Vamos começar pelo início… não existe como garantir que seu produto seja exibido no ChatGPT, Gemini, Perplexity ou em qualquer outro motor generativo.

LLMs operam sobre disponibilidade de dados, qualidade do conteúdo, confiança da fonte e, acima de tudo, contexto com o que o usuário busca. Não existe botão “apareça aqui”.

O que podemos fazer, como consultoria de SEO, é organizar todos os dados do seu catálogo de forma que eles fiquem **elegíveis** a serem citados. A partir daí, o que determina a exibição é a demanda real pelo seu produto nesses ambientes.

Na prática, essa organização se divide em quatro frentes:

1. Rastreamento e indexação: buscadores e crawlers conseguem acessar suas páginas.
2. Dados estruturados e feeds: informação de produto legível por máquina.
3. Conteúdo claro e citável: páginas que respondem dúvidas reais de quem compra (e de quem está decidindo comprar).
4. Sinais de reputação: menções, avaliações e presença digital consistente.

Vamos aprofundar cada uma.

1. Rastreamento e indexação: o site e os produtos precisam ser descobertos

Se as páginas de produto não são rastreáveis e indexáveis, elas não entram no jogo. Nem em buscadores tradicionais, nem em AI Overviews, nem em respostas de LLMs.

Três pontos que, se estiverem ajustados, já resolvem boa parte:

1.1 Robots.txt

Confirme que você não está bloqueando páginas de produto, categoria, imagens ou recursos (CSS/JS). Um bloqueio acidental pode impedir que buscadores e bots de IA interpretem suas páginas.

1.2 Sitemaps atualizados e completos

Mantenha um sitemap.xml com URLs canônicas de produtos e categorias. Atualize o campo “lastmod” sempre que houver mudança relevante (preço, estoque, variação). Atenção: algumas plataformas de e-commerce geram sitemaps automáticos, mas nem sempre eles vêm completos. Valide.

1.3 Estrutura de código da página de produto

O HTML precisa ser renderizável e acessível para crawlers. Se a página depende 100% de JavaScript client-side para exibir informações de produto, há risco real de que bots não enxerguem o conteúdo. 

Confirme que título, descrição, preço, disponibilidade e imagens estão no HTML servido (ou que o SSR/pre-rendering está funcionando).

2. Dados estruturados e feeds: faça seu catálogo ser entendido como “produto” por máquinas

Mesmo quando a IA encontra a página, ela precisa entender com precisão: o que é o produto, quanto custa, se está disponível, quais são as variações, marca, códigos de identificação, especificações.

Para isso, usamos Schema Markup (dados estruturados). Essas ações também ajudam os produtos a ficarem adequados ao ACP (OpenAI) e ao UCP (Google).

2.1 Marcação Schema.org (Product + Offer)

Implemente os tipos Product e Offer nas páginas de produto. Foco em consistência e completude: título, descrição, imagens, marca, GTIN/MPN (quando existir), preço, moeda, disponibilidade e URL canônica.

Referências que podem te ajudar:

• Schema Product: https://schema.org/Product
• Schema Offer: https://schema.org/Offer
• Dados estruturados para produto (Google): https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/product 

2.2 Validação: não assuma que está certo

Use ferramentas de validação para confirmar que a marcação está publicada sem erros:

• Rich Results Test (Google): https://search.google.com/test/rich-results 
• Schema Markup Validator: https://validator.schema.org/ 

2.3 Google Merchant Center

Para e-commerce, feeds e Merchant são uma das formas mais diretas de aumentar elegibilidade em superfícies de compra e experiências de busca (AI Overviews, respostas do Gemini).

O que fazer:

• Suba e mantenha um feed de produtos correto no Google Merchant Center, com preço, estoque, frete e todos os atributos exigidos.
• Garanta consistência total entre a página do produto no site, os dados estruturados no HTML e o feed enviado ao Merchant Center. Divergência entre essas três camadas é uma das maiores causas de reprovação e perda de visibilidade.

2.4 Sinalize mudanças rápido (preço, estoque)

Se o catálogo muda com frequência, o “frescor” da informação importa. Considere o protocolo IndexNow para sinalizar alterações de URLs ao ecossistema de busca de forma programática.

3. Conteúdo claro e citável: responda as dúvidas de quem compra

LLMs tendem a privilegiar fontes que explicam de forma clara e adequada ao contexto buscado. Na prática, uma boa página de produto (tanto para IA quanto para conversão) costuma cobrir:

• O que é e para quem serve.
• Diferenciais (materiais, medidas, compatibilidade, certificações).
• Dicas de uso (como limpar, como utilizar, como combinar).
• Especificações padronizadas.
• Perguntas frequentes reais (entrega, troca, compatibilidade e dúvidas que compradores já fizeram ou podem fazer).
• Avaliações de quem comprou.
• Políticas claras de frete, devolução e garantia (facilmente encontráveis).
  
  

Esses são os fundamentos, mas a página precisa ser adequada ao seu consumidor. Avalie, dentro desses pontos, o que faz sentido adicionar, personalizar ou aprofundar para o seu contexto. Quanto mais informação contextualizada e real para o usuário, melhor.

Se o seu produto também é vendido em marketplaces, a diferenciação fica ainda mais importante. 

Há boa chance de várias páginas terem conteúdo quase idêntico ao seu, com a diferença ficando só nas avaliações. O foco é quem compra de você, não o conteúdo padrão do fabricante.

Como saber se isso está funcionando?

Ferramentas para acompanhar:

• Google Search Console: cobertura, indexação, cliques por aparência (onde aconteceu o clique) e melhorias de aparência (rich results de produto).
• Google Merchant Center: diagnósticos de feed, reprovações, qualidade de atributos e discrepâncias.
• Bing Webmaster Tools: indexação no Bing, sitemaps e diagnósticos (relevante para ecossistemas conectados ao Bing, incluindo Copilot).
• Google Analytics 4: sessões via busca orgânica, via merchant orgânico, sessões de referência vindas de GPT, Perplexity etc., e conversão de cada uma dessas fontes.
• Logs do servidor/CDN: confirme quais bots estão acessando suas páginas, em quais URLs e se estão recebendo respostas 200 (não erros 4xx/5xx).
• DataForSEO: use a API para criar monitoramento próprio de AI Overviews e AI Mode.

Como isso funciona em diferentes plataformas de e-commerce?

A estratégia é a mesma independente da plataforma. O que muda é onde você configura cada item.

Shopify

• Sitemap: confirme a geração automática e envie ao Search Console.
• Robots.txt: revise para não bloquear páginas de produto ou recursos.
• Dados estruturados: valide se o tema ou app realmente publica Product/Offer corretamente. Teste com os validadores.

WooCommerce (WordPress)

• Sitemap: WordPress gera XML sitemaps nativamente. Confirme que produtos e categorias estão listados.
• Dados estruturados: implemente e valide Product/Offer no HTML (via tema, plugin ou código customizado).

Magento / Adobe Commerce

• Sitemap e SEO técnico: são recursos da plataforma. Garanta que o sitemap esteja correto e que o robots.txt não bloqueie áreas importantes.
• Dados estruturados: valide nos validadores.

VTEX

• URLs e rastreamento: garanta URLs canônicas consistentes, páginas rastreáveis e sitemap correto. A VTEX nem sempre entrega sitemaps completos.
• Dados estruturados e feeds: a implementação costuma envolver configuração de storefront e integrações. Audite o que está sendo publicado com os validadores.
  
  

Em todas as plataformas, o passo mais importante: não confie na configuração padrão. Teste, valide, corrija.