Discusión comunitaria sobre cómo los sitios de e-commerce optimizan para la búsqueda por IA. Estrategias reales de comerciantes que logran que sus páginas de producto sean citadas en ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews.
Somos una marca D2C con $5M/año en ingresos. Nuestros productos posicionan bien en Google Search, pero cuando pregunto a ChatGPT o Perplexity sobre productos en nuestra categoría, somos completamente invisibles.
El problema:
Cuando consulto a la IA sobre “mejor [nuestra categoría] para [caso de uso]”:
Lo que hemos intentado:
Lo que no hemos resuelto:
Nuestras estadísticas:
Preguntas:
Esto se siente como un gran punto ciego en nuestra estrategia.
Estás identificando el problema correcto. Déjame desglosar la solución:
Paso 1: Audita el acceso de rastreadores de IA
Revisa tu robots.txt para estas líneas:
User-agent: GPTBot
User-agent: OAI-SearchBot
User-agent: PerplexityBot
User-agent: ClaudeBot
User-agent: anthropic-ai
Si alguna dice “Disallow: /”, la IA no puede ver tu sitio.
Paso 2: Revisa renderizado de JavaScript
Desactiva JavaScript en tu navegador, visita tus páginas de producto. ¿Puedes ver:
Si no, los rastreadores de IA tampoco pueden.
Paso 3: Verifica el marcado de Schema
Usa la Prueba de resultados enriquecidos de Google. Cada página de producto necesita:
La realidad:
La mayoría de marcas D2C fallan en el paso 2. Las tiendas modernas (temas de Shopify, etc.) a menudo muestran contenido crítico vía JavaScript que la IA no puede analizar.
Consejos específicos para Shopify:
Muchos temas de Shopify usan JavaScript para:
Solución rápida:
Revisa si tu tema muestra JSON-LD de producto en el código fuente. Busca "@type": "Product" en view-source.
Si está ahí, probablemente estás bien. Si no, necesitas una app como JSON-LD for SEO o código liquid personalizado.
Problemas comunes de Shopify:
Los feeds de producto están siendo críticos para la visibilidad en IA. Aquí el porqué:
Los programas para comerciantes:
| Programa | Estado | Qué hace |
|---|---|---|
| Perplexity Merchant | Activo | Envía feeds para recomendaciones de compras |
| OpenAI Product Discovery | En pruebas | Integración directa de feed de producto |
| Google Merchant Center | Existente | Alimenta las compras en AI Overviews |
Optimización de feed para IA:
Los mismos principios de Google Shopping funcionan para IA, pero con lenguaje conversacional:
Título de producto antiguo: “Zapatillas de correr para hombre talla 10 negras Nike”
Título optimizado para IA: “Zapatillas de correr para hombre Nike - Malla transpirable, ideales para entrenamiento de maratón, talla 10, negras”
La segunda versión responde preguntas que un usuario podría hacer: “zapatillas para entrenamiento de maratón”
Campos obligatorios del feed para IA:
El ángulo de la consulta conversacional es crucial. Déjame ampliar:
Cómo compran los usuarios de IA:
Antes: “zapatillas de correr talla 10” Ahora: “Estoy entrenando para mi primer maratón y tiendo a sobrepronar, ¿qué zapatillas debería elegir?”
Optimización de páginas de producto para IA:
En vez de sólo listar características, conéctalas a casos de uso:
Antes:
Después:
Agrega contenido FAQ a páginas de producto:
“¿Es este modelo bueno para sobrepronadores?” “¿Cuál es la diferencia con [competidor]?” “¿Cómo sé mi talla?”
Esto da a la IA contenido de preguntas y respuestas extraíbles para consultas específicas.
Las menciones de terceros importan más de lo que crees.
Nuestro descubrimiento:
Rastreamos qué marcas recomienda la IA en nuestra categoría. El factor común no era el ranking SEO, sino menciones de marca en:
La estrategia que funcionó:
Resultados tras 6 meses:
La IA cita de lo que habla Internet. Construye esa conversación.
Lista de verificación técnica para visibilidad en e-commerce y IA:
Rastreabilidad:
Marcado de schema:
Contenido:
Monitoreo:
La mayoría de sitios de e-commerce fallan en 3 o más de estos puntos. Arréglalos sistemáticamente.
Perspectiva interesante: los productos de Amazon se citan por el volumen de reseñas.
Lo que he observado:
La IA cita frecuentemente “según reseñas de Amazon” o “usuarios en Amazon informan…”
El contenido de las reseñas se convierte en la fuente de cita, no la ficha de producto en sí.
Implicación para marcas D2C:
Nuestro enfoque:
El correo post-compra pregunta específicamente:
Estos prompts generan contenido de reseña que la IA puede extraer y citar.
Las páginas de categoría suelen superar a las de producto en visibilidad para IA.
Por qué:
Las páginas de producto responden “háblame del producto X” Las de categoría responden “¿cuál es el mejor X para Y caso de uso?”
Optimización:
Transforma las páginas de categoría de simples grids a guías de compra:
Antes: “Zapatillas de correr para mujer” - grid de productos
Después: “Cómo elegir zapatillas de correr para mujer” - guía de compra + grid de productos
Incluye:
Este formato es más probable que sea citado para consultas de investigación que un simple grid de productos.
Exactamente. Los datos lo confirman:
Tasas de cita según tipo de página:
| Tipo de página | Tasa de cita IA |
|---|---|
| Guías de compra | 4.2% |
| Páginas de categoría (optimizadas) | 2.8% |
| Páginas de producto | 0.9% |
| Páginas de categoría (sólo grid) | 0.3% |
El patrón:
La IA tiene más probabilidad de citar contenido que COMPARA y RECOMIENDA, en lugar de sólo DESCRIBIR.
Tus páginas de producto ayudan a convertir. Tus guías de compra impulsan el descubrimiento por IA.
Construye ambas.
Llevo 3 meses en el Programa de Comerciantes de Perplexity. Algunas ideas:
Qué ofrece:
Resultados:
El detalle:
Perplexity aún es pequeño comparado con Google/ChatGPT. Pero está creciendo rápido, y ser de los primeros te da ventaja.
Mi recomendación:
Únete al programa. Es gratuito, requiere poco esfuerzo y el ROI es positivo incluso al tamaño actual de Perplexity.
Este hilo me ha dado una hoja de ruta completa. Aquí nuestro plan de acción:
Inmediato (Semana 1):
Corto plazo (Mes 1):
Mediano plazo (Trimestre 1):
Métricas a seguir:
El insight de que las guías de compra de categoría superan a las páginas de producto es enorme. Hemos estado optimizando las páginas equivocadas para IA.
Gracias a todos por la orientación práctica.
Los sitios de e-commerce optimizan para la búsqueda por IA asegurando que las páginas de producto sean rastreables por bots de IA, implementando marcado de schema estructurado, creando feeds de producto de alta calidad, alineando el contenido con consultas conversacionales, construyendo presencia de marca en la web y monitoreando la visibilidad en plataformas de IA como ChatGPT y Perplexity.
Las razones comunes incluyen: robots.txt bloqueando rastreadores de IA (GPTBot, PerplexityBot), contenido crítico cargado vía JavaScript que la IA no puede ver, falta de marcado de schema de Producto, descripciones de producto que no coinciden con consultas conversacionales o insuficientes menciones de marca y reseñas de terceros.
Sí, el Programa de Comerciantes de Perplexity te permite enviar feeds de producto directamente, mejorando la visibilidad en las recomendaciones de compras de Perplexity. De manera similar, OpenAI está probando iniciativas de descubrimiento de productos. Estos programas te dan más control sobre cómo aparecen los productos en las respuestas de IA.
Monitorea cómo aparecen tus productos en recomendaciones de compras generadas por IA en ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews.
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