Google Shopping: Automatize Atributos ou Perca para a IA

Se você tem um e-commerce com mais de 500 SKUs e ainda tem alguém na sua equipe preenchendo atributos do Google Shopping manualmente — ou pior, deixando-os em branco — você não está apenas perdendo tempo. Você está queimando dinheiro. Literalmente.

Imagine o seguinte cenário: você vende uma camisa de linho bege. O Google pede a cor. Você não preenche. O usuário busca por “camisa linho bege”. O Google, na sua infinita sabedoria algorítmica, pode até mostrar o seu produto se a descrição for boa. Mas ele vai priorizar o concorrente que disse explicitamente: color: bege, material: linho, gender: male.

Por quê? Porque o Google odeia adivinhar. Ele ama certeza. E a certeza vem de dados estruturados.

Neste artigo, não vamos falar sobre o básico. Eu assumo que você sabe o que é um GTIN. Vamos falar sobre como arquitetar um sistema que preenche essas lacunas automaticamente, transformando seu feed de produtos de uma bagunça de dados em uma arma de conversão.

Critério	Método Tradicional (Manual)	Método Novo (IA/Programático)
Velocidade	Lento e tedioso (horas por SKU)	Instantâneo (milhares de SKUs em minutos)
Precisão	Propenso a erro humano e campos vazios	Padronizado e baseado em reconhecimento de imagem/texto
Escalabilidade	Impossível escalar sem aumentar equipe	Escala infinita sem custo marginal de mão de obra
Visibilidade no Google	Baixa (perde para quem tem dados ricos)	Alta (prioridade no algoritmo por dados estruturados)
Custo Operacional	Alto (salários e tempo de gestão)	Reduzido (custo de software/API)

O Custo Oculto da Preguiça de Dados

A maioria dos Diretores de Marketing olha para o Google Merchant Center (GMC) como um mal necessário. Um lugar onde você joga um XML e reza para não ver erros vermelhos de reprovação. Essa mentalidade é o motivo pelo qual o seu ROAS estagnou.

Atributos não são apenas requisitos burocráticos; eles são ganchos de relevância. Quando você automatiza o preenchimento de atributos opcionais (como pattern, size_system ou age_group), você está essencialmente expandindo a superfície de contato do seu produto com as buscas do usuário.

“Um feed rico em atributos não ganha apenas o clique; ele ganha o leilão antes mesmo dele começar, porque o Índice de Qualidade do feed dispara.”

Então, como paramos de digitar e começamos a automatizar? Existem três camadas de sofisticação aqui. Vamos escalar.

Nível 1: A Cirurgia com Regras de Feed (Merchant Center)

Se você não tem orçamento para ferramentas caras de PIM (Product Information Management) ou middleware, o próprio Google Merchant Center oferece uma ferramenta nativa que é criminosamente subutilizada: as Regras de Feed.

Muitos usam isso apenas para corrigir erros. O estrategista sênior usa para criar dados.

A Mágica do “Se-Então”

Digamos que seu ERP é antigo e não exporta o campo gender (gênero). Mas, nos títulos dos seus produtos, você tem palavras como “Masculino”, “Feminino”, “Homem”, “Mulher”.

Você pode criar uma regra no GMC que diz:

• Condição: Se title contém “Homem” OU “Masculino”
• Ação: Definir gender para “male”

Parece simples, certo? Mas a maioria para por aí. Onde a coisa fica interessante é quando usamos isso para atributos mais complexos, como product_type ou custom_label para segmentação de campanha.

Nível 2: Regex – A Linguagem Secreta da Automação

Aqui separamos os amadores dos profissionais. Expressões Regulares (Regex) são sequências de caracteres que formam um padrão de pesquisa. Ferramentas de gestão de feed (como DataFeedWatch ou Channable) e até o próprio GMC suportam isso.

Imagine que você vende móveis. As dimensões estão todas misturadas na descrição: “Mesa de jantar incrível, medindo 120x80cm com acabamento em verniz”.

Extrair “120x80cm” manualmente é inviável. Com Regex, você cria um padrão que diz ao sistema: “Encontre qualquer sequência de números, seguida por um ‘x’, seguida por outros números, seguida por ‘cm’”.

Automaticamente, você extrai esse dado e o injeta no atributo size ou product_detail. De repente, seu produto aparece para quem busca “mesa 120cm” e o do seu concorrente não.

Nível 3: AIO e a Revolução da IA Generativa

Regras e Regex são ótimos, mas são rígidos. Se a descrição mudar de “120x80cm” para “120 por 80 centímetros”, seu Regex pode quebrar. É aqui que entramos na era da AI Optimization (AIO).

Hoje, a abordagem mais avançada envolve o uso de LLMs (Large Language Models) para ler, interpretar e estruturar seus dados de produto. Não estamos falando de “gerar texto”, mas de “entender contexto”.

Como funciona na prática?

Imagine passar todo o seu catálogo por uma IA que analisa a imagem do produto e a descrição bruta. A IA pode identificar que aquela calça não é apenas “azul”, mas “azul marinho” (aumentando a precisão). Ela pode ver que a gola é “V” e preencher o atributo collar_type automaticamente.

É aqui que a governança de dados se encontra com a inovação. Soluções de AIO, como a tecnologia desenvolvida pela ClickContent, estão se tornando essenciais para CMOs que querem escalar sem perder qualidade. A capacidade de gerar milhares de páginas ou descrições de produtos únicas, mantendo a consistência dos atributos técnicos, é o que permite reduzir o CAC (Custo de Aquisição de Clientes) através de um SEO Programático bem feito e feeds de shopping impecáveis.

A IA não cansa. Ela não esquece de preencher o campo material. Ela não comete erros de digitação. Ela garante que, se o produto é de algodão, o atributo diz “algodão”, e não “alg” ou “100% alg”.

Estratégia de “Atributos Fantasmas”

Um segredo que poucos consultores compartilham: você deve preencher atributos que nem sabia que existiam. O Google tem uma lista enorme de atributos opcionais que a maioria ignora.

Por que você deve se importar?

Filtros. Olhe para a barra lateral do Google Shopping. O usuário pode filtrar por “Estilo da Gola”, “Material”, “Ocasião”. Se você não tem esses dados preenchidos (automaticamente, claro), seu produto desaparece quando o filtro é ativado.

Use a automação para mapear:

• Material: Extraia da descrição.
• Padrão (Pattern): Listrado, Xadrez, Liso (a IA visual faz isso perfeitamente).
• Faixa Etária: Não deixe como padrão. Defina explicitamente.

O Papel das Tabelas Suplementares

Às vezes, mexer no feed principal (que vem do seu ERP/Plataforma) é burocrático. A TI demora semanas para aprovar uma mudança. A solução tática? Feeds Suplementares.

Você cria uma planilha Google Sheets (ou um arquivo hospedado) que contém apenas duas colunas: id (o SKU do produto) e o atributo que você quer alterar/adicionar (ex: custom_label_0).

Conecte isso ao Merchant Center. O Google vai cruzar os dados pelo ID e atualizar apenas aquele atributo. É uma maneira ágil de testar estratégias de segmentação (como rotular produtos de “Margem Alta” ou “Queima de Estoque”) sem depender da boa vontade do departamento de tecnologia.

Governança é a Nova Vantagem Competitiva

Automatizar não significa “configurar e esquecer”. Significa mudar o foco do trabalho manual para a supervisão estratégica. Em vez de digitar “algodão” 500 vezes, você gasta seu tempo analisando se os produtos de algodão estão performando melhor que os de poliéster e ajustando seus lances de acordo.

O mercado está saturado de anunciantes preguiçosos. Eles sobem o feed padrão da Shopify ou VTEX e acham que fizeram o trabalho. Ao implementar uma camada de inteligência — seja via Regras, Regex ou AIO — você está construindo um fosso defensivo ao redor da sua operação.

Seus dados são o ativo. A automação é a alavanca. O Google Shopping é apenas o palco onde essa diferença se torna visível (e lucrativa).

Pare de lutar contra a máquina. Use a máquina para alimentar a máquina.

Perguntas Frequentes