Quando você procura por um produto online, a ordem em que ele aparece pode estar silenciosamente custando dinheiro. Um novo estudo de pesquisadores da Universidade Carnegie Mellon descobriu que plataformas de compras online, como Amazon ou Expedia, podem inadvertidamente ajudar algoritmos de precificação a aumentar os preços, simplesmente pela forma como classificam os produtos para você.
O problema central está em como esses sites decidem a ordem dos produtos que você vê. Em vez de mostrar a mesma ordem de produtos para todos, muitos sites usam seu comportamento passado para personalizar a classificação, colocando o que eles acham que você vai gostar mais no topo.
Isso parece útil. Mas acontece que essa personalização pode facilitar para os vendedores que usam ferramentas de precificação com IA a cobrar mais.
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Os pesquisadores criaram um mercado online simulado para testar como dois tipos de classificação de produtos afetam a precificação:
– Classificação personalizada, que personaliza a ordem do produto para cada comprador.
– Classificação não personalizada, que mostra a mesma ordem para todos os compradores, com base em dados gerais do produto, como qualidade e preço.
Eles também usaram algoritmos de precificação inteligentes, especificamente modelos de aprendizado por reforço, que aprendem ao longo do tempo a definir preços para produtos em um ambiente competitivo. Esses algoritmos não precisam de nenhuma coordenação entre os vendedores, eles aprendem por tentativa e erro quais preços trazem mais dinheiro.
O resultado? As classificações personalizadas deram mais margem para esses algoritmos aumentarem os preços.
Por quê? Quando as classificações são adaptadas a cada comprador, as pessoas tendem a olhar para menos produtos. Se aquele que eles querem já está no topo, eles não rolam mais a página. Esse comportamento dá aos vendedores menos motivos para reduzir os preços para competir por atenção.
Sob as classificações não personalizadas, por outro lado, os compradores têm mais probabilidade de navegar. Isso força os vendedores a competir mais nos preços, o que mantém as coisas mais acessíveis.
Em seus testes, os algoritmos cobraram 29% a mais em média ao usar classificações personalizadas em comparação com as não personalizadas. Os lucros aumentaram em 74%, mas a satisfação do consumidor, medida como o equilíbrio entre valor e esforço na pesquisa, caiu 13%.
Isso mostra que a personalização, mesmo sem cobrar preços diferentes para pessoas diferentes, ainda pode prejudicar os consumidores.
Essas descobertas se mantiveram consistentes em diversas alterações ao modelo, seja com custos de pesquisa mais altos ou mais baixos, ou com mais vendedores.
Este estudo não acusa nenhuma plataforma específica de má conduta. Em vez disso, ele revela um problema de design sutil: recursos destinados a ajudar os consumidores podem ter efeitos opostos quando combinados com algoritmos inteligentes construídos para maximizar o lucro.
O que isso significa para os compradores do dia a dia?
Significa que a conveniência das classificações personalizadas pode vir com custos ocultos. E significa que os formuladores de políticas e as empresas de tecnologia podem precisar repensar como a personalização funciona, especialmente quando combinada com ferramentas de precificação com IA.
Os pesquisadores dizem que uma solução simples poderia ser repensar como os produtos são ordenados nos resultados de pesquisa. Ao favorecer métodos de classificação mais neutros ou transparentes, as plataformas podem manter os preços mais justos sem prejudicar a descoberta do produto.
Por enquanto, se você estiver comprando online, pode valer a pena rolar um pouco mais para baixo na página.