À medida que o interesse pela corrida aumenta, o Google Search facilita a preparação para competições com ferramentas de AI. As buscas por “Run club”, “how to choose running shoes” e “how to train for a marathon” atingiram níveis recordes neste ano. Os usuários podem criar planos personalizados que levam em conta as rotas locais e seu nível atual de condicionamento físico. É possível preparar um programa de treinamento selecionando Canvas no menu “+” do AI Mode no Search; a ferramenta também oferece sugestões de exercícios de condicionamento e desenvolvimento de força. Além disso, é possível descobrir diferentes abordagens em sites e entre criadores de conteúdo. Quem conecta sua conta do YouTube Music ao Search pode criar playlists personalizadas para manter a motivação durante corridas longas. O Search também ajuda na escolha de tênis de corrida e equipamentos. Os usuários podem fazer buscas com necessidades específicas, como tênis de corrida para estradas adequados a pés largos, coletes leves de hidratação por menos de US$ 80 ou roupas antiatrito. O Shopping Graph do Google, composto por mais de 60 bilhões de listagens de produtos, apresenta opções disponíveis em estoque para comparação e mostra a disponibilidade local. Assim, desde iniciantes até corredores experientes podem avaliar opções de preparação e equipamentos adequadas às suas necessidades.
Por que isso é importante
Essa abordagem transforma o Google Search de um lugar onde se encontram apenas informações em uma ferramenta que reúne planejamento de treinos, descoberta de conteúdo e compras em um único processo. Levar em conta as condições locais e o condicionamento físico individual pode reduzir, especialmente para corredores que não sabem por onde começar, a necessidade de alternar entre diferentes fontes. A apresentação das opções de produtos com informações sobre estoque e disponibilidade local também leva a busca por equipamentos de recomendações gerais a opções disponíveis para compra. Essa integração interessa tanto a iniciantes quanto a corredores experientes com necessidades específicas de treinamento e equipamentos. No entanto, as informações compartilhadas não explicam os critérios que permitem avaliar em que medida os programas e as recomendações preparados pela inteligência artificial se adequam aos objetivos dos usuários.