Marketplace versus IA

Se você opera um marketplace, qual o real risco que as IAs representam de quebrar o seu negócio?

Uma das melhores análises que li sobre o tema foi a do Dan Hockenmaier e compartilho os pontos principais a seguir:

Se o LLM (Large Language Model) virar a camada de interface do consumidor (onde a decisão começa e termina), vários marketplaces correm o risco de serem desintermediados.

Hoje boa parte da jornada é: 

buscar → comparar → decidir → transacionar dentro de um app/site.

Mas, com LLMs, isso pode virar: 

“quero X agora” → o LLM compara tudo e executa.

O marketplace pode acabar virando um back-end invisível, perdendo relacionamento direto com o cliente, tráfego recorrente, força de marca e parte do poder de precificação.

Ok, mas como se proteger? 

A “defensabilidade” de um marketplace contra LLMs pode ser construída com:

1) Dificuldade de agregar oferta (supply aggregation)

Quanto mais fragmentada, dinâmica e “difícil de mapear” for a oferta, mais difícil é para um LLM substituir a curadoria/organização do marketplace.

2) Grau de gestão do marketplace (marketplace management)

Marketplaces que fazem mais do que “conectar oferta e demanda” — com verificação, risco, suporte, logística, resolução de problemas — criam barreiras reais.

3) Natureza do engajamento do cliente

Aqui está o ponto mais contraintuitivo (e importante):

Compras frequentes e de baixa consideração tendem a ser mais protegidas (!)

Compras menos frequentes e de alta consideração tendem a ser mais vulneráveis

A lógica é que, nas decisões “grandes”, o LLM pode dominar a fase de pesquisa e comparação, virando o principal intermediário.

-> Como isso tende a se desenrolar por setor

• Hotéis e serviços locais: mais vulneráveis

• Aluguel de casas (temporada): vulnerabilidade intermediária

• E-commerce: menos vulnerável

• Entrega de comida e ride-sharing: os mais defensáveis

O que fazer agora (se você opera um marketplace)?

🟡 Aumentar o valor além da listagem: garantias, seguros, suporte, disputa, qualidade e confiança.

🟡 Colocar IA no produto (busca, recomendação, comparação) antes que o “front-end” migre para terceiros.

🟡 Investir em execução (operação, logística, padronização e SLA) — isso é mais difícil de “comoditizar”.

🟡 Usar escala/market share para reforçar vantagem competitiva e condições de parceria.

🟡 Evitar monetização que piora a experiência: fricção, excesso de ads, taxas que reduzem confiança.

🟡 Proteger a relação com o cliente (marca, fidelidade, pós-venda, qualidade consistente).

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Essa foi uma das visões mais pragmáticas e embasadas sobre o tema que li recentemente.