Introdução
Na era dos agentes de IA que navegam, comparam e concluem compras de forma autónoma, a capacidade de descoberta de produtos de IA já não é uma palavra da moda — é uma tática de sobrevivência. O SEO tradicional e os esquemas rígidos simplesmente não serão suficientes quando os modelos atuarem como primeiros pontos de contacto entre os clientes e o seu catálogo. Para competir, as marcas devem construir Protocolos de Contexto de Modelo (MCPs): interfaces estruturadas que permitem que os sistemas de IA consultem, filtrem e realizem transações com o seu catálogo de produtos em tempo real. Este artigo explica como evoluir de esquemas para MCPs, para que os seus produtos permaneçam visíveis — não apenas para humanos, mas para os agentes inteligentes do futuro.
Por que é que a capacidade de descoberta de produtos de IA é importante nas compras com agentes
Os agentes atuais baseados em LLM (por exemplo, assistentes de próxima geração) estão a começar a realizar compras com agentes — o que significa que não se limitam a sugerir produtos; na verdade, percorrem catálogos de produtos, comparam opções e fazem encomendas em nome dos utilizadores. A diferença entre ser “encontrável por IA” e simplesmente “encontrável por humanos” está a crescer rapidamente.
Embora o SEO e a marcação de esquema ainda sejam necessários, já não são suficientes. Os agentes de IA não podem depender de forma fiável da pesquisa nas suas páginas ou da análise de HTML. Em vez disso, beneficiam de acesso estruturado e em tempo real ao seu catálogo — que é onde a capacidade de descoberta de produtos de IA se torna essencial.
As marcas que se limitam a espelhar os seus catálogos Web em esquemas ou feeds correm o risco de serem filtradas por agentes que priorizam a relevância em tempo real, a semântica e as capacidades de transação. Se os seus concorrentes expuserem MCPs enquanto você não o faz, o catálogo deles poderá aparecer em mais jornadas de compra lideradas por agentes — deixando-o para trás.
O papel dos esquemas, dados estruturados e metadados
Antes de construir um MCP, a sua base deve ser sólida. Isto significa utilizar padrões estabelecidos como schema.org, feeds de produtos estruturados (por exemplo, feeds do Google Shopping) e etiquetas de metadados avançadas (por exemplo, marca, material, dimensões, etiquetas).
No entanto, esses esquemas são inerentemente apenas de leitura. Dizem aos motores de busca o que é o seu produto, mas não permitem consultas dinâmicas, filtragem ou ações de transação por terceiros. Os agentes de IA precisam de mais do que declarações estáticas — precisam de interfaces.
Considere esta analogia: a marcação de esquema é uma montra de loja; um MCP é um balcão de concierge onde os agentes podem pedir stock, comparar e até realizar transações.
Para colmatar a lacuna:
Utilize metadados avançados no esquema (por exemplo,
additionalPropertyem schema.org) para capturar atributos de marca, materiais, sustentabilidade, etc.Certifique-se de que o seu feed de produtos é mantido atualizado (em tempo real ou quase em tempo real).
Exponha feeds através de APIs ou endpoints que possam servir clientes de máquina.
Utilize identificadores consistentes (SKUs, GTINs, identificadores) para que o mapeamento seja fiável.
Mesmo quando os agentes de IA fazem pesquisa na Web, primeiro apresentarão os seus esquemas — para que essa camada seja limpa, abrangente e alinhada com o seu design de metadados MCP mais profundo.
Projetar um MCP: componentes principais e melhores práticas
Para construir um MCP que não seja apenas funcional, mas também resiliente no futuro, precisa de considerar várias decisões arquitetónicas e de design.
1. Declaração de Manifesto/Capacidade
O seu MCP deve publicar um ficheiro de manifesto (por exemplo, JSON) que declare o que a API pode fazer: pesquisar, filtrar, disponibilidade, compra, etc. Os agentes utilizam isto para compreender os seus endpoints antes de ligar.
2. Endpoints de Consulta/Pesquisa
Estes permitem que os agentes perguntem “encontre-me produtos que correspondam a X, Y, Z” com filtros, classificação e paginação. Utilize a classificação semântica ou a recuperação baseada em incorporação para suportar consultas difusas.
3. Metadados e Contexto Semântico
Exponha campos de metadados estruturados e camadas de contexto (por exemplo, “sustentabilidade”, “material”, “ética da marca”). Os vetores de incorporação ou as etiquetas semânticas ajudam os agentes a interpretar o significado para além das correspondências literais.
4. Endpoints Transacionais/de Ação
Se quiser permitir que os agentes concluam compras, ofereça endpoints como addToCart, checkout, applyDiscount, confirmOrder. A autenticação e a segurança fortes são obrigatórias aqui.
5. Segurança, Permissões e Limitação de Taxa
Precisará de âmbitos, tokens e limitação para proteger os seus sistemas. Os agentes só devem ver o que lhes é permitido (por exemplo, moeda, stock regional, promoções).
6. Suporte de Caminho de Recurso/Humano
Nem todos os agentes suportarão MCPs. Ofereça comportamento de recurso (por exemplo, recurso ao seu site Web ou links de feed) para clientes mais antigos.
7. Controlo de Versões e Compatibilidade com Versões Anteriores
À medida que itera, certifique-se de que os clientes mais antigos (ou versões de agente) ainda funcionam. Controle a versão da sua API e padrões de manifesto.
Melhores práticas
Comece com apenas leitura (pesquisa, filtro) antes de ativar a capacidade transacional
Registe todos os pedidos de agentes para análise
Utilize a classificação baseada em incorporação para complementar os filtros de palavras-chave
Forneça mensagens de erro/recursos claros para que a lógica do agente possa recuperar normalmente
Conclusão e chamada para ação
Num mundo onde os agentes de IA se estão a tornar compradores de primeira classe, construir para a capacidade de descoberta de produtos de IA já não é opcional — é essencial. Ao evoluir de esquemas estáticos para MCPs totalmente funcionais, as marcas podem garantir que os seus catálogos permanecem visíveis, consultáveis e acionáveis nos fluxos de compra com agentes.
Se estiver pronto para começar, o seu próximo passo é escolher um pequeno subconjunto de produtos, definir o seu manifesto, construir endpoints de apenas leitura e testá-los com agentes simples. Com o tempo, pode expandir para capacidades transacionais completas, monitorizar o tráfego de agentes e iterar.
Chamada para ação
Se precisar de ajuda para definir o seu manifesto MCP ou comparar compensações, diga-me — posso ajudá-lo a construir um projeto MVP enxuto que pode prototipar em semanas, não em meses.
Perguntas Frequentes
1. O que é um MCP?
Um Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é uma interface que permite que os modelos de IA interajam com o seu sistema — consultando, filtrando e atuando — para além da mera leitura de HTML ou metadados de esquema.
2. Em que é que difere da marcação de esquema?
A marcação de esquema são dados de apenas leitura para motores de busca. Os MCPs suportam consultas dinâmicas e (opcionalmente) transações.
3. Todos os agentes de IA suportarão MCPs agora?
Ainda não — está a emergir. Mas os primeiros utilizadores (por exemplo, a iniciativa MCP da Shopify) estão a abrir caminho.
4. Já existe um MCP padrão?
Existem protocolos e propostas emergentes (por exemplo, Shopify MCP), mas o espaço está a evoluir.
5. Quando é que uma marca deve investir em MCP em vez de se manter fiel ao SEO/feeds?
Comece com SEO e esquema; assim que o seu catálogo e maturidade tecnológica permitirem, introduza gradualmente o MCP para linhas de produtos onde a visibilidade da IA é mais importante
