A internet virou um verdadeiro mar de produtos — são bilhões de itens, milhões de lojistas e novidades pipocando todo santo dia, num volume que ninguém consegue contar nos dedos. Se você já tentou comparar preços ou monitorar estoques em diferentes sites de e-commerce, sabe que não é só “maçã com maçã” — é mais tipo “maçã, safra premium 2023, orgânica, pacote com 3 unidades”. O mesmo produto pode aparecer com nomes, códigos ou descrições totalmente diferentes, dependendo do site. E com mais de e , não é de se espantar que as empresas estejam correndo pra manter seus catálogos — e a sanidade — em ordem.
Depois de anos mergulhado no mundo SaaS e automação, vi de perto como dados de produtos bagunçados podem atrasar equipes, confundir preços e deixar clientes de cabelo em pé. Por isso sou fã de carteirinha do product matching — e é por isso que, na Thunderbit, a gente faz questão de deixar essa missão mais inteligente, rápida e sem dor de cabeça. Mas afinal, o que é product matching, por que ele é tão importante e como ferramentas de IA como a Thunderbit podem te ajudar a se destacar no e-commerce? Bora explicar tudo, com exemplos práticos, dicas e até umas risadas no caminho.
O que é Product Matching? Definição Clara
Pra começar do começo: o que é product matching? Em poucas palavras, é o processo de descobrir quando dois ou mais anúncios de produtos — normalmente de lojas ou catálogos diferentes — estão falando do mesmo item, mesmo que descritos de jeitos bem diferentes. É tipo um trabalho de detetive dos dados de produto.
Olha só esse exemplo:
- “Nike Air Max 2023, Masculino, Tamanho 42, Azul”
- “Tênis Air Max 2023 da Nike, Azul, BR 42”
Palavras diferentes, mas o mesmo tênis. O product matching conecta esses anúncios pra você saber que são idênticos (ou pelo menos muito parecidos).
Existem dois tipos principais de product matching:
- Matching de produtos idênticos: Encontrar anúncios exatamente iguais — mesma marca, modelo, especificações, talvez até o mesmo código UPC ou SKU.
- Matching de produtos similares (equivalentes): Identificar produtos que não são idênticos, mas cumprem a mesma função — tipo comparar uma garrafa de água de inox de 500 mL com a garrafa térmica de 500 mL do concorrente.
Nos dois casos, a ideia é cortar o ruído, unificar a visão do mercado e tomar decisões mais inteligentes — seja você lojista, marca ou só alguém caçando o melhor preço numa TV nova.
Por que Product Matching é Essencial para os Negócios Modernos
Por que se preocupar com product matching? Porque ele é o segredo por trás de estratégias como precificação competitiva e recomendações personalizadas. Olha só como ele faz diferença de verdade no negócio:
| Caso de Uso | Benefício para o Negócio |
|---|---|
| Monitoramento de Preços Competitivos | Comparação de preços em tempo real com concorrentes, permitindo ajustes dinâmicos e proteção de margens |
| Otimização de Sortimento | Visão sobre sobreposição e lacunas no portfólio, ajudando a planejar uma oferta única e competitiva |
| Gestão de Estoque & Qualidade dos Dados | Consolidação de registros duplicados, reduzindo erros e otimizando operações |
| Personalização & Recomendações | Sugestões de produtos mais relevantes, aumentando fidelidade e taxas de conversão |
Vamos pra vida real: imagina que você vende jeans Levi’s. Com product matching, dá pra ver rapidinho como seu preço está em relação ao dos concorrentes — sem achismo. Ou, ao cuidar do estoque, você identifica e junta anúncios duplicados, evitando pedidos repetidos com códigos diferentes. Pro cliente? Um matching bem feito significa recomendações mais certeiras e menos confusão, aumentando as chances de compra (e de voltar depois).
Não é à toa que gigantes como a Amazon atribuem cerca de baseadas em matching preciso. Não é só um diferencial — é uma vantagem competitiva.
Como Funciona o Product Matching: Conceitos e Etapas
Product matching não é mágica (embora pareça, quando tudo funciona redondinho). O processo normalmente segue esses passos:
- Coleta de Dados: Juntar informações de produtos de todas as fontes possíveis — títulos, descrições, especificações, imagens, preços, SKUs, UPCs e por aí vai. Isso pode envolver uso de um Raspador Web IA, exportação de bancos de dados ou integração com fornecedores.
- Padronização dos Dados: Limpar e normalizar os dados. Isso inclui converter unidades (“16,9 oz” pra “500 mL”), padronizar nomes de marcas (“P&G” vs. “Procter & Gamble”) e alinhar termos de atributos (“Azul Celeste” vs. “Azul”).
- Comparação de Atributos: Comparar atributos-chave — como marca, modelo, tamanho, cor e códigos únicos — pra identificar correspondências. Pra produtos idênticos, pode usar o código UPC ou modelo. Pra similares, avalia características e significado semântico.
- IA e Machine Learning: Usar algoritmos avançados pra analisar textos, imagens e atributos. A IA entende que “TV 4K” e “Televisor Ultra HD” são equivalentes