juntas, essas três perspectivas formam um quadro completo: planejamento estratégico, infraestrutura técnica e execução operacional para e-commerce em um ambiente de comércio mediado por IA.
Protocolos de comércio com IA como UCP (Universal Commerce Protocol), ACP (Agentic Commerce Protocol) e AP2 (Agent Payment Protocol) padronizam como os sistemas de IA interagem com plataformas de e-commerce. Eles permitem que assistentes de IA naveguem por produtos, comparem opções, iniciem o checkout e concluam transações em nome dos usuários, tornando sua loja acessível através de experiências de compra mediadas por IA.
SEO (Search Engine Optimization) foca em ranquear em mecanismos de busca tradicionais como o Google através de otimização de palavras-chave e backlinks. GEO (Generative Engine Optimization) foca em ser citado por sistemas de IA como ChatGPT e Perplexity através de conteúdo estruturado, definições claras de entidades e respostas abrangentes. O e-commerce moderno precisa de ambos: SEO para tráfego atual, GEO para descoberta futura mediada por IA.
Os fundamentos prioritários incluem: infraestrutura rápida e segura com CDN; robots.txt e sitemaps configurados adequadamente; cabeçalhos de cache corretos; auditorias técnicas regulares; otimização de Core Web Vitals; marcação schema.org abrangente para entidades; estrutura de conteúdo semântico; e linkagem interna automatizada. Estes criam a base que tanto mecanismos de busca tradicionais quanto sistemas de IA precisam para entender e indexar seu conteúdo adequadamente.
Comece gerando mais de 500 prompts usando ferramentas como AmICited.com para entender como os sistemas de IA atualmente discutem sua indústria. Crie agentes de IA especializados para cada tipo de conteúdo (glossário, how-to, checklists, descrições de produtos) com elementos e regras de formatação definidos. Use similaridade semântica para sugestões de artigos relacionados. Gere conteúdo que responda todas as perguntas potenciais dos visitantes de forma abrangente, em vez de focar em palavras-chave estreitas.
Arshia é Engenheira de Fluxos de Trabalho de IA na FlowHunt. Com formação em ciência da computação e paixão por IA, ela se especializa em criar fluxos de trabalho eficientes que integram ferramentas de IA em tarefas do dia a dia, aumentando a produtividade e a criatividade.
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