¿Cómo prepararse para la inminente llegada de UCP y la agencia de compras?

El comercio sin clics, la compra por agencia, el comercio por agencia,... ya no es una hipótesis teórica. Con el Protocolo de comercio universal (UCP), Google estructura su respuesta aProtocolo de comercio de agencias (ACP) impulsado por OpenAI. Dos protocolos, dos ecosistemas, pero el mismo problema: los agentes de IA descubren, comparan y compran en lugar de a los usuarios.

Ya hemos analizado estos cambios en dos artículos detallados:

• Protocolo de comercio universal (UCP) de Google: comprender la revolución del comercio sin clics y sus desafíos para los minoristas electrónicos
• OpenAI lanza ACP: cuando ChatGPT se convierte en un canal de ventas

En esta guía, el objetivo ya no es entender sino Actuar. Ofrecemos una lectura estructurada, orientada a la toma de decisiones y a la implementación, para ayudar a los equipos de comercio electrónico, productos, datos y marketing a prepararse eficazmente para la llegada del comercio de agencia.

Lo que dicen oficialmente Google y OpenAI

Google UCP: datos de productos como punto único de integración

Según la documentación oficial de Google, UCP tiene como objetivo eliminar la multiplicación de integraciones técnicas al ofrecer una punto de entrada único a las interfaces de agencia de Google: el modo AI en la búsqueda, Gemini, Business Agent y, mañana, otras superficies de conversación.

Tres consecuencias principales:

• El Fuente de Google Merchant Center se está convirtiendo en la principal fuente de interpretación de la oferta de la IA.
• La calidad de los atributos de estructuración (producto, entrega, devolución, disponibilidad) condiciona la elegibilidad para las rutas de los agentes.
• El vendedor sigue siendo el vendedor de referencia, pero la interfaz y el proceso de compra son operados por AI.

En otras palabras, el sitio de comercio electrónico ya no es el punto de entrada para el comercio; el Datos del producto se convierte en el lenguaje común entre el comerciante y el agente.

OpenAI ACP: hacia un estándar de comercio conversacional

A pesar de que IA abierta aún no publica documentación tan formalizada como Google, la trayectoria estratégica ya es legible.
Con Pago instantáneo, ChatGPT se convierte en canal de transacciones nativo : ya no se conforma con recomendar productos, sino que ahora puede discutir, eliminar las objeciones y activar una compra, sin tener que redirigirlo al sitio web del vendedor.

Esta evolución exige, lógicamente, un siguiente paso.
Tras el Proceso de pago con agencia, la provisión de un formato de alimentación de productos estandarizado parece ser un elemento fundamental para permitir que los agentes conversacionales operen a gran escala.

Este escenario es aún más creíble porque la publicidad está llegando poco a poco a ChatGPT. Tan pronto como un entorno conversacional se convierta tanto en un canal multimedia como en un canal transaccional, OpenAI tendrá que tener un repositorio de productos estructurado, comparable y controlable, tal como lo que representa Google Merchant Center en el ecosistema de Google.

Para funcionar con eficacia, un agente como ChatGPT no puede confiar en:

• páginas web heterogéneas,
• descripciones implícitas o inconsistentes
• información que es difícil de comparar entre los comerciantes.

Por el contrario, necesita datos de productos estandarizados, utilizable automáticamente, capaz de alimentar tanto la recomendación como la comparación y la distribución de publicidad.

Por lo tanto, la convergencia es evidente: al igual que Merchant Center para Google, un estándar de flujo de productos es una evolución lógica e inevitable en el ecosistema ACP. Los comerciantes que ya hayan estructurado y enriquecido los datos de sus productos estarán en la mejor posición para activar rápidamente estos nuevos formatos, sin avances tecnológicos ni ponerse al día con retraso.

Una realidad común: todo depende de la madurez de los datos del producto

La UCP y la ACP convergen en la misma realidad estratégica: el futuro del comercio de agencias no depende de la plataforma elegida, sino de Nivel de madurez de los datos del producto.

Independientemente del agente (Gemini, ChatGPT o un agente externo), los requisitos son los mismos:

• un flujo rico y exhaustivo,
• una estructura clara y coherente,
• una actualización continua,
• una orientación de «comprensión automática».

Por eso, trabajar hoy en día para optimizar el flujo de Google Merchant Center ya es un preparación directa para la UCP e indirecta para la ACP.

Guía de implementación: análisis y recomendaciones clave

1. Mapee su exposición real al comercio de agencias

Antes de cualquier acción operativa, es fundamental comprender Dónde y cómo el comercio de agencias tendrá el mayor impacto en tu negocio.
No todas las categorías, catálogos y modelos de negocio están expuestos a los agentes de IA de la misma manera. Algunas ofertas son naturalmente aptas para la recomendación automática, mientras que otras requieren un papel importante para la marca, el asesoramiento o el sitio.

Para ser analizados de forma concreta:

• dependencia de las campañas de Shopping y Performance Max,
• la parte del volumen de negocios resultante de solicitudes de alta intención,
• la complejidad de la toma de decisiones de los productos (simple frente a comparativa),
• la pila actual de comercio electrónico, datos y PIM

Para verificar:

• qué productos ya pueden ser recomendados sin fricción por una IA,
• qué categorías aún requieren un papel importante para el sitio y la narración.

2. Creación de un producto único basado en la fuente de la verdad

Las operaciones de agencia se basan en una hipótesis simple: Una IA solo puede recomendar lo que entiende sin ambigüedades. Los datos fragmentados, las variantes mal modeladas o las reglas inconsistentes crean incertidumbre para los agentes y, por lo tanto, una pérdida de visibilidad.

Para configurar:

• un identificador de producto (SKU/ID) estable y compartido,
• una modelización clara y exhaustiva de las variantes,
• una jerarquía de productos coherente (categorías, usos),
• una sincronización en tiempo real de precios, existencias y disponibilidad.

Sin esta base, ni la UCP ni la ACP pueden funcionar de manera efectiva.

3. Transformar el flujo de productos en una verdadera API comercial

El feed de productos es ahora mucho más que un medio de activación multimedia. En un entorno de agencia, se convierte en la materia prima consumida directamente por los agentes de IA para entender, comparar y recomendar tus productos.
Con UCP, Google ya confía en gran medida en el feed de Google Merchant Center para impulsar los viajes de transacciones de AI Mode, Gemini y de los agentes. Mañana, la misma lógica se aplicará a OpenAI con ACP. Un flujo parcialmente lleno, mal estructurado o congelado limita mecánicamente la visibilidad comercial en estos entornos.

Por el contrario, un flujo enriquecido, coherente y mantenido de forma continua se convierte en ventaja competitiva estructural, activable de forma inmediata y sostenible en el tiempo.

Qué hacer en términos concretos:

• audite la calidad real de la alimentación GMC (integridad, coherencia, frescura),
• identificar los atributos críticos ausentes o ambiguos (usos, materiales, compatibilidades),
• enriquece los títulos y las descripciones para que las máquinas los entiendan, no solo para el SEO,
• estandarizar estrictamente las variantes para evitar cualquier ambigüedad de la IA,
• alinear los flujos, las reglas empresariales y las páginas de productos,
• configurar actualizaciones frecuentes y automatizadas,
• industrializar el enriquecimiento a gran escala.

En este contexto, invierta en una herramienta dedicada como Alimenta y enriquece ya no es una opción táctica, sino una decisión estructurante. Gracias a sus modelos de IA especializados y a su rascador patentado, Alimenta y enriquece enriquece, optimiza y transforma el feed de Google Merchant Center en un verdadero activo preparado para la IA: un feed que es eficiente para las campañas de Google Shopping y capaz de alimentar eficazmente los usos actuales de Google (UCP, Gemini) y, al mismo tiempo, prepararse, sin interrupción, para la inminente llegada de los estándares ACP al lado de OpenAI.

Contenido adicional recomendado: La guía completa para optimizar los feeds de productos de Google Merchant Center

4. Preparar el sitio para que los agentes de IA lo lean, entiendan y utilicen

Incluso si se prevé redefinir el papel del sitio de comercio electrónico, esto no indica en modo alguno su desaparición. El sitio sigue siendo un fuente de verdad fundamental para los agentes de IA, que la analizan para entender la oferta, comprobar la coherencia de la información y evaluar la credibilidad del comerciante.
En el comercio minorista del mañana, el sitio ya no está dirigido únicamente a visitantes humanos. También debería serlo legible por bots, agentes de IA y LLM, capaces de extraer datos estructurados para alimentar sus razonamientos y recomendaciones.
Un sitio desestructurado, contradictorio o pobre en señales automáticas se vuelve invisible, incluso si la oferta es competitiva.

Qué hacer en términos concretos:

• implementar un marcado exhaustivo de schema.org (producto, oferta, preguntas frecuentes, reseña),
• alinear estrictamente los datos del sitio con los del feed de productos,
• estructurar el contenido producido de manera objetiva e inequívoca,
• eliminar cualquier incoherencia entre las páginas de productos, el feed CGV y GMC,
• garantizan un rendimiento técnico sólido, especialmente en dispositivos móviles,
• generar y mantener datos estructurados a partir del flujo.

Soluciones como Activo inteligente permiten establecer precisamente este vínculo: basándose en un flujo de productos enriquecido, Smart Asset utiliza los mejores modelos de IA multimodales del mercado para producir datos estructurados, coherentes y utilizables por parte de agentes de IA y LLM. De este modo, el sitio se vuelve legible, comprensible y recomendable en la web y el comercio del mañana.

5. Transforme el flujo de productos en una API comercial

En el mundo de las agencias, el flujo debe considerarse como API empresarial de máquina a máquina, y no como una simple exportación a plataformas multimedia. Los agentes de IA comparan, priorizan y recomiendan productos basándose en reglas explícitas. Cuanto más claros, estructurados y comparables sean los datos, más podrá el agente tomar una decisión fiable.

Qué hacer en términos concretos:

• Haga que cada hoja de producto sea comprensible sin contexto visual
• Estructurar explícitamente las reglas de entrega, devolución y pago
• Enriquece los atributos diferenciadores (beneficios, casos de uso, compatibilidades)
• Pruebe el impacto de las mejoras en la visibilidad y las recomendaciones de IA
• Piense en el flujo como un activo de producto vivo, no como un archivo fijo

6. Adaptar la medición del rendimiento a un mundo sin clics

La negociación entre agencias conduce automáticamente a una disminución de las señales tradicionales: menos sesiones, menos navegación, menos puntos de contacto medibles. El rendimiento no desaparece, sino que se convierte menos observable a través de las herramientas de análisis tradicionales. Los datos de los productos vuelven a convertirse en el pilar del análisis.

Qué hacer en términos concretos:

• Mida el rendimiento a nivel de producto (SKU) en lugar de a nivel de sesión
• Conciliación de los datos de anuncios, los feeds de productos y las ventas administrativas
• Identifique los productos que son naturalmente compatibles con la venta de una agencia
• Supervise las diferencias entre los productos expuestos y los productos que realmente se recomiendan

7. Mantener las relaciones con los clientes más allá del sitio

Cuando la interfaz de compra es operada por una IA, el principal riesgo no es la pérdida de tráfico, sino la dilución de las relaciones con los clientes. La marca no desaparece, pero ya no está siempre visible en el momento clave de la transacción. Por lo tanto, la relación debe reconstruirse después de la compra y fuera del sitio.

Qué hacer en términos concretos:

• Enriquece los correos electrónicos transaccionales con elementos de marca
• Estructurar programas de fidelización que sean independientes del canal de compra
• Centralice el conocimiento de los clientes fuera de las plataformas de IA
• Defina un tono, reglas y respuestas que puedan usar los agentes (por ejemplo, un agente comercial)

8. Organizar la gobernanza interna

El comercio de agencia no puede tratarse como un proyecto aislado llevado a cabo por un solo equipo. Afecta simultáneamente a los datos, la tecnología, el cumplimiento y la experiencia del cliente. En muchas organizaciones, los datos de los productos permanecen fragmentados en varios equipos y herramientas. Esta fragmentación se convierte en un obstáculo importante, ya que los agentes de IA confían en estos datos para tomar decisiones empresariales. Por lo tanto, la gobernanza se convierte en desafío estratégico, de la misma manera que la estrategia de infraestructura o medios.

Para estructurarse de manera prioritaria:

• alinear el comercio electrónico y la comercialización con la definición de la oferta de productos,
• coordinar la adquisición y los datos en torno a indicadores orientados al producto,
• involucrar a TI, ERP y PIM en la calidad y sincronización de los datos,
• integrar a los equipos legales y de cumplimiento en las reglas expuestas a los agentes,
• designar a un propietario claro de los datos del producto,
• Defina los procesos para la validación y actualización continuas

Los datos del producto deberían convertirse en activo estratégico compartido, con responsabilidades claras y asumidas.

9. Haga una prueba temprana para aprender antes que los demás

La UCP y la ACP aún están en la fase de estructuración. Los estándares, los usos y los comportamientos de los consumidores no son fijos. En este contexto, la ventaja competitiva no vendrá de una adopción masiva y tardía, sino de la capacidad de aprender más rápido que los demás. Las marcas que prueben pronto acumularán información que será difícil de alcanzar.

Enfoque recomendado:

• seleccione una categoría sencilla y representativa,
• activar un flujo enriquecido en un perímetro limitado,
• medir el impacto a nivel del producto, no solo a nivel mundial,
• observar los mecanismos para recomendar agentes,
• repetir rápidamente los atributos, las reglas y el contenido,
• se extiendan progresivamente a otras categorías.

Las pruebas tempranas permiten convertir la incertidumbre en aprendizaje y el aprendizaje en una ventaja duradera.

Conclusión

La UCP y la ACP no son simples desarrollos tecnológicos o iniciativas aisladas de Google y OpenAI. Materializan un profundo cambio de paradigma : la transición de una tienda impulsada por el clic a una operación impulsada por el comprensión, recomendación y decisión automatizada.

En este nuevo marco, la cuestión ya no es ya sea el comercio entre agencias pasará a primer plano, pero ¿A qué velocidad? y ¿Con qué nivel de preparación? las organizaciones podrán adaptarse a él. Los agentes de inteligencia artificial no están reemplazando a las marcas, sino que están redefiniendo radicalmente los puntos de control: ya no son las interfaces las que marcan la diferencia, sino los datos.

A medio plazo, están surgiendo claramente tres tendencias principales:

1. El estandarización de los flujos de productos como base universal para el comercio (la UCP hoy, la ACP mañana),
2. la transformación del sitio de comercio electrónico en marco de referencia semántico y estructurado para agentes de IA,
3. El aumento del poder de un Lectura del rendimiento centrada en el producto, más allá de las lógicas de tráfico y viaje.

Ante esta trayectoria, la inacción es el único riesgo real. Las organizaciones que esperan unos estándares perfectamente fijos entrarán en la fase de puesta al día, mientras que las que estructuren los datos de sus productos ahora mismo crearán una ventaja sostenible.

Concretamente, esto significa tomar medidas en tres niveles, a partir de hoy:

1. estructurar y enriquecer los datos de los productos para que sea legible, comparable y utilizable por los agentes de IA,
2. Equipe estos datos (flujo, sitio, contenido) para que circule sin fricción entre plataformas, agentes y sistemas internos,
3. Establecer una cultura de pruebas e iteración, centrado en el aprendizaje del producto más que en el cumplimiento del canal.

El comercio de agencia no se puede decretar, está preparado. No se activa mediante un simple cambio técnico, sino mediante una transformación gradual en la forma en que las marcas piensan, gobiernan y utilizan los datos de sus productos.

Esta guía no es una hoja de ruta fija, sino una marco de decisión. Un punto de partida para recuperar el control en un ecosistema en el que los agentes de IA se convertirán, mañana, en los principales prescriptores de la demanda.

Así que la pregunta ya no es: ¿Estás preparado para la UCP o la ACP?
Sino más bien: ¿Está listo para dejar que los agentes decidan por usted o darles la información correcta para que decidan a su favor?