Busca com IA no e-commerce: aumenta a conversão e amplia o ticket médio

O cliente que usa a busca dentro da sua loja virtual já está mais perto da compra. Ele sabe o que quer e está dizendo isso diretamente para você.

Mesmo assim, é comum que esse cliente acabe em uma página vazia com a mensagem “nenhum resultado encontrado”.

O problema está na forma como as buscas tradicionais funcionam. Em vez de entender o que o consumidor quis dizer, elas procuram correspondências exatas entre as palavras digitadas e os nomes ou descrições dos produtos.

Basta um erro de digitação, um sinônimo ou uma descrição em linguagem natural para que um cliente com alta intenção de compra não encontre o produto que está procurando.

A busca com IA muda essa lógica.

Em vez de procurar apenas palavras, ela busca entender a intenção por trás da pesquisa.

Neste artigo, você vai entender como funciona a busca semântica, como a inteligência artificial interpreta as pesquisas dos consumidores e por que isso pode fazer diferença na conversão da sua loja virtual.

O problema da busca tradicional: por que páginas sem resultados prejudicam a conversão?

Quem utiliza a busca interna de uma loja geralmente já tem uma necessidade mais definida do que um visitante que está apenas navegando pelo site.

Quando alguém digita uma pesquisa, está dizendo, na prática: “é isso que eu estou procurando”.

Por isso, cada página de “nenhum resultado encontrado” representa mais do que uma pequena falha na experiência.

É uma oportunidade de venda perdida justamente em um momento em que a intenção de compra pode estar alta.

E a forma como as pessoas pesquisam está mudando rapidamente.

Segundo uma previsão da Gartner, o volume de buscas tradicionais pode cair cerca de 25% até o final de 2026, impulsionado pela adoção de chatbots e outros agentes virtuais baseados em IA. A McKinsey também aponta para o crescimento das buscas com inteligência artificial e estima que elas podem influenciar centenas de bilhões de dólares em vendas nos próximos anos.

Para o e-commerce, a mudança é importante: os consumidores estão cada vez mais acostumados a fazer perguntas e descrever suas necessidades em linguagem natural.

Por que a busca tradicional falha?

O problema está na mecânica.

Uma busca tradicional normalmente procura uma correspondência entre o texto digitado e as palavras presentes no nome ou na descrição de um produto.

Imagine que sua loja tenha um produto chamado “tênis”, mas o consumidor pesquise por “sapatênis”, “calçado para correr” ou simplesmente “tênis confortável para academia”.

Dependendo da configuração da busca, o sistema pode não identificar que essas expressões estão relacionadas.

E existem ainda situações muito comuns no dia a dia:

• o cliente digita uma palavra com erro;
• pesquisa pelo celular enquanto está andando ou fazendo outra atividade;
• usa uma expressão informal em vez do nome cadastrado no catálogo;
• descreve o produto por uma característica;
• procura por uma ocasião de uso em vez de pelo nome do produto.

Por exemplo:

“casaco quente para o inverno”

O consumidor não está necessariamente procurando um produto cujo nome contenha essas palavras.

Ele está descrevendo o que precisa.

Uma busca tradicional pode não entender essa diferença.

O impacto para o negócio

O efeito é direto.

Quando o consumidor chega a uma página sem resultados, dificilmente ele vai tentar novamente várias vezes. Em muitos casos, simplesmente abandona a loja e procura o produto em outro lugar.

Isso pode aumentar a taxa de rejeição, reduzir a conversão e, consequentemente, gerar perda de receita.

Existe ainda outro ponto importante: a busca interna é um dos lugares em que o próprio cliente conta para você o que deseja comprar.

Ignorar essas informações significa desperdiçar um dos sinais de intenção mais valiosos disponíveis dentro do seu e-commerce.

Como funciona a busca semântica e como a IA identifica a intenção de compra?

A busca semântica entende o significado de uma pesquisa, e não apenas a forma como ela foi escrita.

Essa é a principal diferença.

Em vez de perguntar:

“As palavras digitadas são iguais às palavras presentes no nome do produto?”

a busca semântica tenta responder:

“O que esse cliente está tentando encontrar?”

Para isso, entram em cena tecnologias de processamento de linguagem natural, como o NLU (Natural Language Understanding).

Na prática, a inteligência artificial analisa uma pesquisa de maneira semelhante ao que faria um vendedor em uma loja física.

Se alguém disser:

“Quero alguma coisa para dar de presente para minha mãe.”

isso não representa um único produto.

Representa uma intenção de compra.

A IA pode interpretar esse contexto e apresentar produtos que façam sentido para essa necessidade, mesmo que a palavra “presente” não esteja no nome de nenhum produto.

O que acontece por trás da busca semântica?

Tecnicamente, a inteligência artificial pode representar produtos e pesquisas como vetores que capturam seu significado.

Assim, produtos e termos semanticamente relacionados ficam próximos uns dos outros, mesmo quando as palavras utilizadas são diferentes.

Por exemplo: “tênis” e “sapatilha esportiva” podem ser identificados como termos relacionados, mesmo que não tenham exatamente as mesmas palavras.

O sistema deixa de olhar apenas para a correspondência literal e passa a considerar o contexto e o significado.

A intenção importa tanto quanto a palavra

Esse é um dos principais diferenciais da busca baseada em IA.

Uma busca tradicional tenta identificar o que o cliente digitou.

A busca baseada em intenção tenta entender também por que ele está procurando aquilo.

Se alguém pesquisa: “presente para quem gosta de correr”

o sistema pode interpretar que o consumidor procura produtos relacionados à corrida que possam funcionar como presente.

Não é necessário que a palavra “presente” esteja em uma descrição de produto.

É justamente isso que diferencia uma busca inteligente de um filtro tradicional.

O filtro depende de que o cliente conheça a categoria ou o nome exato do produto.

A busca semântica permite que ele fale do jeito que falaria com uma pessoa — e deixa a tecnologia interpretar o restante.

Da pesquisa ao carrinho: como a busca com IA lida com erros, sinônimos e linguagem natural?

Uma boa busca com IA transforma uma pesquisa imprecisa em resultados relevantes antes que o cliente perca a paciência.

Seu principal objetivo é simples: diminuir a distância entre aquilo que o consumidor está procurando e o produto que pode atender à sua necessidade.

Veja como isso funciona em três situações muito comuns.

Erros de digitação

O cliente pesquisa: “adidas” escrito incorretamente ou “vestidp”.

Uma busca tradicional pode simplesmente retornar zero resultados.

A busca com IA consegue identificar a intenção mesmo quando existe um erro de digitação e apresentar produtos relevantes.

Ou seja, o cliente não é penalizado porque digitou rapidamente pelo celular.

Sinônimos e linguagem do dia a dia

Imagine que seu catálogo utilize o termo:

“calçado esportivo”

mas o consumidor pesquise:

“tênis para correr”

Ou que a descrição do produto diga:

“creme facial hidratante”

e o cliente pesquise:

“algo para pele seca”.

A busca semântica consegue relacionar essas expressões porque entende que diferentes palavras podem representar a mesma necessidade.

Linguagem natural e frases completas

Cada vez mais, as pessoas deixam de pesquisar apenas com palavras-chave e passam a escrever frases completas.

Por exemplo:

“vestido preto para casamento até R$ 300”

Uma busca baseada em IA consegue interpretar diferentes elementos dessa frase:

• cor;
• ocasião;
• categoria do produto;
• faixa de preço.

A partir daí, pode restringir os resultados de maneira semelhante ao que faria um vendedor experiente.

O resultado?

O cliente encontra o que procura em poucos segundos.

Ele não precisa saber exatamente como sua loja chama cada produto.

Não precisa testar diferentes combinações de palavras.

E não precisa chegar a uma página vazia.

A jornada passa a ser mais fluida:

pesquisa → produto relevante → carrinho → compra.

Para a loja, isso significa menos oportunidades perdidas durante a busca e melhor aproveitamento do tráfego que já chega ao site.

A busca inteligente é, portanto, uma das aplicações de IA que podem contribuir para o crescimento de um e-commerce sem necessariamente exigir mais investimento para trazer novos visitantes.

A ideia é aproveitar melhor quem já está na sua loja.

Busca por voz no celular: o novo assistente de compras com IA

No celular, digitar uma pesquisa longa pode ser inconveniente.

Por isso, cada vez mais consumidores estão recorrendo à voz.

Assistentes como Google, Siri e Alexa já fazem parte da rotina de muitas pessoas, e esse comportamento começa a se refletir também nas compras online.

A busca por voz resolve um problema bastante simples: a tela do celular é pequena, o teclado nem sempre é confortável e muitas compras acontecem enquanto o consumidor está em movimento.

Digitar:

“vestido vermelho longo para casamento”

pode ser trabalhoso.

Falar a mesma frase leva apenas alguns segundos.

Como funciona?

O mecanismo é semelhante ao da busca semântica.

Primeiro, o sistema transforma a fala em texto.

Depois, a inteligência artificial analisa o significado da frase utilizando tecnologias de compreensão da linguagem natural.

Assim, quando o consumidor diz:

“quero encontrar um sapato vermelho de salto”

a busca consegue interpretar a intenção e apresentar produtos compatíveis.

A voz é apenas uma nova forma de inserir a pesquisa.

Por trás dela, está a mesma capacidade de compreender a linguagem natural.

A busca deixa de ser apenas uma caixa de texto

Essa mudança transforma a função da busca dentro da loja.

Ela deixa de ser apenas um campo em que o cliente digita palavras-chave e passa a funcionar mais como um assistente de compras.

O consumidor descreve sua necessidade da mesma forma que faria ao conversar com um vendedor.

E a loja responde com uma seleção relevante, em vez de simplesmente mostrar uma lista de correspondências.

Isso é especialmente importante porque pesquisas por voz normalmente são mais naturais e completas.

O cliente não diz:

“sapato vermelho salto”.

Ele provavelmente dirá:

“me mostre sapatos vermelhos de salto para usar em um casamento”.

Sem compreensão da linguagem natural, uma frase assim pode gerar resultados pouco relevantes.

Com NLU, ela pode se transformar em um filtro de intenção muito mais preciso.

Como medir a eficiência da busca com IA e aumentar o ticket médio?

A busca com IA não é apenas uma ferramenta para melhorar a experiência do cliente.

Ela também pode se transformar em uma fonte valiosa de dados para o negócio.

Cada pesquisa revela o que as pessoas estão procurando na sua loja.

É um dos sinais mais diretos de demanda que você pode obter.

A pergunta é: você está usando essas informações?

Comece acompanhando alguns indicadores.

Percentual de sessões com uso da busca

Quantos visitantes utilizam a busca interna?

Quanto maior esse percentual, maior a importância de garantir que ela funcione bem.

Taxa de “zero resultados”

Com que frequência uma pesquisa termina em uma página sem resultados?

Esse indicador ajuda a identificar lacunas tanto no catálogo quanto na capacidade da busca de compreender os termos utilizados pelos consumidores.

Conversão de quem utiliza a busca

Qual percentual dos visitantes que fazem uma pesquisa acaba realizando uma compra?

Essa métrica permite entender o impacto real da busca na receita e comparar seu desempenho com a conversão média da loja.

Principais pesquisas sem resultado

Quais são os termos mais buscados que não retornam produtos?

Essa lista pode revelar oportunidades importantes.

Às vezes, o problema é que o produto realmente não faz parte do catálogo.

Mas, em outros casos, o produto existe — apenas a busca não consegue relacioná-lo à expressão utilizada pelo cliente.

O que esses dados revelam sobre o seu negócio?

As informações da busca podem ser utilizadas de duas formas.

Primeiro, elas mostram o que seus clientes querem e você ainda não oferece.

Se centenas de pessoas pesquisam por um determinado produto que não faz parte do catálogo, isso pode ser um sinal de oportunidade para ampliar a oferta.

Segundo, os dados mostram onde sua busca ainda não consegue entender o consumidor.

Isso permite identificar quais termos, sinônimos e expressões precisam ser trabalhados.

A busca também pode aumentar o ticket médio

A relação com o AOV (Average Order Value), ou ticket médio, também é importante.

Quando o cliente encontra rapidamente aquilo que procura, ele tem mais chances de permanecer na loja e explorar outros produtos.

Além disso, resultados relevantes podem abrir espaço para apresentar produtos complementares diretamente na página de resultados.

Por exemplo, alguém que pesquisa por:

“tênis para corrida”

pode encontrar não apenas o tênis desejado, mas também produtos complementares, como meias esportivas, acessórios ou outros itens relacionados.

Assim, a busca deixa de ser apenas uma ferramenta para encontrar produtos e passa a contribuir também para aumentar o valor da compra.

Transforme as pesquisas dos clientes em dados para o CRM

Um dos maiores potenciais da busca inteligente aparece quando ela é integrada ao restante da operação de marketing.

Cada pesquisa representa uma informação sobre a intenção daquele consumidor.

E saber o que alguém procurou pode ser ainda mais relevante do que saber apenas quais páginas essa pessoa visitou.

Imagine que um cliente tenha pesquisado por:

“protetor solar para pele oleosa”

Mesmo que ele não tenha comprado naquele momento, essa informação pode ajudar a tornar futuras comunicações mais relevantes.

Os dados de intenção podem alimentar o CRM e ser utilizados em estratégias de segmentação e automação de marketing.

Isso permite que a comunicação deixe de ser baseada apenas em suposições e passe a considerar necessidades que o próprio consumidor demonstrou.

FAQ — perguntas sobre busca com IA em lojas virtuais

Como a busca semântica ajuda e-commerces de moda, beleza e casa e decoração?

Nesses segmentos, os consumidores raramente pesquisam apenas pelo nome exato de um produto.

Eles costumam buscar por características, estilo, ocasião ou necessidade.

Por exemplo:

“vestido para casamento no estilo boho”

“creme para pele com tendência à vermelhidão”

“luminária estilo escandinavo”

São pesquisas descritivas, e não necessariamente nomes presentes no catálogo.

É justamente nesse cenário que a busca semântica pode fazer diferença.

Ela consegue interpretar atributos, estilo e contexto, relacionando a pesquisa a produtos mesmo quando o consumidor utiliza palavras completamente diferentes das utilizadas pela loja.

Em categorias como moda, beleza e decoração, nas quais aspectos visuais e emocionais têm grande influência na decisão de compra, isso pode representar a diferença entre encontrar algo que combina com o que o cliente procura e receber uma página vazia.

A busca semântica também ajuda na descoberta de produtos

Outro benefício está na forma como os produtos são apresentados.

Em vez de mostrar apenas um item isolado, uma busca mais inteligente pode apresentar uma seleção de produtos que faça sentido dentro daquela intenção de compra.

Isso também cria oportunidades para aumentar o tamanho do carrinho.

Por exemplo, uma pesquisa por:

“look para casamento no verão”

pode apresentar diferentes peças que, juntas, ajudam o consumidor a montar uma composição.

Assim, a busca deixa de cumprir apenas uma função operacional e passa a contribuir para a descoberta de produtos e para o aumento do ticket médio.

Como os dados da busca interna podem alimentar o CRM e a automação de marketing?

Cada pesquisa representa uma informação sobre a intenção de compra de um consumidor.

E essa informação pode ser extremamente valiosa para o CRM.

Se alguém pesquisa por determinado produto, categoria ou necessidade, você passa a ter uma informação que pode ser utilizada para tornar futuras comunicações mais relevantes.

Por exemplo, uma loja pode utilizar dados de intenção para:

• segmentar consumidores;
• personalizar campanhas;
• criar automações;
• recomendar produtos;
• identificar interesses;
• entender demandas ainda não atendidas;
• melhorar a comunicação pós-visita.

O princípio é simples:

quanto mais você entende a intenção do consumidor, mais relevante pode ser a experiência que oferece a ele.

Da busca à venda: transforme intenção em resultado

A busca interna deixou de ser apenas uma funcionalidade básica do e-commerce.

Em uma loja moderna, ela pode funcionar como um verdadeiro ponto de contato entre a intenção do consumidor e a oferta da marca.

A busca tradicional depende de palavras exatas.

A busca semântica entende contexto.

A busca com IA consegue lidar melhor com erros, sinônimos, frases completas e diferentes formas de expressar uma mesma necessidade.

E, quando esses dados são integrados ao CRM e à automação de marketing, a busca deixa de ser apenas uma ferramenta de navegação.

Ela passa a ser também uma fonte de insights sobre demanda, comportamento e intenção de compra.

Para o consumidor, isso significa uma experiência mais simples:

ele fala o que precisa e encontra produtos relevantes.

Para o e-commerce, significa aproveitar melhor o tráfego que já existe, reduzir oportunidades perdidas e criar novas possibilidades de personalização e venda.

Da busca com IA ao vendedor virtual: quando encontrar o produto não é o fim da jornada

A busca com IA resolve uma das principais fricções do e-commerce: ajudar o consumidor a encontrar o produto certo, mesmo quando ele não sabe exatamente como procurá-lo. Mas e quando, depois de encontrar opções relevantes, ele ainda tem uma dúvida ou precisa de ajuda para decidir?

É nesse ponto que entra o Agente de Vendas com IA da edrone. Enquanto a busca com IA entende a intenção por trás da pesquisa e apresenta produtos relevantes, o agente leva essa experiência um passo adiante: conversa com o consumidor, entende suas necessidades, responde dúvidas e recomenda produtos disponíveis no catálogo da loja. Na prática, é como ter um vendedor virtual disponível 24 horas por dia — transformando uma experiência de busca em uma conversa que pode levar à compra.

Em um dos cases analisados no relatório, a Banca do Ramon registrou, em 90 dias:

4.491 conversas iniciadas 37.583 recomendações de produtos 320 pedidos fechados 7,1% de conversão

Mas um número chama ainda mais atenção:

98,4% das conversas foram resolvidas sem intervenção humana.

Isso não significa substituir pessoas.

Significa permitir que a equipe deixe de gastar tempo com aquilo que pode ser automatizado e se concentre nas situações que realmente precisam de intervenção humana.

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