Uma loja com 10.000 SKUs tem um catálogo que nunca está completamente atualizado.
Títulos inconsistentes, descrições copiadas do fornecedor, categorias erradas, atributos faltando.
Todo mundo sabe que está ruim. Ninguém tem time para corrigir.
Por que catálogo ruim custa mais do que parece?
Antes de falar em solução, vale quantificar o problema.
Impactos diretos de um catálogo mal estruturado:
- Busca interna: produto com título errado não aparece quando o cliente pesquisa. O cliente some, a venda some junto.
- SEO: título genérico copiado do fornecedor não ranqueia para nenhuma intenção de busca real.
- Agentes de IA de terceiros: com o crescimento do comércio agêntico, um agente externo que está comprando para um usuário só considera produtos que ele consegue ler e entender. Catálogo bagunçado = invisível para IA.
- Conversão: descrição genérica não responde as dúvidas do comprador. Taxa de conversão cai.
- Devoluções: atributos errados (tamanho, cor, compatibilidade) geram compra equivocada e devolução certa.
O custo do catálogo ruim não aparece em nenhum relatório com esse nome — ele aparece diluído em taxa de conversão baixa, alto bounce na página de produto e custo de logística reversa.
Os três problemas que IA resolve bem e um que não
Geração e padronização de títulos
O título de produto cumpre três funções simultâneas: informar o cliente, ranquear na busca e ser lido por máquinas. A maioria dos catálogos falha nas três.
O que IA faz aqui: Dado um conjunto de atributos do produto (nome, marca, modelo, categoria, especificações técnicas), o modelo gera títulos seguindo uma estrutura pré-definida pela operação. Exemplo de estrutura para eletrônicos: [Marca] + [Produto] + [Modelo] + [Especificação principal] + [Diferencial].
O que precisa existir antes:
- Estrutura de título definida por categoria (não é o modelo que decide o formato — é a operação)
- Atributos minimamente preenchidos na ficha do produto
- Exemplos de títulos aprovados para calibrar o tom
Resultado esperado: Títulos consistentes em todo o catálogo, sem variação de formatação entre produtos da mesma categoria, em escala que seria impossível manualmente.
Limitação real: IA não inventa informação que não existe. Se o SKU não tem especificação técnica cadastrada, o título vai ser vago. Garbage in, garbage out.
Geração de descrições que convertem
Descrição de produto é onde a maioria dos e-commerces joga a toalha mais rápido. Copiar do fornecedor é fácil.
Escrever uma descrição que responde as dúvidas reais do comprador, usa as palavras certas para SEO e se adapta ao tom da marca — isso é o problema.
O que IA faz aqui: Com base nos atributos do produto, nas perguntas mais frequentes da categoria e nas avaliações de produtos similares, o modelo gera descrições orientadas ao comprador — não ao fabricante.
Estrutura típica de uma boa descrição gerada por IA:
- Parágrafo de abertura com o benefício principal (não a especificação técnica)
- Lista de características com contexto de uso real
- Para quem é esse produto (perfil de uso)
- Informações técnicas em formato escaneável
O que diferencia uma boa implementação:
- Prompt calibrado com exemplos reais da marca (tom, vocabulário, nível de detalhe)
- Revisão humana nos primeiros lotes por categoria, até o modelo estar calibrado
- Variações de descrição para teste A/B de conversão
Limitação real: IA tende a ser segura demais — descrições geradas sem calibração ficam genéricas e sem personalidade. O trabalho de calibrar o prompt com o tom da marca é subestimado por quem implementa.
O caso do B2B: Em catálogos B2B com especificações muito técnicas, a IA funciona melhor como estruturadora do que como redatora. Ela organiza a informação técnica existente em formato legível, em vez de gerá-la do zero.
Categorização automática de produtos
Categorização é o problema mais subestimado e o que IA resolve com mais consistência.
Em catálogos grandes — especialmente os que vêm de múltiplos fornecedores — o mesmo tipo de produto aparece em três categorias diferentes dependendo de quem cadastrou. Cliente que procura “tênis de corrida” encontra metade dos produtos, porque a outra metade está em “esportes > calçados > corrida”.
O que IA faz aqui: Modelo de classificação treinado com a taxonomia da loja analisa o título, a descrição e os atributos de cada produto e sugere (ou atribui automaticamente) a categoria correta.
Dois tipos de implementação:
- Modelo pré-treinado em taxonomias genéricas (Google Product Taxonomy, por exemplo) — mais rápido de implementar, menos preciso para categorias muito específicas da loja
- Modelo fine-tuned com os dados da própria loja — mais preciso, exige volume mínimo de produtos já categorizados corretamente para treinar
Métrica para avaliar: Acurácia de categorização no primeiro nível e no segundo nível da taxonomia separadamente. É comum ter 95% de acerto no primeiro nível e 70% no segundo — o que ainda representa ganho enorme sobre o processo manual.
O que IA ainda não resolve bem: atributos faltantes
IA não cria atributos que não existem na ficha do produto. Se a voltagem do eletrodoméstico não está cadastrada, o modelo não vai adivinhar.
O mesmo vale para composição de tecidos, dimensões físicas, compatibilidade de peças.
Antes de qualquer projeto de IA em catálogo, existe um passo anterior muitas vezes ignorado: auditoria de completude dos dados.
Descobrir quais atributos estão faltando sistematicamente por categoria é frequentemente o trabalho mais importante — e o mais manual.
IA ajuda a identificar onde estão as lacunas em escala.
Preenchê-las ainda exige processo humano ou integração com dados do fornecedor.
Como estruturar um projeto de IA em catálogo sem travar a operação
Sequência prática para implementar sem parar o catálogo existente:
- Fase 1 — Auditoria e priorização (1–2 semanas): Mapear quais categorias têm mais produtos com atributos incompletos, títulos fora do padrão ou sem descrição. Priorizar pelo impacto em conversão e volume de SKUs.
- Fase 2 — Definição de padrões por categoria (1 semana): Antes de rodar qualquer modelo: definir estrutura de título, tamanho ideal de descrição, atributos obrigatórios e tom para cada categoria principal. Esse trabalho é editorial, não técnico.
- Fase 3 — Geração e revisão em lote piloto (2–3 semanas): Rodar o modelo em uma categoria piloto. Time editorial revisa amostra representativa. Ajusta prompt. Repete até a taxa de aprovação na revisão ser alta o suficiente para escalar.
- Fase 4 — Escala com supervisão amostral: Processar o catálogo inteiro com revisão apenas amostral (10–20% dos produtos por categoria). Definir processo para novos produtos que entram no catálogo.
Não tente automatizar tudo de uma vez. Um projeto bem-feito em uma categoria vale mais do que um projeto medíocre em todo o catálogo.
Integração com o stack existente
Para funcionar em produção, a solução precisa se integrar com onde os dados vivem:
- PIM (Product Information Manager): se a loja tem um PIM, o agente precisa ler e escrever nele, não em planilha separada
- Plataforma de e-commerce: integração via API para publicar diretamente, sem etapa manual de copiar e colar
- Feed de fornecedor: idealmente, o agente processa o feed do fornecedor automaticamente quando novos SKUs chegam, gerando título e descrição antes do produto ser publicado
Sem essas integrações, o projeto de IA vira um gerador de texto que alguém ainda precisa copiar manualmente, o que derrota o propósito de escala.
Para fechar
Gestão de catálogo em escala é um problema de dados e processos, não só de conteúdo.
IA resolve bem a parte de geração e padronização quando os dados de entrada estão organizados e os padrões editoriais estão definidos.
O trabalho humano não desaparece, ele se concentra onde faz mais diferença: calibração, supervisão e decisão editorial.
Se o seu catálogo está crescendo mais rápido do que sua equipe consegue manter, a Dupla pode ajudar a estruturar e automatizar esse processo.
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