Sigo escuchando que los asistentes de compra con IA serán la próxima gran tendencia en ecommerce.
Lo que estoy viendo:
Mi preocupación: Si los usuarios le piden a la IA “¿cuál es la mejor zapatilla para entrenar maratones?” y no estamos en la respuesta, perdemos la venta antes de que visiten nuestro sitio.
Nuestra situación actual:
Preguntas:
El ecommerce es todo nuestro negocio. No podemos darnos el lujo de perder este cambio.
Las compras con IA son diferentes de Google Shopping en aspectos fundamentales:
Google Shopping:
Asistentes de Compra con IA:
Por qué esto importa para la optimización:
Google Shopping: “¿Tu feed es preciso?” IA Shopping: “¿Tu producto es la mejor opción para la necesidad de este usuario?”
Qué evalúan los asistentes de compra con IA:
| Factor | Peso | Cómo optimizar |
|---|---|---|
| Coincidencia producto-necesidad | Muy alto | Descripciones claras de casos de uso |
| Reseñas/calificaciones | Alto | Perfil sólido de reseñas |
| Especificaciones | Alto | Especificaciones completas y estructuradas |
| Precio/valor | Alto | Precio transparente |
| Reputación de marca | Medio | Menciones de terceros |
| Disponibilidad | Medio | Datos de stock en tiempo real |
| Claridad en comparación | Medio | Diferenciación frente a alternativas |
La IA trata de responder: “Para la necesidad específica de esta persona, ¿qué producto es el mejor?” Tu tarea es facilitar que la IA relacione tu producto con necesidades concretas.
Sobre la estructura de datos de producto - esto es crucial:
Ejemplo de esquema de producto:
{
"@type": "Product",
"name": "Zapatilla Marathon Pro Running",
"description": "Diseñada para entrenamiento y carreras de maratón...",
"brand": {
"@type": "Brand",
"name": "Tu Marca"
},
"offers": {
"@type": "Offer",
"price": "149.99",
"priceCurrency": "USD",
"availability": "InStock",
"priceValidUntil": "2026-12-31"
},
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.7",
"reviewCount": "342"
},
"additionalProperty": [
{
"@type": "PropertyValue",
"name": "Ideal para",
"value": "Entrenamiento de maratón, Carrera de larga distancia"
},
{
"@type": "PropertyValue",
"name": "Drop",
"value": "8mm"
}
]
}
Elementos clave:
Sin esta estructura, la IA tiene que adivinar si tu producto cumple con las necesidades del usuario. Con ella, la IA puede hacer la coincidencia con confianza.
Las reseñas son fundamentales para las recomendaciones de compra con IA.
Por qué: Los asistentes de compra con IA dan mucho peso a las reseñas de usuarios porque:
Optimización de reseñas para IA:
Anima a que las reseñas mencionen:
Los asistentes de compra con IA extraen estos detalles. Cuantos más tengas, más coincidencias podrá hacer la IA.
Esto es muy útil. Tenemos buenas reseñas pero la mayoría están en Amazon, no en nuestro sitio.
Pregunta: ¿Importa dónde están las reseñas - en nuestro sitio, en Amazon o en Google Reviews? ¿Pueden los asistentes de compra con IA acceder a todas ellas?
Gran pregunta. La fuente de las reseñas importa:
A qué puede acceder la IA:
| Fuente | Acceso de IA | Impacto |
|---|---|---|
| Reseñas en tu sitio (con schema) | Directo | Alto - claramente atribuidas a tu producto |
| Reseñas de Amazon | Indirecto | Alto - citadas frecuentemente en recomendaciones |
| Reseñas de Google | Directo | Medio - para marcas con perfiles en Google |
| Sitios de reseñas de terceros | Directo | Alto - especialmente para contenido de consideración |
El reto con solo Amazon:
Recomendación:
Para compras con IA, sitios de reseñas como Wirecutter, RunRepeat (para zapatillas de correr), etc., son muy citados. Una sola aparición en un sitio de reseñas fuerte puede ser más valiosa para la visibilidad en IA que 100 reseñas más en Amazon.
El contenido comparativo es oro para las compras con IA.
Cuando el usuario pregunta: “¿Cuál es la mejor zapatilla para entrenar maratón?”
La IA necesita:
¿De dónde obtiene la IA la información de comparación?
Qué puedes crear:
Páginas “Mejor para”
Páginas comparativas
Guías de casos de uso
Cuando la IA busca contenido comparativo, quieres que tu guía completa sea la citada, no solo reseñas de la competencia.
Tiene sentido. Este es mi plan de acción:
Datos de producto (Semana 1-2):
Reseñas (Continuo):
Contenido (Mes 1-3):
Medición:
Pregunta: ¿Cuánto tiempo tarda en verse el impacto de estos cambios?
Expectativas de plazos:
Cambios en schema de producto: 2-4 semanas
Cobertura en sitios de reseñas: 2-6 meses
Contenido comparativo: 4-8 semanas
Trayectoria general:
Esto no es de la noche a la mañana. Pero las marcas de ecommerce que empiecen ahora tendrán ventaja sobre las que esperen.
Un aspecto más: el posicionamiento por categoría.
Los asistentes de compra con IA categorizan productos. Cómo te categorizan afecta en qué consultas apareces.
Qué debes asegurar:
Ubicación clara de categoría
Especificidad de subcategoría
Potencial de cruce de categorías
El riesgo: Si la IA te categoriza mal, te recomienda para consultas equivocadas (o directamente no te recomienda).
Revisa cómo describe actualmente la IA tu producto. Si te categoriza incorrectamente, ajusta tu posicionamiento para corregirlo.
La visión general de las compras con IA:
Hoy: Los asistentes de compra con IA son herramientas útiles de investigación Pronto: La IA gestionará todo el proceso de compra Eventualmente: Agentes IA comprarán en nombre de los usuarios
Implicación: Ganarán los productos que la IA conozca bien y en los que confíe.
Piénsalo: Cuando la IA pueda comprar autónomamente según las preferencias del usuario, ¿qué productos seleccionará?
Las marcas que construyan esa confianza ahora estarán bien posicionadas para el comercio impulsado por IA. Las que no, serán invisibles para un canal de compra cada vez más relevante.
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