Ao pesquisar um produto no Google hoje, você será direcionado para duas páginas de resultados completamente diferentes, dependendo do botão em que clicar. A caixa de pesquisa padrão retorna a página de resultados usual, com um carrossel de produtos no topo. Ao clicar no botão "Modo IA", localizado ao lado da caixa de pesquisa na barra de endereços do Chrome ou em uma guia próxima aos resultados, a mesma consulta retorna uma resposta escrita, com produtos "destacados" na resposta.
De acordo com uma nova pesquisa da plataforma de descoberta de produtos Productrise , que monitora a visibilidade dos produtos no Google Shopping, a escolha entre as duas opções pode não ser tão simples quanto parece. Uma análise de mais de 24 mil produtos revelou que, em média, os produtos exibidos no Modo IA têm preços 21.6% mais altos do que os mesmos produtos nos resultados de busca tradicionais. As descobertas foram destacadas por veículos como Futurism, Search Engine Journal, PCMag, Digital Trends e PPC Land, reacendendo uma questão que já vinha sendo debatida: para quem o Modo IA está, de fato, otimizando?
O que é o Modo IA do Google e por que ele é importante para as compras?
Para quem ainda não se rendeu ao seu encanto, o Modo IA é a nova interface de busca conversacional do Google, que, por enquanto, não substitui a página de resultados tradicional, mas sim a complementa. Esse modo oferece algo um pouco diferente dos usuais dez links azuis e da seleção de anúncios e carrosséis de produtos. Quando ativado, as consultas são respondidas com um texto, geralmente incluindo informações agregadas de diversas fontes. Consultas com clara intenção comercial recebem cartões como respostas, semelhantes ao carrossel de anúncios e produtos encontrados em outras partes da página de resultados, mas com um processo de produção diferente.
A busca com inteligência artificial teve uma implementação lenta e constante ao longo do último ano. O Google achou por bem instalá-la para todos os usuários do Search Labs que optaram por participar e começou a integrar o recurso de forma mais direta à experiência de busca principal. A empresa também fez alterações no layout da página inicial e na interface do navegador para tornar o acesso ao modo de IA mais fácil e, talvez, mais intrusivo, substituindo alguns elementos antigos que antes indicavam ou auxiliavam na descoberta do recurso. No mês passado, o Google mudou a página inicial para oferecer não apenas um botão "Pesquisar", mas uma série de recursos e modos com foco em IA. Diversos veículos de comunicação que cobriram a recente matéria sobre os preços do Modo de IA do Google observaram isso como parte de uma tendência maior na qual o Google vem incentivando os usuários a usar seus recursos de IA, mesmo que eles não tenham optado por participar ou demonstrado interesse na tecnologia.
No contexto das compras, isso importa muito mais do que em outros setores. Enquanto a presença de um conjunto diferente de fontes por trás de uma resposta gerada por IA pode ser vista como uma questão de controle de qualidade para consultas informativas, para consultas comerciais, representa uma mudança fundamental no poder de compra do usuário. Para buscas de compras, a diferença é ainda mais importante porque os resultados podem afetar diretamente o preço final. Se o Modo IA escolher produtos, vendedores ou preços diferentes, o resultado pode ter um impacto real na compra do consumidor.
O que a Productrise realmente monitorou
A Productrise conduziu sua análise ao longo de 23 dias, de 9 a 31 de agosto de 2026. Durante esse período, e em mais de 100,000 buscas, a empresa consultou mais de 2 milhões de anúncios de produtos usando buscas idênticas focadas em produtos, tanto nos resultados de busca padrão do Google quanto no Modo IA, no mesmo dia. A análise foi realizada nos Estados Unidos e no Reino Unido, e os preços foram apresentados em dólares (EUA) e libras esterlinas (Reino Unido), em vez de convertidos para uma única moeda.
Para fins de análise de buscas tradicionais, a Productrise restringiu sua consideração apenas ao carrossel de "Produtos populares", a faixa de produtos compráveis que aparece perto do topo da página de resultados de busca, para comparação com os resultados retornados pelo Modo IA, onde analisou cada cartão de produto incluído na resposta da IA. Para fins de comparação direta entre os dois, a Productrise combinou produtos entre as duas superfícies com base no identificador de produto estável do Google (quando disponível), a mesma referência interna que o Google usa para identificar um item específico em seu Shopping Graph e para fins de rastreamento da disponibilidade e desempenho de um determinado item em diferentes varejistas para a mesma consulta no mesmo dia.
Essa distinção é importante. Ao usar o próprio identificador de produto do Google para comparar anúncios em ambos os lados, o Productrise consegue comparar o mesmo produto em vez de depender de títulos ou imagens semelhantes. Isso torna a comparação de preços muito mais significativa.
Ao calcular suas comparações de preços principais, a empresa considerou a oferta líder em cada lado da equação (ou seja, o anúncio do vendedor que aparecia na primeira posição) e calculou a diferença percentual entre o preço no Modo IA e o preço da busca tradicional para aquele produto específico. Em seguida, foi feito um cálculo separado, analisando todos os anúncios com preços em ambos os lados, em vez de apenas os pares correspondentes, a fim de comparar a composição geral de preços entre as duas plataformas e calcular o que cada uma oferecia aos compradores em termos de faixas de preço.
Curiosamente, este é o segundo estudo da Productrise sobre o Modo IA. O estudo anterior da empresa, publicado em julho de 2026, constatou que o Modo IA tende a retornar cerca de 95% menos resultados de produtos do que a busca padrão para as mesmas consultas. Este novo estudo se baseia nessa descoberta, fazendo uma pergunta complementar: quando o Modo IA exibe um produto, qual é o seu preço?
Por que o identificador do produto é importante
Grande parte da credibilidade de um estudo como este reside na precisão com que define o que conta como "o mesmo produto". Dois anúncios de produtos diferentes podem apresentar a mesma imagem e título, preços aproximadamente comparáveis, mas opções de envio diferentes e, portanto, preços finais diferentes, provenientes de vendedores diferentes. Definições imprecisas de "o mesmo produto" correm o risco de gerar resultados aparentemente interessantes a partir de comparações vagas entre produtos semelhantes, enquanto definições mais rigorosas resultam em um estudo mais útil e relevante.
A Productrise conseguiu evitar esses problemas definindo o mesmo produto como entradas que utilizavam o mesmo ID de produto estável do Google – um identificador interno e exclusivo no Google Shopping Graph, que é o banco de dados interno da empresa para todos os produtos indexados no Google Shopping e no Modo IA. Como os resultados do carrossel tradicional e os resultados do Modo IA vêm do Google Shopping – e, portanto, utilizam o mesmo banco de dados de produtos – um ID estável é uma das poucas maneiras de ter razoável certeza de que o mesmo produto está sendo comparado entre duas listagens diferentes. A Productrise possui documentação sobre a metodologia utilizada em seu produto de rastreamento diário, que confirma o uso desse ID estável para determinar se o mesmo produto foi exibido tanto no carrossel tradicional do Google Shopping quanto no Modo IA. Em resumo, essa é a metodologia mais adequada para definir produtos exibidos em ambas as interfaces como sendo “o mesmo”.
Isso torna a sobreposição de 1.28% particularmente impressionante. Na maioria das buscas, os produtos exibidos na busca padrão e no Modo IA eram completamente diferentes, mesmo quando a consulta era idêntica.
Número principal: 21.6% mais caro
A principal conclusão é simples. Para produtos que aparecem tanto na busca tradicional quanto no Modo IA, para a mesma consulta, no mesmo dia, o preço exibido no Modo IA foi, em média, 21.6% maior do que o preço exibido no carrossel de busca padrão.
A diferença é grande o suficiente para fazer diferença. Em um produto de US$ 100, por exemplo, uma diferença de 21.6% significaria pagar cerca de US$ 21 a mais pelo mesmo item.
O consultor independente de SEO, Brodie Clark (que analisou as descobertas para a Productrise), observou que não se trata de uma comparação totalmente direta, já que o Modo IA pode conter um item de preço mais alto dentro do próprio resultado da tabela (o que complica uma comparação de alto nível). No entanto, ele também destacou um ponto crucial que reforça a importância deste estudo. Em listagens de produtos tradicionais, geralmente o item mais barato é o que ocupa a posição de destaque e recebe a melhor apresentação, mas esse padrão pareceu se desfazer no Modo IA, onde o preço não pareceu ser um fator decisivo nas recomendações.
Katelyn Geary, estrategista sênior de SEO da Break The Web, deu uma explicação direta sobre as implicações para os consumidores. A busca por IA deveria ajudar, eliminando o incômodo de comparar preços em várias abas do navegador, disse ela, mas se estiver, secretamente, priorizando produtos mais caros por padrão, na verdade não economizou trabalho para ninguém. A conveniência é real, mas os consumidores podem estar abrindo mão da visibilidade dos preços em troca. Alguém que aceita a primeira recomendação pode nunca perceber que o mesmo produto estava disponível por um preço menor em outro lugar.
Segunda descoberta: a diferença de preços mais ampla é ainda maior.
A comparação de produtos correspondentes é o teste mais preciso realizado pela Productrise, mas revela apenas parte da história, pois abrange somente os produtos que aparecem em ambas as plataformas. Para uma compreensão mais completa, a Productrise comparou todos os anúncios com preços em ambos os lados, incluindo produtos que apareciam em apenas uma das duas plataformas.
Nessa perspectiva mais ampla, o preço médio no Modo IA foi de US$ 149, em comparação com uma média de US$ 100 na busca tradicional. Isso significa que os anúncios no Modo IA são cerca de 49% mais caros do que os resultados típicos de buscas padrão para a mesma categoria de pesquisa.
Parte da explicação é estrutural. O Modo IA simplesmente exibe muito menos produtos do que a busca padrão. Ao longo do estudo, o Modo IA representou apenas 12.3% de todos os resultados rastreados pela Productrise, mostrando uma média de 3.9 produtos por busca, em comparação com 27.8 no carrossel tradicional. O Modo IA trabalha com um conjunto de produtos muito menor. Isso significa que seus critérios de seleção podem ter um impacto muito maior nos preços que os compradores veem.
Constatação Três: As duas superfícies praticamente não exibem os mesmos produtos.
Mesmo quando um consumidor realiza a mesma busca tanto na busca tradicional quanto no Modo IA, no mesmo dia, as duas plataformas raramente concordam sobre quais produtos exibir. Apenas 1.28% dos produtos que apareceram na posição correta no carrossel da busca tradicional também apareceram no Modo IA para a mesma busca no mesmo dia, de acordo com o estudo da Productrise. Essa observação está alinhada com os dados da análise da empresa em julho, que revelou que o Modo IA gera aproximadamente 95% menos resultados do que as buscas tradicionais. O estudo mais recente corrobora essa tendência com uma descoberta adicional: nos casos em que há sobreposição, os produtos em comum são indicadores fracos do que o Modo IA provavelmente recomendará.
Jamie D'Alessandro, gerente de SEO da JAKALA, observou um detalhe particularmente interessante na análise. A sobreposição mais comum ocorreu quando nenhuma das duas plataformas conseguiu detectar um anúncio relevante. No entanto, nos casos em que ambas as plataformas responderam à mesma consulta, a sobreposição foi incomum, e os produtos que apareceram em ambas tenderam a ser contrários aos princípios de classificação estabelecidos pelo Google, que priorizam anúncios com preços baixos, seguidos por uma apresentação visual aprimorada. Os mesmos princípios não se aplicaram ao Modo IA.
Outra observação notável, que D'Alessandro acrescentou não ter sido capturada pelo estudo, mas que ficou evidente nas capturas de tela, é que o Modo IA parece muito mais propenso a promover o site de uma marca do que um anúncio em um marketplace. Se essa observação se confirmar, sugere que a recomendação do Modo IA é muito mais suscetível a elementos controlados diretamente pela marca, como a presença de Destaques do Produto ou a profundidade dos dados do produto fornecidos pelo feed de produtos, do que às características inerentes aos anúncios em marketplaces, como ser a opção mais barata disponível.
Como são, na prática, as diferenças de preço?
Depois dos números e percentagens, a informação mais crucial é uma descrição contextual do que as discrepâncias encontradas pelos investigadores realmente significavam para os compradores. Felizmente, a Productrise forneceu alguns exemplos vitais que ilustram as suas descobertas relativamente às diferenças entre os resultados de pesquisa no Google padrão e no Modo IA.
Em primeiro lugar, houve um caso em que o mesmo produto foi exibido na mesma posição em ambas as superfícies; no entanto, o produto no Modo IA foi apresentado como sendo 26% mais caro. Não houve alterações nos termos de pesquisa ou no produto; a única diferença foi o modo de pesquisa, o que resultou em uma diferença significativa nos preços. Outro exemplo ilustrou que mudanças nos vendedores também poderiam ser consideradas uma discrepância. Enquanto no mecanismo de busca padrão o produto era promovido por um determinado vendedor a um preço mais baixo, a busca com IA do Google sugeriu um vendedor diferente com um preço mais alto (aproximadamente 19%). Este é o padrão que Callum Lockwood apontou como mais preocupante do que a própria diferença de preço: o Modo IA não está apenas reclassificando a mesma oferta, mas escolhendo uma completamente diferente com base em seus próprios critérios.
O terceiro exemplo descrito pelo autor refere-se a uma situação em que um produto usado foi promovido na busca padrão, enquanto um produto novo do mesmo modelo foi promovido no Modo IA. Representantes da Productrise indicaram que esses casos impactaram suas estatísticas médias de diferença de preço, resultando em discrepâncias maiores, já que, em teoria, um produto usado poderia ser comparado a um novo. A diferença entre eles é significativamente maior do que as estatísticas médias de diferença de preço relatadas pela empresa.
Contudo, nem todos os casos ilustraram a promoção deliberada de ofertas mais caras pela busca com IA. De acordo com o relatório, 68% de todas as correspondências não apresentaram discrepâncias. Em alguns casos, não apenas as ofertas, mas também os vendedores permaneceram os mesmos; entretanto, a descrição de um produto foi ligeiramente modificada para se adequar aos requisitos da busca com IA do Google. Assim, a mesma oferta apareceu em duas posições diferentes com títulos ligeiramente diferentes. Além disso, como afirma o relatório, em um caso, uma oferta específica foi promovida na oitava posição na busca padrão, enquanto aparecia na primeira posição na busca com IA.
Em conjunto, os exemplos mostram que as diferenças de preço não se limitam a um caso atípico. Às vezes, o Modo IA indicava um vendedor diferente, outras vezes o mesmo produto a um preço diferente e, em alguns casos, havia pouca ou nenhuma diferença. O importante é que os compradores não podem presumir que o primeiro resultado do Modo IA seja a opção mais barata disponível.
Quarta descoberta: Quando os preços divergem, o modo IA geralmente é o mais caro.
Nem todos os produtos correspondentes apresentam discrepância de preço. A Productrise descobriu que os preços divergiam em 38.1% dos produtos correspondentes. Mas, nas ocasiões em que o Modo IA indicava o preço mais alto, essa discrepância ocorreu em 68.4% dos casos.
Quando o Modo IA apareceu como a opção mais cara, a margem de lucro mediana foi de 22.2%. A diferença média foi muito maior, de 88.5%, mas a Productrise alertou que esse número é distorcido para cima por valores discrepantes, como um produto usado ou recondicionado que apareceu na busca tradicional sendo comparado a uma versão nova do mesmo produto com preço mais alto no Modo IA.
Tristan James, especialista em SEO da EE, afirmou que a descoberta é particularmente relevante em um momento em que os consumidores enfrentam a pressão contínua do custo de vida. Ele argumentou que, se o Modo IA priorizar regularmente os produtos mais caros, a conveniência de uma experiência de compra mais simples pode não valer muito para os consumidores.
Ele também sugeriu que as marcas verifiquem regularmente o que o Modo IA indica sobre seus produtos. Isso inclui comparar as informações de preços exibidas pelo Modo IA com os dados de preços disponíveis em outros lugares, em vez de presumir que os dois sempre coincidirão.
Para James, a principal conclusão prática foi que as marcas agora precisam tratar a "verificação de fatos" das informações fornecidas pelo Modo IA sobre seus produtos como uma tarefa contínua, e não como um exercício pontual. Ele afirmou que pretende prestar mais atenção à interseção entre SEO e o que às vezes é conhecido como GEO, ou otimização generativa de mecanismos de busca, para garantir o alinhamento de todas as fontes de dados de preços que uma marca possui, resultando em um único valor consistente.
Conclusão 5: Quando o modo IA é mais barato, a diferença é menor.
O estudo também examinou o caso oposto. Nos casos em que o Modo IA apresentou o preço mais baixo, a diferença mediana foi de 7.8% e a média, de 11.9%. Ambos os valores foram inferiores às margens de lucro observadas nos casos em que o Modo IA representou a superfície mais cara, corroborando a hipótese de que as divergências de preços em favor do Modo IA tendem a ser mais frequentemente e significativamente positivas do que negativas.
Encontrando Seis: Um vendedor diferente em quase metade das vezes
O preço não foi o único parâmetro que mudou entre as plataformas. Nos casos em que o mesmo produto apareceu tanto na busca tradicional quanto no Modo IA, o vendedor mais vendido foi diferente em 49.6% das vezes, quase como jogar uma moeda para o ar. A Productrise destacou que, nesses casos, as mudanças de preço e vendedor tendem a estar relacionadas, o que significa que o Modo IA raramente está simplesmente reclassificando ofertas do mesmo varejista a um preço diferente, mas sim, frequentemente, exibindo um vendedor completamente diferente para aquele item específico.
Callum Lockwood, Diretor de Busca Orgânica da Re, afirmou que as mudanças de vendedor podem ser mais importantes para os varejistas do que as próprias diferenças de preço. Quase metade dos produtos correspondentes foram exibidos com um vendedor diferente no Modo IA, sugerindo que o Google pode estar selecionando ofertas diferentes em vez de simplesmente exibir os mesmos produtos de forma diferente.
“A qualidade dos dados do feed e a disponibilidade de estoque são fatores óbvios”, disse Lockwood. “Mas as plataformas de compras com inteligência artificial também vão além do próprio feed de produtos do comerciante. Avaliações de clientes, citações de terceiros, cobertura da imprensa e outros sinais da internet podem influenciar a seleção dos comerciantes.”
Resposta do Google
Antes da publicação do relatório da Futurism em 2 de setembro, o Google teve a oportunidade de responder às conclusões do estudo. A declaração da empresa, divulgada por diversos veículos que cobriram o estudo, não rejeitou explicitamente a validade dos métodos utilizados, mas também não confirmou diretamente os dados. O Google afirmou não ter confirmação independente da precisão das conclusões do relatório e ressaltou que todos os resultados de compras na Busca do Google, acessados pelo Modo IA ou pela página de resultados padrão, são extraídos do mesmo repositório de informações, que a empresa chama de Shopping Graph. O Google acrescentou que os compradores podem clicar em anúncios de produtos individuais e ver comparações entre diferentes vendedores, escolhendo a opção mais vantajosa para eles.
O último ponto descreve tecnicamente com precisão como o Modo IA e as buscas de produtos sem IA funcionam em conjunto com a função de busca principal: clicar em um anúncio abre um painel secundário com outras opções disponíveis para o mesmo produto, com preços diferentes em outras lojas. No entanto, vários especialistas em SEO que analisaram o estudo questionaram a eficácia desse mecanismo de segurança, argumentando que a maioria dos compradores não clicaria para acessar outra página. Ao receber uma recomendação, em qualquer uma das interfaces, que se apresenta como a opção mais vantajosa, a expectativa de obter o melhor preço é justificada, sem a necessidade de sair do anúncio para visitar outras lojas, já que a primeira opção apresentada já foi considerada a mais vantajosa.
Jeff Collins, consultor independente de SEO, comentando as conclusões do estudo, descreveu isso como ancoragem, onde a tendência de um preço ser considerado o melhor é influenciada pelo primeiro número que o comprador vê. No contexto do Modo IA e dos dados da Productrise, isso significa que o Google tem um incentivo para impulsionar as conversões, levando o comprador da fase de pesquisa à compra efetiva de um produto, e um ciclo de compra mais curto contribui muito para isso, observou Collins. Uma lista com poucos produtos, sugerida pela IA, é infinitamente mais eficaz para influenciar o comprador do que navegar por uma lista mais longa com 20 itens, observou ele, destacando que o próprio formato incentiva a ancoragem, visto que os resultados da IA são apresentados em um texto explicativo mais extenso, condensando as informações coletadas de cinco abas abertas do navegador em uma única conversa. Se essa tendência se tornasse permanente no Google Shopping, ele esperava que os ciclos de compra fossem encurtados no geral e que as marcas investissem mais para garantir que os dados e o conteúdo de seus produtos fossem otimizados para aparecer nos resultados do Google Shopping em todas as etapas do ciclo de compra, e não apenas na compra final.
A questão do preço da vigilância
Nos dias que se seguiram à divulgação do estudo em questão, alguns comentaristas interpretaram as conclusões como indicativas de um fenômeno distinto, porém relacionado: a precificação por vigilância, prática que utiliza dados pessoais do consumidor para ajustar os preços apresentados em tempo real, com base em informações como histórico de navegação, localização ou padrões de compra. Legisladores americanos já começaram a examinar essa prática de forma mais abrangente, não se limitando especificamente ao Google ou à busca por inteligência artificial.
Vale a pena esclarecer o que o estudo da Productrise afirma ou não a esse respeito. O estudo analisa o que diferentes superfícies do Google apresentam para a mesma consulta realizada simultaneamente, e não se o Google está personalizando os preços exibidos para compradores individuais com base em alguns de seus dados. A Productrise não afirmou isso, e o estudo não tenta provar tal afirmação. O estudo apenas fornece um número concreto que reflete um padrão que muitos compradores já podem ter suspeitado em nível empírico: que o mesmo produto pode ter dois preços diferentes dependendo da versão da busca do Google utilizada. Se esse padrão tem ou não alguma relação com a precificação por vigilância é uma questão relacionada, mas possivelmente mais simples, que não requer o envolvimento de dados pessoais: por que o mesmo produto é consistentemente mais caro em uma superfície do Google do que em outra, e quem se beneficia ao direcionar os compradores para a versão mais cara por padrão?
Como isso se encaixa no histórico mais longo do Google com reclamações sobre compras?
Esta não é a primeira vez que os resultados de compras do Google são acusados de conter informações tendenciosas em favor de determinados vendedores e, consequentemente, dos compradores. Os diversos produtos de compras do Google têm sido alvo de escrutínio regulatório e antitruste em todo o mundo na última década. As questões mencionadas anteriormente diziam respeito ao domínio do Google nos resultados de busca de compras; as queixas incluíam a alegação de que os resultados de busca do Google priorizavam injustamente os resultados e anúncios do Google Shopping em detrimento de sites alternativos de comparação de preços e varejistas independentes. Em essência, a prática criticada envolvia a suposta capacidade do Google de ditar quem era visto e quem não era no snippet dos resultados de busca.
É importante ressaltar que o estudo da Productrise não se trata de uma denúncia judicial, nem alega qualquer comportamento anticoncorrencial por parte do Google. Em vez disso, o estudo, publicado recentemente, compara as acusações mencionadas anteriormente às novas circunstâncias criadas pela tecnologia LLM (Loading Learning Machine) aplicada à Busca do Google. Na prática, os pesquisadores da Productrise fizeram as mesmas perguntas que têm sido feitas pelos órgãos reguladores e pelo público em relação à propensão do Google Shopping a retornar posições mais altas nos resultados de busca do próprio Google, ao mesmo tempo que substitui o conceito de categorias verticais na busca por produtos e, consequentemente, por preços.
O estudo da Productrise não oferece respostas diretas às questões que envolvem o Google Shopping. No entanto, como demonstrado pelo lançamento do produto, há um interesse evidente do público e dos órgãos reguladores em examinar as práticas do Google nesse segmento. Assim, o relatório repercutiu muito além do público específico de profissionais de SEO, pois atingiu o cerne da percepção da dominância do Google Shopping no mercado. No contexto dos resultados de compras, a injustiça para os consumidores é um problema conhecido que já chamou a atenção de diversas autoridades reguladoras. Nesse sentido, não é surpreendente que o relatório mencione um valor específico que tem o potencial de demonstrar o suposto viés do Google de forma mais eficaz.
Como os compradores acabam no modo de IA sem perceber
Parte da explicação para a grande discrepância de preços reside na facilidade, e frequentemente imperceptível, com que um consumidor pode ser induzido a usar o Modo IA. O Google vem promovendo o Modo IA como um recurso importante de seu mecanismo de busca ao longo do último ano, e existem diversos pontos dentro do ecossistema de buscas onde um consumidor pode acessá-lo sem sequer precisar digitar uma consulta.
O Google colocou um grande botão de chamada para ação (CTA) para o Modo IA diretamente na página inicial de pesquisa padrão, ao lado da barra de consulta padrão. Isso permite que o usuário abra o Modo IA sem alterar sua consulta original. O Chrome também exibe um botão do Modo IA diretamente na barra de endereços, permitindo que uma pesquisa seja redirecionada com o mínimo de esforço. Por fim, há uma guia do Modo IA em uma página de resultados padrão, acima dos próprios resultados, solicitando ao usuário que redirecione sua consulta por meio da interface de IA.
Conforme relatado pelo PPC Land, que vem acompanhando a evolução do produto de busca do Google, a empresa começou a implementar botões experimentais do Modo IA na barra de pesquisa da página inicial para usuários do Search Labs em junho de 2025. O botão na barra de endereços ficou disponível para usuários do Chrome cerca de três meses depois, em setembro de 2025. Pesquisadores externos ao Google conseguiram confirmar em julho de 2026 que o botão na barra de endereços estava direcionando as consultas para os modelos de IA hospedados pelo Google na nuvem, e não para o Gemini Nano menor executado na máquina local do usuário.
A implicação disso tudo é que o comprador não precisa procurar o Modo IA inicialmente, apenas para perceber que foi enganado e levado a usá-lo. Com um esforço mínimo além de uma busca padrão, o usuário pode redirecionar sua consulta para um conjunto diferente de resultados, potencialmente com um algoritmo de classificação diferente e um preço diferente. É por isso que a maioria das discrepâncias de preço ocorre — porque uma busca padrão pode ser redirecionada para o Modo IA com um clique extra, mas a consulta em si raramente muda, não dando ao usuário nenhum aviso de que ele mudou para um conjunto de resultados fundamentalmente diferente.
Hugo Huijer, fundador da Productrise, acredita que isso coloca muito poder nas mãos do Google. Ele argumenta que, à medida que o Google continua a integrar o Modo IA à experiência de busca principal, o primeiro resultado da pesquisa funcionará como uma âncora, já que a maioria dos compradores não clicará em nenhum outro lugar.
Huijer também acredita que essa evolução no algoritmo de busca do Google pode servir de alerta para marcas com pouca flexibilidade de preços. Se os novos resultados do Google Shopping, impulsionados por IA, não priorizarem os preços mais baixos, argumentou ele, a única esperança de competir com rivais maiores e mais agressivos reside em maximizar o valor de cada elemento em seu anúncio de produto, além do preço.
Por que isso é importante para os compradores do dia a dia?
Deixando de lado os comentários sobre SEO, a principal questão deste relatório é, na verdade, bastante simples. Os consumidores confiam que a melhor recomendação vem do topo dos resultados de um mecanismo de busca, seja em termos de relevância, qualidade ou, muitas vezes, preço. Essa confiança é uma suposição bastante razoável para os resultados de busca tradicionais, onde o produto mais barato tende a receber a melhor posição e a apresentação mais clara.
De acordo com os dados da Productrise, essa premissa pode não se aplicar ao Modo IA, onde a melhor recomendação parece ser significativamente mais cara, em média, do que a mesma consulta nos resultados de busca padrão. Se a maioria dos compradores nunca for além da primeira recomendação, isso equivale a um imposto sobre a conveniência. Você obtém uma experiência de compra mais rápida e conversacional, mas também pagará mais por isso, sem qualquer indicação na interface do usuário de que essa troca está ocorrendo.
Isso não significa que um resultado no Modo IA será sempre mais caro, e vale ressaltar que o estudo constatou que o Modo IA é mais barato em uma minoria significativa de casos comparados. No entanto, a tendência de resultados mais caros supera em muito a minoria de casos em que os compradores pagariam menos, bem como a margem da diferença de preço em ambos os casos.
Essas tendências são tão significativas que já não é seguro presumir que um anúncio em Modo IA terá o mesmo valor para o comprador que uma busca padrão.
Entendendo o Shopping Graph e por que a defesa do Google se baseia nele.
A réplica do Google ao estudo baseia-se em um único pilar: a afirmação de que o Modo IA, a busca padrão e a página de resultados normal utilizam o mesmo conjunto de dados, conhecido como Shopping Graph. Há motivos para acreditar que esse pilar, embora próximo da verdade, não fornece informações suficientes para sustentar a conclusão pretendida.
O Shopping Graph é essencialmente o banco de dados interno do Google que agrega informações sobre produtos de milhões de lojas, marketplaces e varejistas em todo o mundo. Ele contém uma vasta quantidade de dados de diferentes tipos, desde identificadores básicos de produtos e preços até informações sobre vendedores, avaliações e outros dados estruturados. As informações no Shopping Graph são constantemente atualizadas à medida que os vendedores atualizam seus anúncios no sistema. Portanto, quando o Google afirma que todas as suas ferramentas de compras usam os mesmos dados, é muito provável que esteja dizendo a verdade, já que todos esses serviços realmente dependem do mesmo banco de dados.
No entanto, ter o mesmo conjunto de dados não significa necessariamente que os resultados serão os mesmos, como demonstra uma simples analogia com restaurantes. Um único restaurante com uma única despensa ainda pode preparar dezenas de pratos diferentes com base nos ingredientes que possui, já que receitas diferentes exigem combinações diferentes de produtos disponíveis. Da mesma forma, diferentes algoritmos de classificação podem extrair propostas de valor diferentes do mesmo conjunto de dados, dependendo de sua implementação específica. A busca padrão passou por anos de aprimoramento, durante os quais desenvolveu um conjunto específico de prioridades, como preço e valor, que são preferidas pelo Google e seus clientes. Assim, o produto mais barato tende a ter a classificação mais alta nos resultados da busca padrão, pois oferece o maior apelo. O Modo IA, por outro lado, é presumivelmente uma ferramenta mais recente, e seu algoritmo provavelmente se baseia em princípios diferentes, o que significa que ele pode priorizar diferentes aspectos, como o grau de correspondência entre a descrição de um produto e a consulta, a qualidade de seus dados estruturados e Destaques do Produto, ou a força de suas avaliações e informações do vendedor.
Priorizar fatores não é necessariamente sinal de irregularidades por parte do Google, já que diferentes compradores tendem a ter prioridades diferentes ao fazer compras. Alguns sempre optarão pela opção mais barata disponível, enquanto outros podem estar dispostos a pagar mais para garantir um reembolso sem complicações ou adquirir um produto de maior qualidade. O problema com o estudo da Productrise reside no fato de que ele demonstra que os usuários do Google podem não estar cientes das diferenças em suas políticas de busca e que a empresa não comunicou essas diferenças explicitamente aos seus clientes. Embora a resposta do Google ao estudo seja tecnicamente factual, ela essencialmente evita o assunto, confirmando assim as suspeitas de muitos consumidores.
O que a geolocalização significa para as marcas que buscam visibilidade no modo de IA
Vários profissionais de SEO que analisaram o artigo mencionaram uma disciplina relativamente nova que está se desenvolvendo em torno dessa mudança: a otimização generativa de mecanismos de busca, às vezes abreviada para GEO, que é relacionada, mas diferente do SEO tradicional. O SEO tradicionalmente se concentra nos fatores de classificação para resultados de busca orgânica, mas a GEO analisa o conjunto diferente e mais opaco de sinais que ditam se uma IA escolherá referenciar, recomendar ou citar um produto, marca ou conteúdo específico em um resultado gerado.
O estudo da Productrise fornece um dado inicial (ainda que incompleto) sobre o que a otimização geográfica (GEO) pode recompensar em um contexto de compras, especificamente. Se o preço fosse o fator dominante nas recomendações do Modo IA, o estudo presumivelmente teria constatado que os preços no Modo IA seriam próximos ou inferiores aos preços de busca padrão, replicando o padrão de valor do carrossel tradicional. Em vez disso, os resultados apontam para o contrário, indicando que, seja qual for o modelo subjacente que o Modo IA esteja considerando, ele não está simplesmente optando pela opção mais barata disponível, como faziam os sistemas de classificação mais antigos.
Isso cria tanto uma oportunidade quanto um risco para as marcas que buscam decidir onde investir: a oportunidade, como Hugo Huijer e outros identificaram, é que as marcas que não conseguem competir apenas com base no preço podem achar o Modo IA um ambiente mais favorável do que o tradicional carrossel orientado por preço, caso consigam investir nos sinais mais ricos de produto e reputação que parecem impulsionar a seleção do Modo IA. O risco é que este é um sistema inicial e ainda em desenvolvimento; o Google não publicou documentação detalhada sobre exatamente o que o Modo IA considera ao escolher qual produto e vendedor recomendar, o que significa que as marcas que investem pesadamente em estratégias de GEO hoje estão, em certa medida, trabalhando com dados inferidos e padrões observados, como os deste estudo, em vez de um conjunto de regras publicado, como os que os profissionais de marketing de busca utilizavam no SEO tradicional para muitos dos fatores de classificação tradicionais.
Por enquanto, a medida mais concreta e prática disponível para as marcas é aquela que vários comentaristas mencionaram repetidamente: verifique você mesmo. Faça as buscas que um cliente real faria e examine o que o Modo IA exibe para essas consultas, comparando com o carrossel tradicional e com o que seus concorrentes exibem para consultas semelhantes. Isso não revelará o algoritmo do Google, mas revelará discrepâncias, como o anúncio de um concorrente superando o seu no Modo IA, mesmo que seu produto esteja melhor posicionado na busca padrão, o que vale a pena investigar, independentemente da causa.
O que isso significa para marcas e varejistas
Para varejistas e marcas, as implicações são mais complexas. A descoberta do estudo de que o principal vendedor listado é diferente em quase metade dos produtos correspondentes significa que a posição de uma marca no carrossel padrão tem valor limitado para entender suas oportunidades e riscos no Modo IA. Uma marca pode dominar a primeira página dos resultados normais do Google para um determinado produto, mas se outro vendedor (ou mesmo uma marca concorrente) for selecionado com mais frequência pela IA do Google como a principal opção no Modo IA, ela terá menos capacidade de se beneficiar do tráfego gerado pela consulta.
Este é um ponto crucial porque o Merchant Center do Google fornece um relatório de insights de desempenho de IA que as marcas podem usar para entender seu desempenho tanto no Modo IA quanto nas Visões Gerais de IA, em termos de porcentagem de impressões. No entanto, como o estudo destaca, essa informação fornece apenas contexto sobre a presença geral. Ela não mostra qual vendedor está sendo selecionado com mais frequência para um produto específico nem fornece informações sobre os preços exibidos. Assim, mesmo que uma marca esteja usando o relatório de Insights de Desempenho de IA para monitorar sua presença nos resultados de IA do Google, ela não terá, apenas com base nesse relatório, nenhuma informação sobre se outro vendedor está capturando mais tráfego nesses formatos baseados em IA para produtos semelhantes e a que preços.
Os especialistas em SEO que contribuíram com suas análises para o estudo da Productrise concordam que as marcas devem começar a considerar a verificação manual do que aparece no Modo IA para seus produtos mais importantes. Em particular, eles sugerem que as marcas realizem essas verificações juntamente com suas buscas padrão para entender se e como o que aparece no Modo IA difere do carrossel tradicional. Ao fazer isso, elas não devem apenas verificar se a marca está aparecendo, mas também avaliar os preços e os vendedores exibidos.
É importante destacar que, se o algoritmo do Google para determinar quais comerciantes destacar no Modo IA se baseia em fatores além do preço, isso pode ter implicações interessantes para o marketing de busca. Se elementos como a profundidade dos feeds de produtos de uma marca, a inclusão de dados estruturados, avaliações de clientes e menções em outros lugares da web desempenham um papel na determinação da proeminência, as marcas que investem fortemente nessas áreas podem descobrir que são recompensadas de forma desproporcional no Modo IA em comparação com as buscas tradicionais. Para algumas marcas que têm menos condições de competir em preço com grandes varejistas e marketplaces, isso pode ser uma perspectiva atraente. Ao mesmo tempo, porém, as marcas que investiram menos nessas áreas (talvez presumindo que seus preços superiores seriam suficientes) podem descobrir que sua presença no Modo IA é menor do que sua presença na busca padrão.
Resposta da mídia
A controversa alegação do estudo de que o Modo IA do Google oferece os mesmos produtos a preços significativamente mais altos do que uma busca padrão ganhou força rapidamente após sua publicação, com diversas fontes destacando a descoberta em um artigo intitulado "O Modo IA do Google está explorando os consumidores com preços muito mais altos, afirma estudo". A cobertura da Futurism focou nas implicações das descobertas para a estratégia do Google de usar buscas com inteligência artificial em detrimento das práticas convencionais de design de páginas de resultados. O Search Engine Journal, por outro lado, concentrou-se mais nos mecanismos por trás da diferença relatada e no baixo nível de sobreposição de produtos entre as duas plataformas, juntamente com as frequentes discrepâncias entre os vendedores, considerando a discrepância apenas um dos argumentos de apoio. A PCMag e a Digital Trends também noticiaram o assunto, com esta última questionando até que ponto os defensores do Google poderiam distorcer as descobertas para apresentar uma versão mais favorável do lançamento, já que simplesmente dizer aos usuários para compararem preços seria amplamente inútil, visto que o objetivo do recurso Modo IA era justamente poupar-lhes esse trabalho.
Tanto publicações especializadas em SEO e SEM quanto sites de tecnologia mais voltados para o público em geral, ao comentarem o relatório e suas conclusões, sugerem que ele tem potencial para impactar um público consideravelmente maior do que apenas os especialistas do setor de SEO, que geralmente são o público-alvo desse tipo de pesquisa. Isso porque as conclusões abordam um tema muito mais acessível do que as nuances técnicas detalhadas nas atualizações do algoritmo do Google. A afirmação de que um recurso de assistente de compras pode, na verdade, oferecer menos valor do que uma busca padrão do Google é facilmente compreensível para qualquer usuário de um site voltado para o consumidor e, portanto, tem um apelo muito mais amplo.
O que os compradores podem fazer enquanto isso
Nada disso sugere que o modo de IA deva ser evitado completamente, mas o estudo oferece uma lição simples e prática para quem o consultar: considerando os dados e o fato de que o mesmo painel de informações, que mostra vendedores alternativos, aparece em ambas as interfaces, a conduta mais segura é considerar o preço recomendado pelo primeiro produto de IA como uma faixa de preço, e não como um preço mínimo. Clicar para ver a lista completa de vendedores, ou mesmo abrir a mesma busca na busca padrão e analisar os resultados, requer pouco tempo adicional e, com base nesses dados, tem uma chance razoável de encontrar uma opção com desconto para o mesmo produto.
Vale lembrar também que o estudo representa um retrato de um sistema que o Google está em constante evolução. O próprio Modo IA passou por mudanças significativas em seus modelos subjacentes, seus fatores de classificação e suas relações com a Busca e o Chrome ao longo do último ano, e não há garantia de que os padrões aqui observados ainda existirão daqui a seis meses. A Productrise indicou que pretende continuar monitorando essa discrepância ao longo do tempo, com base tanto em seu estudo de julho quanto neste, o que significa que consumidores, marcas e qualquer outra pessoa devem encarar isso menos como uma conclusão e mais como o início de uma discussão mais ampla.
Um hábito simples resolve a maior parte do risco prático sem exigir que você se torne um especialista nos sistemas de classificação do Google. Em outras palavras, antes de concluir uma compra pelo modo de IA, especialmente para um produto mais caro, onde uma diferença de 20% representa um custo real, reserve alguns segundos extras para clicar no painel de vendedores alternativos ou reabrir a mesma pesquisa na busca padrão. Considerando a frequência com que as duas plataformas divergem em relação ao vendedor e ao preço, essa rápida verificação cruzada tem uma chance real de encontrar uma oferta melhor para o mesmo produto, e não exige mais tempo do que simplesmente aceitar a primeira recomendação sem questionar.
Uma nota sobre o que vem a seguir
Estudos como este tendem a ser mais introduções do que conclusões definitivas. A Productrise decidiu publicar duas análises baseadas em dados sobre o comportamento de compra no Modo IA com poucos meses de diferença: a primeira sobre a escassez de produtos apresentados pelo Modo IA em comparação com a busca padrão e a segunda sobre como esses produtos são precificados . Com o Google aprimorando o Modo IA tão rapidamente, incluindo a expansão dos pontos de entrada na página inicial de busca, no Chrome e na própria página de resultados, não seria surpreendente ver estudos subsequentes examinando se essa diferença de preço persiste, diminui ou aumenta conforme os modelos e algoritmos de classificação mudam.
O estudo e a resposta do Google deixam algumas coisas claras. Tanto o Modo IA quanto a Busca padrão dependem do Shopping Graph, e o Modo IA exibe muito menos produtos. Os dados da Productrise também mostram que, quando os mesmos produtos aparecem em ambas as plataformas, o Modo IA tende a exibir o preço mais alto.
O que ainda não está claro é o motivo. Pode ser uma prática intencional do Modo IA na seleção de produtos, um resultado não intencional do sistema de classificação ou uma combinação de fatores. Até que o Google forneça mais detalhes, os testes independentes continuarão sendo uma das poucas maneiras de verificar como essas escolhas se comportam na prática.
Perguntas frequentes
Pergunta 1: O que o estudo da Productrise realmente descobriu?
O estudo constatou que, quando o mesmo produto aparece tanto nos resultados de pesquisa padrão do Google quanto no Modo IA, o preço no Modo IA é, em média, 21.6% maior. Além disso, o estudo descobriu que o Modo IA exibe muito menos produtos no geral e raramente exibe os mesmos produtos para pesquisas idênticas.
Pergunta 2: Qual foi o tamanho do estudo e quanto tempo ele durou?
A Productrise rastreou mais de dois milhões de anúncios de produtos em mais de cem mil buscas ao longo de 23 dias, de 9 de agosto a 31 de agosto de 2026, pesquisando as mesmas consultas no mesmo dia nos Estados Unidos e no Reino Unido.
Pergunta 3: O Google respondeu às descobertas?
Sim. O Google informou à Futurism que não verificou a precisão das afirmações feitas no estudo, que os resultados de compras em seus produtos de busca são provenientes da mesma fonte de dados subjacente, o Shopping Graph, e que os compradores podem clicar em qualquer anúncio para comparar preços entre vendedores.
Pergunta 4: Isso significa que o Google está personalizando os preços com base nos dados dos compradores?
Não, o estudo não testa nem afirma isso. Ele mede o que é apresentado nas respostas para perguntas idênticas feitas simultaneamente. O estudo não mede por que essas diferenças existem, nem se determinados consumidores veem preços diferentes com base em seus próprios dados. Alguns comentários associaram as descobertas à questão da precificação por vigilância, mas isso é especulativo e não algo demonstrado pelos resultados.
P 5: Com que frequência o Modo IA e a Busca Padrão exibem os mesmos produtos?
Muito raramente. Apenas 1.28% dos produtos exibidos no carrossel de pesquisa padrão apareceram no Modo IA para a mesma consulta no mesmo dia.
Pergunta 6: O Modo IA é sempre mais caro?
Não. Para produtos correspondentes, os preços coincidiram em 61.9% dos casos e divergiram em 38.1% dos produtos, sendo o Modo IA mais caro em 68.4% dessas divergências e mais barato nos 31.6% restantes.
Q7: Por que o vendedor costuma ser diferente entre as duas superfícies?
A Productrise descobriu que o vendedor principal exibido para um produto correspondente variava entre as duas plataformas em 49.6% dos casos. Analistas de SEO que revisaram o estudo observaram que isso implica que o Modo de IA do Google considera fatores além do preço e da disponibilidade, incluindo a qualidade do feed de produtos e avaliações, bem como citações de terceiros, ao selecionar qual vendedor destacar.
Pergunta 8: O que os compradores podem fazer para evitar pagar a mais no Modo IA?
Clique na lista de produtos para ver os vendedores alternativos e os preços apresentados no painel de informações, ou verifique um preço realizando a mesma pesquisa por meio da pesquisa padrão, em vez de confiar na principal recomendação do Modo IA.
Pergunta 9: O que os varejistas devem reter deste estudo?
Uma posição de destaque no carrossel de produtos padrão não garante a mesma visibilidade, posicionamento do vendedor ou preço no Modo IA. As marcas devem verificar manualmente como seus produtos aparecem especificamente no Modo IA e investir em dados de feed de produtos mais completos, já que isso parece influenciar as seleções do Modo IA mais do que o preço.
Pergunta 10: Este é o primeiro estudo sobre o comportamento de compra do Modo IA?
Não, a Productrise publicou um estudo anterior em julho de 2026, constatando que o Modo IA fornece aproximadamente 95% menos resultados de produtos do que a busca padrão para as mesmas consultas. Este novo estudo se baseia nesse trabalho anterior com um novo conjunto de dados focado especificamente em preços.
