Valide seu feed de produtos para os resultados de compras do ChatGPT e garanta que seus produtos estejam elegíveis a aparecer quando os compradores perguntam à IA o que comprar.
Supports Google Merchant Center XML and TSV/CSV formats.
As experiências de compra com IA usam dados de produto estruturados — títulos, preços, disponibilidade, imagens, identificadores e descrições. Se esse feed estiver incompleto ou malformado, seus produtos podem ser ignorados quando o ChatGPT e outros assistentes de IA recomendam o que comprar.
O verificador de feed de compras do ChatGPT valida seu feed de produtos conforme os campos e formatos que as compras com IA exigem, sinaliza atributos ausentes ou inválidos e mostra o que corrigir para que seu catálogo seja elegível a aparecer nas respostas de compra movidas a IA.
Cole a URL do seu feed de produtos ou uma página de produto e lemos seus dados estruturados.
Verificamos títulos, preços, disponibilidade, GTINs, imagens e atributos obrigatórios para compras com IA.
Veja quais produtos e campos corrigir para deixar seu catálogo pronto para compras com IA.
As experiências de compra com IA funcionam extraindo dados de produto estruturados diretamente de feeds e páginas de produto — não navegando na sua loja como um humano faria. Quando um comprador pergunta ao ChatGPT ou Perplexity "onde comprar uma jaqueta de corrida impermeável por menos de R$ 500", o motor recupera os registros de produto que consegue analisar: títulos, preços, disponibilidade, imagens, GTINs e descrições formatadas em marcação schema.org Product. Se seus dados de produto são legíveis por máquina, completos e consistentes, seus itens se tornam candidatos para respostas de compras IA.
Os atributos de produto que o shopping com IA precisa vão além do que muitos varejistas se preocupam em preencher. Um título claro e rico em palavras-chave que inclua marca, modelo, material e tamanho não é opcional — é o campo principal que o motor usa para corresponder à intenção do comprador. O preço deve ser preciso e atualizado; preços obsoletos ou enganosos fazem o motor desconfiar de toda a ficha. A disponibilidade deve refletir o status de estoque em tempo real. Os GTINs (números de artigo comercial global) como códigos EAN ou UPC e os MPNs (referências do fabricante) são as impressões digitais que permitem aos motores IA deduplicar listagens, comparar preços entre vendedores e confirmar a identidade do produto sem ambiguidade.
Dados de produto incompletos ou inconsistentes são a causa mais comum de catálogos excluídos das respostas de compras IA. Varejistas que atualizam feeds do Google Shopping ocasionalmente mas nunca auditam o markup schema.org em suas páginas de produto criam uma realidade dividida: o validador de feed passa, mas os dados estruturados na página que os crawlers IA realmente leem estão desatualizados, sem informações de preço ou sem GTIN. A consistência é tão importante quanto a completude.
Os requisitos do shopping IA diferem dos feeds tradicionais do Google Shopping em pontos importantes. O Google Merchant Center se preocupa principalmente com a conformidade do formato do feed, políticas de conteúdo proibido e precisão de preços para lances publicitários. Os assistentes de shopping IA aplicam um conjunto mais rico de sinais de confiança: se um produto é claramente identificável como um item real específico, se a descrição é factual e útil em vez de promocional, se a marca é uma entidade reconhecida e se a página de produto confirma o que o feed diz.
Oito passos práticos para tornar seu catálogo de produtos totalmente elegível para recomendações de compras IA.
Baixe todo o seu feed e calcule as taxas de preenchimento para cada campo obrigatório: título, preço, disponibilidade, GTIN/MPN, imagem principal, descrição, marca e condição. Mire 100% em identificadores e disponibilidade.
GTINs (EAN, UPC, ISBN, JAN) e MPNs são os principais sinais que a IA usa para resolver um produto como um item real específico. Sem eles, o motor não pode deduplicar sua listagem nem tratar o produto como verificável.
Seu título deve seguir o padrão: Marca + Tipo de produto + Atributos-chave (cor, material, tamanho, modelo). "Nike Tênis de corrida Air Zoom Pegasus 40 Masculino, Preto, Tamanho 42" dá à IA tudo que ela precisa.
Use os valores de disponibilidade do schema.org — InStock, OutOfStock, PreOrder, BackOrder — e mantenha-os sincronizados com o estoque real em quase tempo real.
Use imagens de alta resolução (mínimo 800x800px) em um fundo limpo e sem elementos. Mostre o produto claramente, sem marcas d’água ou texto promocional sobreposto.
Os motores IA tratam conteúdo promocional ("O melhor da categoria!", "Oferta limitada!") como um sinal de desconfiança negativo. Escreva descrições que especifiquem o que é o produto, o que faz, do que é feito e para quem é.
O campo de marca deve corresponder exatamente ao nome canônico da sua marca. Inconsistências entre feed, página de produto e registros externos criam confusão de entidade que reduz a elegibilidade no shopping IA.
Após cada atualização de feed ou lançamento de produto, passe a URL do feed ou páginas de produto-chave pelo verificador. Ele expõe erros no nível de campo, lacunas de consistência, identificadores ausentes e inconsistências de disponibilidade.
Termos-chave para otimização de feeds de produto e elegibilidade no shopping IA, em linguagem clara.
Qualquer varejista ou agência cujos produtos deveriam aparecer quando compradores perguntam à IA o que comprar.
Varejistas diretos e de mercado médio cujos produtos são elegíveis para recomendações de shopping IA mas não estão aparecendo. O verificador identifica as lacunas de campos e problemas de consistência que impedem a inclusão.
Catálogos de vestuário com centenas de variantes de cor e tamanho são especialmente suscetíveis a dados de identificadores incompletos. O verificador sinaliza variantes sem GTINs, disponibilidade não definida por variante e padrões de título que não incluem os atributos que os compradores buscam.
Eletrônicos de consumo é uma das categorias onde GTINs e MPNs são mais estritamente exigidos pelos motores de shopping IA. Identificadores ausentes ou incorretos causam que listagens de eletrônicos sejam completamente ignoradas.
Marcas que lançam ou crescem com o shopping IA como canal principal precisam de seus dados de produto estruturados para IA desde o primeiro dia. O verificador fornece uma auditoria de base antes do lançamento e validação recorrente.
Varejistas que vendem em seu próprio site, Amazon, Google Shopping e comparadores frequentemente têm dados de feed que divergem entre canais. O verificador valida o feed do site e o markup schema de forma independente.
Agências de SEO de e-commerce e de performance que gerenciam dados de produtos para vários clientes podem usar o verificador para produzir uma auditoria de feed rápida e estruturada para qualquer URL.