El agente de IA como puerta de entrada al consumidor
La publicidad tradicional y el SEO ya no son suficientes. Los clientes utilizan cada vez más asistentes de IAque analizan las necesidades, comparan los productos y eligen por ellos. Si los datos de sus productos no están preparados para ser leídos por estos sistemas, es posible que su oferta no aparezca en absoluto en sus recomendaciones.
Informe McKinsey (2025) llama a este fenómeno comercio agéntico: el momento en que:
Los agentes de IA se están convirtiendo en el nuevo punto de entrada al comercio, transformando la forma en que los consumidores descubren y compran productos.
McKinsey prevé que en 2030 compras a través de agentes podría generar entre 3 y 5 billones de dólares en ingresos a nivel mundial. Los datos de Deloitte muestran que el 72% de las empresas minoristas ya están probando o implementando integraciones con IA generativa en el proceso de ventas.
No es un experimento: es una redefinición del canal de ventas. Hoy, cuando un consumidor pregunta a ChatGPT "recomienda zapatillas para correr por el bosque', la inteligencia artificial de IA generativa selecciona los productos basándose en las estructuras de datos y el contexto, no en las tasas de CPC. Si tu producto no existe en una estructura legible por el modelo, no se mostrará, aunque tengas una oferta mejor.
Según Bain & Camp; Company, ya el 60% de las consultas en buscadores basados en IA terminan sin hacer clic en la página - el usuario recibe una respuesta directamente del agente. En la práctica, esto significa que una tienda cuyos datos no entienden los modelos de IA se queda sin negocio
Datos en lugar de publicidad: la semántica del nuevo SEO
El SEO en modelos generativos no se basa en enlaces, sino en comprensión de los datos de los productos mediante modelos de IA.
McKinsey destaca que:
Las empresas que sean las primeras en comprender la semántica del producto se convertirán en las referencias de los modelos.
Es Optimización Generativa de Motores (GEO) - nuevo campo, que combina tecnología de alimentación de productos, lenguaje y contexto del usuario y estructuras de datos. En la práctica, esto significa que la IA no necesita su publicidad. Necesita una descripción del producto que sea precisa, contextual y comprensible para las máquinas.
Datos de Centro de Investigación Synerise (RecSys 2025) confirman que los modelos basados en el contexto aumentaron la relevancia de las recomendaciones de productos en 25%y la tasa de conversión de usuarios de los canales de IA es del 18-22% más que de los motores de búsqueda
Estudio de caso: venta al por menor sin clics ni comisiones
El minorista polaco de deportes (unas 800 referencias) ha incorporado la alimentación XML a los canales de IA en el Semly.ai. En tres meses:
- el número de recomendaciones de productos en ChatGPT y Gemini aumentó un 136%,
- conversión del movimiento AI fue 6,9% (frente al 1,8% de Google Ads),
- el coste de adquisición de un cliente bajó del 11 EUR to 0.5 EUR (sólo coste de suscripción mensual),
- movimiento con IA fue responsable de 17% ingresos a coste cero por clic.
Esto confirma la tesis principal del informe Deloitte (2025):
La inteligencia artificial generativa proporciona un aumento cuantificable de las conversiones cuando la personalización se ajusta a las intenciones actuales del usuario.
¿Qué determina la visibilidad en la IA?
Un análisis del Congreso sobre Economía de Datos (2025, Varsovia, Polonia) identifica cuatro factores clave que determinan si un producto aparecerá en las respuestas de los agentes de IA:
- Calidad de los datos del producto - descripciones técnicas detalladas, propiedades, categorías, aplicaciones.
- Puntualidad de los feeds XML - sin errores y actualización periódica de los metadatos.
- Contexto semántico - vínculo del producto con el uso ("chaqueta de esquí para heladas de hasta -20 °C").
- Confianza del agente en la fuente - las tiendas con críticas positivas, entregas rápidas y una política de devoluciones clara tienen más probabilidades de ser cotizadas.
Los expertos de Synerise añaden:
Los modelos de recomendación de IA no favorecen a las marcas, sino a los datos en los que confían.
Cambio de la definición de canal de ventas
En el mundo "agéntico", el cliente no es la persona que tiene el navegador, sino la que lo utiliza Agente de IA que interpreta sus necesidades.
McKinsey escribe sin rodeos:
En la economía agéntica no vendes a un ser humano, sino a un modelo que trabaja en su nombre.
Esto obliga a una nueva forma de pensar: no campañas de palabras clave, sino datos bajo intención lingüística.
Las empresas que aprendan a proporcionar contexto a los agentes ganarán precedencia como "fuentes de la verdad del producto".
¿Qué hacer ahora?
- Modernice los datos de sus productos - definir un conjunto de información para cada producto (material, aplicación, objetivo, condiciones de uso).
- Tratar la IA como un nuevo canal de distribución - al igual que el comercio móvil o el comercio social.
- Analice en qué consultas aparecen sus productos. Si no aparecen en los resultados de la conversación, no hay contexto.
- Utilizar herramientas de supervisión de datos con IA, por ejemplo. Semly - analiza las intenciones y los datos de comportamiento aumenta la pertinencia de las recomendaciones.
Estos son los cuatro pilares de la nueva SEO para modelos generativos.
En sus propias palabras informe McKinsey:
No es el momento de esperar y observar. Las empresas que actúen ahora marcarán las pautas del comercio basado en agentes.
El comercio electrónico está entrando en una fase en la que la clave ya no es el tráfico, sino comprensión del producto mediante modelos de inteligencia artificial.
Donde no llega la publicidad ni Google, La IA ya dirige al cliente a una tienda que ha hecho sus deberes en materia de datos.
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