Como criar conteúdo com IA para PLPs com foco em performance e integridade de marca?
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Páginas de categoria são, muitas vezes, as páginas mais vistas de um e-commerce e também umas das mais negligenciadas em conteúdo.
Normalmente essas páginas geram tráfego e visibilidade para buscas mais amplas e é justamente nelas que o usuário decide se continua navegando, se filtra, se adiciona no carrinho, se compara ou se volta para a sua busca Google.
Ao mesmo tempo, é justamente nessas páginas que normalmente não vemos conteúdos ou vemos conteúdos mais focados em falar dos produtos e não em ajudar o cliente no processo de decisão.
E hoje, temos o Google, que fala mais sobre a utilidade do conteúdo e não como ele foi feito e do outro lado temos as discussões em e-commerces, de como ganhar de conteúdo com IA sem ser genérico.
Neste conteúdo, vamos organizar tudo sob a ótica de gestão: o que é integridade de marca em páginas de categoria, onde a IA costuma quebrar isso e como montar um sistema de dados, templates e governança que permita escalar conteúdo sem perder controle.
Resumo do que você vai ver aqui:
- PLP não é “página para falar dos produtos”. É página para ajudar o cliente a decidir.
- IA pode acelerar conteúdo em escala sem virar genérico, desde que exista sistema por trás (dados, regras e templates).
- Para o Google, o método (IA ou humano) é secundário. O que pesa é utilidade, consistência e conteúdo que não é repetido nem “feito para preencher”.
- “Expertise” em categoria é orientar critérios de escolha (o que muda a decisão) e evitar erro de compra, não repetir descrição de produto.
- “Experiência” em categoria é falar com a intenção real de quem compra (primeira compra vs reposição, presente vs uso próprio, urgência vs pesquisa), deixando a escolha mais segura.
- Integridade de marca em PLP se sustenta em 4 pilares: tom de voz consistente, promessas que a operação sustenta, diferenciais reais (não slogan) e consistência entre categorias.
- Antes de escrever qualquer coisa com IA, é preciso arrumar a taxonomia: nomes que o cliente reconhece, categorias com recorte claro e filtros que ajudam a decidir.
- O processo funciona por etapas: construir banco de dados por categoria, definir ICP/intenção por categoria, criar guia de voz, montar templates de blocos, centralizar tudo numa base única, gerar com regras claras e monitorar depois.
- Escala de verdade acontece quando o texto já sai dentro do padrão, com pouco retrabalho humano, porque os dados e as regras foram bem definidos antes.
- O monitoramento fecha o ciclo: conversão por categoria, cliques/CTR orgânico e sinais de navegação mostram se o conteúdo ajudou a decidir ou só “encheu a página”, e isso retroalimenta as etapas anteriores.
A vontade de escalar texto em todas as categorias antes de saber o que realmente ajuda o cliente
Quando a IA passou a ser acessível para times de e-commerce, uma das primeiras reações foi natural: “vamos resolver de uma vez todas os problemas de texto.”
E faz sentido. A pressão por escala é real, o time de marketing nem sempre dá conta do volume e as categorias continuam sem nada enquanto o CPC só sobe e ainda assim, por ser um dos principais canais de aquisição de um e-commerce, é onde o foco principal do time fica.
O problema não está na vontade de escalar. Está em escalar sem sistema.
O que acontece, principalmente, quando a IA é ligada “no volume” sem estrutura por trás:
- O texto fica genérico: uma intro de “Calçados Femininos” que, trocando duas palavras, vira a intro de “Bolsas”. Sem critério de escolha, sem o que diferencia, sem nada que ajude a decidir.
- Categorias irmãs com tom completamente diferente: uma mais técnica, outra mais informal, outra soando como um concomunicado jurídico.
- O tom varia entre páginas: cada categoria segue uma estrutura diferente. Um conteúdo soa técnico e sóbrio, outro segue outro formato, e assim vai. As vezes para quem navega nem pode fazer tanta diferença, mas isso pesa no resultado, pois possivelmente a conversão ficará aquém do esperado assim como o tráfego.
Escalar texto com IA em qualquer cenário pode funcionar. Mas o ponto de partida não é a ferramenta, é saber o que realmente ajuda o seu cliente a escolher dentro de cada categoria e só depois pedir para a IA produzir isso em escala.
Para o Google não é sobre “quem escreveu” e sim se a página de categoria é útil
As diretrizes de conteúdo útil reforçam que a página precisa ser construída, antes de tudo, com base em expertise e experiência de primeira mão.
Em página de categoria, “expertise” não é repetir o que já está nas descrições dos produtos ou em outros sites.
É fazer o papel de um bom vendedor e explicar os critérios que realmente mudam a escolha dentro daquela categoria. Quais características importam, o que muda de um tipo para outro, quais filtros ajudam a chegar mais rápido no item certo, quais erros fazem o cliente comprar errado.
Dependendo da categoria, isso pode ser tamanho e caimento, material e durabilidade, compatibilidade, voltagem, tipo de uso, cuidados e limpeza, etc.
Já a “experiência” entra quando a categoria conversa com a vida real de quem compra. Quem costuma chegar aqui e com qual intenção? É presente? É reposição? É primeira compra? É uso diário ou pontual? O conteúdo da categoria precisa ajudar esse cliente a decidir com mais segurança, sem depender de abrir 15 páginas de produto para entender o básico.
E, nas diretrizes sobre conteúdo produzido por IA, o Google deixa claro um ponto que resolve boa parte da ansiedade: o problema não é usar IA como método de produção. O problema é usar IA para gerar conteúdo sem utilidade, genérico, repetido e desconectado do que a loja realmente vende e entrega. Em categorias, isso aparece quando a IA “enche a página” com texto que não orienta compra, não melhora navegação e ainda cria promessas que a operação não sustenta.
O que é integridade de marca em páginas de categoria?
Integridade de marca em página de categoria, é a marca continuar sendo ela mesma mesmo quando o conteúdo está em escala.
Isso se sustenta em quatro pilares bem objetivos:
- Tom de voz (como a marca fala) Não é “ser formal” ou “ser descontraído”. É manter um padrão reconhecível:
- o mesmo jeito de orientar e explicar;
- a mesma postura (mais direta, mais consultiva, mais técnica);
- o mesmo nível de clareza e de segurança na linguagem. Quando cada categoria “soa” diferente, a sensação é de improviso. E improviso em e-commerce costuma custar conversão.
- Promessas (o que você afirma sobre a operação e o produto) Aqui mora o maior risco de IA em categoria. Promessas não são só “frete rápido”. Também incluem:
- originalidade;
- garantia;
- política de troca;
- disponibilidade;
- “melhor preço”, “mais vendido”, “top da categoria”. Em páginas de categoria, a IA tende a generalizar. Se não existir regra clara, ela afirma como absoluto algo que é condicional (CEP, estoque, SLA, campanha). E a conta aparece em expectativa frustrada e ruído no atendimento.
- Diferenciais (por que comprar com você e não em outro lugar) Diferencial não é slogan. É o que a loja sustenta na prática. Exemplos de diferenciais válidos em categoria:
- curadoria (quando faz sentido e é explicável);
- atendimento e suporte (quando existe e é acessível);
- troca descomplicada (quando a política é simples e real);
- confiança logística (quando o SLA é consistente). O erro comum com IA é “pasteurizar” diferenciais: escrever os mesmos três benefícios genéricos para todas as categorias, até para as que não têm esse contexto. A marca vira igual a todo mundo.
- Consistência (o mesmo padrão em todas as categorias) Consistência é o que faz o cliente confiar sem ter que pensar. Ela aparece em detalhes:
- nomes de atributos iguais para coisas iguais;
- mensagens de prazo/frete escritas sempre do mesmo jeito (com as mesmas ressalvas);
- estrutura parecida (intro curta, guia rápido, FAQs), para o cliente saber onde achar a informação. Sem consistência, você cria uma loja que parece “costurada” em partes.
Antes da IA, arrume a taxonomia das categorias
Antes de iniciar a criação de conteúdo com IA, vale olhar para a taxonomia do seu e-commerce.
Se a forma como você organiza categorias, subcategorias e filtros está confusa, o conteúdo não irá amplificar.
Em páginas de categoria, integridade de marca começa pela estrutura: como você nomeia, agrupa e permite que o cliente navegue pelo que vende.
Pense nisso em três pontos:
- O nome das categorias
- O que entra em cada categoria
- Os filtros disponíveis em cada lista
O nome das categorias que o cliente entende
O primeiro filtro não é o do site. É o da cabeça do cliente.
Ele bate o olho no menu e precisa reconhecer, de forma quase imediata, o que vai encontrar naquela categoria. Se o nome é interno demais ou genérico demais, o usuário não reconhece como um local que ele vai encontrar o produto que deseja.
Alguns sinais de alerta:
- Nomes que só o time usa no dia a dia (“linha XZ”, “coleção Y interna”).
- Categorias amplas demais, como “Acessórios”, que juntam produtos sem relação clara.
- Variações de nome para a mesma intenção de compra em lugares diferentes do site.
Um teste simples: se alguém que nunca viu sua marca antes entrar no menu, ela entende o que está por trás de cada categoria principal?
Se a resposta for “não sei” ou “depende”, a prioridade não é IA, e sim ajustar a taxonomia para falar a língua do cliente.
Tudo começa com uma informação organizada.
Categorias que agrupam produtos com o mesmo “jeito de escolher”
Uma boa taxonomia agrupa produtos que seguem uma lógica parecida de decisão.
Quando isso não acontece, a lista pode virar um amontoado de produtos:
- Seções que misturam itens muito diferentes sem critério claro.
- Categorias como “Kits e combos” ou “Outlet” sem nenhum recorte além de preço.
O problema disso é duplo:
- O Google tem dificuldade em entender para qual busca aquela página é realmente relevante.
- O conteúdo de categoria fica vago, porque não tem um recorte claro para orientar critérios de escolha.
Vale revisar:
- Quais categorias têm um recorte nítido (por uso, tipo de produto, público, momento)?
- Quais viraram gavetas onde tudo que não encaixa em outro lugar vai parar?
IA funciona bem quando a categoria responde a uma pergunta clara do cliente.
Se nem a taxonomia responde, o texto também não vai responder.
Filtros que ajudam a decidir, não só a preencher tela
Filtros são parte central da taxonomia na prática. Eles mostram como você enxerga o sortimento e como espera que o cliente tome decisão.
Antes de pedir para a IA escrever sobre “como usar os filtros”, vale checar:
- Os filtros refletem o que realmente importa na hora de escolher? (tamanho, material, faixa de preço, voltagem, compatibilidade etc.)
- Existem filtros que quase ninguém usa e só poluem a interface?
- Categorias parecidas usam os mesmos nomes para os mesmos tipos de filtro?
Uma taxonomia saudável tem:
- Poucos níveis, bem pensados.
- Nomes claros e estáveis entre categorias.
- Filtros que refletem critérios reais de decisão, não apenas atributos cadastrais.
Com isso em ordem, o conteúdo de IA começa a ter função prática:
- Explicar por onde o cliente deve começar a filtrar.
- Destacar combinações comuns de filtros.
- Alertar sobre erros frequentes de escolha naquela categoria.
Com a taxonomia organizada, a próxima etapa é transformar essas informações em uma base de dados por categoria. É isso que vai alimentar a IA com contexto real, em vez de pedir para ela inventar texto em cima de uma estrutura frágil.
Como criar os conteúdos de PLPs com IA?
“Aja como um especialista de SEO e crie um conteúdo para a minha categoria xxx focado em palavras chave” ou “Aja como um especialista de SEO e crie um conteúdo para a minha categoria xxx focado na palavra chave y”.
Sim…já vimos e-commerces criarem conteúdos assim. (aqui abaixo está a prova rsrs)
Isso é a receita para conteúdo genérico.
Como falamos, tudo começa com uma informação organizada:
- taxonomia organizada.
- dados organizados por categoria.
- regras de tom de voz.
- quais devem ser os pontos abordados e destacados em cada categoria.
A IA entrará como força de produção. A estratégia continuará sendo sua. Você que entende do seu e-commerce e do seu cliente.
O jeito mais seguro e mais escalável de fazer isso é seguir etapas.
Nas próximas seções, vamos organizar o processo em etapas práticas para ajudar você nesse processo.
Etapa 1 – Construção do banco de dados das categorias
Antes de qualquer pedido de conteúdo, é necessário uma base de dados com informações gerais de cada categoria.
As informações da base não necessariamente precisam ser longas. Elas podem conter, por exemplo:
- o que a categoria vende?
- qual é o recorte (tipo, faixa, uso)?
- o que diferencia essa categoria de concorrentes?
- quais são os critérios de escolha do cliente dentro dela?
- quais são as principais dúvidas/erros que os clientes cometeram (que geraram troca, devolução, frustração)
- como o cliente pode filtrar os produtos para ajudar no processo de compra?
- quais verdades do negócio essa categoria precisa respeitar
- regras de troca/garantia específicas (se houver)
- qualquer detalhe operacional que, se prometido errado, vira problema
Pensa assim: se você tivesse que treinar um vendedor novo para atender só essa categoria, o que ele não poderia ignorar? Essa é a base dessa primeira etapa.
Etapa 2 – Construção das personas/ICPs por categoria
Além das características da categoria, existe uma outra questão que impacta diretamente o conteúdo gerado pela IA, que é o público/ICP.
Isso conversa diretamente com o “conteúdo útil” que o Google tanto fala.
Exemplos de questões que devem ser respondidas com essa construção de ICP:
- primeira compra vs reposição.
- compra para si vs presente.
- urgência (precisa chegar logo) vs pesquisa com calma.
- “quero o mais barato” vs “quero durar” vs “quero resolver um problema específico”.
- o que esse perfil mais compara (preço, material, compatibilidade, durabilidade, marca).
- quais dúvidas travam a compra.
Isso não é para inventar. É para orientar o tom e o conteúdo: o que explicar, o que simplificar e o que não prometer.
Etapa 3 – Construção dos guias de voz para categorias (como a sua marca fala em cada tipo de lista de produtos)
O guia de voz para PLPs deve responder algumas questões, como:
- como a marca fala? Quais são as regras? Para a categoria, muda alguma coisa?
- o que a marca evita?
- palavras que não combinam com o posicionamento.
- como a marca descreve diferenciais?
Sem isso, a IA mistura tom, muda postura e cria promessas que você possivelmente terá um trabalho a mais na correção. Não é porque o conteúdo será gerado por IA que não terá interação humana.
Etapa 4 – Construção de templates para páginas de categoria
Em vez de “escrever um texto”, você monta um grupo templates de conteúdo que devem ser usados em determinadas categorias, se necessário. Dessa forma a IA segue o template e não sai do plano.
Um template pode ter os seguintes blocos:
- Introdução: o que é a categoria + para quem é + qual critério importa.
- Como escolher: 4 a 6 bullets com critérios práticos de escolha.
- FAQ da categoria: perguntas que evitam erro e reduzem fricção (que podem vir das etapas anteriores).
- Informações de confiança (quando fizer sentido): troca, garantia, originalidade, suporte. Sempre com texto aprovado (não inventado).
Esse formato fica escaneável e dá consistência entre categorias.
Etapa 5 – Organização de todos os dados
As etapas 1 a 4 criam quatro bases.
Agora, antes de gerar qualquer texto, esses dados precisam estar organizados de forma que a IA (e o time) consigam acessar de maneira confiável.
Isso pode ser feito em uma planilha ou em um banco de dados, por exemplo. Lembre-se que estamos falando de uma estrutura de sistema de conteúdo, de maneira que possamos criar conteúdo para várias páginas de 1 vez só.
Na prática:
- Vincule os dados da Etapa 1 à persona da categoria (Etapa 2), ao guia de voz aplicável (Etapa 3) e ao template correto (Etapa 4). Caso esteja utilizando uma planilha, cada etapa será preenchida em uma coluna
- Priorize completar a base antes de escalar a geração.
- Padronize formatos. Se o etapa 1 apresenta dados de um jeito e o guia de voz apresenta os mesmos dados com outro nome, possivelmente teremos confusão. Tudo deve ser padronizado.
- Essa etapa é a menos “criativa” e a mais importante.
A qualidade do texto gerado depende diretamente da qualidade e da completude dos dados que alimentam a geração.
Etapa 6 – Escrita com IA pautada em regras
É chegada a hora da escrita.
Opte por ter um fluxo de trabalho montado no N8N, por exemplo.
Aqui na Bridge, para operações desse tipo, temos um agente montado no N8N que roda através de Google Sheets, ChatGPT e DataForSEO.
Desta forma, cada etapa do fluxo acontece somente se a anterior for concluída e isso garante que os dados saiam como planejado.
Entretanto, se quiser realizar isso de maneira mais manual, no prompt deve ficar atento a:
- Os atributos da categoria (da Etapa 1).
- A persona de compra (da Etapa 2).
- As regras de tom e vocabulário (da Etapa 3).
- O formato de saída (da Etapa 4).
- Instrução explícita: “use apenas dados presentes nas etapas anteriores”.
A ideia é que o texto saia já dentro do padrão. Quanto menos “conserto” manual for necessário, mais a operação escala de verdade.
Etapa 7 – Monitoramento de resultados pós-implementação
Agora que o conteúdo foi feito em escala, é necessário acompanhar os resultados para ver se mudanças serão necessárias.
Para isso, é necessário que sejam monitorados indicadores de negócio e de SEO, como:
- Taxa de conversão por categoria (antes vs depois): quando o usuário chega na página, a taxa de conversão está maior ou menor em comparação ao período anterior da mudança?
- Volume de cliques e CTR orgânico por categoria (antes vs depois): as páginas trabalhadas estão recebendo mais cliques orgânicos em relação ao período anterior da mudança? O CTR está melhor?
O sistema funciona quando o que acontece depois da publicação retroalimenta o que acontece antes da geração.
Dúvidas frequentes
Preciso escrever textos longos em todas as categorias para ranquear melhor?
Não. O que o Google reforça é utilidade, não quantidade de palavras. Em página de categoria, isso significa:
- deixar claro o que a categoria vende.
- explicar rapidamente como a pessoa deve escolher.
- reduzir dúvida e erro de compra.
Do que adianta ter um texto enorme empurrado para baixo da dobra só para “ter conteúdo”.
Se você não consegue responder “o que esse texto muda na decisão do cliente?”, pode ser que esteja escrevendo demais no lugar errado.
O Google penaliza se eu usar IA nas categorias?
O problema não é usar IA. É usar IA para produzir conteúdo ruim em escala.
Nas diretrizes, o Google deixa claro que não existe uma “proibição” específica para IA. Existe uma preocupação com conteúdo pouco útil, repetido ou feito apenas para manipular ranking.
Como evitar conteúdo duplicado entre categorias parecidas?
Categorias irmãs são as mais tentadoras para “copiar e ajustar”. E são, também, as que mais sofrem com conteúdo duplicado.
O caminho é forçar diferença em três níveis:
- recorte de uso: para que situações essa categoria é melhor?
- atributos em destaque: quais critérios mudam de verdade entre uma categoria e outra?
- persona predominante: quem costuma chegar ali em comparação às outras categorias?
Conclusão
Conteúdo de páginas de categoria gerado com IA não é um atalho para “encher o site de texto”.
Quando feito sem sistema, ele costuma gerar exatamente o que um e-commerce não precisa: páginas parecidas entre si, conteúdo sem profundidade, tom de voz irregular, etc.
Quando feito com a lógica de sistema, o erro diminui significativamente.
Você organiza a taxonomia, entende como cada categoria é escolhida, define regras claras de voz e promessa, cria templates de página e alimenta a IA com dados reais.
A partir daí, o papel da tecnologia é acelerar produção, não inventar discurso.
E fique por dentro de todas as novidades do mundo do SEO e do marketing orgânico.
Marketing Orgânico
E fique por dentro de todas as novidades que surgem no universo do SEO e do marketing orgânico.
