La inteligencia artificial revoluciona el retail: cómo lograr que la IA recomiende tu marca

Con la llegada de los modelos de lenguaje basados en IA, el éxito del retail ya no depende del tráfico online ni del uso de palabras clave. El objetivo ahora es ofrecer datos estructurados y señales de frescura que permitan a la inteligencia artificial evaluar y comparar productos para recomendar con precisión.

La irrupción de la inteligencia artificial está transformando profundamente la manera en que los consumidores descubren y eligen productos en el retail, impulsada por la irrupción de modelos de lenguaje de última generación (LLM) como Copilot, ChatGPT o Gemini. Estos motores ya no se limitan a mostrar resultados de búsqueda tradicionales, sino que generan respuestas personalizadas y recomendaciones basadas en un análisis complejo de datos. Esto plantea un nuevo desafío para los retailers: entender qué busca realmente la IA para lograr posicionar sus productos.

Los motores de IA no funcionan como los buscadores clásicos, que muestran listas de enlaces. En su lugar, realizan un proceso de razonamiento que combina datos provenientes de distintas fuentes. Combinan información rastreada en la web sobre reputación y posicionamiento de marca, feeds estructurados con detalles técnicos y comerciales de los productos y datos en tiempo real del sitio web, como reseñas, promociones y tiempos de entrega.

Este enfoque permite que la IA no solo identifique productos, sino que los evalúe, explique y compare, ofreciendo respuestas personalizadas y justificadas. Así lo explica el informe ‘From Discovery to Influence: A Guide to AEO and GEO‘ de Microsoft Advertising.

Claves para que la IA recomiende un producto

El estudio de Microsoft identifica tres grandes categorías de señales que incluyen en la visibilidad de los productos. En primer lugar, la relevancia, que incluye la coincidencia entre la intención del usuario y el contenido del producto. La IA se fija en el uso de lenguaje natural que responda preguntas concretas, así como en el contexto de uso específico del artículo. Si un usuario busca una camiseta para hacer deporte, no le recomendará una blusa de algodón, aunque ambos sean partes de arriba y el algodón sea un material transpirable.

En segundo lugar, las señales comerciales, como un precio competitivo, disponibilidad de inventario y promociones activas. Volviendo al ejemplo de las camisetas deportivas, si se pueden encontrar en cinco retailers distintos, pero uno de ellos no tiene stock y otro es significativamente más caro que los demás, probablemente no aparezcan entre los primeros recomendados.

En tercer lugar, las señales de frescura. El informe se refiere a la actualización de datos en tiempo real, la coherencia entre los feeds y el sitio web y la vigencia de ofertas y stock. La evaluación conjunta de estas señales determina si un producto será recomendado o descartado. De nuevo con las camisetas, si una página web tiene los artículos en promoción, pero están rebajados desde hace meses, probablemente la IA lo descarte como recomendación, por falta de actualización.

La estructura de datos, un factor decisivo para el éxito

Uno de los hallazgos más importantes es que la IA necesita datos estructurados, claros y consistentes para interpretar correctamente un catálogo de productos. Microsoft recomienda implementar prácticas como el uso de schema markup para categorías como Producto, Oferta, Reseña, Preguntas Frecuentes y Marca. También organizar las categorías con listas de ítems, sincronizar precios e inventario en tiempo real y añadir atributos detallados, como SKU, GTIN, color, tamaño y fecha de última modificación.

Una correcta estructuración de estos elementos permite que la IA comprenda no solo qué se vende, sino cómo ese producto satisface una necesidad concreta.

Otro pilar es la confianza para que la IA recomiende un producto. Reseñas verificadas, un sentimiento positivo expresado en lenguaje natural y la presencia de certificaciones o menciones en medios y redes sociales son señales que fortalecen la credibilidad de las marcas ante la IA. Estos elementos permiten que las recomendaciones sean más detalladas y persuasivas, con fórmulas como «altamente valorado por su comodidad» o «recomendado por expertos«.

Asimismo, el contenido debe ir más allá de las palabras clave y enfocarse en responder preguntas reales con claridad. Las descripciones deben explicar los beneficios desde el inicio, incluir especificaciones estructuradas, ofrecer comparativas entre productos y disponer de secciones de preguntas y respuestas. De este modo, la IA puede «leer» el contenido y utilizarlo directamente.

Errores que pueden dejar fuera a un producto

El informe también advierte sobre errores que pueden perjudicar la visibilidad del retail en la IA. Datos desactualizados o inconsistentes, falta de estructura en el catálogo, ausencia de reseñas y un lenguaje exagerado o poco verificable a la hora de describir los productos son algunos a evitar. En un entorno donde se seleccionan muy pocas opciones para recomendar, estos errores pueden significar perder completamente la oportunidad de aparecer.

La revolución de los modelos de lenguaje está redefiniendo el papel del e-commerce. Ya no basta con atraer tráfico hacia una tienda online. Ahora, las marcas deben convencer a la IA de que su producto es la mejor opción para el consumidor. Esto implica un cambio estratégico: pasar de buscar clics a ofrecer recomendaciones, y de generar contenido promocional a ofrecer contenido verificable y relevante.

Para más información: https://about.ads.microsoft.com/es

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