Asistentes de IA

• Escala ChatGPT: por Business Insider, OpenAI informó ~700 millones de MAU (julio de 2025) y ~800 millones de usuarios semanales en otoño de 2025

• Escala de perplejidad: servicio ha procesado ~780 millones de consultas en mayo de 2025y los usuarios activos alcanzan los ~22 millones

Conclusión: compradores cada vez más empezar con IAy no de una SERP tradicional. Si su gama no es "comprendida" por los LLM y no aparece en sus citas, está perdiendo una nueva fuente de demanda.

Google reconstruye la búsqueda en torno a la IA

• AI Overviews son más de mil millones de usuarios: Google anunciará el despliegue mundial de AIO en 2025

• Modo de prueba sólo AI: en 2025, Google estaba probando un "Modo AI" - sin los clásicos "enlaces azules" (para los suscriptores de One AI Premium)
• Menos clics, más respuestas en las SERP: estudio Pew: los usuarios son menos propensos a hacer clic en los enlacescuando aparece el resumen de IA. Otros comentarios indican caídas del CTR del orden de 34-46% en presencia de la AIO

Conclusión: el tráfico sin clic está creciendo. El objetivo pasa a ser ser una fuente en la respuesta de la IA, no sólo clasificarse entre los 3 primeros.

Los mercados introducen sus propios "asistentes de compra

• Amazon Rufus: es un asistente de compras generativo que se basa en el catálogo, las reseñas y la información de la web de Amazon: primero en EE.UU. y luego en versión beta en los principales países de la UE (2025)

• Shopify Sidekick: asistente para minoristas, prorrogado públicamente en 2025/2026

Conclusión: las decisiones sobre productos se toman en chats y tarjetas de IA. Las tiendas tienen que alimentar estos sistemas con datos de productos limpios y contenidos fáciles de citar.

Los datos e identificadores de productos (GTIN) son el "combustible" de la visibilidad en la IA

• Datos estructurales del producto: Google recomienda las marcas completas (listados de comerciantes, variantes, políticas) porque facilitan la comprensión de la oferta y enriquecen la exposición

• GTIN/GS1: Google y GS1 subrayan que gTIN correcto aumenta la pertinencia y la cobertura; productos con GTIN pero enviados sin GTIN puede tener una visibilidad limitada

Conclusión: sin GTIN correcto, JSON-LD y una alimentación coherente Los LLM tienen menos seguridadpara citar su sitio como fuente.

Personalización y conversación = beneficio real

• McKinseypersonalización: la personalización suele dar +10-15% de los ingresos (hasta un 5-25% en función del sector y la ejecución)
• Deloitte 2025: 53% de los consumidores que ya utilizan o prueban la gen-AI; la proporción aumenta año tras año

Propuestaexperiencias conversacionales (preguntas frecuentes, preguntas y respuestas, configuradores, respuestas en directo) acortar el camino a la canasta - siempre que el modelo "vea" datos completos y fiables sobre el producto y su estado.

AEO/GEO es el nuevo manual de visibilidad

• Definiciones y prácticas: AEO/GEO está optimizado para citas en las respuestas de la IA (ChatGPT, AI Overviews, Perplexity, Copilot), no sólo rankings de enlaces. 
• Cambio de paradigma:

• El lado negro de GEO: los medios de comunicación advierten contra la manipulación de contenidos en el marco del LLM: se necesitan fuentes y verificabilidad

Conclusión: el contenido gana claro, citable, fuenteble e incrustados en patrones que los modelos pueden extraer infaliblemente.

No es una tendencia, es un cambio en los hábitos de compra

• El impacto de la IA en las compras: en el estudio IAB (2025) La IA es la segunda fuente de influencia en las decisiones de compra después de los motores de búsqueda; 1/3 de los usuarios hacen clic para comprar directamente desde una plataforma de IA
• Compras preparadas para la IA: algunos consumidores ya están dispuestos a permitir que la IA compre en su nombre, aumenta la aceptación de las recomendaciones

Conclusión: ventaja que construirás, simplificar las decisiones (comparaciones, "mejor para...", umbrales de entrega gratuita, política de devoluciones) como listo para presupuestar.

AEO/GEO para el comercio electrónico: 30-60-90 días de aplicación

Días 0-30: la base de los datos y la tecnología

1. Producto Schema.org (JSON-LD) en todas las tarjetas: nombre, descripción, imagen, marca, gtin, sku, ofertas (precio, disponibilidad, entrega), variantes
2. Alimentación del producto (Google XML) = única fuente de verdad para precios y existencias; compatibilidad con Merchant Center
3. Políticas y condiciones en formato legible por máquina: URL separada y legible (entrega, devoluciones, garantía) + Organización en JSON-LD
4. Robots y orugas: decidir si usted permite GPTBot y otros robots de inteligencia artificial; control mediante robots.txt/firewall (permitir/denegar)

Días 31-60: contenido "a citar"

1. Q&A/FAQ intención de compra sobre categorías y productos: preguntas con frases completas, respuestas cortas con números (entrega en X días, devolución Y días, compatibilidad Z)
2. Comparaciones y "lo mejor para...": secciones tabulares (parámetros, escenarios de uso) - modelos como estructura y atributos unívocos
3. Pruebas y fuentes: en la medida de lo posible, vínculos con estudios y normas (por ejemplo, GS1, fabricantes, certificados)
4. E-E-A-T: autores, biografía, fechas de actualización, número de versión del contenido; breve TL;DR y Datos clave principios de

Días 61-90: visibilidad y medición

1. Control de citas: compruébalo, si la IA te cita y cómo (Perplejidad - lista de fuentes en respuesta; pruebas de consulta)
2. Microexperimentos A/B en contenidos "answer-first" (titular → 2-3 frases → hechos puntuados → fuente
3. Personalización in situ (recomendaciones, bloques dinámicos de preguntas y respuestas) - el objetivo es acortar el camino y +10-15% de los ingresos
4. Informe AIO: anotar qué frases muestra la AIO, cuánto tráfico/citas, qué tipos de contenido se están respondiendo (cómo hacerlo, listas, comparaciones)

Formato adaptado al LLM

Cómo escribir para que te citen los LLM:

• Primero la respuesta: el titular responde a la pregunta; las 2-3 primeras frases = tesis concisa con número
• Secciones "Por qué / Qué significa / Qué hacer ahora" - los modelos quieren resumir secuencias claras
• Tablas y listas con viñetas (parámetro → valor), unidades unívocas (cm, kg, W), fechas
• "Quotable nuggets: hechos de 1 frase con número y fuente atribuidos - fáciles de pegar en las respuestas
• Actualización y versionado (por ejemplo, "Actual a partir de: 2025-10-30, versión 1.4")

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Los resúmenes de IA restan clics?
Los estudios indican caídas del CTR del orden de ~34-46%y usuarios hacer clic con menos frecuencia cuando aparece el resumen AI. Plan de visibilidad como fuente citadano sólo el resultado.

¿Necesito un GTIN si vendo productos de marca?
Sí - correcto GTIN aumenta la cualificación de las funciones de compra y facilita la combinación de opciones y la agregación de opiniones.

¿Debo permitir GPTBot?
Decisión estratégica. Permitir puede ayudar con la visibilidad en las respuestas de ChatGPT; No permitir protege el contenido. Se configura przex robots.txt/firewall.

¿Merece la pena invertir en personalización?
Sí: +10-15% de los ingresos con una buena ejecución; AEO/GEO amplifica el efecto porque acorta el recorrido de decisión.

Lista de control OEA/OGE abreviada para tiendas

• JSON-LD Producto + GTIN + Variantes + Organización + Políticas
• Fichas de productos: secciones de preguntas y respuestas, comparaciones, "lo mejor para...", parámetros en tablas
• Páginas de categoría: texto basado en la intención (5-7 preguntas de clientes + respuestas
• Fuentes y pruebas: citar GS1, fabricantes, normas; fechar las actualizaciones
• Robots/sitemaps: gestionar conscientemente el acceso de los robots de IA (GPTBot, etc.)
• Supervisión: comprobar las citas en los resúmenes de Perplejidad/AI; registrar los temas y formatos que "entran en la respuesta"
• Personalización in situ y CTA rápidas (entrega/devoluciones/precios): números que pueden pegarse fácilmente en respuestas de IA

Si no quieres construirlo todo tú mismo

Puedes utilizar una herramienta que publique automáticamente tu feed en canales de IA (ChatGPT, Gemini, etc.) y vigile la coherencia de los metadatos, por ejemplo Semly.ai - pero las normas OEA/OGE anteriores siguen siendo las mismas para cada tienda.

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