La inteligencia artificial de Amazon no mira las clasificaciones (¡y para los vendedores es muy interesante!)

Durante años, quien vende en Amazon ha aprendido una regla sencilla. Si quieres que te vean, tienes que subir en su ranking o pagar para aparecer entre los anuncios patrocinados. Dos palancas, dos estrategias, con un único objetivo: ocupar las primeras posiciones de la página de búsqueda.

Pero ¿qué ocurre cuando quien busca un producto ya no recorre una lista de resultados y pregunta directamente a un asistente de IA “cuál es el mejor colchón de matrimonio“?

Es lo que se ha preguntado un estudio reciente realizado por Autopilotbrand, que ha analizado casi 2.000 búsquedas genéricas y más de 12.000 recomendaciones generadas por Alexa for Shopping, el asistente de Amazon.

Pues bien, los resultados ponen en discusión muchas certezas consolidadas sobre el e-commerce.

Hay un dato que conviene conocer

El dato más interesante de todo el estudio es que casi dos tercios de las recomendaciones del asistente (63,9%) se refieren a productos que ni siquiera aparecen entre los diez primeros resultados orgánicos de la búsqueda correspondiente. Y no solo eso. Más del 40% de los productos recomendados ni siquiera es visible en la página de búsqueda estándar. En otras palabras, habría que bajar mucho más de lo que la mayoría de los usuarios haría jamás.

Todavía más relevante es el dato sobre la publicidad. Solo el 14,3% de los productos recomendados tenía un anuncio patrocinado activo en esa búsqueda. Y la gran mayoría de estos (el 83%) habría aparecido igualmente de forma orgánica, sin necesidad del patrocinio. Dicho de otro modo, pagar por la visibilidad en la búsqueda no parece comprar, al menos por ahora, la visibilidad dentro del asistente de IA.

Los datos deben confirmarse naturalmente con otros estudios, pero probablemente estamos ante un cambio de enfoque de gran importancia. Hasta hace poco, de hecho, los asistentes de IA para compras se limitaban a devolver enlaces a búsquedas que el usuario podría haber hecho por su cuenta. En otras palabras, una versión más “conversacional” de la misma página de resultados.

El estudio sugiere en cambio que esa fase debe considerarse superada. El asistente ya no repite la clasificación de búsqueda con otras palabras, sino que selecciona productos según criterios propios, a menudo pescando en profundidad en el catálogo, donde poquísimos compradores humanos llegarían nunca a bajar.

Por qué la clasificación de búsqueda cuenta cada vez menos, al menos en este caso

En la página de búsqueda tradicional de Amazon existen dos vías para hacerse notar. La primera es la posición orgánica, ganada con el tiempo gracias sobre todo al volumen de ventas y a las reseñas. La segunda es la posición patrocinada, comprada en subasta con el presupuesto publicitario. Son las dos métricas sobre las que los equipos de marketing construyen sus cuadros de mando y en torno a las cuales gira gran parte del gasto en publicidad.

El estudio sugiere, sin embargo, que al menos por ahora ninguna de las dos palancas determina de forma directa lo que la IA recomienda. Y el dato más sorprendente tiene que ver precisamente con el ranking. Es la métrica en la que más invierten los vendedores y, aun así, parece ser la que el asistente ignora con mayor claridad.

Atención, eso sí. Como en parte ya hemos recordado más arriba, se trata de un único estudio, realizado sobre una sola cuenta (EE. UU.), en una fase todavía inicial de adopción de estas herramientas. Por tanto, no es desde luego la prueba definitiva de cómo funcionará la selección de la IA. Es mejor entenderlo como una primera señal concreta, medida con datos reales, que merece la atención de quien vende online.

Estamos asistiendo al nacimiento de un tercer estante

Como ha observado Christian Umbach, cofundador y CEO de Autopilotbrand, se está perfilando un tercer canal de visibilidad, junto a la búsqueda orgánica y a los anuncios de pago. Un canal que, a diferencia de los otros dos, no se puede comprar ni escalar simplemente invirtiendo en publicidad o acumulando ventas.

Para emerger en este nuevo espacio, las marcas deben proporcionar al asistente de IA información de alta calidad. Es decir, deben garantizar:

• fichas de producto ricas en datos
• contenidos construidos en torno a las intenciones reales de búsqueda de los usuarios
• actualizaciones constantes que tengan en cuenta la estacionalidad y los factores distintivos del producto.

Es un trabajo distinto del que exige el SEO tradicional en Amazon. En cierto modo, está más cerca de una lógica de comprensión del contexto que de simple posicionamiento.

Hay, sin embargo, una buena noticia, porque el esfuerzo debería verse recompensado. El tercer estante es de hecho una oportunidad concreta, sobre todo para las marcas no demasiado estructuradas. Un producto válido pero penalizado por la competencia en el ranking puede conquistar igualmente la recomendación del asistente, si su catálogo comunica con claridad por qué es la elección adecuada para esa necesidad concreta.

Qué significa en la práctica para nuestros clientes actuales y potenciales

Si la IA selecciona los productos con criterios propios, la pregunta que todo vendedor debería hacerse ya no es solo “cómo subo en la clasificación“, sino “cómo hago que mi producto resulte comprensible y convincente para un sistema que debe decidir, de forma autónoma, si recomendarlo o no“.

Creemos que algunos elementos serán cada vez más importantes:

• Datos de catálogo más ricos y estructurados. Títulos, bullet points, descripciones y especificaciones técnicas completas ya no sirven solo para convencer al ojo humano que recorre la página. Sirven también para aportar “materia prima” de calidad a un sistema que debe valorar la idoneidad del producto respecto a una necesidad expresada en lenguaje natural.

• Contenidos construidos en torno a la intención, no solo a la palabra clave. Quien pregunta “cuál es el mejor colchón para quien sufre dolor de espalda” está expresando una necesidad mucho más específica que quien simplemente teclea “colchón de matrimonio“. Los productos que responden con claridad a intenciones específicas tienen más probabilidades de ser seleccionados.

• Actualización continua. Las necesidades estacionales, las características diferenciadoras, las reseñas más recientes. Todo lo que cambia con el tiempo debe reflejarse en el catálogo. Un asistente de IA actualiza constantemente su comprensión del producto.

• Seguimiento de la propia presencia en el AI shopping. Igual que hoy se monitoriza el posicionamiento en búsqueda, será cada vez más importante entender si, cuándo y por qué el propio producto es (o no es) recomendado por los asistentes de IA. Así se podrá intervenir antes que los competidores.

Una ventaja que podría no durar mucho

En cualquier caso, conviene situar todo lo anterior en el contexto adecuado de la oportunidad temporal. Existe, de hecho, un paralelismo histórico que vale la pena tener presente. También la búsqueda orgánica de Amazon fue, en sus inicios, un entorno relativamente limpio, donde un buen producto podía emerger sin tener que competir necesariamente con presupuestos publicitarios enormes. Después, poco a poco, los anuncios patrocinados fueron ganando espacio. Y se convirtieron en un coste casi obligado para quien quiere ser visible.

Nada excluye que ocurra lo mismo, tarde o temprano, también con el tercer estante de la IA. Amazon ya ha empezado a introducir anuncios patrocinados y formatos publicitarios directamente dentro de Alexa for Shopping. Por ahora, según el estudio, estos mecanismos no parecen influir todavía de forma determinante en las recomendaciones orgánicas del asistente. Pero la ventana en la que la calidad del catálogo cuenta más que el presupuesto publicitario podría no quedarse abierta para siempre.

En síntesis, el estudio de Autopilotbrand retrata un momento de transición. Los asistentes de IA para compras ya no se limitan a devolver una versión hablada de la página de búsqueda. Seleccionan productos según lógicas propias, en gran parte desconectadas del ranking orgánico y de las inversiones publicitarias. Es una oportunidad real para los vendedores que todavía no dominan la primera página de búsqueda. Pero es también una invitación a repensar cómo se construyen las fichas de producto. No solo para convencer a un cliente que recorre una lista, sino para ser comprendidos y recomendados por un sistema que razona de otra manera.