La revolución de la inteligencia artificial en el descubrimiento de productos
Imagina esto: un consumidor abre ChatGPT y escribe: «¿Qué detergente para ropa tiene una fragancia perfumista que dura?» La IA ofrece tres recomendaciones específicas, cada una con explicaciones detalladas. Sin embargo, su marca, a pesar de tener páginas optimizadas para SEO y un presupuesto de búsqueda paga, nunca aparece. Este escenario se repite millones de veces al día en todas las categorías de productos, dejando a muchas marcas de DTC completamente inconscientes de su invisibilidad.
El impacto de la IA en el descubrimiento de productos
Los datos de este año muestran que uno de cada tres compradores de la Generación Z y uno de cada cuatro millennials utilizan ahora chatbots de IA para investigar productos. Es probable que más de la mitad de los consumidores realicen compras basándose en recomendaciones generadas por IA. Estas consultas omiten por completo la búsqueda tradicional, sin ofertas de palabras clave, clasificaciones SERP o meta descripciones optimizadas. Los modelos de IA sintetizan respuestas a partir de datos de entrenamiento, búsquedas web en tiempo real y fuentes patentadas, y a menudo brindan respuestas sin siquiera dirigir a los usuarios a los sitios web de las marcas.
La evolución de las consultas de búsqueda
Las consultas sobre detergentes para ropa han cambiado. Antes, los compradores buscaban productos “frescos”, “limpios” y “asequibles”, es decir, productos genéricos. Ahora, las búsquedas con IA revelan un cambio. Los consumidores preguntan por «detergentes que huelan lujosos«, «detergentes que complementen mis fragancias» y «¿duran más los aromas de los detergentes de lujo?«. Esta evolución en las consultas describe una tendencia hacia experiencias de fragancia más avanzadas y de mayor calidad.
Las tres capas de capacidad de descubrimiento de la IA
Para cerrar la brecha de visibilidad en el descubrimiento de productos, es crucial comprender las tres capas de capacidad de descubrimiento de la IA:
- Capa uno: autoridad de datos de entrenamiento: Las marcas que aparecen con frecuencia en contextos autorizados durante la formación de los modelos de IA se convierten en puntos de referencia para las recomendaciones.
- Capa dos: citas web en tiempo real: Las marcas deben optimizar el contenido de esta capa para que los sistemas de IA puedan analizarlo y citarlo fácilmente.
- Capa tres: plataforma directa relaciones: Establecer relaciones con plataformas de IA facilita la recomendación directa de productos.
Enfoques estratégicos para cerrar la brecha de visibilidad
Para abordar la capacidad de descubrimiento de la IA, los especialistas en marketing deben emplear enfoques estratégicos como:
- Replantear el posicionamiento del producto en torno a la evolución de las consultas.
- Contenido de la estructura para el análisis de la máquina.
- Desarrollar autoridad en fuentes ponderadas por IA.
La importancia de adaptarse al cambio
La ventana de oportunidad para las marcas DTC es corta. Es fundamental adaptar el posicionamiento, la estructura del contenido y la creación de autoridad para sobrevivir en el futuro de la búsqueda por IA. Cerrar la brecha de visibilidad significa estructurar el contenido de marketing para el análisis automático antes de que lo hagan los competidores. La revolución de la inteligencia artificial está cambiando la forma en que los consumidores descubren productos, y las marcas deben estar preparadas para este cambio.
