No e-commerce, a jornada do cliente começa, na maioria das vezes, com uma simples ação: a busca. Contudo, por trás dessa aparente simplicidade, existe uma complexidade tecnológica que pode definir o sucesso ou o fracasso de uma venda. A busca tradicional, baseada apenas em palavras-chave, muitas vezes falha em compreender a real intenção do consumidor. É nesse ponto que a IA na busca e recomendação surge como uma verdadeira revolução, transformando uma ferramenta funcional em um assistente de compras inteligente.
A VTEX, como uma das principais plataformas do mercado, está na linha da frente dessa transformação. Com base em insights apresentados no VTEX Day, vamos explorar como a aplicação de busca semântica e recomendações personalizadas com IA não apenas melhora a experiência do usuário, mas gera ganhos massivos em conversão e receita para os lojistas.
O PROBLEMA DA BUSCA TRADICIONAL: A BARREIRA DA PALAVRA-CHAVE
Pense na busca tradicional como um bibliotecário extremamente literal. Se você pede um livro sobre “veículos automotivos rápidos“, ele só vai te mostrar obras que contenham exatamente essas palavras no título. Consequentemente, livros sobre “carros esportivos” ou “automóveis de alta performance“, que são o que você realmente procura, seriam ignorados. Essa é a principal limitação da busca por palavra-chave.
Esse modelo depende de um cadastro manual e exaustivo de sinônimos e enfrenta dificuldades para interpretar a linguagem natural ou buscas por contexto.
Por exemplo, um cliente que busca por “roupa para o frio” não está digitando palavras-chave, mas sim descrevendo uma necessidade. Uma busca tradicional teria dificuldade em conectar essa necessidade a produtos como “casaco“, “gorro” ou “cachecol” se esses termos não estiverem perfeitamente associados.
A SOLUÇÃO DA VTEX: BUSCA SEMÂNTICA E A MÁGICA DOS EMBEDDINGS
Para superar essa barreira, a VTEX está implementando a busca semântica, uma tecnologia que utiliza grandes modelos de linguagem (LLMs) e embeddings para entender o significado por trás das palavras, e não apenas as palavras em si.
Funciona assim: a IA pré-processa todo o seu catálogo de produtos e cria um “mapa de significados“.
Dessa forma, quando um cliente busca por “tênis de corrida“, o sistema entende a relação semântica com “sneakers esportivo” e pode exibir ambos os resultados, mesmo que as palavras não sejam idênticas.
O resultado prático dessa tecnologia é impressionante. Em um caso real apresentado, a Fast Shop, ao adotar a busca semântica, viu sua taxa de conversão aumentar três vezes e a taxa de cliques (CTR) dobrar. Isso demonstra o impacto direto de uma busca que realmente entende o que o cliente quer.
INDO ALÉM DA BUSCA: RECOMENDAÇÕES QUE VENDEM
A personalização, entretanto, não para na caixa de busca. A mesma inteligência artificial é usada para criar vitrines de recomendação que se adaptam em tempo real ao comportamento de cada usuário.
Em parceria com a plataforma Synerise, a VTEX captura todos os eventos da jornada do cliente (visualizações de produtos, itens adicionados ao carrinho, compras finalizadas) para alimentar seus modelos de IA. Com base nesses dados, o sistema prevê o próximo passo do consumidor e exibe vitrines personalizadas.
As estratégias mais comuns incluem:
- Produtos similares: se o cliente está vendo um produto, a vitrine sugere itens parecidos, de outras marcas ou com outras características.
- Cross-sell: recomenda produtos complementares. No case da AmoBeleza, ao visualizar um óleo capilar, o sistema sugere shampoo e máscara de reparação, incentivando a compra de mais itens.
- Up-sell: oferece uma versão superior ou mais completa do produto que o cliente está interessado.
Os resultados dessa abordagem são igualmente expressivos, com clientes impactados pelas recomendações se tornando duas vezes mais recorrentes e o ticket médio aumentando em até 20%.
CONCLUSÃO: UMA JORNADA DE COMPRA COM SIGNIFICADO
A aplicação de IA na busca e recomendação pela VTEX representa um salto qualitativo na forma como as lojas virtuais se relacionam com seus clientes. Afinal, saímos de um modelo reativo, dependente de palavras-chave, para um sistema proativo e inteligente, que compreende a intenção e antecipa necessidades. Ao entregar resultados mais relevantes e recomendações personalizadas, a tecnologia não apenas otimiza métricas como conversão e ticket médio, mas, principalmente, cria jornadas de compra mais fluidas, intuitivas e com verdadeiro significado para o consumidor.
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