Durante muito tempo, a conversa sobre anúncios em inteligência artificial ficou presa em uma pergunta simples: quando o ChatGPT teria publicidade de verdade? Agora, essa pergunta começa a ganhar uma resposta bem mais interessante para quem trabalha com e-commerce, mídia paga e aquisição de clientes.
A OpenAI está tornando mais fácil para varejistas criarem anúncios dentro do ChatGPT a partir de catálogos de produtos. Em vez de montar anúncios um por um, a empresa pode conectar seu feed, definir regras de elegibilidade e deixar a plataforma gerar peças usando nome, imagem e atributos dos produtos. Mas será que isso é apenas uma versão nova do Google Shopping, só que dentro de uma conversa?
A verdade é que não é tão simples assim.
Neste artigo, você vai entender o que são os anúncios com feed de produtos no ChatGPT, por que essa movimentação importa para profissionais de tráfego pago e como e-commerces podem começar a se preparar para um cenário em que a intenção de compra não nasce apenas em uma caixa de busca, mas em uma conversa.
O que são os product feed ads no ChatGPT?
Product feed ads, em uma definição bem direta, são anúncios gerados automaticamente a partir de um catálogo estruturado de produtos. Esse catálogo normalmente contém informações como título, descrição, preço, disponibilidade, imagem, categoria, marca e URL da página de destino.
Segundo a Digiday, a OpenAI passou a permitir que varejistas conectem seus catálogos, definam filtros para selecionar quais produtos podem entrar nas campanhas e deixem a própria plataforma criar anúncios automaticamente. A Search Engine Land descreveu a mudança da mesma forma: a OpenAI está transformando catálogos em campanhas publicitárias escaláveis dentro do ChatGPT.
Isso funciona de maneira parecida com o que muitos anunciantes já conhecem no Google Shopping. Você estrutura um feed, mantém os dados atualizados e a plataforma usa essas informações para exibir produtos relevantes. A diferença é que, no caso do ChatGPT, o gatilho principal tende a ser a intenção conversacional.
Em outras palavras, o usuário não necessariamente digita “comprar tênis branco masculino número 42”. Ele pode perguntar algo como “qual tênis confortável eu posso usar para trabalhar em pé o dia todo?”. A resposta pode envolver comparação, recomendação, contexto, orçamento, restrições e, agora, espaços patrocinados conectados ao feed de produtos.
O que mudou na prática?
Antes dessa atualização, varejistas já podiam enviar dados de catálogo para ajudar o ChatGPT a exibir informações mais corretas em experiências de compra, como preço, disponibilidade e detalhes do produto. No entanto, esses dados não estavam conectados diretamente a campanhas pagas.
Agora, a lógica muda. O mesmo tipo de dado que ajudava na presença orgânica de produtos pode ser usado para gerar anúncios pagos. Segundo a Digiday, a OpenAI estaria pedindo uma amostra de 100 produtos para novos parceiros antes de receber o catálogo completo, e a plataforma teria capacidade de lidar com até 1 milhão de SKUs por anunciante.
Na prática, existem três mudanças importantes nesse processo. A primeira é que o feed, que antes ajudava principalmente a informar resultados de produto, agora também pode gerar anúncios automaticamente. Isso reduz o trabalho manual e torna campanhas em escala muito mais viáveis.
A segunda mudança é que a presença em compras no ChatGPT, antes mais ligada à descoberta orgânica, começa a ganhar uma camada patrocinada. Isso abre espaço para investimento de mídia paga justamente em momentos de decisão, quando o usuário está comparando alternativas e refinando o que deseja comprar.
A terceira mudança é que o anunciante deixa de depender apenas de formatos manuais. A plataforma passa a usar atributos do catálogo para montar anúncios, o que faz a qualidade do feed influenciar diretamente a performance. Em outras palavras, catálogo desorganizado deixa de ser apenas um problema operacional e passa a ser um problema de mídia.
A boa notícia é que isso reduz uma barreira enorme para e-commerces com muitos produtos. Afinal, se uma loja tem 20 mil, 100 mil ou 1 milhão de SKUs, criar anúncio produto por produto é inviável. Feed existe justamente para resolver esse problema.
Por que isso é importante para tráfego pago?
Ao contrário do que muitos pensam, a grande mudança aqui não é apenas “o ChatGPT vai ter anúncios”. O ponto mais importante é que a OpenAI está montando as peças de um ecossistema de performance.
A empresa já vinha testando anúncios por CPC, em que o anunciante paga pelo clique, não apenas pela impressão. De acordo com a Search Engine Land, relatos iniciais apontavam cliques na faixa de US$ 3 a US$ 5, além de um movimento para aproximar o ChatGPT de canais orientados a ROI. A Digiday também cita iniciativas de rastreamento de conversão, medição por terceiros e desenvolvimento de modelos de custo por ação.
Isso significa que a OpenAI não está olhando somente para verba de branding. Ela está mirando o dinheiro que hoje vai para Google Ads, Amazon Ads, Meta Ads e outras plataformas de aquisição.
É justamente aí que entra a intenção conversacional.
Quando alguém pesquisa no Google, existe uma intenção declarada. Quando alguém navega no Instagram, existe um comportamento de interesse. Quando alguém compra na Amazon, existe uma intenção transacional fortíssima. No ChatGPT, a intenção pode aparecer com muito mais contexto. O usuário explica o problema, as restrições, as preferências, o orçamento e o cenário de uso. Para mídia paga, isso pode ser muito poderoso, desde que a plataforma consiga transformar esse contexto em segmentação, relevância e conversão.
O ChatGPT já é grande o suficiente para virar canal de mídia?
Segundo a própria OpenAI, o ChatGPT tem mais de 900 milhões de usuários ativos semanais e mais de 50 milhões de assinantes consumidores. A TechCrunch também reportou esse número, destacando que ele cresceu 100 milhões em relação aos 800 milhões informados em outubro de 2025.
Esse dado muda a conversa.
Não estamos falando de um experimento pequeno em uma plataforma de nicho. Estamos falando de um ambiente que já faz parte da rotina de milhões de pessoas para aprender, comparar, planejar e decidir. E, no comércio eletrônico, decidir é uma das etapas mais valiosas da jornada.
A própria OpenAI, em sua página sobre descoberta de produtos no ChatGPT, afirma que mais pessoas estão começando suas compras na ferramenta para explorar, comparar e descobrir o que comprar. A empresa também destaca recursos como navegação visual, comparação lado a lado, preços, avaliações e informações atualizadas.
Mas os resultados de produto são anúncios?
Aqui é importante separar as coisas. A OpenAI explica em sua documentação sobre compras no ChatGPT Search que os resultados de produtos são selecionados de forma independente pelo ChatGPT e não são anúncios. A própria página deixa claro que anúncios são separados dos resultados de produto.
Então, temos duas camadas diferentes. De um lado, existe a descoberta orgânica de produtos, em que o ChatGPT seleciona opções com base na intenção do usuário, dados estruturados, preço, reviews, disponibilidade e outros sinais. De outro, começa a surgir a camada patrocinada, com anúncios identificados e formatos de compra de mídia.
Essa distinção é fundamental para o profissional de marketing.
A primeira camada é a dos resultados orgânicos de produto. Nela, o ChatGPT seleciona produtos relevantes para a intenção do usuário, considerando dados estruturados, reputação, disponibilidade, preço e outros sinais que ajudam a decidir o que faz sentido aparecer em uma resposta.
A segunda camada é a dos anúncios com feed. Aqui, a plataforma usa o catálogo para gerar anúncios patrocinados, o que torna feed, tracking, orçamento, lances e mensuração pontos críticos para o anunciante.
A terceira camada é a conversão. Depois de interagir com uma recomendação ou anúncio, o usuário pode ser direcionado ao site, app ou experiência de checkout disponível. Por isso, página de destino, estoque, preço e experiência mobile precisam estar redondos. Se essa parte falha, o clique pode até acontecer, mas a receita fica pelo caminho.
Como os e-commerces devem se preparar?
Se você trabalha com e-commerce, não recomendo esperar a plataforma estar totalmente madura no Brasil para começar a se organizar. A verdade é que quem já tem operação bem estruturada em Google Shopping, Performance Max e marketplaces tende a sair na frente.
O primeiro ponto é o feed. Títulos ruins, descrições genéricas, imagens fracas, categorias erradas e preços desatualizados já atrapalham campanhas em Google Ads. Em um ambiente conversacional, isso pode ficar ainda mais sensível, porque o sistema precisa entender atributos, contexto e adequação do produto à necessidade do usuário.
O segundo ponto é mensuração. Se a OpenAI está caminhando para CPC, rastreamento de conversão e, no futuro, possivelmente CPA, o anunciante precisa ter base técnica pronta. Isso envolve tags, eventos, UTMs, atribuição, integração com analytics e clareza sobre margem por produto. Não adianta comemorar clique se você não sabe se aquele clique gerou receita (parece básico, mas todo gestor de tráfego já sofreu com isso em algum momento).
O terceiro ponto é estratégia de portfólio. Nem todo produto merece entrar em uma campanha desse tipo. Produtos com boa margem, alta disponibilidade, avaliações fortes, diferenciais claros e páginas de destino otimizadas devem ter prioridade. Produtos com estoque instável, baixa margem ou informação confusa podem consumir verba sem entregar retorno.
Se você quer entender o movimento maior por trás dessa entrada da OpenAI no mercado publicitário, recomendo também a leitura do nosso guia sobre OpenAI Ads no ChatGPT. Ele aprofunda a discussão sobre formatos, oportunidades e cuidados para marcas que querem acompanhar essa nova frente de mídia paga.
O que muda em relação ao Google Shopping?
A comparação com Google Shopping é inevitável, mas ela não deve ser feita de forma preguiçosa. Sim, os dois modelos usam feed. Sim, os dois dependem de dados estruturados. Sim, os dois podem capturar usuários com intenção de compra.
No entanto, a origem da intenção é diferente.
No Google Shopping, o sinal principal é a busca declarada. O usuário pesquisa um termo, compara opções e escolhe qual produto parece mais adequado para sua necessidade.
Na Amazon Ads, o sinal principal é a intenção dentro do marketplace. O usuário já está em um ambiente de compra, muitas vezes com alta disposição para converter naquele momento.
Na Meta Ads, o sinal principal vem de interesse e comportamento. O usuário descobre produtos enquanto consome conteúdo, mesmo sem ter feito uma busca explícita por aquele item.
Já no ChatGPT Ads, o sinal mais interessante tende a ser a intenção conversacional. O usuário explica uma necessidade, adiciona contexto, fala de restrições e refina a decisão com ajuda da IA. Essa diferença muda a forma como pensamos relevância, criativo e mensuração.
Essa diferença pode criar um novo tipo de campanha. Imagine uma pessoa procurando “um notebook bom para edição de vídeo, mas que não pese muito e custe até determinado valor”. Esse usuário não quer apenas uma lista de produtos. Ele quer uma recomendação contextualizada. Se o anúncio entrar nesse momento com relevância, o valor do clique pode ser bem diferente.
O que a experiência da Mestre ensina sobre essa mudança?
Aqui na Mestre, quando olhamos para canais novos, a pergunta nunca é apenas “dá para anunciar?”. A pergunta certa é: existe intenção, existe mensuração e existe capacidade de otimizar?
Essa mentalidade vem da prática. Em projetos de e-commerce e crescimento orgânico, já vimos como organização de dados, arquitetura de informação e melhoria de experiência impactam receita. Cases como Bemol, com 116% de crescimento no tráfego orgânico e 112% de aumento na receita, ou Minha Loja de Móveis, com 194% de crescimento na receita e 150% nas transações, mostram que performance não nasce só do botão “ativar campanha”. Ela nasce de estrutura.
Com anúncios no ChatGPT, a lógica deve ser a mesma. O canal pode ser novo, mas os fundamentos continuam valendo: bom produto, boa oferta, boa página, bom dado, boa mensuração e otimização contínua.
Vale a pena prestar atenção agora?
Sim, especialmente se você trabalha com varejo, marketplace, infoprodutos com catálogo, moda, eletrônicos, casa e decoração, beleza, pet, suplementos ou qualquer categoria em que o consumidor precise comparar opções antes de comprar.
O fato é que a OpenAI está se aproximando de uma infraestrutura de mídia paga: anúncios identificados, modelos de CPC, feeds de produto, rastreamento de conversão e parcerias com ad techs como Criteo e StackAdapt, citadas nas reportagens sobre o tema. Ainda existem muitas perguntas abertas, principalmente sobre disponibilidade, custos, qualidade da mensuração, controle de marca, atribuição e eficiência real em escala.
No entanto, ignorar esse movimento seria um erro.
Em outras palavras, não estou dizendo que você deve deslocar verba de Google Ads amanhã para o ChatGPT sem critério. O que estou dizendo é que você deve preparar sua casa para testar quando a oportunidade fizer sentido. Quem chega cedo demais pode desperdiçar verba. Quem chega tarde demais pode pagar mais caro para aprender o que outros já aprenderam.
Conclusão: o feed virou a ponte entre IA e mídia de performance
A chegada dos anúncios baseados em feed de produtos no ChatGPT mostra que a OpenAI está dando um passo importante para transformar a ferramenta em um canal de performance para e-commerces. Não é apenas uma novidade técnica. É uma mudança na forma como marcas podem aparecer em momentos de decisão.
Se antes a conversa era sobre “como aparecer nas respostas da IA”, agora ela começa a incluir “como comprar mídia dentro dessas respostas sem perder relevância, transparência e controle de ROI”.
Ou seja, o jogo não será vencido apenas por quem tiver mais verba. Ele tende a favorecer quem tiver dados melhores, catálogo bem estruturado, oferta clara, experiência de compra eficiente e disciplina para medir resultados.
Para os leitores da Mestre, a recomendação é simples: acompanhe a evolução dos OpenAI Ads, revise seus feeds, organize sua mensuração e comece a pensar em intenção conversacional como uma nova camada da jornada de compra. Pode ser que ainda leve um tempo para esse canal amadurecer no Brasil, mas a direção está ficando cada vez mais clara.
E, no marketing digital, direção clara costuma ser uma vantagem competitiva para quem age antes da maioria.
