Novo protocolo open‑source cria uma linguagem comum para descoberta, checkout e pós‑compra por agentes de IA, reduzindo o “N×N” de integrações e preparando varejistas para a era do comércio conversacional em superfícies como AI Mode e Gemini
O Google anunciou o Universal Commerce Protocol (UCP), um padrão aberto e open-source projetado para viabilizar a próxima geração de agentic commerce — cenário em que agentes de IA não apenas recomendam produtos, mas também conseguem executar etapas do processo de compra de ponta a ponta. O UCP estabelece uma “linguagem comum” e primitivas funcionais para conectar superfícies de consumo (como experiências conversacionais), negócios (varejistas/marketplaces) e provedores de pagamento, mantendo compatibilidade com a infraestrutura de varejo já existente.
O protocolo foi desenvolvido em colaboração com líderes do ecossistema — com menções a Shopify, Etsy, Wayfair, Target e Walmart, além de um conjunto amplo de parceiros como Adyen, American Express, Mastercard, Stripe, Visa, Zalando e outros.
O UCP padroniza capabilities (capacidades) essenciais do comércio digital — como checkout, descontos e fulfillment — de modo que agentes e plataformas possam descobrir e acionar essas capacidades de forma consistente, sem integrações “sob medida” para cada nova interface/agent.
Segundo o Google, o objetivo é reduzir o gargalo clássico de integrações “N×N” (cada varejista integrando com cada superfície/agente separadamente) para um modelo com um ponto padronizado de integração.
O Google afirma que o UCP irá suportar um novo fluxo de checkout em listagens elegíveis no AI Mode (Search) e no app Gemini, permitindo que o usuário conclua compras durante a pesquisa (reduzindo atrito e abandono). O pagamento deve ocorrer via Google Pay, utilizando informações já salvas no Google Wallet, com menção de suporte futuro a PayPal.
O UCP foi desenhado para ser interoperável com padrões e protocolos ligados à camada de agentes — incluindo AP2 (Agent Payments Protocol), A2A (Agent2Agent) e MCP (Model Context Protocol) — além de suportar múltiplos “transportes” (APIs, MCP e A2A). Na prática, isso reduz lock-in e acelera adoção por diferentes plataformas e stacks.
A documentação do Google aponta o Merchant Center como caminho para participar da implementação no ecossistema Google, com opções de integração como:
- Native checkout (padrão)
- Embedded checkout (opcional e para casos aprovados com necessidade de alta personalização)
Análise de mercado (Marketing & Negócios) — Wilson Silva
Para Wilson Silva — Professor da ESPM – SP, Coordenador do MBA em Marketing e IA da Impacta, palestrante na área de IA e CEO da WS Labs — o UCP representa uma mudança estrutural no marketing de performance e no e-commerce:
“O UCP reposiciona o e-commerce: sai do modelo ‘clique → site → carrinho → checkout’ e entra no modelo ‘intenção → conversa → ação’. Quem dominar essa transição primeiro vai capturar mais conversões com menos atrito — e vai reduzir custo de aquisição ao encurtar o caminho entre descoberta e compra.”
— Wilson Silva
Na visão de Wilson, a nova vantagem competitiva deixa de ser apenas mídia e criativo e passa a ser “prontidão de compra por agentes”, em três frentes:
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Dados e oferta estruturados para IA (ser “compreensível por agentes”)
Varejistas precisarão enriquecer atributos e contexto de produto (incluindo respostas a dúvidas comuns, compatibilidades, substitutos, etc.), pois a descoberta em superfícies conversacionais deixa de ser só keyword e passa a ser semântica + intenção. Source -
Conversão como produto (não como etapa final)
Checkout dentro do contexto reduz fricção. Isso muda o papel do e-commerce: a página de produto perde exclusividade como “lugar da decisão”, e a decisão pode ocorrer dentro da interface de IA, desde que o varejista esteja pronto tecnicamente. Source -
Pós-compra como diferencial (retenção e LTV)
Se a IA torna “mais fácil comprar”, a guerra migra para experiência: entrega, trocas, suporte e fidelização. O varejista que tratar pós-compra como motor de crescimento (e não como custo) tende a ganhar LTV e reduzir CAC efetivo.
Como empresas brasileiras devem se preparar em 90 dias (checklist completo)
0–15 dias — Diagnóstico e base de dados
- Auditoria de feed/catalogo: identificar lacunas de atributos (descrições, variações, políticas, estoque).
- Padronizar taxonomia de produtos (categorias, atributos críticos, compatibilidades).
- Mapear as 30 perguntas mais frequentes do cliente por categoria (para virar “conteúdo de decisão”).
- Definir governança: quem aprova preço, política, promo, substituições e regras de desconto.
15–45 dias — Preparar a operação para “compras por IA”
- Revisar checkout e políticas (prazo, frete, devolução, chargeback) para reduzir fricções que agentes não conseguem “negociar”.
- Definir regras comerciais (ex.: quando permitir substituto, quando oferecer bundle, quando dar desconto).
- Conectar inventário em tempo real (onde for possível) para evitar ruptura e frustração.
45–90 dias — Pilotos, métricas e escala
- Rodar piloto por categoria (ex.: 1–2 categorias com melhor margem e logística simples).
- Criar métrica de “Agentic Readiness” (ex.: completude de dados, SLA de estoque, taxa de devolução, tempo de entrega).
- Rever estratégia de mídia: do “clique” para “intenção” — campanhas e criativos passam a alimentar conversa e decisão, não só tráfego.
- Treinar atendimento para pós-compra (troca, dúvidas, atrasos) com foco em reputação e retenção.
Sobre Wilson Silva
Wilson Silva é Professor da ESPM – SP, Coordenador do MBA em Marketing e IA da Impacta, palestrante na área de Inteligência Artificial e CEO da WS Labs.
- Instagram: @wilsonsilva_mkt
- Site: https://www.labs.ai
- Contato: contato@wslabs.ai