Para marcas de comércio eletrónico focadas no futuro, o cliente principal está a mudar rapidamente de uma pessoa atrás de um ecrã para agentes de IA que o referido cliente humano utiliza em seu nome para pesquisar e, se as projeções estiverem corretas, comprar o produto em seu nome.
Gigante de banco de investimento e serviços financeiros O Morgan Stanley, por exemplo, publicou pesquisas sugerindo que 10-20% de todo o gasto comercial dos EUA poderia ser agente até 2030 – totalizando entre 190 mil milhões e 385 mil milhões de dólares.
Em resposta a essa mudança sísmica, a startup de comércio eletrônico de IA agente de quatro anos Azoma revelou o Agentic Merchant Protocol (AMP).
Esta nova estrutura foi projetada para fornecer aos varejistas de alto volume — como marcas de supermercado, fabricantes de eletrônicos e marcas de moda — uma âncora “amiga da marca” em um ecossistema cada vez mais dominado por compradores autônomos.
A ideia é atraente e aparentemente simples em sua essência: em vez do status quo atual, em que os comerciantes que vendem produtos físicos on-line precisam inserir manualmente informações sobre cada produto, como SKUs e materiais em diferentes mercados on-line e agregadores de lista de produtos (por exemplo, Walmart, Amazon, Google Shopping, etc.) – as marcas agora podem simplesmente pegar todas essas informações, colocá-las na plataforma da Azoma e distribuí-las para onde quer que precisem, incluindo páginas otimizadas para agentes de IA pesquisar e recuperar as informações para os usuários, recomendando-lhes os produtos que se adequam às suas necessidades específicas. consulta.
Usando a tecnologia para acabar com a era da ‘caixa preta’ do comércio eletrônico de IA inicial
A integração moderna de IA normalmente depende de sistemas isolados, como o ACP da OpenAI ou o UCP do Google. Embora esses protocolos gerenciem os handshakes técnicos necessários para descoberta e pagamento, eles oferecem supervisão mínima em relação à integridade da marca.
Quando um agente de IA implantado por um cliente “raciocina” sobre a consulta de produto de seu consumidor humano, muitas vezes ele sintetiza dados de cantos não verificados da web, como o Reddit ou sites afiliados desatualizados, criando um efeito de “caixa preta” onde a mensagem pretendida da marca é perdida.
O AMP funciona como um “sistema de registro” de alto nível que une essas plataformas distintas. Ele permite que as empresas centralizem a inteligência de seus produtos – incluindo proteções legais e manuais de marca – em um formato único e nativo da máquina.
“AMP quebra as bases do comércio eletrônico tradicional”, afirma Max Sinclair, CEO da Azoma em um comunicado de imprensa compartilhado com VentureBeat antes do anúncio oficial marcado para 12 de março em Londres. “Durante décadas, mercados como Amazon e Walmart atuaram como guardiões, controlando páginas de detalhes de produtos, classificações e distribuição. As marcas otimizaram um conjunto finito de endpoints: PDPs, anúncios, resultados de pesquisa. Em um mundo agente, essas páginas fixas não existem mais”.
A plataforma Azoma foi projetada especificamente para varejistas e fabricantes de bens físicos de alto volume, com concentração principal nos setores de bens de consumo embalados (CPG) e bens de consumo de rápido movimento (FMCG).
Numa entrevista à VentureBeat, Sinclair distinguiu explicitamente a utilidade do protocolo de ativos ou serviços apenas digitais, observando que a Azoma atualmente não suporta NFTs, SaaS ou setores financeiros como bancos e seguros.
Seja facilitando o reordenamento automatizado de produtos básicos domésticos, como sabão para lava-louças, ou fornecendo dados de “raciocínio” para compras de alto valor, como suplementos especializados e equipamentos de esqui, o protocolo serve como tecido conjuntivo digital para marcas cujo valor está enraizado no mundo físico.
Soberania num mundo multiagente
O protocolo já foi rapidamente adoptado por uma coligação de gigantes dos bens de consumo, incluindo L’Oréal, Unilever, Mars, Beiersdorf e Reckitt. Para estas organizações, manter uma identidade consistente em várias superfícies de IA é uma prioridade urgente.
“O fato de empresas como L’Oréal, Unilever, Mars e Beiersdorf terem agido tão rapidamente para adotar o AMP diz tudo sobre a urgência que sentem”, observou Sinclair durante uma entrevista recente à VentureBeat. “São empresas que passaram décadas construindo o valor da marca – elas não estão dispostas a entregar o controle de como seus produtos são representados a uma caixa preta de IA”.
O conjunto AMP fornece diversas alavancas críticas para líderes técnicos:
-
Catálogos canônicos nativos de máquinas: Estruturas de dados projetadas especificamente para ingestão de LLM, enriquecidas com sinalização em nível pessoal.
-
Distribuição Programática na Web Aberta: Garantir que os dados que os agentes encontram na web aberta correspondam à documentação oficial da marca.
-
Infraestrutura independente de agente: um design que evita o aprisionamento do fornecedor, permitindo que as marcas interajam com qualquer assistente de IA ou agente de mercado.
-
Visibilidade de Desempenho: Ferramentas para medir como os agentes “pesam” atributos específicos do produto e verificam a conformidade em todo o ecossistema.
Inteligência como fosso competitivo
Além da simples distribuição de dados, a Azoma fornece um fluxo de trabalho completo projetado para garantir participação de mercado em uma economia que prioriza a IA.
A plataforma inclui um mecanismo proprietário “RegGuard™ Compliance” que audita automaticamente todo o conteúdo gerado de acordo com diretrizes rígidas da marca e regras regulatórias, como os padrões FDA/DSHEA.
Essa supervisão automatizada é combinada com rastreamento avançado de citações, permitindo que as marcas vejam exatamente quais fontes – desde Reddit e Quora até Wikipedia e YouTube – os agentes de IA estão citando quando fazem uma recomendação.
Esta visibilidade granular já rendeu ganhos de desempenho significativos para os primeiros parceiros. A empresa informa que para a marca Ruroco tráfego do site do ChatGPT aumentou 14x, posicionando-os como a marca de capacetes de esqui número 1 recomendada nas regiões-alvo.
Da mesma forma, os clientes viram sua parcela de menções em agentes de varejo específicos, como Amazon Rufus, aumentar em 5x, enquanto o conteúdo otimizado demonstrou aumentos de conversão de até 32% em testes A/B.
Ao abordar “bloqueadores GEO” técnicos – como erros de esquema, lacunas de rastreabilidade e conteúdo somente JavaScript que os raspadores tradicionais podem perder – a Azoma permite que as marcas façam a transição da observação passiva para a otimização ativa da conversa de IA.
Para empresas de rápido crescimento como a Perfect Ted, esta visibilidade contribuiu para um aumento de receita de +532% ano após ano.
Combinando DNA de mercado com pesquisa de IA
A equipe de liderança da Azoma reflete a interseção entre varejo de alta escala e computação avançada.
Sinclair passou seis anos na Amazon, onde liderou a experiência de navegação do cliente para o lançamento em Singapura e gerenciou a expansão da Amazon Grocery em toda a União Europeia.
Esta gestão no maior retalhista do mundo destacou as limitações das listagens estáticas num mercado dinâmico e impulsionado pela IA. “No mundo tradicional do comércio eletrônico… você escreveria uma lista de produtos, publicaria e pronto”, observou Sinclair. “Neste novo mundo, as páginas de detalhes dos produtos são generativas… nossos clientes perdem todo o controle”.
A espinha dorsal técnica do protocolo é liderada pelo CTO Timur Luguev, bolsista Fulbright e bolsista ERCIM com mais de uma década em aprendizagem profunda multimodal.
Luguev vê o AMP como uma forma de influenciar indiretamente a “pegada online” mais ampla que informa o raciocínio da IA. “Queremos alimentar os agentes, basicamente, indiretamente, através de uma presença on-line aberta”, explicou Luguev.
“Esse é o foco: basicamente primeiro definir esse tipo de padrão, centralizar essas informações sobre o produto e a marca em um só lugar, depois distribuí-las nas superfícies abertas e depois quantificar e medir o impacto”.
Licenciamento e implicações de mercado
A Azoma está posicionando seu protocolo como uma alternativa neutra às abordagens de jardim murado dos principais fornecedores de tecnologia. Enquanto os mecanismos de pesquisa priorizam a experiência do usuário do consumidor, o AMP se concentra exclusivamente nas necessidades do comerciante em termos de previsibilidade e precisão.
|
Recurso |
Protocolos de plataforma (ACP/UCP) |
Azoma AMP |
|
Foco Primário |
Execução de transação |
Controle de marca e distribuição multiagente |
|
Alcance de dados |
Apenas ecossistema interno |
Plataforma cruzada e Web aberta |
|
Governança da marca |
Não/supervisão parcial |
Controle total definido pela empresa |
|
Integração |
APIs centradas no desenvolvedor |
Marketing e comércio amigável para equipes |
Essa mudança substitui efetivamente o tradicional Search Engine Optimization (SEO) pelo Agentic Commerce Optimization (ACO).
Sinclair argumenta que esta transição é impulsionada por uma mudança na confiança do consumidor. “Você vai confiar no ChatGPT agindo sobre seus dados [more] do que apenas colocar no Google ‘que colchão devo usar’ e apenas clicar em quem pagou por aquele link superior”, diz ele.
Estrutura de preços
A estratégia comercial da Azoma foi concebida para preencher a lacuna entre a aquisição tradicional de software empresarial e as métricas orientadas para o desempenho da era da IA. Atualmente, a empresa utiliza um modelo empresarial padrão, envolvendo-se com os seus parceiros globais através de contratos anuais que normalmente ficam na faixa de seis a sete dígitos. Esta estrutura destina-se a alinhar-se com os quadros orçamentais existentes de organizações de grande escala, proporcionando a previsibilidade necessária para o planeamento de departamentos multinacionais.
Contudo, a visão de longo prazo da empresa envolve um pivô fundamental em direção a um modelo de precificação baseado em resultados. Ao integrar-se diretamente nos dados e fluxos de receita de uma marca, a Azoma pode medir o impacto financeiro específico de cada intervenção sindicalizada em todo o ecossistema de agentes.
“Nossa ambição é que o futuro seja… sofrer uma redução quando eles [agents] entregar valor”, explicou Sinclair.
Este objetivo faria efetivamente a transição do protocolo de uma despesa de SaaS para um ativo baseado em desempenho, refletindo como as plataformas de publicidade modernas operam, vinculando os custos diretamente ao crescimento incremental da receita.
Comércio eletrônico agente baseado em resultados
Além da mera distribuição de dados, a Azoma busca um modelo em que a receita esteja diretamente vinculada a interações agentes bem-sucedidas. Embora os atuais clientes empresariais normalmente se envolvam através de contratos anuais tradicionais de seis a sete dígitos, o objetivo de longo prazo da empresa é a fixação de preços baseada em resultados.
“Nossa ambição é que o futuro seja… sofrer uma redução quando eles [agents] entregar valor”, afirmou Sinclair. Luguev observou que, ao acessar os fluxos de dados de uma marca, eles podem fornecer previsões rigorosas de ROI. “Temos acesso às nossas ações e então medimos quais ações realmente tiveram o maior impacto… proporcionando-lhes a capacidade de prever quais campanhas quais ações e onde distribuir com base nesse entendimento”.
Enquanto o mercado se prepara para a revelação oficial do protocolo no evento Agentic Commerce Optimization em Londres, no dia 12 de março, a mensagem para o C-suite é clara: a página do produto “consertado” está morta. “Quando L’Oréal, Unilever e Mars caminham juntas na mesma direção, o resto do mercado presta atenção”, concluiu Sinclair.
