El reflejo de compra se desplaza hacia los motores generativos: ChatGPT, Gemini, Perplexity, AI Overviews. No leen tus anuncios, leen tu dato de producto, tus contenidos y tus páginas. El método: un feed limpio, contenido multimodal anclado en el catálogo y una visibilidad IA medida intención por intención.
Un comprador le pide a una IA «el mejor sérum de retinol para piel sensible»: ella sintetiza una respuesta y cita algunas fuentes. Si tu dato de producto es pobre, tus contenidos escasos y tus páginas ilegibles para las máquinas, no estás en la respuesta, y ni siquiera lo ves en tus analytics.
Títulos pobres, atributos faltantes, descripciones planas: los modelos no tienen nada para comprender, y por tanto recomendar, tus productos.
Sin contenido rico (descripciones, comparativas, visuales, vídeos) anclado en tu catálogo, las IA no tienen materia que retomar y atribuir a tu marca.
Sin páginas estructuradas y etiquetadas (JSON-LD) por intención, tus PDP existen para el humano pero siguen siendo opacas para los crawlers de las IA generativas.
Ser visible en las IA no es optimizar palabras clave. Es darles a los modelos una materia prima que comprendan, enriquecerla con contenido citable y luego publicarla en páginas dedicadas a cada intención, estructuradas para ser leídas, comprendidas y retomadas.
Un feed auditado y enriquecido con IA: atributos completos, descripciones ricas, datos normalizados. El dato de producto limpio y legible por las máquinas, base de toda recomendación por una IA.
Descubrir el móduloEl estudio GenAI multimodal: textos, imágenes, vídeos y datos estructurados anclados en el catálogo. La materia citable que los modelos pueden retomar y atribuir a tu marca.
Descubrir el móduloUn diagnóstico de tu visibilidad en las respuestas de las IA: cuota de voz por categoría, intenciones perdidas, prioridades de corrección. Orienta el enriquecimiento del dato y de los contenidos.
Descubrir el móduloUn dato comprendido, un contenido citable, una visibilidad medida: pasas de ausente en las respuestas a fuente citada, en la larga cola y en tus búsquedas estratégicas.
La misma fuente de producto enriquecida alimenta las tres condiciones de la cita: un dato que el modelo entiende, contenido que puede retomar y una visibilidad que puedes seguir. Una sin las otras no basta.
Un producto descrito en profundidad, uso, público, contexto, atributos, se vuelve interpretable por un LLM, que entonces puede recomendarlo con acierto.
El diagnóstico mide tu cuota de voz en las respuestas de las IA, detecta las intenciones en las que estás ausente y prioriza las correcciones.
Feed, assets y páginas comparten el mismo dato enriquecido: cero incoherencias entre lo que dice tu catálogo y lo que lee la IA.
Una receta aplicada a todo el catálogo cubre miles de intenciones, no solo tus productos estrella.
Seguimos tu cuota de voz en las respuestas IA y los prompts en los que estás, o no, citado.
El recorrido: medir dónde estás ausente de las respuestas IA, identificar las intenciones a cubrir y enriquecer el dato y los contenidos que te hacen citable.
Las señales convergen: el descubrimiento de producto migra hacia los motores generativos. Ser legible y citable ya no es opcional.
Medimos tu cuota de voz actual en las respuestas de las IA sobre tus búsquedas estratégicas e identificamos las intenciones perdidas. Te llevas tu diagnóstico de visibilidad IA. Sin compromiso.
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Un dato de producto legible por las máquinas, contenido multimodal citable, una visibilidad IA medida: pasas de ausente en las respuestas generativas a marca recomendada, en toda la larga cola, con seguimiento en el tiempo.
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