E encontramos um exemplo dela dentro do próprio aplicativo do TikTok.
Ao analisar a área de tendências de um produto, encontramos quatro informações aparecendo lado a lado:
- 2,3 mil pedidos;
- CTR de 2,8%;
- 1,4 mil criadores;
- 7,6 mil usuários que adicionaram o produto ao carrinho.
Esse último número chama especialmente a atenção.
Enquanto ferramentas como o Kalodata são extremamente úteis para descobrir produtos, acompanhar vendas, crescimento, criadores e conteúdos, o próprio TikTok pode revelar sinais adicionais de intenção de compra que ajudam a decidir se determinado produto realmente merece ser testado.
Isso muda a maneira como podemos fazer mineração de produtos.
Em vez de tentar encontrar um “produto vencedor” olhando uma única ferramenta, podemos usar ferramentas diferentes em etapas diferentes.
O dado que encontramos dentro do TikTok
Observe a diferença entre os indicadores.
Pedidos mostram que existem compras acontecendo.
CTR adiciona informação sobre a resposta dos usuários.
Número de criadores ajuda a visualizar quantas pessoas estão trabalhando aquele produto.
E usuários que adicionaram ao carrinho acrescentam outra dimensão: intenção comercial.
Na documentação oficial do TikTok Shop, a métrica “Usuários que adicionaram ao carrinho”, também chamada de Usuários ATC, representa o número de visitantes únicos que adicionaram determinado produto ao carrinho.
O TikTok também trata as métricas relacionadas à adição ao carrinho como sinais úteis para analisar a intenção de compra.
Mas atenção: isso não significa “carrinho abandonado”
É muito fácil olhar para 7,6 mil usuários adicionando um produto ao carrinho e 2,3 mil pedidos e concluir:
“Então aproximadamente 5,3 mil pessoas abandonaram o carrinho.”
Não podemos fazer essa afirmação apenas com esses números.
O indicador exibido informa quantos usuários adicionaram o produto ao carrinho.
Ele não afirma que todos os usuários restantes abandonaram definitivamente a compra.
Também precisamos considerar janela de medição, metodologia, momento da conversão e outros fatores.
Por isso, neste artigo vamos chamar esse dado pelo nome correto:
usuários que adicionaram ao carrinho, ou ATC.
É um sinal de intenção.
Não é automaticamente uma métrica de abandono.
Por que esse dado é interessante para um afiliado?
Porque vendas mostram uma parte da história.
Intenção pode mostrar outra.
Imagine dois produtos.
Produto A: já vende muito, possui milhares de criadores promovendo e continua estável.
Produto B: possui menos pedidos, mas o número de pessoas adicionando ao carrinho está crescendo rapidamente e a quantidade de criadores ainda é relativamente menor.
Qual merece ser investigado?
Não conseguimos responder apenas olhando o número absoluto de vendas.
É justamente aí que começa uma mineração mais interessante.
Então o Kalodata não serve para encontrar produtos?
Serve — e muito.
O erro seria esperar que uma única ferramenta respondesse todas as perguntas.
O Kalodata permite analisar produtos, lojas, criadores, vídeos, lives, categorias e desempenho comercial em escala.
Seu próprio processo de pesquisa de produtos recomenda começar pelos rankings, identificar itens com crescimento rápido e depois analisar informações como:
- volume de vendas;
- preço;
- criadores;
- vídeos;
- produtos semelhantes;
- crescimento;
- desempenho do conteúdo.
Isso resolve um problema enorme.
Seria inviável abrir manualmente centenas ou milhares de produtos no TikTok.
O Kalodata funciona muito bem como filtro inicial de oportunidades.
O que estamos propondo é não terminar a análise ali.
O que não encontramos no Kalodata
Ao verificar a documentação pública disponível do Kalodata para esta análise, encontramos métricas de vendas, receita, produtos, criadores, vídeos, lives, preços, canais e tendências.
Não encontramos documentada uma métrica equivalente ao número de usuários únicos que adicionaram determinado produto ao carrinho exibido pelo TikTok.
Isso não significa que o Kalodata jamais possa adicionar essa informação ou que nenhuma área privada da plataforma venha a apresentá-la.
Significa apenas que, na documentação pública consultada para este artigo, não conseguimos confirmar essa disponibilidade.
Por isso, hoje eu trataria o dado encontrado no aplicativo do TikTok como uma etapa adicional de validação.
Outras ferramentas conseguem mostrar esse dado?
Também verificamos plataformas de análise de TikTok Shop que trabalham com inteligência competitiva e dados de produtos, criadores e vendas.
Existem alternativas que fornecem diferentes combinações de métricas comerciais e de conteúdo.
Entretanto, na documentação pública consultada, não conseguimos confirmar uma ferramenta externa que forneça exatamente a mesma métrica de usuários únicos que adicionaram um produto concorrente ao carrinho apresentada nessa área do TikTok.
Isso torna ainda mais importante combinar ferramenta de mineração com validação dentro da própria plataforma.
O erro é procurar o produto que mais vende
Imagine abrir um ranking e simplesmente escolher o primeiro colocado.
Existe demanda?
Provavelmente.
Mas ainda faltam várias perguntas.
- Quantos criadores já estão divulgando?
- Esse número está crescendo?
- As vendas continuam crescendo?
- Existem vídeos recentes vendendo?
- Um único criador concentra grande parte do resultado?
- O produto é fácil de demonstrar?
- Existe variedade de ângulos criativos?
- O preço é competitivo?
- A comissão é interessante?
- As pessoas estão demonstrando intenção de compra?
O produto que mais vende pode ser excelente.
Mas também pode ser um mercado extremamente competitivo para quem está entrando agora.
A relação entre pedidos, carrinho e criadores é mais interessante
Em vez de olhar uma métrica isoladamente, podemos começar a cruzar sinais.
| Sinais observados | Leitura possível | O que fazer |
|---|---|---|
| Pedidos subindo + ATC subindo | Demanda e intenção comercial | Investigar rapidamente |
| Pedidos subindo + poucos criadores | Pode existir espaço competitivo | Priorizar análise |
| ATC alto + pedidos proporcionalmente menores | Existe interesse, mas pode haver alguma fricção | Investigar oferta, preço, frete e conversão |
| Muitos criadores + pedidos estagnados | Competição pode estar crescendo mais rápido que a demanda | Ter cautela |
| Pedidos e criadores crescendo | Produto validado, com concorrência também aumentando | Analisar velocidade de crescimento |
| CTR interessante + ATC crescente | Produto desperta interesse depois do clique | Investigar criativos e oferta |
Essas combinações não são regras do algoritmo.
São hipóteses de análise para decidir quais produtos merecem uma investigação mais profunda.
Nosso exemplo: 7,6 mil pessoas adicionando ao carrinho
Voltemos à captura analisada.
Ela mostra:
- 2,3 mil pedidos;
- 7,6 mil usuários adicionando ao carrinho;
- 1,4 mil criadores;
- CTR de 2,8%.
O erro seria olhar apenas para os 2,3 mil pedidos.
Outro erro seria olhar os 7,6 mil ATCs e declarar imediatamente que encontramos um produto vencedor.
O que os números realmente fazem é gerar novas perguntas.
Por que tantas pessoas estão colocando esse produto no carrinho?
Os pedidos continuam crescendo?
O número de criadores está aumentando mais rapidamente do que os pedidos?
Os vídeos recentes continuam vendendo?
Existe algum problema de preço, frete ou oferta impedindo parte dessa intenção de avançar?
Existe espaço para produzir um conteúdo diferente dos 1,4 mil criadores que já estão trabalhando o produto?
Agora estamos minerando.
Não apenas lendo um ranking.
O método 10 → 3 → 1 da Simplifike
A partir dessa análise, podemos criar um processo simples para reduzir o tempo gasto procurando produtos.
Etapa 1 — encontre 10 candidatos
Comece em uma ferramenta como o Kalodata.
Não tente decidir imediatamente qual produto divulgar.
Use os dados para reduzir o universo para aproximadamente 10 candidatos.
Observe principalmente:
- crescimento recente;
- pedidos ou unidades vendidas;
- GMV/receita;
- preço;
- quantidade de criadores;
- crescimento de criadores;
- quantidade de vídeos;
- desempenho recente;
- origem das vendas.
Etapa 2 — reduza para 3 produtos
Agora saia da ferramenta externa e vá para o TikTok.
Procure os produtos candidatos e analise os dados disponíveis dentro da plataforma.
Quando disponíveis, observe:
- pedidos;
- CTR;
- usuários adicionando ao carrinho;
- número de criadores;
- tendência recente desses indicadores.
O objetivo agora é chegar a aproximadamente três produtos que merecem investigação manual.
Etapa 3 — escolha 1 produto para testar
Agora pare de olhar apenas para números.
Abra o conteúdo.
Veja os vídeos que estão vendendo aquele produto.
Analise:
- quais ganchos aparecem;
- como o produto é demonstrado;
- quais dúvidas aparecem nos comentários;
- se existem diferentes maneiras de apresentar o item;
- se os vídeos recentes ainda recebem interação;
- se você consegue criar uma abordagem própria;
- se o produto combina com seu tipo de conteúdo.
Agora escolha um produto para testar.
O processo fica:
10 candidatos → 3 validados → 1 produto para testar.
Por que olhar o número de criadores?
Porque demanda sem concorrência e demanda com milhares de concorrentes são situações diferentes.
O número absoluto também não conta toda a história.
Queremos observar a relação entre:
crescimento dos pedidos × crescimento dos criadores.
Se os pedidos crescem rapidamente e poucos novos criadores entram, temos uma situação.
Se os criadores crescem muito mais rapidamente do que as vendas, temos outra.
Isso não significa que o segundo produto seja automaticamente ruim.
Mas muda o risco competitivo.
Analise também de onde vêm as vendas
Outra vantagem das ferramentas de inteligência competitiva é investigar como um produto está vendendo.
Um exemplo publicado pelo próprio Kalodata mostra um produto cuja maior parte da receita vinha de vídeos compráveis, sustentada por milhares de criadores e milhares de vídeos.
Esse tipo de informação muda a análise.
Um produto pode ter um GMV enorme porque existe uma máquina de distribuição de conteúdo por trás dele.
Para um afiliado iniciante, a pergunta não deveria ser apenas:
“Quanto esse produto vende?”
Mas também:
“Como essas vendas estão sendo produzidas?”
Abra os vídeos antes de escolher o produto
Essa etapa é frequentemente ignorada.
Um produto pode possuir números excelentes e ser péssimo para o tipo de conteúdo que você consegue produzir.
Abra os vídeos recentes.
Procure padrões.
Veja se as vendas dependem de:
- demonstração;
- antes e depois;
- comparação;
- problema e solução;
- UGC;
- review;
- storytelling;
- oferta;
- live.
Depois faça outra pergunta:
eu consigo produzir uma versão original e convincente desse tipo de conteúdo?
Se a resposta for não, talvez o produto não seja a melhor escolha para você, mesmo aparecendo no topo do ranking.
Os comentários são outra fonte de mineração
Depois dos dados, vá aos comentários.
Procure frases como:
- “onde compra?”;
- “funciona mesmo?”;
- “tem outra cor?”;
- “serve para…?”;
- “qual tamanho?”;
- “já comprei”;
- “está no carrinho”;
- perguntas repetidas sobre o produto.
Comentários não substituem dados de vendas.
Mas ajudam a entender por que as pessoas estão interessadas.
E muitas dessas perguntas podem virar seus próximos vídeos.
Produto bom não é apenas produto com muitas vendas
Para mineração de afiliado, eu procuraria a combinação:
demanda + intenção + crescimento + espaço competitivo + conteúdo possível.
Isso é muito diferente de:
“ordenar por mais vendidos e escolher o primeiro.”
Um produto menor pode ser mais interessante se estiver acelerando, recebendo intenção de compra e ainda possuir espaço para novos criadores.
Um produto gigantesco pode continuar excelente.
Mas precisamos entender o contexto.
Checklist rápido antes de adicionar um produto à vitrine
Antes de decidir, responda:
- As vendas estão crescendo?
- O crescimento aconteceu recentemente?
- Quantos criadores já promovem o produto?
- Esse número está aumentando?
- Existem usuários adicionando o produto ao carrinho?
- Os pedidos acompanham essa intenção?
- Os vídeos recentes ainda estão funcionando?
- Existem diferentes ângulos de conteúdo?
- Consigo demonstrar o produto?
- Consigo criar algo original?
- A comissão faz sentido?
- Preço e oferta parecem competitivos?
Quanto mais respostas você conseguir antes de produzir, menor a chance de gastar tempo criando dezenas de vídeos para um produto escolhido apenas porque apareceu em um ranking.
Kalodata ou TikTok: qual usar?
Os dois têm funções diferentes dentro do processo.
Eu usaria o Kalodata para ganhar velocidade.
Ele ajuda a sair de milhares de produtos para uma lista pequena de candidatos usando dados de vendas, crescimento, criadores e conteúdo.
Depois usaria o próprio TikTok para validar sinais que estão disponíveis dentro do ecossistema da plataforma — incluindo, quando exibido, o número de usuários que adicionaram determinado produto ao carrinho.
E finalmente faria uma análise humana dos vídeos, comentários, oferta e possibilidades criativas.
Assim, a ferramenta não toma a decisão.
Ela reduz o número de decisões que você precisa analisar manualmente.
Conclusão: não procure apenas produtos que já vendem
O dado mais interessante que encontramos não foi simplesmente outro ranking de vendas.
Foi um sinal de intenção.
Na captura analisada, enquanto o produto apresentava 2,3 mil pedidos, 7,6 mil usuários haviam adicionado o item ao carrinho no período exibido.
Não podemos chamar automaticamente essa diferença de abandono de carrinho.
Mas podemos — e devemos — usá-la para fazer perguntas melhores.
Existe demanda?
Existe intenção?
A demanda está acelerando?
Quantos criadores estão disputando essa atenção?
Como as vendas estão acontecendo?
Existe espaço para eu criar conteúdo diferente?
Essa é a diferença entre simplesmente encontrar um produto popular e minerar uma oportunidade para testar.
E o processo pode ser resumido em três etapas:
Kalodata para descobrir → TikTok para validar → conteúdo para decidir.
Continue aprendendo TikTok Shop
Se você ainda está estruturando sua estratégia como afiliado, veja também nosso guia sobre como escolher produtos para divulgar como afiliado na TikTok Shop.
Depois de escolher o produto, veja como criar vídeos para TikTok Shop e nossa análise sobre como aproveitar um formato que começou a vender sem simplesmente repetir o mesmo vídeo.
Fontes
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