Retail Media movimenta R$ 4,8 bilhões no Brasil: a próxima fronteira é combinar mídia, dados e inteligência territorial

Retail Media movimentou R$ 4,8 bilhões no Brasil em 2025 e cresceu 37%. A UIN analisa como dados demográficos, geomarketing, comportamento e inteligência territorial podem tornar a mídia no varejo mais precisa.

Retail Media deixou de ser apenas uma extensão do e-commerce. No Brasil, está se transformando em uma infraestrutura de mídia baseada em dados, transações e contexto de compra. O próximo passo pode ser ainda mais relevante: combinar os dados do varejista com inteligência territorial para decidir não apenas para quem anunciar, mas onde, quando e em qual contexto a mensagem tem maior aderência.

Em 2025, a publicidade digital movimentou R$ 42,7 bilhões no Brasil, crescimento de 12,7% em relação ao ano anterior. Dentro desse mercado, Retail Media alcançou R$ 4,8 bilhões, avançando 37%, quase três vezes o ritmo de crescimento do investimento digital total. Os números são do Digital Adspend 2026, produzido pelo IAB Brasil em parceria com a IBOPE.

Isso significa que aproximadamente R$ 11 de cada R$ 100 investidos em publicidade digital no país já passaram por Retail Media em 2025. Mais importante do que o tamanho atual é a velocidade com que o modelo avança.

O varejo está se tornando uma empresa de mídia

Durante décadas, o varejista monetizou principalmente a diferença entre compra e venda de produtos. O Retail Media acrescenta uma nova camada ao modelo: monetizar audiência, dados, intenção de compra e pontos de contato com o consumidor.

Marketplaces, aplicativos, sites, programas de fidelidade, mecanismos de busca internos, telas de lojas, totens, displays, aplicativos de entrega e até o espaço físico passam a formar inventário de mídia.

O próprio IAB Brasil divide esse ecossistema em três grandes ambientes: Onsite, dentro dos canais digitais do varejista, In-Store, dentro da loja física, e Offsite, quando os dados e audiências do varejista são utilizados para ativar campanhas em ambientes externos.

A vantagem estrutural é a proximidade com a transação. Diferentemente de boa parte da mídia tradicional, o varejista consegue observar sinais como pesquisa por produto, categoria visitada, itens adicionados ao carrinho, recorrência, ticket, resposta a promoções e compra efetiva. Com governança e respeito à legislação de proteção de dados, esses sinais agregados permitem construir audiências e medir resultados muito mais próximos da decisão de compra.

O McDonald’s mostra que Retail Media está saindo do marketplace

Um dos movimentos mais recentes ajuda a dimensionar essa transformação. Em setembro de 2026, o McDonald’s começou a testar sua própria rede de mídia em aproximadamente 450 restaurantes operados pela companhia nos Estados Unidos.

Aplicativo, totens de autoatendimento, painéis digitais e outros pontos de contato passam a ser considerados potenciais ativos de mídia. A companhia trabalha com uma oportunidade estimada em aproximadamente US$ 1 bilhão.

O caso é importante porque amplia a definição de Retail Media. Uma rede de restaurantes, farmácias, academias, postos de combustível, shopping centers ou supermercados possui algo que plataformas exclusivamente digitais não possuem da mesma forma: localização física, frequência, contexto de consumo e relação direta entre território e comportamento.

Do Retail Media para o Commerce Media

Outro sinal apareceu no Brasil em setembro de 2026. O Mercado Ads apresentou ao mercado sua visão de evolução do Retail Media para o chamado Commerce Media. A proposta é utilizar dados de comportamento e intenção de compra para conectar construção de marca, exposição publicitária e conversão mesmo fora do ambiente imediato do varejo.

A fronteira entre mídia e comércio começa, portanto, a ficar menos rígida. Uma exposição em streaming, uma ação com creator, uma tela em loja, uma busca dentro de marketplace e uma compra podem fazer parte de uma mesma arquitetura de mensuração.

Isso aumenta o valor dos dados, mas também aumenta a complexidade da decisão.

O problema: conhecer a compra não significa conhecer o território

Os dados proprietários do varejo respondem muito bem a perguntas como: quem comprou, o que comprou, quando comprou, quanto gastou e com que frequência voltou.

Mas existe outra camada de perguntas estratégicas.

Quem mora na área de influência daquela loja? Qual é a distribuição etária? Qual é a renda do entorno? Quantos domicílios existem? A região é predominantemente residencial ou possui forte circulação de trabalhadores? Quais concorrentes estão próximos? Quais categorias comerciais predominam? O perfil de uma unidade é realmente semelhante ao de outra unidade da mesma rede? Uma campanha nacional deveria exibir exatamente a mesma mensagem em todas elas?

É aqui que Retail Media pode encontrar a inteligência territorial.

Retail Media + geomarketing: a próxima camada de segmentação

O Brasil dispõe hoje de uma base pública bastante detalhada para análises territoriais. O Censo Demográfico 2022 do IBGE disponibiliza agregados e malhas geoespaciais por setores censitários, permitindo análises locais de população, domicílios, rendimento e características urbanas.

Quando essas informações são combinadas com localização dos pontos de venda, concorrentes, equipamentos urbanos, mobilidade, comportamento digital e dados proprietários da empresa, cada loja deixa de ser apenas um endereço.

Ela passa a ter uma assinatura territorial.

Imagine uma rede com 500 lojas. Duas unidades podem vender volumes semelhantes de determinado produto, mas estar inseridas em territórios completamente diferentes. Uma pode estar cercada por famílias de renda média com crianças, outra em uma região corporativa com grande população flutuante durante o dia.

Comprar o mesmo inventário e apresentar a mesma comunicação nos dois pontos significa ignorar parte relevante do contexto.

Da segmentação de pessoas para a segmentação de contextos

A lógica tradicional da publicidade digital procura identificar audiências. A inteligência territorial acrescenta uma segunda dimensão: identificar contextos.

Uma campanha pode ser planejada considerando simultaneamente perfil da audiência, perfil demográfico do entorno, renda, densidade populacional, concentração de empresas, presença de concorrentes, categorias comerciais próximas, horários de circulação, histórico de vendas e resposta anterior às campanhas.

O resultado não precisa ser apenas uma audiência. Pode ser uma matriz que indique quais produtos, mensagens, formatos e períodos apresentam maior aderência potencial em cada cluster de lojas.

Um exemplo prático

Considere uma rede de farmácias com 1.000 unidades e telas digitais instaladas nos pontos de venda.

Uma indústria interessada em anunciar um produto infantil poderia selecionar unidades com maior presença de famílias e crianças na área de influência. Uma marca premium poderia avaliar regiões de maior renda e determinados padrões de consumo. Uma empresa de alimentação poderia priorizar unidades próximas a grandes concentrações de escritórios em determinados horários.

A lógica também funciona ao contrário. O varejista pode identificar quais características territoriais estão associadas a melhor desempenho de determinadas categorias e utilizar essa informação para construir pacotes de mídia mais aderentes para os anunciantes.

O Retail Media pode se tornar um problema de modelagem

À medida que aumenta o número de variáveis, decidir manualmente onde investir fica menos eficiente. Surge espaço para modelos estatísticos e inteligência artificial.

Uma estrutura analítica pode relacionar exposição publicitária, características da região, perfil da loja, histórico de vendas, sazonalidade, categoria, preço, promoções e conversão. A pergunta deixa de ser apenas “a campanha vendeu?” e passa a ser “quais condições explicam maior resposta à campanha?”.

Com volume e qualidade de dados suficientes, modelos podem estimar propensão, criar clusters de unidades, detectar padrões territoriais e comparar grupos expostos e não expostos. Isso aproxima Retail Media de uma disciplina de inteligência de mercado, e não apenas de mídia.

Como a UIN pode atuar nesse ecossistema

A UIN trabalha justamente na integração entre dados de mercado, inteligência artificial, análise territorial, concorrência e comportamento do consumidor.

Para projetos de Retail Media, a UIN pode construir áreas de influência para lojas e unidades físicas, mapear o perfil demográfico e econômico de cada território, identificar concorrentes e polos geradores de fluxo, criar clusters de lojas semelhantes, cruzar dados externos com informações internas disponibilizadas pelo cliente e desenvolver modelos para apoiar a seleção de regiões, unidades, produtos e públicos.

O objetivo não é substituir a plataforma de Retail Media. É acrescentar uma camada de inteligência anterior à ativação e posterior à mensuração.

Em vez de simplesmente comprar mídia em uma rede com centenas de pontos, a empresa pode perguntar: quais desses pontos concentram o contexto de mercado mais aderente ao meu produto?

E o próprio varejista pode fazer outra pergunta: como transformar o conhecimento sobre cada território em um ativo adicional para os anunciantes?

De inventário publicitário para inteligência de mercado

O crescimento de 37% do Retail Media brasileiro mostra que a discussão já não é experimental. O mercado começa agora a enfrentar uma etapa de maior maturidade, envolvendo padronização de métricas, transparência, first-party data e integração omnicanal, temas que estão inclusive no centro da agenda do Comitê de Retail Media do IAB Brasil em 2026.

A próxima vantagem competitiva pode não estar simplesmente em possuir mais telas ou mais espaços para anúncios.

Pode estar em saber qual tela, em qual território, diante de qual contexto e para qual perfil de consumidor deve receber determinada comunicação.

Quando mídia, transação, território e inteligência de mercado passam a conversar, Retail Media deixa de ser apenas um novo canal publicitário. Torna-se uma infraestrutura de decisão.

Fontes e referências

IAB Brasil e IBOPE, Digital Adspend 2026.

IAB Brasil, Guia de Retail Media para Varejistas.

IAB Brasil, Comitê de Retail Media 2026.

IBGE, Censo Demográfico 2022, Agregados e Malhas de Setores Censitários.

Meio & Mensagem, 24/09/2026, estratégia de Commerce Media do Mercado Ads.

Mundo do Marketing, 29/09/2026, McDonald’s Media Network.

Quer entender onde estão os consumidores com maior aderência ao seu produto?

A UIN combina inteligência de mercado, dados territoriais, análise de concorrência e inteligência artificial para transformar regiões, pontos de venda e sinais de mercado em apoio à decisão. Entre em contato para desenvolver um estudo aplicado ao seu mercado ou à sua rede de Retail Media.

TikTok Shop e a nova economia da descoberta: R$ 5,3 bilhões em seis meses e o que as marcas ainda não estão monitorando

TikTok Shop Brasil: estimativa de R$ 5,3 bilhões em GMV no primeiro semestre de 2026, 2,3 milhões de influenciadores ativos e uma nova lógica de consumo baseada em descoberta. A UIN analisa os sinais que marcas, varejo e indústria precisam monitorar.

O comércio digital brasileiro está entrando em uma fase na qual a compra pode começar antes mesmo de o consumidor decidir procurar um produto. O avanço do TikTok Shop ajuda a dimensionar essa mudança. Estimativa da Momentum Works, baseada em dados de plataforma em larga escala da Tabcut, aponta que a operação brasileira movimentou cerca de R$ 5,3 bilhões em GMV no primeiro semestre de 2026. O GMV mensal estimado teria passado de aproximadamente R$ 5 milhões no lançamento, em maio de 2025, para R$ 1,58 bilhão em junho de 2026.

Os números divulgados pelo próprio TikTok apontam na mesma direção, embora usem uma métrica diferente: entre maio de 2025 e maio de 2026, o GMV médio diário mensal cresceu 102 vezes, enquanto a média de criadores afiliados ativos, aqueles que realizaram ao menos uma venda no dia, aumentou 46 vezes. No live commerce, o número médio diário de transmissões cresceu 20 vezes e o GMV médio diário mensal gerado por lives avançou 161 vezes.

Não se trata apenas do crescimento de mais um marketplace. O fenômeno sugere uma mudança estrutural na jornada de consumo: conteúdo, descoberta, recomendação, demonstração, prova social e compra estão sendo comprimidos dentro do mesmo ambiente.

O tamanho da transformação em números

Indicador	Dado	Base
GMV estimado no Brasil no 1º semestre de 2026	R$ 5,3 bilhões	Momentum Works / Tabcut
GMV mensal estimado em junho de 2026	R$ 1,58 bilhão	Momentum Works / Tabcut
Lojas ativas no 1º semestre de 2026	110,2 mil	Momentum Works / Tabcut
Influenciadores ativos no ecossistema	2,3 milhões	Momentum Works / Tabcut
Crescimento do GMV médio diário em um ano	102 vezes	TikTok
Crescimento dos criadores afiliados ativos	46 vezes	TikTok
Crescimento do GMV médio diário gerado por lives	161 vezes	TikTok
Usuários que concluem compras no TikTok Shop após descobrir produto no TikTok	57,8%	Pesquisa in-app TikTok, 17 mil usuários
Brasileiros que compraram via redes sociais	54%	CNDL / SPC Brasil / Offerwise
Compras diretamente dentro de plataforma social nos seis meses pesquisados	49%	CNDL / SPC Brasil / Offerwise

Os dados não são diretamente comparáveis entre si. A Momentum Works apresenta estimativas de mercado, o TikTok divulga indicadores internos de sua própria operação e a CNDL/SPC Brasil mede comportamento declarado de consumidores. Quando observados em conjunto, porém, eles apontam para a mesma direção: as redes sociais estão deixando de atuar apenas na parte superior do funil e avançando sobre a própria transação.

Do search commerce para o discovery commerce

O e-commerce tradicional foi construído predominantemente sobre intenção. O consumidor percebe uma necessidade, procura o produto, compara alternativas e decide. No chamado discovery commerce, a ordem pode ser diferente. O consumidor entra na plataforma para entretenimento, encontra um conteúdo, observa uma demonstração, recebe prova social de outros usuários e encontra a possibilidade de comprar sem abandonar o ambiente.

Essa mudança altera a competição. A disputa deixa de ocorrer somente por posição em buscadores, preço em marketplaces ou mídia de performance. Passa também a acontecer pela capacidade de um produto gerar conteúdo, demonstração, repetição, conversa e conversão dentro do algoritmo.

O comportamento do consumidor brasileiro já oferece sinais dessa transição. Pesquisa da CNDL e do SPC Brasil, em parceria com a Offerwise, divulgada em 2026, indica que 54% dos consumidores compraram via redes sociais nos 12 meses anteriores ao levantamento. Nos seis meses considerados pela pesquisa, 49% declararam ter comprado diretamente dentro de uma plataforma social. Entre essas compras, o TikTok apareceu com 24%, seguido por Instagram, com 17%, e YouTube, com 12%.

O dado mais importante talvez esteja antes da transação. Entre os consumidores pesquisados, 64% verificam preço nas redes antes da decisão, 39% procuram comentários de outros consumidores e 39% observam fotos do produto. Isso significa que preço, reputação, conteúdo e prova social estão se aproximando dentro da mesma interface de decisão.

Moda e beleza mostram a velocidade do fenômeno

Moda e beleza são bons laboratórios porque combinam demonstração visual, alta frequência de conteúdo e grande participação de criadores. Dados divulgados pelo TikTok e repercutidos pelo E-Commerce Brasil mostram que, no primeiro semestre de 2026, as vendas de moda no TikTok Shop cresceram 154% em comparação com o segundo semestre de 2025. Beleza avançou 151% na mesma comparação.

Esses percentuais não representam crescimento do mercado brasileiro de moda ou beleza como um todo. Eles representam o desempenho dessas categorias dentro do TikTok Shop, e essa distinção é necessária. Ainda assim, a velocidade mostra como uma nova infraestrutura de distribuição pode redistribuir vendas entre canais em poucos meses.

Há casos empresariais que ajudam a visualizar a magnitude. Segundo o TikTok, a BigHome Brasil, de Home & Living, acumulou R$ 17 milhões em faturamento dentro da plataforma em 2026 e registrou US$ 100 mil vendidos em uma única live. A empresa teria alcançado média de 300 afiliados ativos com vendas em 28 dias e passou a faturar no TikTok Shop cinco vezes mais do que em seu segundo maior canal.

Outro caso divulgado pela plataforma é o da Moderna. Desde sua entrada, em maio de 2025, a receita da empresa teria mais que dobrado e o TikTok Shop passou a representar 60% de suas vendas totais. A operação conta, segundo a empresa, com mais de 9 mil afiliados ativos e mais de 10 mil unidades vendidas por dia.

Esses números são casos selecionados e divulgados pelo próprio TikTok, portanto não devem ser tratados como desempenho médio dos vendedores. Servem, porém, para mostrar o teto de escala que o modelo de conteúdo distribuído por milhares de criadores pode alcançar.

O criador está se transformando em canal de distribuição

Uma das mudanças mais relevantes é econômica. O influenciador deixa de ser apenas mídia contratada e passa a funcionar como canal variável de distribuição. Em modelos de afiliados, milhares de criadores podem testar simultaneamente produtos, formatos, narrativas, públicos e contextos de uso.

A estimativa da Momentum Works aponta 2,3 milhões de influenciadores ativos no TikTok Shop brasileiro durante o primeiro semestre de 2026. Cerca de 200 teriam ultrapassado US$ 1 milhão em GMV. Mais da metade dos influenciadores brasileiros da plataforma utiliza live como canal de venda, proporção superior à observada pela consultoria nos Estados Unidos.

Mas isso não significa que qualquer influência converta. Pesquisa da CNDL/SPC Brasil publicada em 2026 mostrou que apenas 5% dos consumidores declararam comprar por recomendação direta de influenciadores. A aparente contradição é relevante. O poder do criador pode estar menos na recomendação explícita e mais na demonstração, descoberta, entretenimento, repetição e prova social que cercam o produto.

Para as marcas, isso muda a pergunta. Em vez de perguntar somente “qual influenciador possui maior audiência?”, torna-se necessário observar quais criadores estão efetivamente associados à aceleração de produtos, quais conteúdos antecedem crescimento de vendas e quais comunidades estão formando novas demandas.

O algoritmo pode transformar um produto pequeno em um mercado antes de a concorrência perceber

No varejo tradicional, sinais de crescimento costumavam aparecer com atraso em relatórios de vendas, pesquisas periódicas ou movimentos dos grandes concorrentes. No social commerce, parte desses sinais aparece antes, na velocidade de vídeos, comentários, criadores afiliados, buscas, avaliações, conversão, disponibilidade e preço.

Esse é o ponto central deste estudo. O ativo não é apenas vender dentro do TikTok Shop. É perceber rapidamente quando um comportamento está se transformando em demanda.

Um produto pode começar com dezenas de criadores, aumentar a frequência de menções, acelerar avaliações, entrar em lives, gerar imitações, provocar mudança de preços e somente depois aparecer de maneira evidente nos indicadores convencionais do setor.

Para inteligência de mercado, isso significa que a unidade de análise precisa mudar. Monitorar apenas “market share” ou grandes concorrentes pode ser insuficiente. É necessário acompanhar também velocidade: velocidade de adoção, de criação de conteúdo, de mudança de sentimento, de entrada de vendedores e de formação de novas palavras, usos e ocasiões de consumo.

O preço da descoberta também precisa entrar na conta

Crescimento de GMV não significa automaticamente rentabilidade para o vendedor. Desde 15 de julho de 2026, segundo a Central do Vendedor do TikTok Shop, produtos abaixo de R$ 50 estão sujeitos a comissão de 10% mais taxa de R$ 4 por item, enquanto produtos a partir de R$ 50 permanecem com comissão de 6% e taxa de R$ 6 por item. Há ainda custos que podem envolver logística, afiliados, publicidade, devoluções, descontos e operação.

Isso produz uma implicação importante. Produtos de ticket baixo podem alcançar enorme visibilidade e volume, mas precisam ser avaliados por margem unitária, custo de aquisição, comissão de afiliados, frete, devolução e capacidade de recompra. Viralidade não é sinônimo de rentabilidade.

Para empresas estabelecidas, portanto, entrar no social commerce exige duas inteligências funcionando juntas: uma inteligência de demanda, capaz de detectar produtos e comportamentos em aceleração, e uma inteligência econômica, capaz de verificar se aquele crescimento gera margem.

Sete sinais que uma empresa deveria acompanhar continuamente

A análise da UIN indica que o acompanhamento de social commerce deve combinar ao menos sete dimensões: a velocidade de crescimento das menções e conteúdos associados ao produto, o número e o perfil dos criadores que começam a promovê-lo, a mudança de preços e descontos, a aceleração de avaliações e comentários, o sentimento e os atributos mais mencionados pelos consumidores, a entrada de concorrentes ou produtos substitutos e a relação entre crescimento de atenção e evidências de venda.

O valor está no cruzamento. Um aumento isolado de vídeos pode ser apenas entretenimento. Aumento de vídeos combinado com crescimento de criadores, vendas, avaliações positivas e entrada de novos vendedores é um sinal diferente. Da mesma forma, aumento de vendas acompanhado por deterioração das avaliações pode antecipar problema de qualidade ou oportunidade para um concorrente.

O que muda para indústria, varejo e marketing

Para a indústria, o social commerce pode funcionar como laboratório de produto em escala. Novas fragrâncias, cores, formatos, ingredientes, embalagens e ocasiões de uso podem ser observados antes de decisões maiores de portfólio.

Para o varejo, a mudança está no sortimento. Se tendências aceleram mais rapidamente, ciclos tradicionais de compra podem reagir tarde. A capacidade de identificar produtos emergentes pode influenciar estoque, negociação com fornecedores e calendário promocional.

Para marketing, a implicação é ainda mais profunda. Conteúdo deixa de ser somente comunicação e passa a produzir dados transacionais. A empresa pode observar não apenas alcance e engajamento, mas quais narrativas, demonstrações e comunidades estão associadas à compra.

Essa transformação se conecta a outro movimento que a UIN já analisou no estudo sobre Amazon Ads e a disputa pela decisão do consumidor. A fronteira entre mídia, busca, recomendação e comércio está ficando menos nítida. Plataformas que controlam atenção passam a disputar também consideração e transação.

Da tendência ao Sinal UIN

Para a UIN, o fenômeno reforça uma mudança metodológica. Um relatório tradicional registra o que aconteceu. Um sistema de sinais precisa identificar o que está começando a acontecer.

O Ecossistema UIN pode cruzar fontes digitais, marketplaces, comportamento de busca, avaliações, preços, concorrência, conteúdo, dados territoriais e informações internas das empresas para acompanhar mercados de forma contínua. O objetivo não é prever o futuro como certeza, mas reduzir o tempo entre o surgimento de uma mudança e sua identificação pela empresa.

Em um mercado no qual uma categoria pode acelerar em semanas, essa diferença de tempo pode afetar lançamento, estoque, preço, mídia, relacionamento com criadores e posicionamento competitivo.

O estudo da UIN sobre o mercado de corridas de rua mostrou como diferentes mercados podem surgir ao redor de um comportamento em expansão. No social commerce, a mesma lógica acontece em velocidade ainda maior: comportamento, conteúdo e transação deixam rastros digitais que podem ser observados antes de aparecerem nos relatórios convencionais.

Conclusão: o próximo concorrente pode nascer no feed

O crescimento do TikTok Shop no Brasil não deve ser interpretado apenas como uma disputa entre marketplaces. Ele representa uma mudança na forma como produtos são descobertos, testados socialmente e comprados.

Se a estimativa de R$ 5,3 bilhões em GMV no primeiro semestre de 2026 estiver próxima da dimensão real da operação, o fenômeno já possui escala econômica relevante. Quando esse número é combinado ao crescimento de 102 vezes no GMV médio diário divulgado pela plataforma, aos 2,3 milhões de influenciadores ativos estimados pela Momentum Works e aos 54% de brasileiros que declararam comprar via redes sociais na pesquisa CNDL/SPC Brasil, a conclusão empresarial é clara: social commerce precisa entrar no radar de inteligência de mercado, mesmo para empresas que ainda não vendem diretamente nesse canal.

A questão estratégica não é apenas “devemos vender no TikTok?”. A pergunta mais ampla é: quais comportamentos, produtos, criadores e concorrentes estão crescendo agora sem que nossos sistemas tradicionais de inteligência estejam percebendo?

Quer monitorar os sinais do seu mercado?

A UIN desenvolve projetos de inteligência de mercado e o Ecossistema UIN para acompanhar concorrentes, comportamento do consumidor, preços, reputação, mercados emergentes e sinais de mudança. Empresas interessadas em um estudo aprofundado do seu setor ou em monitoramento contínuo podem entrar em contato com a UIN e solicitar uma análise aplicada ao seu mercado.

Metodologia e fontes. Este estudo foi elaborado pela UIN a partir de triangulação de fontes públicas e dados divulgados por organizações e plataformas. Foram utilizados dados do TikTok Newsroom e TikTok Shop Seller Center, estimativas da Momentum Works/Tabcut e pesquisas da CNDL/SPC Brasil em parceria com a Offerwise. Indicadores de fontes diferentes possuem metodologias distintas e não devem ser somados ou tratados como uma única base estatística.

Fontes principais: TikTok Newsroom, primeiro ano do TikTok Shop Brasil; Momentum Works, TikTok Shop no Brasil 1S 2026; CNDL/SPC Brasil, consumo por aplicativos e redes sociais; CNDL/SPC Brasil, consumo online 2026; TikTok Shop Seller Center, taxas 2026.

Do TikTok à inteligência artificial: a nova jornada de compra e a disputa para ser encontrado

TikTok Shop cresce 102 vezes no Brasil enquanto IAs passam a pesquisar, comparar e recomendar produtos. A UIN analisa como descoberta, social commerce, ads, reputação e dados estão redefinindo a jornada de compra.

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A jornada de compra está mudando em duas frentes ao mesmo tempo. De um lado, plataformas como o TikTok transformam conteúdo, busca, recomendação e compra em uma experiência contínua. Do outro, ferramentas de inteligência artificial passam a pesquisar, comparar e recomendar produtos antes mesmo de o consumidor visitar o site de uma marca.

Para as empresas, a consequência é estrutural: já não basta aparecer no Google, comprar mídia ou manter perfis ativos nas redes sociais. A marca precisa ser compreensível, verificável e relevante para pessoas, plataformas e sistemas de inteligência artificial.

A UIN analisou dados recentes sobre TikTok Shop, busca social, live commerce, pesquisa assistida por IA e comércio agêntico para entender como essa transformação altera descoberta, consideração e decisão de compra.

Da busca pela marca à descoberta do produto

Durante décadas, boa parte do marketing digital foi construída sobre uma premissa: o consumidor identifica uma necessidade, pesquisa alternativas, visita sites, compara ofertas e compra. Essa sequência está ficando menos linear.

No TikTok, descoberta e compra já podem ocorrer dentro do mesmo ambiente. Segundo dados divulgados pela própria plataforma em 2026, as buscas no TikTok cresceram mais de 40% em 2025. No TikTok World 2026, a empresa informou ainda que três em cada quatro usuários afirmam já ter comprado um produto depois de descobri-lo na plataforma.

O ponto não é que o TikTok substituiu os mecanismos de busca. O fenômeno relevante é outro: a descoberta comercial passou a acontecer em mais lugares e em formatos diferentes. Vídeos, comentários, creators, lives, avaliações, pesquisas tradicionais, marketplaces e inteligência artificial participam de uma mesma jornada.

102 vezes: o crescimento do TikTok Shop no Brasil

O Brasil oferece um exemplo concreto da velocidade dessa transformação. Um ano após o lançamento do TikTok Shop no país, o GMV médio diário cresceu 102 vezes, segundo dados divulgados pelo TikTok em junho de 2026. No mesmo período, a média de criadores afiliados ativos, considerados aqueles que realizaram pelo menos uma venda no dia, aumentou 46 vezes.

Uma pesquisa in-app conduzida pela plataforma com aproximadamente 17 mil usuários apontou que 57,8% concluem compras diretamente no TikTok Shop depois de descobrir um produto no TikTok.

Algumas categorias mostram aceleração ainda maior. Dados divulgados em setembro indicam que, no primeiro semestre de 2026, as vendas de moda cresceram 154% e as de beleza, 151% no TikTok Shop, na comparação com o segundo semestre de 2025.

O live commerce também avançou. Entre maio de 2025 e março de 2026, o GMV médio diário gerado por lives cresceu 96 vezes, enquanto a quantidade média de transmissões diárias aumentou 20 vezes.

Esses números ajudam a explicar por que a fronteira entre mídia e varejo está ficando menos clara. O conteúdo que gera entretenimento também pode gerar busca, avaliação, recomendação e conversão.

O vídeo viral é apenas a parte visível

Para inteligência de mercado, o dado mais interessante não é simplesmente saber qual vídeo viralizou. A pergunta empresarial é entender o que estava acontecendo antes da viralização e o que acontece depois dela.

Um produto pode começar aparecendo em poucos vídeos. Depois surgem comentários recorrentes, perguntas sobre preço, comparações com concorrentes, pesquisas pelo nome da categoria, avaliações em marketplaces e novos creators reproduzindo o conteúdo. Em seguida, varejistas aumentam exposição, concorrentes respondem e anúncios começam a disputar a mesma intenção.

Separadamente, cada sinal pode parecer pequeno. Quando conectados, podem indicar formação de demanda.

É nesse ponto que social listening, análise de sentimentos e inteligência competitiva deixam de ser apenas ferramentas de comunicação. Elas passam a funcionar como sensores de mercado.

O consumidor também está perguntando à inteligência artificial o que comprar

Enquanto o TikTok comprime descoberta e compra, outra transformação ocorre na pesquisa.

O Google informou em 2026 que 82% da população brasileira utiliza ferramentas de inteligência artificial em suas rotinas, percentual que chega a 90% entre integrantes da Geração Z. Entre brasileiros que utilizam o Modo IA para compras, 43% afirmaram estar reduzindo o uso de outras ferramentas.

O próprio Google informa que aproximadamente 70% das consultas de compras em sua busca estão relacionadas a descoberta, exploração ou pesquisa de produtos, e não apenas à procura por um item previamente escolhido.

O ChatGPT também avançou diretamente sobre essa etapa da jornada. A pesquisa de produtos permite que o consumidor descreva necessidades, orçamento e preferências, compare opções e receba informações de produtos, avaliações, especificações, preços e disponibilidade.

Em março de 2026, a OpenAI ampliou o Agentic Commerce Protocol para descoberta de produtos. Varejistas como Target, Sephora, Nordstrom, Lowe’s, Best Buy, Home Depot e Wayfair passaram a integrar seus dados ao protocolo, enquanto lojistas da Shopify podem ter informações de catálogo integradas por meio do Shopify Catalog.

O significado empresarial é importante: uma parte crescente da consideração pode acontecer antes de o consumidor entrar no site da empresa.

O novo problema do marketing: ser escolhido pela máquina

Quando alguém pergunta a uma IA “qual bicicleta elétrica é melhor para trajetos urbanos?”, “qual notebook devo comprar para trabalhar com design?”, “qual tênis é indicado para minha primeira meia maratona?” ou “qual cosmético atende determinada necessidade?”, existe uma nova camada entre a empresa e o consumidor.

O sistema precisa localizar informações, interpretar atributos, identificar disponibilidade, comparar alternativas e avaliar relevância para aquela intenção.

Isso não significa que exista uma fórmula única para “convencer a IA”. Também não significa que publicidade, SEO ou construção de marca deixaram de importar. Significa que a qualidade e a disponibilidade dos dados sobre a empresa e seus produtos passam a participar diretamente da capacidade de descoberta.

A OpenAI informa que seus resultados de produtos podem utilizar dados enviados por comerciantes, informações públicas de produtos e outras fontes relevantes do varejo. O Google, por sua vez, opera seu Shopping Graph com mais de 60 bilhões de listagens de produtos e vem ampliando recursos de comércio agêntico.

Para uma marca, portanto, não estar bem representada nos dados que alimentam esses ambientes pode criar uma nova forma de invisibilidade digital.

De SEO para uma presença digital legível por IA

O SEO tradicional continua relevante, mas o problema tornou-se mais amplo.

Uma empresa pode ter um site tecnicamente adequado e ainda apresentar inconsistências entre página institucional, marketplaces, avaliações, redes sociais, fichas de produto, preços, descrições, distribuidores e comentários de consumidores.

Para humanos, essas divergências já prejudicam confiança. Para sistemas automatizados que precisam sintetizar informações provenientes de múltiplas fontes, elas também podem reduzir clareza.

O desafio passa a envolver estruturação de catálogo, atributos completos de produtos, disponibilidade, preços atualizados, conteúdo confiável, reputação, presença em fontes relevantes, avaliações, autoridade temática e consistência entre canais.

Em outras palavras: a empresa precisa construir uma identidade de mercado que possa ser compreendida tanto pelo consumidor quanto pelos sistemas que ajudam esse consumidor a decidir.

Ads também estão entrando na conversa

A publicidade acompanha essa mudança. O Google já testa formatos patrocinados no Modo IA, mantendo diferenciação entre recomendações orgânicas e publicidade. A lógica é inserir varejistas em momentos nos quais o consumidor está comparando alternativas dentro de uma experiência conversacional.

No TikTok, descoberta, conteúdo, creators, busca, Shop e mídia paga já convivem dentro do mesmo ecossistema. A plataforma vem ampliando soluções de performance para aproximar atenção e resultado comercial.

Isso cria uma mudança importante na mensuração. Impressão e clique continuam existindo, mas precisam ser analisados junto com busca, menções, sentimento, creator impact, avaliações, share of voice, conversão, presença em marketplaces e recomendação por IA.

O que as empresas ainda não estão medindo

Imagine duas marcas concorrentes com investimentos semelhantes em mídia.

A primeira domina anúncios e tem alto alcance. A segunda aparece com maior frequência em comentários positivos, reviews, conteúdos espontâneos, comparações, marketplaces e fontes que descrevem detalhadamente seus produtos.

Em uma jornada tradicional, a primeira pode parecer mais forte quando observamos somente mídia. Em uma jornada mediada por recomendação, a segunda pode apresentar um conjunto informacional mais rico para consumidores e sistemas de IA.

Isso cria novas perguntas para inteligência competitiva: quando alguém pergunta sobre determinada categoria a diferentes IAs, quais marcas aparecem? Quais atributos são associados a cada uma? Quais concorrentes são comparados? Quais fontes sustentam as respostas? Quais reclamações se repetem? Quais produtos estão crescendo em avaliações e conversas? Que creators estão acelerando determinado comportamento? Qual tendência começou no conteúdo e chegou ao marketplace?

Essas perguntas formam uma camada que a empresa dificilmente consegue enxergar olhando apenas seus próprios dashboards.

Onde entra o Ecossistema UIN

É exatamente essa fragmentação que orienta o desenvolvimento do Ecossistema UIN e do Mapa Vivo.

A proposta não é observar apenas redes sociais, apenas concorrentes ou apenas dados internos. É conectar sinais de diferentes fontes para compreender movimentos de mercado.

Em uma categoria de produtos, por exemplo, o monitoramento pode combinar crescimento de menções, sentimento, temas recorrentes nos comentários, avaliações, preços, movimentação de concorrentes, marketplaces, buscas, localização, creators, notícias, atributos valorizados pelo consumidor e presença das marcas em ambientes de inteligência artificial.

O resultado pretendido não é produzir mais um painel. É reduzir a distância entre sinal e decisão.

Se determinado atributo começa a crescer nos comentários antes de aparecer nas pesquisas tradicionais, existe um sinal. Se um concorrente passa a ser citado repetidamente pelas IAs em uma determinada intenção de compra, existe outro. Se reviews negativos se concentram em um problema específico e outro fabricante começa a explorar exatamente esse atributo, surge uma informação competitiva.

O valor está no cruzamento.

Do social listening para o market sensing

Essa mudança também altera o papel da análise de sentimentos.

Saber que 68% das menções são positivas pode ser pouco útil isoladamente. É mais relevante compreender por que são positivas, quais atributos aparecem, em qual momento da jornada, quais grupos manifestam aquela percepção, como ela muda ao longo do tempo e se existe relação com procura, avaliação ou comportamento de compra.

O mesmo vale para tendências do TikTok. Contar visualizações é apenas o começo. Uma empresa precisa saber se aquele movimento está restrito ao entretenimento ou se começa a alterar linguagem, desejo, comparação, busca e consumo.

É a passagem de monitoramento de mídia para market sensing, a capacidade de perceber alterações do ambiente antes que elas se consolidem em indicadores tradicionais.

Uma nova métrica: participação nas recomendações das IAs

A UIN está estudando uma camada adicional de inteligência competitiva: medir a presença de empresas e produtos nas respostas geradas por diferentes sistemas de IA para intenções reais de compra.

Em vez de observar apenas posição em mecanismos de busca, seria possível acompanhar a frequência com que uma marca é mencionada, os contextos em que aparece, concorrentes associados, atributos utilizados para descrevê-la e fontes que sustentam a recomendação.

Podemos chamar essa lógica de Share of AI Recommendation, participação da marca nas recomendações mediadas por inteligência artificial.

A métrica precisa ser tratada com rigor. Respostas de IA são dinâmicas, dependem da consulta, contexto, localização, disponibilidade de dados e atualização das fontes. Portanto, não se trata de executar uma pergunta isolada e transformar o resultado em ranking. O valor está em utilizar conjuntos padronizados de consultas, repetição, categorias comparáveis e acompanhamento temporal.

A disputa deixou de ser apenas pela primeira página

O TikTok mostra que o consumidor pode descobrir um produto sem procurá-lo. O TikTok Shop mostra que essa descoberta pode terminar em compra dentro da mesma experiência. O crescimento da pesquisa assistida por IA mostra que a comparação pode ocorrer sem a abertura de dezenas de sites. O comércio agêntico indica que sistemas poderão assumir partes ainda maiores da jornada.

Por isso, a questão estratégica para as empresas mudou.

Não basta perguntar onde o consumidor procura. É necessário entender quem influencia a descoberta, quais dados estruturam a comparação e por que determinada marca é apresentada no momento da decisão.

As empresas que conseguirem integrar mídia, conteúdo, reputação, inteligência competitiva, dados de produto, comportamento do consumidor e presença em inteligência artificial terão uma visão mais completa dessa nova jornada.

Sua marca aparece quando consumidores e IAs pesquisam sua categoria?

A UIN está aprofundando este estudo para mapear descoberta em redes sociais, análise de sentimentos, concorrência, marketplaces, avaliações, comportamento de busca e presença de marcas nas recomendações de inteligência artificial.

Empresas interessadas podem registrar seu setor, marca ou categoria para os próximos aprofundamentos. A demanda recebida orientará quais mercados serão analisados em maior profundidade.

Registrar interesse nos estudos da UIN

Fontes e metodologia

Este estudo utiliza dados públicos e informações divulgadas por TikTok, OpenAI, Google e veículos especializados em comércio eletrônico. Dados fornecidos pelas próprias plataformas são identificados no texto e devem ser interpretados dentro desse contexto. As relações entre sinais digitais e resultados comerciais são tratadas como hipóteses de monitoramento quando não há evidência causal disponível.

Principais referências consultadas: TikTok Newsroom, dados publicados em junho e maio de 2026; OpenAI, documentação sobre Shopping Research e Agentic Commerce Protocol; Think with Google, estudos brasileiros sobre comportamento do consumidor e IA; Google Shopping, informações sobre Shopping Graph e comércio agêntico; E-Commerce Brasil, setembro de 2026.

Estudo UIN Inteligência de Mercado, 28 de setembro de 2026. Os dados representam as informações disponíveis na data da publicação e podem ser atualizados conforme a evolução das plataformas e do comportamento de compra.

O fim das bets: para onde podem ir o dinheiro, a publicidade e a atenção do consumidor?

A proibição das bets abre uma nova disputa por consumo, publicidade e patrocínios. A UIN analisa um mercado de dezenas de bilhões de reais e os sinais que empresas precisam acompanhar.

Em apenas alguns dias, uma decisão regulatória alterou um mercado que movimentava dezenas de bilhões de reais, financiava parte relevante do marketing do futebol brasileiro e disputava diariamente a renda e a atenção de milhões de consumidores.

Em 25 de setembro de 2026, o governo federal publicou medida provisória que proíbe a exploração, a oferta, a intermediação e a publicidade de apostas de quota fixa no Brasil. A medida alcança apostas esportivas e jogos on-line e estabeleceu uma transição rápida: novos aportes foram interrompidos, os apostadores têm até 5 de outubro para retirar voluntariamente seus saldos e, a partir de 6 de outubro, sites e aplicativos deverão sair do ar.

O fato regulatório é relevante. Para empresas, entretanto, existe uma pergunta ainda maior: o que acontece com o dinheiro, a atenção, os espaços publicitários e os hábitos de consumo que se formaram ao redor das bets?

É essa segunda camada que a UIN Inteligência de Mercado analisa neste estudo.

Um mercado que já havia alcançado escala nacional

Segundo informações oficiais, existiam 85 outorgas federais para exploração de apostas de quota fixa, cada uma concedida por R$ 30 milhões. Isso representa R$ 2,55 bilhões pagos pelas empresas apenas no processo de autorização. O Ministério da Fazenda informou ainda que havia aproximadamente 180 marcas legais em operação no país.

A dimensão econômica vai além das outorgas. Dados citados pelo Tribunal de Contas da União apontam que o Banco Central estimou aproximadamente R$ 130 bilhões movimentados em apostas no Brasil em 2024. No primeiro semestre de 2025, já sob o mercado regulado, foram registrados R$ 17,4 bilhões de receita bruta, R$ 3,8 bilhões em tributos federais e R$ 2,14 bilhões destinados às finalidades sociais previstas na legislação.

Dados obtidos em 2026 junto à Secretaria de Prêmios e Apostas indicam que o GGR, receita bruta das operadoras depois do pagamento dos prêmios, atingiu R$ 20,07 bilhões apenas no primeiro semestre de 2026.

Com a proibição, portanto, não desaparece somente uma categoria empresarial. Abre-se uma disputa pela redistribuição de recursos econômicos, atenção do consumidor, investimento publicitário e propriedades de mídia.

A primeira disputa: para onde pode ir o dinheiro do consumidor?

Uma estimativa do Comitê Nacional de Secretários de Fazenda, citada pela Agência Brasil, atribuiu às apostas impacto de R$ 62,5 bilhões no orçamento das famílias em 2025. Outro levantamento, citado em setembro de 2026, estimou aproximadamente 25 milhões de brasileiros apostando em plataformas autorizadas em 2025 e R$ 37 bilhões movimentados.

Esses números não significam que dezenas de bilhões de reais serão automaticamente transferidos para o varejo depois da proibição. Parte pode ser poupada, parte pode migrar para atividades não autorizadas, parte pode retornar ao pagamento de dívidas e outra parcela pode ser redistribuída entre diferentes categorias de consumo.

É justamente aí que surge uma questão de inteligência de mercado.

Quais setores disputarão essa renda disponível?

Entre as hipóteses que merecem acompanhamento estão entretenimento, games, streaming, alimentação fora do lar, delivery, e-commerce, esporte, moda esportiva, experiências, viagens, tecnologia e outros gastos discricionários. Não se trata de afirmar antecipadamente quem ganhará essa disputa, mas de monitorar sinais de deslocamento do comportamento.

A oportunidade empresarial está em detectar a mudança antes que ela fique evidente nos balanços trimestrais.

A segunda disputa pode valer mais de R$ 1 bilhão: a publicidade no futebol

O futebol torna o impacto imediatamente visível. Em setembro de 2026, 14 dos 20 clubes da Série A tinham uma empresa de apostas como patrocinadora principal. Outros clubes mantinham relações secundárias com o setor.

Dados de mercado publicados neste período apontam que as bets investiram aproximadamente R$ 1,1 bilhão no futebol brasileiro em 2025. Esse montante representou cerca de 34% das receitas de marketing dos principais clubes, embora sua participação no orçamento total varie consideravelmente entre as equipes.

Em 2026, o investimento do segmento novamente ultrapassou R$ 1 bilhão.

A consequência não é apenas a perda de um patrocinador. Camisas, placas de estádio, ativações, transmissões, propriedades digitais, influenciadores, programas esportivos, naming rights e outras posições comerciais precisarão ser renegociadas.

Isso cria um mercado de substituição.

Bancos, fintechs, varejistas, marketplaces, empresas de tecnologia, telecomunicações, bebidas não alcoólicas, serviços financeiros, mobilidade, automóveis, companhias aéreas e outras categorias podem encontrar ativos de mídia que, até poucos dias atrás, estavam ocupados por um dos setores mais agressivos em investimento publicitário.

A questão para as marcas deixa de ser somente “quanto custa patrocinar um clube?” e passa a ser “qual propriedade esportiva oferece aderência real ao meu público, reputação adequada e capacidade mensurável de gerar negócios?”

O mapa da atenção também será redesenhado

As bets não compravam apenas espaço. Elas construíram presença recorrente na jornada do torcedor. Estavam na camisa, na transmissão, nos intervalos, nos influenciadores, nos aplicativos, nos programas esportivos e nas conversas digitais.

Quando um anunciante dessa escala deixa o mercado, existe uma mudança na oferta de mídia e na disputa pela atenção.

Isso significa que o impacto precisa ser acompanhado não apenas pelo volume financeiro dos contratos encerrados, mas também por métricas como alcance, frequência, sentimento, associação de marcas, buscas, menções, engajamento, creators, audiência esportiva e movimentação dos concorrentes.

Para inteligência de mercado, a retirada das bets cria um experimento quase em tempo real: será possível observar quais marcas ocupam os espaços deixados, quais categorias aumentam investimento e quais associações passam a surgir na mente do consumidor.

Existe ainda uma terceira disputa: o mercado ilegal

A redistribuição econômica não será necessariamente integral para atividades formais. O governo informou que mais de 60 mil páginas relacionadas a operações irregulares foram bloqueadas desde 2024 e anunciou reforço de fiscalização, rastreamento financeiro, remoção de aplicativos e restrição de meios de pagamento.

Isso cria uma variável importante para qualquer projeção econômica: uma parcela da demanda por apostas pode tentar migrar para operadores ilegais.

Portanto, medir apenas a redução do mercado autorizado seria insuficiente. Será necessário acompanhar buscas, novos domínios, aplicativos, meios de pagamento, conversas em redes sociais e mudanças no comportamento digital.

Essa é uma das razões pelas quais dados tradicionais, sozinhos, podem demorar para revelar a transformação.

O impacto chega também ao Estado

A mudança afeta a arrecadação pública. Dados divulgados em setembro indicavam aproximadamente R$ 6,3 bilhões arrecadados com o setor entre janeiro e agosto de 2026, considerando o conjunto de tributos incidentes sobre as empresas. Desde o início efetivo do mercado regulado, em janeiro de 2025, a arrecadação acumulada teria alcançado aproximadamente R$ 15,3 bilhões.

Há, ao mesmo tempo, debate sobre os custos sociais associados às apostas. Estudo divulgado pelo Instituto de Estudos para Políticas de Saúde estimou custos anuais de R$ 38,8 bilhões relacionados às apostas, dos quais R$ 30,6 bilhões estariam associados a impactos sobre saúde física e mental. Representantes do setor contestaram a metodologia e argumentaram que ela não refletiria adequadamente o mercado regulado brasileiro.

Para uma análise de mercado responsável, as duas dimensões precisam permanecer separadas: arrecadação é uma variável observável, enquanto estimativas de custo social dependem de premissas metodológicas e permanecem em debate.

O que a UIN vai acompanhar a partir de agora

O ponto central deste estudo não é tentar prever, por intuição, quem ganhará ou perderá. É construir um sistema de observação.

A UIN está estruturando o acompanhamento do fenômeno a partir do cruzamento entre dados econômicos, comportamento digital, análise de sentimentos, movimentação publicitária, patrocínios esportivos, concorrência, buscas e sinais emergentes de consumo.

Uma pergunta particularmente relevante será identificar se a redução das apostas começa a aparecer em outras categorias. Outra será observar quais setores entram mais rapidamente nos espaços publicitários deixados pelas operadoras. Uma terceira será compreender como o consumidor reage à proibição e se a percepção sobre bets, clubes, governo, patrocinadores e instituições financeiras muda ao longo das próximas semanas.

Esses movimentos podem revelar oportunidades que uma análise isolada da notícia não mostra.

Da notícia para a inteligência de mercado

Uma mudança dessa magnitude ilustra a diferença entre acompanhar notícias e construir inteligência de mercado.

A notícia informa que as bets foram proibidas.

A inteligência de mercado pergunta quanto dinheiro estava envolvido, quais empresas dependiam desse ecossistema, quais consumidores serão afetados, onde a publicidade ficará disponível, quais categorias podem absorver parte da demanda, quais novos concorrentes surgirão e quais sinais precisam ser acompanhados para identificar a mudança antes dos demais.

É nessa camada que decisões empresariais começam a aparecer.

Sua empresa pode ser afetada por essa mudança?

A UIN está aprofundando este levantamento para mapear a redistribuição de consumo, publicidade, patrocínios, comportamento digital e oportunidades setoriais após a proibição das bets.

Empresas interessadas podem registrar seu interesse no estudo. A demanda recebida ajudará a definir os setores e mercados que serão aprofundados nas próximas análises da UIN.

Registrar interesse nos estudos da UIN

Fontes e metodologia

Este levantamento utiliza informações públicas divulgadas pelo Governo Federal, Ministério da Fazenda, Ministério da Saúde, Tribunal de Contas da União e veículos de imprensa e negócios, além de dados de mercado atribuídos às fontes originais. Valores referentes a impactos futuros são tratados como hipóteses de investigação e não como projeções fechadas da UIN.

Fontes consultadas incluem Governo Federal, Agência Brasil, Tribunal de Contas da União, CNN Brasil, Folha de S.Paulo e dados da Secretaria de Prêmios e Apostas divulgados por veículos especializados.

Estudo UIN Inteligência de Mercado, 27 de setembro de 2026. Os dados representam as informações disponíveis na data da publicação e poderão ser atualizados conforme a implementação da medida e a evolução do mercado.

Amazon leva sua máquina de anúncios ao ChatGPT: começa uma nova disputa pela decisão do consumidor

A integração entre Amazon Ads e ChatGPT sinaliza uma nova etapa da jornada de compra. Entenda como IA, retail media e inteligência de mercado passam a disputar o campo de consideração do consumidor e como o Ecossistema UIN, Mapa Vivo pode acompanhar essa transformação.

A integração entre Amazon Ads e ChatGPT sinaliza uma mudança que vai além da abertura de mais um canal publicitário. A inteligência artificial começa a ocupar uma posição cada vez mais relevante entre a necessidade do consumidor e a escolha das marcas que serão consideradas.

Durante anos, grande parte da disputa digital aconteceu nos mecanismos de busca, marketplaces e redes sociais. O consumidor pesquisava “melhor notebook para trabalhar”, “qual tênis comprar para começar a correr” ou “melhor protetor solar para pele oleosa” e recebia uma lista de alternativas.

Nos ambientes conversacionais, a lógica muda. O consumidor pode perguntar, estabelecer critérios, solicitar comparações, eliminar alternativas e aprofundar sucessivamente sua decisão. A IA passa a participar da construção do conjunto de marcas consideradas.

Amazon conecta retail media ao ambiente conversacional

O movimento da Amazon aproxima sua infraestrutura de publicidade de um ambiente no qual milhões de consumidores já pesquisam, comparam alternativas e buscam recomendações. Para a Amazon, isso significa participar de uma etapa anterior da jornada sem necessariamente abrir mão da transação, do relacionamento com o consumidor e dos dados gerados em seu próprio ecossistema.

Para as empresas, a consequência é ainda mais importante. Passamos a ter duas dimensões diferentes de presença dentro dos ambientes de IA: a presença orgânica da marca nas respostas e a presença publicitária associada ao contexto da conversa.

Aparecer não significa necessariamente ser recomendado

Imagine um consumidor perguntando: “Qual é o melhor tênis para uma pessoa de 45 anos começar a correr três vezes por semana?”

Nessa única pergunta existem diferentes disputas. Quais marcas a IA conhece? Quais considera pertinentes? Quais produtos associa à necessidade apresentada? Quais características utiliza para comparar as alternativas? Quais concorrentes são citados? Que argumentos são utilizados para diferenciá-los? E, agora, quais anunciantes podem aparecer associados àquela conversa?

O marketing passa a lidar com uma camada intermediária entre a marca e o consumidor: a interpretação realizada pelos sistemas de inteligência artificial.

A nova disputa é pelo campo de consideração

Durante muito tempo, empresas acompanharam participação de mercado, share of voice, posição nos buscadores, audiência, alcance, cliques e conversões. Agora surge outra dimensão: a participação no campo de consideração das IAs.

Não basta saber se uma marca aparece. É necessário compreender em quais contextos aparece, com quais atributos, diante de quais necessidades e comparada a quais concorrentes.

Uma marca pode ser conhecida pela IA e não aparecer quando determinada necessidade de consumo é apresentada. Outra pode aparecer frequentemente, mas associada a atributos diferentes daqueles que sua estratégia pretende construir. Uma terceira pode desaparecer quando determinados critérios entram na conversa.

Esse comportamento pode ser acompanhado e comparado.

É aqui que entra o Ecossistema UIN, Mapa Vivo

Na UIN, estamos estruturando o Ecossistema UIN, Mapa Vivo para compreender ambientes de decisão que se tornaram mais dinâmicos, conectando diferentes sinais de mercado para acompanhar marcas, produtos, concorrentes e consumidores.

Isso permite investigar quais marcas aparecem nas respostas das principais inteligências artificiais, em quais categorias e situações são mencionadas, quais concorrentes dividem o mesmo campo de consideração, quais atributos são associados a cada empresa e como avaliações, sentimentos, comportamento em marketplaces, tendências de busca e outros sinais digitais se relacionam com esse posicionamento.

O objetivo não é simplesmente contar menções. É compreender padrões capazes de apoiar decisões de produto, posicionamento, comunicação, mídia, concorrência e expansão.

Orgânico e pago precisarão ser analisados conjuntamente

A entrada da Amazon Ads nesse ambiente adiciona outra variável. Uma empresa poderá apresentar forte presença publicitária e baixa presença orgânica. Outra poderá ser frequentemente considerada organicamente sem investimento naquele ambiente. Uma terceira poderá ter presença nas duas dimensões. Outra poderá estar praticamente invisível.

Surge, portanto, uma nova matriz competitiva: presença orgânica na IA, presença paga na IA, reputação digital, comportamento do consumidor e posição competitiva.

O cruzamento dessas dimensões pode revelar oportunidades que uma análise tradicional de mídia, isoladamente, dificilmente identificaria.

O funil não desapareceu, ganhou uma nova camada

A inteligência artificial não precisa substituir marketplaces, buscadores, sites, redes sociais ou lojas para alterar a jornada. Ela pode funcionar como uma nova camada de intermediação.

O consumidor pode descobrir um produto em uma IA, comparar alternativas na própria conversa, consultar avaliações em um marketplace e concluir a compra no aplicativo do varejista. A jornada torna-se menos linear e aumenta a importância de compreender os sinais existentes entre descoberta, consideração e transação.

A Amazon parece estar se posicionando justamente nesse ponto: continuar relevante mesmo quando parte da descoberta acontece fora de seu próprio ambiente.

A pergunta que as empresas precisam começar a fazer

A discussão deixa de ser apenas “Estamos bem posicionados no Google?” ou “Estamos vendendo bem nos marketplaces?”. Uma terceira pergunta começa a ganhar importância:

Quando alguém pergunta para uma inteligência artificial sobre o meu mercado, minha empresa faz parte da resposta?

E existe outra pergunta ainda mais estratégica:

Por que a IA apresentou minha marca, meu concorrente ou nenhum de nós?

Responder sistematicamente a essas perguntas representa uma nova fronteira da inteligência de mercado e é justamente um dos territórios que estamos incorporando ao Ecossistema UIN, Mapa Vivo.

A próxima disputa pela atenção do consumidor pode não começar com um clique. Pode começar com uma pergunta.

Quer entender como sua marca aparece nas inteligências artificiais e como se posiciona diante dos concorrentes?

Fale com a UIN e conheça as possibilidades de diagnóstico e monitoramento do Ecossistema UIN, Mapa Vivo.

Da tela ao carrinho: como a Amazon está transformando filmes e séries em pontos de venda

A integração entre o Prime Video e o comércio eletrônico reduz a distância entre desejo e compra. A UIN analisa como cenas, personagens e emoções podem formar tendências e alterar decisões de consumo.

Assistir a uma série e desejar a roupa de um personagem, o móvel de um cenário ou o objeto utilizado em uma cena não é um comportamento novo. A novidade está na possibilidade de identificar e comprar esses produtos no momento em que o desejo é despertado.

A Amazon anunciou, em setembro de 2026, a ampliação das ferramentas de compra integradas ao Prime Video. O recurso Shop the Show, que estava disponível em aproximadamente 1.300 títulos, passou a alcançar mais de 8 mil filmes, séries e transmissões esportivas nos Estados Unidos.

A empresa também incorporou uma área de compras ao X-Ray, ambiente que já apresentava informações sobre atores, personagens, músicas e curiosidades relacionadas ao conteúdo. Em determinados dispositivos, o espectador poderá acessar produtos associados ao que está assistindo sem precisar iniciar uma pesquisa convencional.

Outra novidade é o Shop the Scene. O recurso utiliza a tecnologia de reconhecimento visual Amazon Lens para identificar roupas, acessórios e itens de decoração semelhantes aos presentes nas cenas. Inicialmente, essa funcionalidade está disponível nos Estados Unidos para mais de 600 títulos em dispositivos com sistemas iOS e Android.

A mudança parece simples, mas representa uma transformação na relação entre entretenimento, publicidade e comércio eletrônico.

O desejo passa a ser capturado no momento em que nasce

No modelo tradicional de product placement, uma marca insere seu produto em um filme ou série esperando que o consumidor perceba, reconheça e se lembre dele.

Caso o espectador se interesse pelo item, precisa interromper o que está fazendo, identificar o produto, abrir um mecanismo de busca, comparar alternativas e encontrar uma loja. Cada uma dessas etapas cria uma possibilidade de desistência.

A proposta da Amazon reduz essa distância. A plataforma passa a conectar o estímulo emocional provocado pela narrativa à identificação do produto e à possibilidade de compra.

O consumidor não precisa saber o nome da marca, o modelo da roupa ou o fabricante do objeto. A tecnologia pode reconhecer a cena e apresentar itens originais, licenciados, relacionados ou visualmente semelhantes.

A jornada deixa de ser apenas conteúdo, interesse, lembrança, busca e compra. Ela passa a funcionar como conteúdo, desejo, identificação e compra.

A consequência é a transformação do streaming em um espaço de comércio contextual.

Não se trata apenas de vender o produto exibido na cena

O aspecto mais relevante da tecnologia não é a comercialização exata da roupa, do móvel ou do acessório utilizado na produção. O maior potencial está na compreensão dos elementos que despertam o desejo do consumidor.

Uma cena pode gerar interesse por uma jaqueta específica, mas também revelar a procura por determinada cor, estilo, tecido ou faixa de preço. Um ambiente pode aumentar a busca por um móvel, mas também antecipar uma tendência de decoração. Uma viagem apresentada em uma série pode estimular pesquisas por destinos, restaurantes, hospedagens e experiências.

Nesse contexto, filmes e séries deixam de ser observados apenas como canais de exposição. Eles passam a funcionar como ambientes de formação e detecção de tendências.

A Amazon poderá observar quais cenas despertam mais interesse, quais personagens provocam maior identificação, quais categorias recebem mais acessos, quais faixas de preço convertem melhor e quanto tempo existe entre a exposição e a decisão de compra.

Esses dados permitem diferenciar audiência, atenção, desejo e conversão.

O personagem pode se transformar em uma nova variável de segmentação

Tradicionalmente, o comércio eletrônico recomenda produtos a partir do histórico de buscas, compras anteriores, características demográficas e comportamento de navegação.

A integração com o streaming acrescenta uma nova camada: o contexto narrativo.

Duas pessoas com perfis semelhantes podem assistir à mesma série e se interessar por produtos diferentes. Uma pode desejar o figurino da protagonista. Outra pode se identificar com a decoração da casa. Uma terceira pode pesquisar a música, o destino ou os alimentos apresentados na cena.

Isso permite que a recomendação deixe de considerar somente quem é o consumidor e passe a analisar o que ele estava sentindo quando demonstrou interesse.

O produto deixa de aparecer isoladamente. Ele é associado a um personagem, a uma situação, a uma emoção e a um estilo de vida.

Essa associação pode modificar a percepção de preço, a intenção de compra e a importância atribuída ao produto. O consumidor pode não estar comprando apenas um vestido. Ele pode estar comprando uma aproximação simbólica com a personagem, com a história ou com a identidade representada naquela cena.

Da análise de sentimentos à análise de intenção

As manifestações digitais relacionadas às produções podem revelar diferentes níveis de interesse comercial.

Comentários como “adorei o figurino”, “onde encontro essa roupa?”, “quero uma igual”, “parece muito caro” e “compraria uma versão mais barata” não representam o mesmo comportamento.

Uma análise limitada à classificação positiva, negativa ou neutra não seria suficiente.

É necessário identificar admiração, desejo, curiosidade, intenção de compra, percepção de preço, busca por alternativas, identificação com o personagem e rejeição à presença comercial dentro da experiência de entretenimento.

Esse tipo de análise permite separar repercussão cultural de potencial comercial. Uma personagem pode gerar muitas conversas, mas pouca intenção de compra. Outra pode receber menos menções e, mesmo assim, provocar maior número de buscas, comparações e conversões.

Um novo indicador para o comércio narrativo

A UIN propõe acompanhar esse fenômeno por meio de um Índice de Conversão Narrativa.

O indicador avaliaria a capacidade de uma produção, personagem ou cena de transformar exposição audiovisual em comportamento comercial.

O cálculo poderia considerar a relação entre visualizações, abertura da área de compras, visualização do produto, salvamento, pesquisa, compartilhamento, inclusão no carrinho e compra.

A análise também poderia comparar o desempenho de um mesmo produto em diferentes contextos. Uma bolsa apresentada em uma cena de trabalho pode produzir um comportamento diferente da mesma bolsa utilizada em uma viagem ou celebração.

Com isso, empresas poderiam compreender não apenas quais produtos estão despertando interesse, mas em quais situações eles se tornam mais desejáveis.

Sua empresa precisa compreender quais conteúdos, contextos e emoções estão influenciando o comportamento do consumidor?

A UIN desenvolve estudos de inteligência de mercado, análise de concorrência e análise de sentimentos para apoiar decisões estratégicas.

A próxima disputa será pelo contexto do consumo

O YouTube já permite que criadores qualificados apresentem produtos próprios ou de outras marcas em vídeos, Shorts e transmissões ao vivo. Segundo a própria plataforma, vídeos com produtos identificados e links na descrição apresentaram 23% mais cliques nos produtos do que vídeos que utilizavam somente links na descrição.

A diferença é que a Amazon reúne conteúdo, identificação visual, recomendação, histórico de compra, meios de pagamento e infraestrutura de comércio eletrônico em um mesmo ecossistema.

Essa integração pode reduzir etapas da jornada, mas também cria questões importantes.

Até que ponto o consumidor aceitará a presença comercial dentro da experiência de entretenimento? A recomendação será percebida como conveniência ou interrupção? O interesse será direcionado ao produto utilizado na produção ou a alternativas patrocinadas? Marcas menores terão condições de competir pela recomendação?

Também será necessário observar os limites relacionados à privacidade, ao uso de dados comportamentais e à influência exercida sobre públicos mais jovens.

O que essa transformação representa para as empresas

A evolução do comércio integrado ao streaming exige que as marcas repensem product placement, licenciamento, presença em marketplaces, gestão de catálogo e monitoramento de tendências.

Não será suficiente aparecer em uma produção. Será necessário garantir que o produto possa ser identificado, encontrado, relacionado corretamente à cena e entregue quando o interesse surgir.

Isso aproxima áreas que tradicionalmente trabalham separadas, como entretenimento, marketing, inteligência de mercado, comércio eletrônico, produto e logística.

A nova pergunta não será apenas quantas pessoas assistiram à produção.

As empresas precisarão descobrir qual personagem despertou desejo, qual cena gerou procura, qual emoção antecedeu a compra, qual produto foi escolhido e quais alternativas ganharam espaço quando o item original não estava disponível.

O conteúdo audiovisual começa a deixar de ser somente mídia. Ele se transforma em ambiente de descoberta, pesquisa e transação.

A próxima etapa do comércio eletrônico poderá não ser recomendar produtos apenas com base no histórico do consumidor, mas identificar o desejo no momento exato em que ele é criado pela narrativa.

A UIN acompanhará esse movimento dentro de uma nova linha de estudos sobre Comércio Narrativo, analisando como filmes, séries, influenciadores, games e transmissões esportivas podem formar tendências e alterar decisões de consumo.

Fontes consultadas

Amazon Press Center, TechCrunch, YouTube Shopping e YouTube Shopping Affiliate Program.

Quer aplicar essa análise ao seu mercado?

Conte brevemente o desafio da sua empresa. A UIN entrará em contato para compreender o contexto e indicar como um estudo sob medida pode apoiar a decisão.

Ao enviar seus dados, você autoriza a UIN a entrar em contato sobre esta solicitação.

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Quando 27% das vendas vêm de produtos novos: como ouvir o consumidor reduz o risco da inovação

O Grupo Boticário obteve 27% de suas vendas de 2025 com produtos lançados havia menos de um ano. A UIN analisa como sentimentos, avaliações e sinais de mercado podem orientar novos produtos e reduzir decisões baseadas apenas em intuição.

Lançamento de produtos com uso de Análise de Sentimentos — lançamento de produtos

Em 2025, 27% das vendas ao consumidor do Grupo Boticário vieram de produtos lançados havia menos de um ano. O número chama atenção não apenas pela velocidade de renovação do portfólio, mas por revelar quanto da receita de uma grande empresa de beleza depende da capacidade de compreender mudanças no consumidor e transformá-las rapidamente em produtos.

O Grupo Boticário encerrou 2025 com R$ 38,1 bilhões em vendas ao consumidor. A companhia informou ainda que seu programa de fidelidade Beauty Box alcançou 26 milhões de clientes. Segundo o próprio grupo, o desempenho dos lançamentos está relacionado ao conhecimento profundo dos consumidores e de suas necessidades.

O percentual de 27% não foi um acontecimento isolado. Em 2024, quando o grupo atingiu R$ 35,7 bilhões em vendas, a mesma parcela do GMV já vinha de produtos lançados havia menos de um ano. Naquele período, foram aproximadamente 5 mil produtos desenvolvidos e 2 mil reformulados.

O que esses números mostram? Em mercados de alta renovação, ouvir o consumidor não é apenas uma atividade de comunicação ou reputação. É parte da decisão sobre onde investir, o que desenvolver, quais atributos priorizar, como posicionar o lançamento e quando reformular ou retirar um produto.

Um mercado com milhares de lançamentos e ciclos cada vez mais curtos

O Brasil ocupa a terceira posição entre os maiores mercados consumidores de beleza e cuidados pessoais do mundo. Dados consolidados pela ABIHPEC apontam que o país movimentou US$ 37,4 bilhões ao consumidor em 2024, representando 5,8% de um mercado mundial estimado em US$ 640 bilhões.

O país também ocupava a quarta posição mundial entre os que mais lançavam produtos. Em 2025, foram registrados 7.359 lançamentos no Brasil, conforme dados do Mintel GNPD divulgados pela ABIHPEC. Isso representa uma média superior a 20 lançamentos por dia.

A competição acontece em uma estrutura formada por cerca de 3.630 empresas e uma cadeia que gerava aproximadamente 7,1 milhões de oportunidades de trabalho. Em 2025, as exportações brasileiras de beleza e cuidados pessoais ultrapassaram US$ 1 bilhão pela primeira vez, com crescimento de 20,1% sobre 2024 e presença em quase 200 países.

Indicador	Dado	Leitura empresarial
Vendas do Grupo Boticário em 2025	R$ 38,1 bilhões em GMV	Escala elevada de operação e distribuição
Participação de produtos recentes	27% das vendas	Renovação do portfólio com efeito direto sobre receita
Base Beauty Box	26 milhões de clientes	Capacidade de acompanhar comportamento, frequência e retenção
Lançamentos de beleza no Brasil em 2025	7.359	Disputa contínua por atenção, experimentação e recompra
Empresas do setor no Brasil	3.630	Mercado pulverizado e competitivo
Exportações brasileiras em 2025	Mais de US$ 1 bilhão	Ampliação da competição e das possibilidades de mercado

O problema não é apenas lançar. É saber o que merece ser lançado

Uma empresa pode ampliar o número de lançamentos e, ao mesmo tempo, aumentar custos de pesquisa, formulação, embalagem, registro, fabricação, comunicação, distribuição e estoque. O desafio empresarial não está na quantidade de novidades, mas na capacidade de selecionar oportunidades com maior aderência ao mercado.

A pesquisa tradicional continua necessária, principalmente quando existe uma decisão específica que exige amostra, controle metodológico e comparação estatística. Entretanto, ela representa um recorte planejado em determinado momento. Comentários, avaliações, reclamações, buscas, publicações e conversas digitais acrescentam outra dimensão: a manifestação espontânea e contínua do consumidor durante sua experiência com a categoria, a marca e o produto.

É nesse ponto que a análise de sentimentos pode contribuir. Seu papel não deve se limitar a contar mensagens positivas, negativas e neutras. Para apoiar desenvolvimento de produtos, é necessário identificar sobre qual atributo o consumidor está falando, em qual contexto, com qual intensidade, diante de qual concorrente e em qual etapa da experiência.

Da opinião dispersa à decisão sobre o produto

Em um cosmético, por exemplo, uma avaliação positiva geral pode esconder uma reclamação sobre embalagem. Um consumidor pode gostar da fragrância, mas rejeitar sua fixação. Pode aprovar o resultado, mas considerar o preço incompatível com o tamanho. Também pode elogiar a fórmula e, ainda assim, abandonar a compra por dificuldade de encontrar o produto.

Uma média simples de sentimento tende a esconder essas diferenças. A análise empresarial precisa decompor a experiência por atributos, como fragrância, textura, eficácia percebida, duração, embalagem, tamanho, preço, disponibilidade, sustentabilidade, ocasião de uso e comparação competitiva.

Etapa de desenvolvimento	Pergunta empresarial	Contribuição da análise
Descoberta	Qual necessidade ainda não está bem atendida?	Localizar reclamações recorrentes, desejos e usos improvisados
Concepção	Quais atributos devem compor o produto?	Hierarquizar benefícios, formatos, tamanhos, fragrâncias e materiais
Segmentação	Para quem o produto deve ser desenvolvido?	Comparar motivações por perfil, região, canal e ocasião de consumo
Posicionamento	Como apresentar o produto?	Identificar a linguagem usada pelo próprio consumidor para descrever problemas e resultados
Lançamento	Como está a aceitação inicial?	Acompanhar rapidamente elogios, objeções, dúvidas e comparações
Aprimoramento	O que precisa ser corrigido?	Separar falhas de fórmula, embalagem, comunicação, preço ou distribuição
Portfólio	O produto deve crescer, mudar ou sair?	Cruzar sentimento, recorrência, vendas, margem, recompra e presença competitiva

Sentimento isolado não basta

O consumidor pode reclamar muito de um produto que também vende muito. Pode elogiar uma novidade, mas não recomprá-la. Uma marca pode apresentar sentimento positivo elevado porque possui consumidores fiéis, enquanto perde espaço em um atributo emergente. Por isso, decisões de produto não devem ser tomadas exclusivamente com base na polaridade das manifestações.

A leitura torna-se mais consistente quando os sentimentos são cruzados com dados de vendas, preço, margem, estoque, devolução, recompra, região, canal, campanhas, perfil do consumidor e movimentos dos concorrentes.

Uma pesquisa da PwC realizada com 5.511 consumidores mostrou que 52% deixaram de comprar ou utilizar uma marca após uma experiência ruim com seus produtos ou serviços. Ao mesmo tempo, 70% dos executivos entrevistados disseram que as expectativas dos consumidores evoluem mais rapidamente do que suas empresas conseguem acompanhar. A distância entre a velocidade do consumidor e a velocidade da empresa é justamente o espaço no qual decisões equivocadas de produto se acumulam.

O que muda com inteligência artificial

A inteligência artificial permite processar um volume de manifestações que seria impraticável por leitura exclusivamente manual. Ela pode classificar temas, reconhecer atributos, comparar concorrentes, identificar emoções, localizar mudanças ao longo do tempo e organizar diferenças entre grupos de consumidores.

Isso não elimina a interpretação humana. Ironia, contexto cultural, campanhas promocionais, influência de criadores de conteúdo, avaliações falsas e mudanças de significado podem distorcer os resultados. A tecnologia amplia escala e velocidade, enquanto especialistas definem critérios, validam categorias e conectam os achados às decisões empresariais.

O resultado esperado não é um painel com uma porcentagem positiva. É uma estrutura capaz de responder quais atributos sustentam a preferência, quais frustrações comprometem a recompra, onde existem necessidades não atendidas, em quais segmentos um conceito possui maior aderência e quais mudanças dos concorrentes precisam ser acompanhadas.

O indicador que toda empresa deveria acompanhar

O dado do Grupo Boticário sugere uma pergunta aplicável a diferentes setores: qual parcela da receita atual da sua empresa vem de produtos lançados ou reformulados recentemente?

Se essa parcela for pequena, a empresa pode estar excessivamente dependente de um portfólio envelhecido. Se for elevada, cresce a necessidade de acompanhar a aceitação, a rentabilidade e a permanência dos lançamentos. Em ambos os casos, a análise contínua do consumidor ajuda a identificar onde inovar e onde preservar produtos já consolidados.

O objetivo não é substituir pesquisa, desenvolvimento, testes ou conhecimento técnico. É reduzir a distância entre aquilo que o mercado manifesta e aquilo que a empresa decide produzir.

Conclusão

Quando 27% das vendas vêm de produtos com menos de um ano, inovação deixa de ser uma promessa institucional e passa a ser um componente mensurável da receita. Em um mercado brasileiro com mais de 7 mil lançamentos anuais, desenvolver produtos apenas com dados internos ou percepções pontuais aumenta a exposição ao erro.

A análise de sentimentos, quando combinada com inteligência de mercado, concorrência e indicadores comerciais, pode transformar manifestações dispersas em critérios para descoberta, desenvolvimento, lançamento e aprimoramento de produtos.

A UIN desenvolve estudos de inteligência de mercado e análise de sentimentos para empresas que precisam compreender consumidores, concorrentes e oportunidades antes de comprometer recursos com novos produtos, campanhas e expansão de portfólio.

Fontes e nota metodológica

Este artigo utiliza dados públicos divulgados pelo Grupo Boticário sobre o desempenho de 2025, pelo Grupo Boticário sobre o desempenho de 2024, pelo Panorama do Setor da ABIHPEC, pela ABIHPEC sobre exportações em 2025, pela ABIHPEC sobre lançamentos registrados em 2025 e pela Pesquisa de Experiência do Consumidor 2025 da PwC.

Os dados demonstram a relevância econômica da inovação e da experiência do consumidor. Eles não comprovam que o resultado do Grupo Boticário tenha sido causado especificamente pelo uso de análise de sentimentos. Essa aplicação é apresentada pela UIN como método de apoio à redução de incerteza em decisões de produto.

Inteligência de Mercado para Marcas Próprias: Caminho para o Sucesso

Estudo de marca própria

As marcas próprias deixaram de disputar apenas preço. Agora disputam preferência, confiança e espaço na rotina do consumidor.

Os números ajudam a dimensionar essa transformação.

Nos Estados Unidos, as marcas próprias movimentaram US$ 282,8 bilhões em 2025. O crescimento foi de 3,3%, enquanto as marcas nacionais avançaram apenas 1,2%. Isso significa que as marcas próprias cresceram quase três vezes mais, segundo dados da PLMA e da Circana.

Na Europa, as vendas alcançaram aproximadamente € 387 bilhões, representando 38,8% do mercado analisado em 17 países. Na Suíça, a participação chegou a 52,3%. Em outras palavras, mais da metade do mercado suíço já pertence às marcas dos próprios varejistas.

A transformação também aparece no comportamento.

Segundo a NielsenIQ, 58% dos consumidores afirmam que não se importam se o produto é de uma marca nacional ou própria. Eles compram aquilo que atende melhor às suas necessidades.

Entre os consumidores da geração Z, 67% consideram os produtos de marcas próprias tão bons quanto os produtos das marcas nacionais.

Além disso, 68% dos consumidores globais consideram as marcas próprias boas alternativas, 69% reconhecem uma relação adequada entre benefício e preço e 60% comprariam mais se encontrassem maior variedade.

O Brasil ainda está distante dos mercados europeus. As marcas próprias representam, em média, entre 10% e 12% das vendas dos supermercados brasileiros. Essa distância, porém, revela espaço para expansão.

Uma pesquisa apresentada pela NielsenIQ no SIMP 2025 mostrou que 58% dos brasileiros pretendiam aumentar as compras de marcas próprias entre 2025 e 2026.

No canal farmacêutico, o faturamento estimado avançou de R$ 4,6 bilhões em 2024 para R$ 6 bilhões em 2025. Quando existe pelo menos um produto de marca própria na compra, o tíquete pode chegar ao dobro do tíquete médio convencional.

No GPA, as marcas próprias já representam 21% do faturamento. A companhia pretende alcançar 25% até 2028, superando R$ 5 bilhões em vendas.

Mas crescimento de mercado não garante sucesso para qualquer produto.

Quanto mais marcas próprias entram nas categorias, menor é a vantagem de simplesmente copiar o líder e oferecer um preço inferior. A disputa passa para formulação, desempenho, design, embalagem, conveniência, sustentabilidade, reputação e adequação regional.

É nesse ponto que a inteligência de mercado altera o desenvolvimento de produtos.

A análise de avaliações, comentários, reclamações, buscas, preços e movimentos da concorrência permite identificar quais atributos geram satisfação, quais provocam abandono, quais necessidades ainda não foram atendidas e quais grupos procuram propostas diferentes.

Essas informações podem orientar a escolha da categoria, a definição do produto, a arquitetura do portfólio, o preço, o nome, os claims, a embalagem, a descrição no marketplace, a seleção de fornecedores e o plano de lançamento.

Depois que o produto chega ao mercado, a análise continua. Experimentação, recompra, abandono, avaliações negativas, ruptura, devoluções, margem, canibalização, conversão digital e reação dos concorrentes precisam ser acompanhados conjuntamente.

A marca própria não deve começar na fábrica e terminar na gôndola.

Ela deve começar na compreensão do mercado, passar pela integração entre varejo e indústria e continuar na aprendizagem gerada pela experiência real do consumidor.

A UIN transforma comportamento, percepção e concorrência em decisões de marcas próprias, da descoberta da oportunidade ao monitoramento do produto no mercado.

#MarcasPróprias #Varejo #InteligênciaDeMercado #ComportamentoDoConsumidor #Indústria #Inovação #UIN

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O Brasil forma pesquisadores. Mas quem transforma conhecimento em riqueza?

Pesquisa Patentes e inovação

Estudo UIN

O Brasil forma pesquisadores. Mas quem transforma conhecimento em riqueza?

Enquanto a China registrou quase 1,8 milhão de pedidos de patentes em 2024, o Brasil registrou aproximadamente 8 mil pedidos internacionais por seus residentes. A diferença não é apenas tecnológica. É econômica.

Todos falam sobre inovação.

Poucos perguntam quanto ela realmente gera de riqueza.

Nos últimos quinze anos, a inovação deixou de ser apenas um indicador tecnológico para se tornar um dos principais motores do crescimento econômico mundial. Países que lideram em propriedade intelectual também concentram empresas mais valiosas, exportações de maior valor agregado e maior produtividade.

Mas onde o Brasil está nessa corrida?

Foi exatamente essa pergunta que motivou o novo estudo da UIN.

O número que chamou nossa atenção

Em 2024, o mundo registrou cerca de 3,7 milhões de pedidos de patentes, o maior volume da história, representando crescimento de aproximadamente 4,9% em relação ao ano anterior. É o quinto ano consecutivo de expansão da atividade inovadora global.

A China sozinha respondeu por aproximadamente 1,8 milhão desses pedidos.

Os Estados Unidos registraram cerca de 503 mil.

O Japão, 421 mil.

A Coreia do Sul, 296 mil.

Enquanto isso, os residentes brasileiros apresentaram aproximadamente 7.988 pedidos de patentes em todo o mundo.

A pergunta não é apenas por que o Brasil registra menos patentes.

A pergunta correta é:

Quanto isso custa para nossa economia?

Existe uma relação entre patentes e crescimento econômico?

Os países que aparecem entre os líderes em patentes também figuram entre aqueles que mais investem em pesquisa, tecnologia e indústria de alto valor agregado.

Quando a WIPO ajusta os dados pelo tamanho da economia, o cenário continua semelhante.

China, Japão, Suíça, Finlândia, Alemanha e Estados Unidos permanecem entre os países com maior intensidade tecnológica.

Isso sugere que a inovação não acompanha apenas economias grandes.

Ela acompanha economias mais produtivas.

O paradoxo brasileiro

O Brasil possui universidades reconhecidas internacionalmente, milhares de programas de pós graduação e uma produção científica relevante.

Mesmo assim, sua transformação em propriedade intelectual e inovação empresarial permanece relativamente baixa quando comparada às principais economias inovadoras.

Isso levanta uma questão estratégica.

Estamos produzindo conhecimento.

Ou estamos produzindo riqueza?

A pergunta que empresas deveriam fazer

Se países que registram mais patentes concentram empresas mais inovadoras, exportações mais sofisticadas e maior produtividade, qual é a posição do seu setor?

Sua empresa atua em um segmento que inova acima ou abaixo da média?

Quais estados brasileiros estão acelerando?

Quais universidades realmente transformam pesquisa em ativos econômicos?

Quais empresas brasileiras lideram esse movimento?

É exatamente isso que estamos pesquisando.

A UIN iniciou um amplo estudo sobre a relação entre inovação, universidades, empresas e crescimento econômico.

O relatório completo responderá questões como:

Existe relação entre número de patentes e crescimento do PIB?
Quais universidades brasileiras mais convertem pesquisa em inovação?
Quais estados concentram a inovação nacional?
Quais empresas brasileiras lideram em propriedade intelectual?
Como Brasil, China, Estados Unidos, Coreia do Sul e Alemanha evoluíram nas últimas duas décadas?
Quais setores brasileiros possuem maior potencial de inovação nos próximos anos?

Mais do que contar patentes, queremos entender como elas influenciam competitividade, produtividade e geração de riqueza.

Porque inovação não deve ser medida apenas pelo número de pesquisas publicadas.

Ela deve ser medida pelo impacto que gera na economia.

UIN, Inteligência para transformar dados em decisões.

Guia para desenvolver Marca própria

Guia oficial para desenvolver marca própria

Marcas Próprias: A Nova Fronteira da Rentabilidade no Varejo

Como varejistas estão deixando de vender produtos para se tornarem donos das marcas

Por UIN – Ultraconhecimento, Inovação e Inteligência

Durante décadas, as marcas próprias foram vistas como uma alternativa de menor preço destinada aos consumidores mais sensíveis a custos. Em 2026, essa visão está ultrapassada.

Os maiores varejistas do mundo descobriram algo muito mais poderoso: quem controla a marca controla a margem, os dados do consumidor, a fidelização e parte significativa da cadeia de valor.

O crescimento das marcas próprias não é mais uma tendência. É uma transformação estrutural do varejo global.

O tamanho da oportunidade

Na Europa, as marcas próprias já representam 38,8% de todas as vendas do varejo alimentar, movimentando aproximadamente €387,4 bilhões anuais. Em 12 dos 17 países monitorados pela NielsenIQ para a PLMA, as marcas próprias cresceram mais rapidamente do que as marcas industriais em 2025.

Em alguns países, a participação já ultrapassa 50%.

Na Suíça, por exemplo, as marcas próprias representam mais da metade das vendas do varejo alimentar.

Nos Estados Unidos, as marcas próprias atingiram 21,2% do valor movimentado pelo varejo em 2025, mantendo trajetória de crescimento superior às marcas tradicionais.

Isso significa que bilhões de dólares estão migrando das grandes indústrias para as mãos dos varejistas.

O que está acontecendo no Brasil

O Brasil ainda está em estágio intermediário de maturidade, o que representa uma enorme oportunidade para empresas que desejam investir nesse mercado.

Segundo dados apresentados pela NielsenIQ durante o SIMP da ABMAPRO:

58% dos consumidores brasileiros pretendem aumentar a compra de marcas próprias
As vendas de marcas próprias já ultrapassaram R$ 6,3 bilhões em 2025
O crescimento médio anual do setor está em torno de 9,2%
Supermercados, farmácias e atacarejos lideram a expansão do segmento

Outro indicador importante mostra que 34% dos lares brasileiros já incorporaram marcas próprias em sua rotina de compras.

Mais interessante ainda é a projeção de mercado.

A ABMAPRO estima que as vendas de marcas próprias no Brasil poderão atingir aproximadamente R$ 153 bilhões.

Por que as marcas próprias estão crescendo?

Há dez anos a resposta seria simples:

Preço.

Hoje a resposta é muito mais sofisticada.

O consumidor passou a perceber que, em muitas categorias, a diferença de qualidade entre marcas próprias e marcas líderes diminuiu significativamente.

Ao mesmo tempo:

inflação elevou a busca por economia;
consumidores passaram a confiar mais nos varejistas;
embalagens evoluíram;
produtos ficaram mais sofisticados;
linhas premium começaram a surgir.

A marca própria deixou de ser apenas uma escolha racional.

Ela passou a ser uma escolha estratégica.

Os setores com maior potencial

1. Alimentos e Bebidas

Continua sendo o principal mercado.

Estimativa de movimentação superior a R$ 30 bilhões.

Categorias mais promissoras:

cafés especiais
snacks
congelados
produtos saudáveis
alimentos funcionais

2. Vestuário

É o maior segmento brasileiro em faturamento.

Estimativa superior a R$ 110 bilhões.

Redes de moda descobriram que criar uma marca própria pode gerar margens significativamente superiores às obtidas com revenda de terceiros.

3. Farmácias

O canal farmacêutico tornou-se um dos mais interessantes do mercado.

Movimentação próxima de R$ 6 bilhões anuais.

Produtos mais promissores:

vitaminas
suplementos
dermocosméticos
higiene pessoal

4. Pet

O mercado pet reúne três fatores raros:

alta frequência de compra
fidelização
margens elevadas

É um dos segmentos mais promissores para os próximos cinco anos.

5. Beleza

Consumidores estão cada vez mais abertos a testar novas marcas.

Isso favorece redes que possuem grande relacionamento com seus clientes.

Quanto uma marca própria pode aumentar a margem?

Embora varie por categoria, estudos internacionais mostram que marcas próprias costumam gerar margens entre 20% e 40% superiores às obtidas com marcas líderes.

O motivo é simples.

O varejista deixa de ser apenas distribuidor.

Ele passa a capturar parte do valor que antes ficava com:

fabricante
distribuidor
representante
intermediários

As 7 vantagens estratégicas das marcas próprias

1. Maior rentabilidade

Mais margem por produto vendido.

2. Fidelização

O cliente precisa voltar ao mesmo varejista.

3. Diferenciação

O concorrente não consegue copiar o produto imediatamente.

4. Poder de negociação

Redução da dependência das grandes indústrias.

5. Controle do sortimento

Liberdade para definir:

preço
embalagem
posicionamento
promoções

6. Uso de dados

O varejista consegue criar produtos com base no comportamento real dos clientes.

7. Construção de ativos

A marca passa a ser um patrimônio da empresa.

Os principais erros das empresas

Criar produtos sem pesquisa

O erro mais comum.

Muitas empresas lançam produtos porque acreditam que existe demanda.

Poucas validam essa hipótese.

Escolher fornecedores apenas pelo preço

O barato costuma sair caro.

Problemas de qualidade destroem a reputação da marca.

Não definir posicionamento

Uma marca própria não pode ser apenas “mais barata”.

Ela precisa ter identidade.

Não acompanhar indicadores

Sem monitoramento, não existe gestão.

Guia UIN para criar uma marca própria de sucesso

Etapa 1

Mapear oportunidades de mercado

Perguntas:

Quais categorias possuem maior crescimento?
Onde existem lacunas competitivas?
O que os consumidores reclamam dos concorrentes?

Etapa 2

Analisar avaliações dos consumidores

A análise de sentimento permite identificar:

problemas recorrentes
desejos não atendidos
oportunidades de inovação

Etapa 3

Selecionar categorias prioritárias

Critérios:

alta recorrência
boa margem
facilidade operacional
demanda crescente

Etapa 4

Definir posicionamento

A marca será:

econômica?
premium?
sustentável?
saudável?
tecnológica?

Etapa 5

Selecionar fornecedores

Avaliação de:

capacidade produtiva
qualidade
certificações
rastreabilidade

Etapa 6

Desenvolver produto e embalagem

A embalagem é responsável por grande parte da decisão de compra.

Etapa 7

Validar com consumidores

Antes de lançar.

Não depois.

Etapa 8

Monitorar KPIs

vendas
margem
recompra
ruptura
satisfação
share de categoria

Como a UIN pode ajudar

A UIN desenvolveu uma metodologia específica para criação e expansão de marcas próprias utilizando inteligência artificial, análise de dados e inteligência de mercado.

DeepConsumer AI

Identifica oportunidades de mercado e categorias mais promissoras.

Análise de Sentimento

Analisa milhares de avaliações de consumidores para identificar demandas não atendidas.

PriceSense

Define preços competitivos e rentáveis.

GeoScale

Identifica regiões com maior potencial de vendas.

LaunchMap

Avalia a viabilidade antes do lançamento.

UIN Market Radar

Monitora concorrentes, tendências e movimentos do mercado em tempo real.