Por Redacción - 27 Octubre 2025
La irrupción de la inteligencia artificial en el sector de la búsqueda online ha marcado un punto de inflexión decisivo para el comercio electrónico, transformando las reglas del juego y, con ellas, las estrategias necesarias para que marcas y retailers garanticen su presencia. Este cambio no es una promesa futura, sino una realidad palpable que, según datos recientes, está reconfigurando el acceso a la información y el descubrimiento de productos.
La adopción de estas nuevas herramientas es acelerada, y el tráfico se desvía progresivamente hacia ellas, reflejando una evolución clara en el comportamiento del consumidor, que ahora espera respuestas directas y soluciones contextualmente ricas, muy lejos de los tradicionales listados de enlaces. Para las empresas, esta situación no solo representa un desafío técnico, sino una oportunidad de negocio que exige una actuación inmediata y bien fundamentada. Según datos de Mckinsey, esta adopción ha crecido de manera notable, pasando de alrededor del 50% en años anteriores a un 72% a comienzos de 2024, reflejando un interés global en su implementación. Este incremento viene acompañado de una clara intención de aumentar la inversión: más de dos tercios de los ejecutivos prevén destinar más recursos a la IA en los próximos tres años, y más del 90% espera incrementar su gasto en esta tecnología para 2025.
Las organizaciones que ya han integrado la IA en sus operaciones están reportando resultados tangibles, con beneficios medibles y un incremento de los ingresos derivados de su uso en diversas áreas de negocio. Además, las empresas consideradas de alto rendimiento en el ámbito de la IA muestran un compromiso más fuerte con la capacitación de su personal: son más de tres veces más propensas que el resto a planificar la recualificación de más del 30% de su fuerza laboral en los próximos tres años, impulsadas por la expansión del uso de la inteligencia artificial.
La búsqueda con inteligencia artificial transforma el descubrimiento de productos
El modelo conversacional y predictivo de la búsqueda con inteligencia artificial, ejemplificado por plataformas como ChatGPT, Google AI Overviews o Perplexity, reescribe el guion del descubrimiento de productos. Estos sistemas van más allá de la mera indexación de palabras clave, buscando entender la intención del usuario y ofrecer una respuesta sintética y, a menudo, una recomendación directa de producto o servicio.
Esta nueva dinámica hace que una simple optimización Search Engine Optimization (SEO) ya no sea suficiente. La era de la IA demanda una estrategia de datos mucho más profunda, donde la calidad, la estructura y la exhaustividad del catálogo de productos se convierten en la verdadera palanca de visibilidad. El contenido estructurado se convierte así en el combustible esencial que alimenta las decisiones y recomendaciones de los algoritmos inteligentes.
Fragmentación y especificidades de la búsqueda con inteligencia artificial
Una de las características más notables de este nuevo contexto es la fragmentación en las recomendaciones. Los estudios demuestran que existen grandes discrepancias entre las diferentes plataformas de inteligencia artificial en las fuentes que eligen citar y recomendar. Esta realidad subraya la necesidad de un enfoque multicanal y multiformato, asegurando que los datos de producto no solo estén optimizados, sino también distribuidos de manera coherente a través de los múltiples puntos de contacto digitales. La clave de bóveda de esta estrategia radica en la ficha de producto, cuya importancia es hoy más crítica que nunca. De acuerdo con los datos de un reciente estudio de Yext, un abrumador 86% de las citas de la inteligencia artificial provienen de sitios web y feeds de comercios que están controlados o, al menos, directamente influenciados por las marcas. Esto significa que la fuente de datos primigenia, es decir, el feed de producto estructurado, es el factor con mayor impacto en la visibilidad algorítmica.
El feed de producto, la columna vertebral de la visibilidad en inteligencia artificial
Para capitalizar esta realidad, los e-commerce deben enfocarse en asegurar que sus feeds de producto posean una estructura técnica impecable. Esto implica la correcta gestión tanto de los campos obligatorios para la venta (identificador, precio, disponibilidad) como, fundamentalmente, de los opcionales y descriptivos (atributos de color, material, talla, características técnicas específicas, descripciones enriquecidas, etc.). Estos últimos son cruciales, ya que aportan el contexto que los algoritmos de inteligencia artificial necesitan para generar recomendaciones precisas y humanizadas. La estructuración adecuada permite que los sistemas de IA interpreten, no solo listen, el producto, haciéndolo más elegible para una cita o sugerencia en una respuesta conversacional. El objetivo es que los datos sean completos, exhaustivos y coherentes, de modo que la inteligencia artificial los considere fuentes fiables y exactas.
ChatGPT Shopping: el Agentic Commerce Protocol como nuevo canal
Dentro de este marco de innovación, iniciativas como ChatGPT Shopping, que opera bajo el Agentic Commerce Protocol, demuestran el potencial de las compras conversacionales. Este sistema trasciende el modelo clásico de SEO o marketplaces tradicionales. Aquí, el feed de producto estructurado no es un mero requisito de indexación, sino la base para una interacción transaccional guiada por la inteligencia artificial.
El proceso implica la creación, el envío, la validación y la gestión del feed por parte de la plataforma, permitiendo a los usuarios descubrir y potencialmente comprar productos a través de una conversación. Las marcas y retailers que consigan enviar un catálogo limpio y optimizado directamente a este tipo de plataformas se posicionan como pioneros en la experiencia de compra del mañana, garantizando que sus productos estén formateados, optimizados y listos para el descubrimiento por la inteligencia artificial.
Lengow puede ayudar de forma significativa a las marcas a aparecer en las búsquedas impulsadas por IA
Ante este escenario de complejidades multicanal y exigencias de datos, las soluciones de gestión de feeds como Lengow juegan un papel de catalizador fundamental. Esta tecnología facilita la centralización, estructuración y enriquecimiento del catálogo de productos, garantizando que los datos sean interpretables por los sistemas de inteligencia artificial.
Además, con el soporte nativo para ChatGPT Shopping —y la compatibilidad con la especificación de feed de producto de OpenAI—, Lengow permite a sus usuarios activar las compras conversacionales con un esfuerzo técnico mínimo. Al mantener los datos de forma coherente y distribuirlos ampliamente, Lengow impacta directamente en las palancas más influyentes para la visibilidad impulsada por inteligencia artificial, asegurando que los productos de sus clientes estén en el canal correcto con el contenido pertinente, maximizando la ventaja competitiva para los pioneros. La urgencia de actuar es clara; aquellos que optimicen hoy sus smart product feeds serán los que dominen la nueva era de la búsqueda y el e-commerce.
