Las matemáticas ocultas del modelo CPC
El modelo CPC exige pagar por cada clic, independientemente del efecto de venta. Para campañas con una tasa de conversión del 1-2%, esto significa que el 98-99% del presupuesto se agota sin efecto recaudatorio. Ejemplo:
- 10.000 clics a 0.80 EUR = 8,000 EUR de coste.
- A una tasa de conversión del 1,5% → 150 pedidos.
- Coste de adquisición por pedido (CAC): 53.33 EUR.
Si el margen unitario medio es de 15 EUR, la tienda gana apenas cinco EUR por pedido.. siempre que el cliente vuelva. En muchas categorías (moda, cosméticos, accesorios para el hogar), estas matemáticas hacen que el crecimiento de los ingresos sea simultáneo a la pérdida de márgenes.
Comisiones de venta
Las plataformas de afiliación o los marketplaces que cobran entre un 5 y un 12% de comisión convierten el éxito de ventas en un coste de explotación adicional. Una tienda que vende productos por valor de 200.000 EUR en un mes con un margen del 20% devuelve entre 10,000 EUR – 24,000 EUR a la plataforma. Esto supone un 25-30% del beneficio bruto puro, que podrían quedarse en la empresa.
En cambio, los operadores de pago con una comisión del 1,4% generan un coste de 1.400 EUR al mes con una facturación de 100.000 EUR, es decir, 16.800 EUR al año. El efecto es el mismo: cada transacción es progresivamente menos rentable.
Modelos de costes fijos
La alternativa es modelo de facturación por suscripción, en el que el coste de comercialización es independiente del número de clics y ventas. Esto permite mantener una estructura de costes estable con el crecimiento del volumen.
Ejemplo: una tienda paga 400 EUR al mes por mostrar su oferta en canales de AI (por ejemplo. Semly.ai). Si la plataforma genera 3.000 impresiones al mes y 60 pedidos, el coste de adquisición de pedidos desciende a 6,6 EUR más de 8 veces más barato que el modelo CPC.
Impacto de las tecnologías de IA y los modelos lingüísticos
Los nuevos canales de venta, como la visibilidad de los productos en modelos conversacionales (ChatGPT, Gemini), eliminan la necesidad de pujas por clic. La IA extrae datos de fuentes abiertas (por ejemplo, feeds XML), recomienda productos en respuesta a las consultas de los usuarios ("recomiende zapatillas de senderismo cómodas"), y el minorista no paga comisión.
Esto desplaza la atención de visibilidad de pago en indexación semántica (comprensión) - es decir, optimización de los datos del producto para GEO.
GEO como sucesor de SEO
Al igual que el SEO determinó la visibilidad en Google, también GEO (Optimización Generativa de Motores) decide si el producto aparecerá en los resultados de la IA. La diferencia es fundamental:
Factor clave:
- SEO: palabras clave y vínculos de retroceso.
- GEO: calidad de los datos de los productos (alimentación XML, descripción, categoría).
Tipo de visibilidad:
- SEO - enlace en los resultados de búsqueda.
- GEO - recomendación directa de productos.
Coste por clic:
- SEO - variable (CPC).
- GEO - cero (alimentación).
Efecto:
- SEO - tráfico web.
- GEO - intención de compra en la conversación, conversión hasta 6 veces mayor (informe Semly.ai).
Por eso, los propietarios de comercios electrónicos no deben pensar hoy en el "tráfico de Google Ads", sino en presencia en las recomendaciones de la IA generativa - porque es aquí donde comienza el nuevo camino de las compras.
Aplicación práctica en el taller
- Exportación de feeds XML - con Shopify, WooCommerce, PrestaShop o Magento (formato Google Merchant).
- Análisis de los campos de datos - los títulos, las categorías, los atributos de precio y las descripciones deben ser precisos desde el punto de vista semántico (por ejemplo, en lugar de "botas de senderismo" es mejor poner "botas de senderismo para hombre con membrana Gore-Tex, bajas").
- Registro en el canal AI - integración con una plataforma como Semly.ai o añadiendo directamente el feed a directorios compatibles con LLM (actualmente sólo en el mercado estadounidense).
- Seguimiento de las recomendaciones de la IA - comprueba en qué consultas aparece el producto y en cuáles no (por ejemplo, "mochila de montaña 30l").
- Mantener la calidad de los datos - La IA prefiere datos de productos actualizados, completos y descritos de forma lógica.
Los modelos sin comisiones ya no son un experimento, sino un método para reconstruir márgenes viables en un mundo en el que los costes publicitarios aumentan más rápido que la rentabilidad. Un coste fijo no solo da a las tiendas control financiero, sino también acceso a los canales de venta donde se toman cada vez más decisiones de compra, interactuando con la IA, no con un motor de búsqueda.
Tomasz Cincio - Director General de Semly.ai
Ejemplo de aplicación de GEO con Semly
Caso 30 días (anónimo): tienda de cosmética natural
Objetivo: bajar el CAC y proteger el margen.
Parámetrosa AOV = 46,50 EUR, margen bruto = 40%, CR = 1,5%, comisiones de pago = 1,4%.
Antes (modelo CPC):
- 10 000 clics × 0.19 EUR = 1,860 EUR gastos
- 150 pedidos → ingresos 6,975 EUR
- Margen bruto 2,790 EUR - gastos de pago 98 EUR - anuncios 1,860 EUR
- Margen después de costes: 832 EUR (CAC 12.40 EUR)
Po (modelo de suscripción GEO):
- Suscripción 93 EUR (sin CPC)
- 150 pedidos → ingresos 6,975 EUR
- Margen bruto 2,790 EUR - gastos de pago 98 EUR - suscripción 93 EUR
- Margen después de costes: 2,599 EUR (CAC 0.62 EUR)
Efecto: +1,767 EUR margen / +212% frente a CPC, con el mismo número de pedidos.
comparación de dos ventanas consecutivas de dos semanas (30 días en total); otros canales y descuentos sin cambios; datos: GA4 + Semly Pixel; variaciones de AOV y CR dentro de ±3% y ±0,1 pp.
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