Imagine que você usa IA para comprar um tênis. Em vez de pesquisar manualmente, descreve o que procura para um agente — tipo de uso, características técnicas, prazo de entrega — e recebe uma recomendação pronta. Do outro lado, o seller também utilizou IA para estruturar e publicar esse anúncio. Esse encontro entre agentes, um representando a compra e outro a oferta, é o que define o A2A.
Foi esse tipo de mudança que apareceu com força na NRF 2026, onde o Agent to Agent entrou na agenda como arquitetura de descoberta e conversão. Nós, do ANYMARKET, estivemos no evento a convite da Amazon, acompanhando como marketplaces estão preparando busca e recomendação para interagir com assistentes e copilotos do consumidor.
Ao longo deste artigo, você vai entender o que A2A significa na prática e como preparar seus anúncios para serem lidos e recomendados por agentes inteligentes. Afinal, se o seu anúncio não traduz intenção, atributos e contexto de uso com precisão, a curadoria algorítmica tende a priorizar quem entrega essa estrutura. Boa leitura!
A2A (Agent to Agent) descreve a interação entre agentes inteligentes com objetivos distintos, mas complementares, como por exemplo, um representa a intenção do consumidor; o outro, a lógica de oferta do marketplace.
Quando um usuário pergunta a um copiloto “qual o melhor tênis para corrida com pisada pronada e entrega rápida”, a IA não executa uma busca tradicional. Ela realiza uma curadoria automática entre anúncios, avaliando aderência técnica, avaliações, histórico de performance e disponibilidade.
O mesmo acontece quando o consumidor utiliza um aplicativo com IA que compara ofertas, analisa comentários, cruza preço e prazo e sugere o melhor custo-benefício. Esse processo já está em operação e se intensificou com a IA generativa, que tornou a intenção de busca mais complexa e precisa.
Nesse contexto, o anúncio que responde melhor a essa intenção ganha visibilidade. Não por persuasão, mas por estrutura. Um exemplo público desse movimento foi o anúncio feito por Fred Trajano sobre o desenvolvimento de um assistente de IA para consumo no ecossistema Magalu, reforçando que a mediação algorítmica da compra já é uma estratégia declarada no varejo brasileiro.
Para ver outras tendências que encontramos pela NRF, confira: “NRF 2026: o “próximo agora” já começou e ele não espera ninguém”
Em uma realidade A2A, o anúncio passa a operar como um insumo direto para tomada de decisão algorítmica. Ele não é avaliado apenas pela atratividade visual ou pelo apelo comercial, mas pela capacidade de sustentar uma escolha automatizada com o menor nível possível de incerteza.
A dor do seller surge exatamente aqui. Anúncios incompletos, genéricos ou mal estruturados não “perdem apenas conversão”; eles simplesmente deixam de entrar na curadoria dos agentes. Se a IA não consegue responder perguntas básicas sobre uso, compatibilidade, restrições ou contexto, o produto é descartado antes mesmo de ser exibido.
Por isso, a construção do anúncio exige uma abordagem técnica. O foco não é a linguagem promocional, mas sim a ser precisão informacional: onde o produto se encaixa, para quem ele funciona, em quais cenários entrega valor e em quais não entrega. Marketplaces favorecem anúncios que reduzem ambiguidade porque isso diminui o risco da decisão automatizada, um princípio central do modelo Agent to Agent.
Estruturar anúncios para A2A começa pela camada de dados, mas precisa respeitar um ponto crítico: marketplaces operam com regras rígidas de nomenclatura e padronização, especialmente em títulos. Ignorar essas regras compromete publicação, moderação e visibilidade. Por isso, a aderência ao A2A acontece principalmente na descrição, não no título.
A descrição passa a assumir o papel estratégico de traduzir intenção de uso para agentes inteligentes, sem violar políticas de marketplace. A parte boa é que você pode usar um agente de IA para criar essa descrição. Na prática, descrições preparadas para A2A seguem alguns princípios operacionais:
Dessa forma, o título permanece dentro das regras de nomenclatura do marketplace, enquanto a descrição sustenta a profundidade necessária para agent to agent. Em ambientes de curadoria algorítmica, é essa separação clara entre conformidade e semântica que permite escalar visibilidade sem comprometer governança.
Leia também: “IA para marketplace: onde usar Inteligência Artificial na operação?”
Manter esse nível de profundidade manualmente é inviável em operações de médio e grande porte. A escala do catálogo entra em conflito direto com a exigência de qualidade informacional.
Os SBOTs do ANYMARKET foram desenvolvidos exatamente para resolver esse ponto. O Ad Writer AI constrói títulos e descrições a partir de padrões de intenção de busca, comportamento do consumidor e exigências de cada marketplace, garantindo consistência sem perda de contexto.
Já o SBOTs Predictor atua na camada estrutural, associando corretamente categorias e atributos. Isso ajuda a reduzir erros de classificação, melhorar a leitura algorítmica do produto e aumenta a aderência ao modelo A2A.
À medida que o A2A se consolida, a visibilidade dos produtos passa a depender menos da navegação humana direta e mais da interpretação feita por agentes intermediários.
Sellers que estruturam anúncios compatíveis com essa lógica constroem vantagem competitiva sustentável. Aqueles que ignoram essa camada perdem relevância nas recomendações automatizadas.
Por fim, entendemos que o A2A redefine como produtos são encontrados, avaliados e priorizados em marketplaces. Para estruturar sua operação e seus anúncios de acordo com essa nova lógica, conheça o ANYMARKET e converse com especialistas em vendas em marketplaces, afinal, sua operação não pode parar.
