A ficha antes do produto — por que os feeds estruturados decidem a visibilidade multimercado
GTIN, completude, localização por divisa e língua — como os motores de shopping classificam os dados e por que as fichas são desaprovadas.

(Dorota Sawicka: Responsable Flux Marchand (GMC))
26 mai 2026 · 6 min
// avec la participation de
Hélène VincentGrowth & Analytics
Céline FaureContenu & SEOA constatação. Um mesmo produto pode existir numa dezena de países, em oito línguas e seis divisas, e mesmo assim não aparecer em nenhum comparador de compras — não por ser um mau produto, mas porque os seus dados são incompletos, ambíguos ou mal localizados. Os motores de shopping não classificam produtos ; classificam fichas de dados estruturados. A qualidade do feed de produto tornou-se, em poucos anos, um ativo de distribuição por direito próprio — tão decisivo como o preço ou a fotografia.
O que é um feed estruturado
Um feed de produto é um ficheiro — geralmente XML, TSV ou via API — que descreve cada artigo através de atributos normalizados : identificador, título, descrição, preço, disponibilidade, imagem, marca, categoria. A especificação do Google Merchant Center distingue atributos obrigatórios de recomendados : os primeiros condicionam a elegibilidade, os segundos o posicionamento. No centro está o identificador : o padrão GS1 define o GTIN (de que o EAN-13 europeu e o UPC são variantes), que permite a um motor agrupar ofertas do mesmo produto físico. Sem identificador fiável, o produto fica invisível ao agrupamento.
Completude e qualidade
A completude mede a proporção de atributos preenchidos ; a qualidade mede a sua exatidão e coerência. Um feed pode estar completo e errado : um GTIN bem formado mas mal atribuído, uma cor errada, uma disponibilidade “em stock” de uma referência esgotada. A norma ISO 8000 e a literatura sobre data quality convergem nas mesmas dimensões : exatidão, completude, coerência, atualidade, unicidade. Os motores penalizam a incoerência mais do que a ausência : um preço do feed diferente do da página de destino gera um desajuste que pode suspender a oferta.
Localização: uma ficha por mercado
Servir vários mercados não é traduzir um único feed. Cada mercado impõe a sua língua, divisa, formato de preço e fiscalidade exibida : o preço deve incluir ou excluir o IVA segundo as convenções locais, e a divisa declarada deve coincidir com a página de destino. A localização abrange também a linguagem de pesquisa : o dado deve ser localizado, não apenas traduzido.
Porque os motores premeiam a estrutura
Quanto mais estruturado o dado — identificador fiável, atributos normalizados, categoria correta — mais o motor compreende, agrupa e apresenta a oferta com confiança. Uma ficha pobre não só posiciona pior : é menos vezes elegível. As causas de desaprovação mais frequentes — desajuste de preço ou disponibilidade, identificador inválido, imagem ausente, página inacessível — quase sempre se reduzem a uma rutura entre o que o feed diz e o que a página mostra.
Onde nos situamos
Montandor opera um feed de produto multimercado, servido em várias línguas e divisas, para tornar visível o seu catálogo profissional onde os clientes HORECA pesquisam — sem confundir mercados nem fiscalidades. A nossa disciplina é simples : um identificador fiável por produto, uma ficha que reflete exatamente a página de destino e uma localização que respeita a linguagem de pesquisa de cada país.
“Um bom produto mal descrito não existe para um motor de shopping. A qualidade do feed é a condição para que um cliente de outro país, que pesquisa na sua língua e paga na sua divisa, chegue à ficha certa, ao preço certo, sem surpresas.”
— Wouter Meijboom, CEO, Montandor Andorra.
Fontes
- GS1 — GTIN (Global Trade Item Number) e sistema de códigos de barras, padrões desde 1974 (gs1.org).
- Google Merchant Center — especificação do feed de produto (atributos obrigatórios e recomendados).
- Google — políticas de anúncios Shopping e causas de desaprovação (centro de ajuda Merchant Center).
- ISO 8000 — norma internacional de qualidade de dados.
- Literatura académica sobre data quality management — Wang & Strong e trabalhos posteriores.
Publicado em 26 de maio de 2026 pela equipa Montandor — investigação dirigida por Dorota Sawicka (Merchant Feed Manager), em colaboração com Hélène Vincent (Growth & Analytics Lead) e Céline Faure (Content & SEO Lead).