Optimización del motor de IA (AEO) 2025

AEO es la nueva norma para la visibilidad y las ventas en el comercio electrónico.

¿Por qué es tan importante el OEA para su tienda en línea?

• La IA se lleva el tráfico de los motores de búsqueda. Las respuestas AI (AIO) ya aparecen en una gran proporción de las consultas de comercio electrónico y generan un tráfico importante
• Top 1-3 en Google no es suficiente. Sólo una fracción de estos artículos llegan a AIO, y la mayoría de las fuentes en AIO no coinciden con el clásico TOP3 SEO
• La conversación vende. Las compras a través de chat/voz/AI suponen cientos de miles de millones de dólares al año: es un canal de ingresos viable, es el presente
• Personalización = dinero. En las empresas líderes, las recomendaciones y la personalización generan entre un 35 y un 40% de los ingresos
• Práctica polaca. Por término medio, el 6% del tráfico procedente de chats de IA puede generar hasta un 14% de ingresos (caso Semly)
• Conclusión: añadir AEO junto con SEO + Preparar los datos, enviar la oferta a ChatGPT/Gemini y medir la cuota de ventas con IA

¿Qué hacer ahora?

1. Organizar los datos de los productos
2. publicarlos en los ecosistemas LLM
3. incluir un asistente de compras
4. medir la visibilidad en IA y el impacto en los ingresos

¿Por qué el SEO ya no es suficiente?

• La IA acorta el camino usuario, ignorando los resultados orgánicos clásicos (el 80% de las fuentes en AI Overview no son líderes en SEO)
• el 77% de los responsables de comercio electrónico utiliza la IA a diario para la automatización de campañas, análisis, recomendaciones y personalización
• el 29% de las empresas minoristas ya están creando una ventaja basada en los macrodatos y los conocimientos de la IA: mejores previsiones, inventarios y respuesta rápida a las tendencias
• El clic cero crece la presión reguladora en torno a la AIO en la UE confirma la magnitud del fenómeno

¿Qué ofrece realmente el OEA?

• Cuota de visibilidad de la IA (SAV): porcentaje de consultas en las que la marca aparece en AIO/LLM. Hoy, la "nueva 1ª página" de Google
• Ingresos asistidos por conversación: cuota de ingresos cuando el primer contacto es chat/LLM (atribución basada en parámetros y encuestas posteriores a la compra)
• Tiempo de respuesta (TTA) y puntuación de la calidad de la respuesta: latencia y exhaustividad de las respuestas (preguntas frecuentes, precio, disponibilidad, devoluciones)
• Retención y aumento del volumen de ventas apoyada por la personalización - confirmada por metaanálisis de McKinsey
• GMV conversacional - pastel en crecimiento (290.000 millones de dólares), por lo que incluso una pequeña parte equivale a ingresos materiales

Arquitectura AEO: de los datos a la visibilidad

Capa de datos del producto

• Alimentación canónica Líneas Google XML + JSON para LLM (llaves: productTitle, marca, gtin, mpn, sku, descripción, precio.valor/divisa, disponibilidad, imageUrl, url, envío, devuelve, país, idioma)
• Normalización de unidades (ml/g/cm), variantes, haz, compatibilidad con schema.org/Producto (JSON-LD)
• SLA de frescura: precios/estado mín. cada 15-60 min. (LLM prefiere actualizado)

Capa de contenido preparada para OEA

• Descripciones basadas en intención y casos de uso (respuestas completas, no frases)
• PREGUNTAS FRECUENTES por producto/categoría (respuesta corta + fuente)
• Políglota: mismas entidades (Marca, GTIN) y frases del tesauro en EN/EN/DE/ES

Capa de señales de confianza

• Reseñas (número, frescura, valoración), política de devoluciones, garantía, estados locales (LIA), transparencia de la entrega

Capa de publicación para ecosistemas de IA

• Puntos finales de ingestión para ChatGPT/Gemini/Perplexity (feed pull / webhook push)
• Asignación de categorías (Google Product Taxonomy) + ontología personalizada
• Seguridad y derechos: robots/LLM-allow, política de fuentes, UTM para atribución

Capa conversacional

• Asistente de compras (chat/voz) con puesta a tierra en la alimentación (recuperación), acceso a precios/estados y políticas
• Entrega a la caja o a la cesta de la compra en 1 clic (deep link, schema app links)

Observabilidad

• Telemetría: SAV, CTR-to-site con AIO/LLM, % de respuestas con precio/acción correctos, tiempo de indexación de cambios, cuota inferida de recomendaciones

Datos del mercado polaco

1. Ejemplo de tienda de artículos infantiles - Aplicación del OEA (vía Semly) traducido a aumento del número de consultas sobre productos en modelos de IA en un 130% m/m y un aumento de la tasa de conversión en este canal del 18%
2. Tienda de iluminación: la aparición de productos en la sección "Ver productos" de Google Gemini ha dado un +25% del valor de la cesta media
3. Tiendas de ropa: los usuarios que utilizan recomendaciones personalizadas de IA gastan 30% más de tiempo in situlo que se traduce directamente en mayores tasas de conversión

Cómo medir los OEA: definiciones de los indicadores clave de rendimiento

1. SAV @Top Answer = consultas con la marca en la respuesta "principal" / todas las consultas supervisadas
2. Cobertura en AIO/LLM = # de SKU indexadas en los modelos / #SKU en el feed
3. Precisión de las respuestas (precio/estado) con muestreo cada N horas
4. Tasa de ayuda a la convalidación = pedidos con primer toque LLM - chat / todos los pedidos
5. mCAC(AI) = (coste de la herramienta + ops) / pedidos asignados al OEA
6. AOV/CR en cohortes "con chat" frente a "sin chat

plan de aplicación de 30 días (de eficacia probada)

• Día 1-5: auditoría de datos (integridad de GTIN/MPN/marca ≥ 95%), coherencia del esquema, preparación de JSON-LD + JSONL
• Día 6-10: "Paquetes de respuestas" para las 100 consultas principales (descripción, FAQ, parámetros, 2-3 comparaciones de alternativas)
• Día 11-15: publicación a LLM (ChatGPT/Gemini) + enrutamiento de atribución (parámetros, encuesta post-compra)
• Día 16-20: asistente de compras (chat) con base y políticas (devoluciones/entrega/precios)
• Días 21-25: pruebas de frescura (precio/estado), validación Respuesta Precisión > 97%, pruebas (sin SKU, sin variante)
• Día 26-30: ajuste de los avisos, organización de categorías (taxonomía), KPI del cuadro de mandos (SAV, Conv-assist, AOV uplift)

El comercio conversacional y la contribución de la IA a las ventas

Gasto mundial en comercio conversacional (compras "vía chat", voz, IA) superará los 290.000 millones de dólares en 2025. Para los comercios polacos, la aplicación del OEA por Semly ya supone una media de 1,5 millones de euros al año el 6% del tráfico procede de salas de chat con inteligencia artificial (ChatGPT, Géminis), responsable de tanto como 14% de los ingresos de la tienda.

Antipatrones (los errores más comunes)

❌ "Transcribir" contenido SEO a AEO 1:1 (demasiado lento, inapropiado)

❌ Ninguno canónico fuente de verdad (precio/estado) visible para LLM → alucinaciones de precios

❌ Preguntas frecuentes escritas en marketing en lugar de respuestas concisas (LLM prefiere la falta de ambigüedad)

❌ Sin métricas de SAV/precisión → sin bucle de retroalimentación ni optimización

Glosario (AEO 2025)

Básico

• AEO (Optimización de motores de IA) - el proceso de preparación de datos de productos, contenidos y señales de confianza y su publicación en ecosistemas LLM y capas generativas de motores de búsqueda para aumentar la visibilidad y las ventas a partir de respuestas de IA
• AIO (Panorama de la IA) - módulo de Google que genera respuestas resumidas de IA a las consultas (antiguas instantáneas de SGE/AI)
• LLM (Gran Modelo Lingüístico) - un gran modelo lingüístico (por ejemplo, ChatGPT, Gemini) que genera respuestas basadas en conocimientos y fuentes externas
• Comercio conversacional - ventas iniciadas o realizadas a través de chat/voz/Asistente de Inteligencia Artificial

Métricas y KPI

• SAV (cuota de visibilidad de la IA) - porcentaje de consultas en las que la marca aparece en la respuesta principal de la IA:
  SAV = (nº de consultas con visibilidad en AIO/LLM) / (nº de consultas supervisadas)
• Cobertura AIO/LLM - cobertura del catálogo en modelos:
  Cobertura = (nº de SKU visibles en AIO/LLM) / (nº de SKU en alimentación)

• Puntuación de la calidad de la respuesta (AQS) - porcentaje de respuestas AI coherentes con el precio/estado/política en las muestras de control:
  AQS = (nº de respuestas correctas) / (nº de respuestas verificadas)

• TTA (Tiempo de respuesta) - tiempo desde la consulta hasta la respuesta completa/entrega a la cesta
• Tasa de asistencia a la convalidación (CAR) - porcentaje de pedidos en los que el primer contacto fue LLM/chat:
  CAR = (nº de pedidos con LLM de 1er toque) / (todos los pedidos)

• mCAC(AI) - coste marginal de adquisición a través del canal OEA:
  mCAC(AI) = (coste de las herramientas + ops + contenido del OEA) / (nº de pedidos asignados al OEA)

• GMV conversacional - valor de las ventas de sesiones con interacción conversacional
• AOV (valor medio de pedido) - valor medio de los pedidos
• CR (Tasa de conversión) - tasa de conversión
• CAC (Coste de Adquisición de Clientes) - coste de adquisición de clientes
• ROAS/ROMI - rendimiento de la inversión en publicidad / marketing
• OSR (Ingresos por búsqueda orgánica) - ingresos atribuidos al tráfico orgánico procedente de motores de búsqueda

Datos y formatos

• Fuente de productos XML de Google - archivo de oferta estándar para Google Merchant (ampliable en el marco del OEA)
• JSON-LD (schema.org/Producto) - datos estructurados en la página (Producto, Oferta, Clasificación agregada, FAQPágina)
• JSONL (Líneas JSON) - formato de registro lineal (1 producto = 1 línea) útil para el suministro de LLM
• GTIN/EAN, MPN, SKU identificador global de mercancía / número de pieza del fabricante / identificador de stock de tienda
• SLA de frescura - frecuencia garantizada de actualización de precio/estado (por ejemplo, ≤60 minutos)
• Paquetes de respuestas - bloques de respuestas breves y sin ambigüedades (descripción + 2-3 parámetros + fuente) que el LLM puede citar 1:1
• Gráfico de conocimiento del producto - grafo de entidades (productos-marcas-parámetros-categorías) que combina identificadores y atributos

Aplicación de la IA

• RAG (Generación mejorada por recuperación) - generación con búsqueda/recuperación adjunta a partir de datos autorizados de la tienda
• Conexión a tierra - "fundamentar" las respuestas de la IA en fuentes actuales y fiables (fuentes, políticas, estados)
• Inserción - representación vectorial de texto/datos utilizada para cotejar rápidamente contenidos y productos
• Punto final de ingestión - punto de recepción/descarga de feeds por los ecosistemas de IA (pull API, webhook push)
• Taxonomía/Ontología - diccionario de categorías y relaciones (por ejemplo, Google Product Taxonomy + extensiones propias)
• LIA (Anuncios de Inventario Local) - señales de disponibilidad local (estado en la tienda estacionaria) también útiles para AEO

Atribución y análisis

• UTM - parámetros de enlace para el seguimiento de fuentes/medios/campañas (por ejemplo, utm_source=chatgpt)
• Encuesta posterior a la compra - un breve cuestionario posterior a la compra para validar el impacto del OEA ("¿Dónde oyó hablar del producto por primera vez?")
• Enlace profundo - un enlace que dirija a la cesta/variante específica con parámetros de atribución
• Entrega - transferencia controlada desde el asistente de IA a la ruta de pago (por ejemplo, cesta de la compra con SKU precargadas)
• Cero clics - la situación en la que el usuario obtiene una respuesta sin ir a la página (especialmente en AIO/LLM)
• LLM-allow/robots - política de acceso (robots.txt / meta) que permite claramente a los agentes/LLM seleccionados recuperar datos
• Observabilidad - un conjunto de registros, indicadores y pruebas sintéticas que controlan la visibilidad, frescura y pertinencia de las respuestas de la IA

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