Duas frentes que quase todo mundo deixa de lado.
Vitrine e carrinho recebem cuidado todo ano; a caixa de busca fica como veio de fábrica. Quem digita ali já decidiu comprar, e muitas vezes recebe "nenhum produto encontrado" para algo que a loja vende.
Ver como funciona →Clínica, restaurante, oficina: o cliente pergunta ao Google e à IA antes de sair de casa. Fazemos o site que responde a essa pergunta, com painel para você atualizar e análise todo mês.
Ver o serviço →Clínicas, hospitais e laboratórios: três problemas, três páginas.
É um cliente que liga, em vez de entrar na loja.
Pense num cliente que não vai à loja: ele telefona. Pergunta a voltagem, o preço com instalação e se chega até sexta. Se o vendedor não sabe responder, ele liga para a próxima loja. Não viu a vitrine, não viu o banner, não viu a promoção.
O assistente de IA que compra pelo cliente (ChatGPT, Gemini, o Muse da Meta) é esse cliente ao telefone. Ele não roda a página como o navegador: baixa o HTML, procura a ficha técnica escrita para máquina (os dados estruturados) e o código de barras do produto, para saber que o ar-condicionado da sua loja é o mesmo da loja ao lado. Se o preço só aparece depois do JavaScript, para ele não há preço.
E há o porteiro. Muitas lojas liberam os robôs de IA no aviso da porta (o robots.txt) e depois o firewall barra os mesmos robôs no terceiro pedido. A loja acha que está aberta; o agente encontra a porta fechada e vai embora.
O que encontramos em quatro grandes varejistas.
Eletro, móveis e farmácia. Todas com lojas bem feitas para pessoas. Baixamos de 22 a 24 páginas de produto de cada uma, sem rodar JavaScript, do jeito que os robôs de IA fazem, e fizemos buscas de compra reais. Para agentes, a história é outra.
Loja A · eletrodomésticos
Loja B · eletro e móveis
Loja C · farmácia
Loja D · farmácia
Amostra piloto, setembro de 2026: 22 a 24 páginas de produto por loja, sorteadas dos mapas do site e baixadas sem JavaScript. As buscas de compra são uma aproximação (um motor de busca web, uma rodada por pergunta); a medição com ChatGPT, Gemini, Perplexity e Muse é a próxima fase. O teste de firewall foi feito de um endereço só. Lojas anonimizadas.
O que o agente confere: sete pontos.
Na leitura, cada nota vem com o endereço, a data e o trecho que a comprovam. Aqui você pode fazer uma autoavaliação rápida: marque o que acha que a sua loja já tem.
Conferência do agente
Começa de graça e só vira projeto se a leitura mostrar que vale.
Já resolvemos e-commerce sob pressão.
Dois casos num dos maiores e-commerces de eletrodomésticos do Brasil, e o próximo canal que as lojas vão precisar atender.
Engenharia de software em Porto Alegre desde 2004.
Quem atende é quem programa, do diagnóstico à produção.
Nada de "pode melhorar": cada item vem com a página, a data, o código de resposta e o trecho.
A leitura roda no nosso próprio código, sem ferramenta de terceiros no meio.
Garantimos o que dá para verificar e medimos o resto todo mês.
Agentes que trabalham para você.
Com o catálogo limpo, os mesmos dados alimentam agentes que operam a sua loja: ajustam preço dentro de faixas que você define, avisam da falta de estoque antes de ela acontecer e deixam registro de cada decisão.
Cada ação passa por um ponto de aprovação que você controla. O que está dentro da faixa segue; o que está fora volta para uma pessoa. Como governamos agentes em produção.
O que sempre perguntam.
Isso é SEO com outro nome?
Não. SEO disputa a posição num buscador. Aqui o objetivo é que um agente consiga ler, comparar e confiar no seu catálogo. Grande parte do trabalho é engenharia verificável: o HTML, os dados estruturados, o firewall.
Vocês garantem que eu apareça no ChatGPT?
Ninguém pode garantir isso com honestidade. Garantimos o que dá para verificar: que o agente consegue entrar, ler e entender a sua loja, e medimos todo mês onde você aparece.
Minha plataforma já tem integração com o Gemini. Preciso disso?
A integração liga o cano. Se o catálogo que passa por ele não tem código de barras, esconde o preço ou deixa a ficha só no JavaScript, o agente recebe pouco e escolhe outra loja.
O que acontece com os dados da minha loja?
A leitura só acessa páginas públicas. Qualquer teste mais profundo, como o do firewall, só é feito com autorização por escrito.
Veja sua loja como o agente vê.
Você recebe por e-mail o que um agente consegue ler da sua loja, com a prova de cada item. Só páginas públicas; o robô se identifica como Stickybit e respeita o robots.txt.
O número do produto que é o mesmo em qualquer loja. É como o agente sabe que dois anúncios são o mesmo ar-condicionado. Código interno da loja no lugar dele é pior que vazio. Mais
Os dados estruturados: nome, preço, estoque, voltagem e nota escritos num formato que o agente lê direto, sem adivinhar pelo texto. Mais
O firewall do site. Ele pode barrar robôs de IA mesmo quando o aviso da porta (robots.txt) diz que eles podem entrar. Mais
Onde isso pode estar errado.
Amostra pequena
22 a 24 páginas por loja, em quatro lojas. É o bastante para achar defeitos que se repetem em 100% das páginas (como o código de barras), não para dar nota à loja inteira.
Busca aproximada
As buscas de compra rodaram num motor de busca web, uma vez cada. As respostas reais de ChatGPT, Gemini, Perplexity e Muse variam de uma rodada para outra; medir isso é o diagnóstico completo.
O porteiro visto de um endereço
Testamos o firewall com o nome dos robôs, a partir do nosso endereço. Um firewall que confere o endereço real do robô estaria certo em barrar um "GPTBot" falso; só os registros da loja confirmam.
Ninguém garante aparecer
Estudos de 2026 mostram que nenhuma técnica tem efeito estável em ser descoberto pelas IAs. O que é sólido: ser legível, ter dado que só você tem e medir todo mês.
- Leitura própria de quatro grandes varejistas (eletro, móveis, farmácia), setembro de 2026: 22 a 24 páginas de produto por loja, sem JavaScript; buscas de compra como aproximação. Lojas anonimizadas.
- Estudos de 2026 sobre citação em respostas de IA (arXiv 2606.20065; survey crítico arXiv 2607.14035).
- Casos WebContinental (2019 e 2020): projetos da Stickybit.