Según un informe de McKinsey (2023), el 35% de las compras en línea se influencian por recomendaciones automatizadas, lo que abre un abanico de oportunidades para quienes monetizan mediante enlaces. No solo eso, sino que recientemente, varias IA de uso gratuito están empezando a incorporar recomendaciones de productos cuando identifican que la búsqueda conlleva una intención de compra. Como parte de esta integración, ya hay herramientas que, además del enlace a la web (o webs) que oferta los productos seleccionados, incluyen resultados visuales que tienen en cuenta el contexto del usuario.
Aunque estas recomendaciones no se basen en anuncios pagados, sí se alimentan del contenido disponible y de lo que los usuarios consultan. Entender cómo construir contenido relevante, aprovechar herramientas de IA y posicionarse bien significa llegar de manera orgánica a usuarios predispuestos a comprar, lo que se traduce en mayores conversiones sin necesidad de invertir en publicidad tradicional.
Esta nueva función puede representar tanto una oportunidad estratégica como un riesgo importante para el marketing digital y de afiliación, puesto que plantea desafíos importantes sobre visibilidad, estilo y sostenibilidad.
Ventajas de las recomendaciones automatizadas
El caso más conocido quizá sea la reciente actualización de ChatGPT, que, cuando el usuario expresa intención de adquirir algún producto, incorpora sugerencias de compra en formato de carrusel, con imágenes, precios, valoraciones y enlaces. Los resultados ofrecidos no dependen de anuncios pagados, sino que las recomendaciones se generan a partir de datos públicos y de la información del usuario, como sus preferencias declaradas o consultas previas. Esto, se espera, aporta autenticidad y relevancia, dos aspectos fundamentales a la hora de aumentar la tasa de conversión.
Otras herramientas como ViSenze y Octane AI también han llevado la experiencia de recomendación a otro nivel. ViSenze, por ejemplo, permite encontrar productos a través de imágenes y texto, utilizando un motor de búsqueda visual que responde a tendencias y comportamientos. Por su parte, Octane AI se sirve, mediante cuestionarios, de experiencias interactivas que perfilan a cada usuario para emparejarlo con el producto más adecuado, lo que no solo mejora la conversión, sino que también reduce devoluciones (Unite.AI, 2024).
Estas funcionalidades, en teoría, identifican con mayor precisión el producto ideal para cada usuario y, cuando se combinan con contenido atractivo, se espera que sirvan para optimizar buscadores y mejorar la adaptación al público objetivo de forma que se potencie el impacto, y se reduzca la fricción entre búsqueda y decisión de compra.
Riesgos y limitaciones del modelo
A pesar de sus beneficios, este enfoque presenta posibles contratiempos que conviene analizar con cuidado.
En primer lugar, dado que la IA se basa en patrones y datos previos para determinar qué contenidos mostrar, aquellos creadores que se desvíen de las estructuras habituales o que jueguen con formas menos directas de comunicar, como otros estilos narrativos o formatos menos convencionales, podrían quedar excluidos por el algoritmo y perder visibilidad.
El riesgo: este tipo de formas disruptivas, creadas a partir de estructuras desordenadas, lenguaje coloquial o rupturas de estilo son estrategias habituales entre los profesionales de la publicidad y los influencers para captar la atención y son, además, típicamente efectivas con el público humano. No obstante, cabe la posibilidad, sobre todo para los más pioneros, de que no sean fácilmente interpretadas por sistemas automatizados. Si la IA no logra comprender el valor de ese contenido, o no lo asocia con una intención de compra clara, lo más probable es que se limite a omitirlo.
Por otra parte, si bien las herramientas de IA permiten escalar la producción, una mala implementación puede dar lugar a textos saturados de contenido generado automáticamente: repetitivos y sin personalidad o poco útiles. El resultado es una experiencia plana que, lejos de convertir, aleja al usuario. En ese sentido, la supervisión humana sigue siendo imprescindible para garantizar autenticidad y relevancia.
Estrategias para destacar en el entorno automatizado
Frente a estos desafíos, se pueden probar algunos caminos concretos para influir en la IA a través del contenido que se produce y su estructura, de forma que se integre de forma eficaz, sin perder autenticidad ni creatividad. A la IA le cuesta adaptarse a estilos no convencionales, pero puede hacerlo siempre que esos estilos generen un impacto medible (participación, retorno, acciones). No hay una exclusión automática, pero sí un desafío mayor: cómo traducir lo único en algo comprensible para un sistema que, por defecto, busca patrones generalizables.
Una primera estrategia es crear contenido adaptado a la intención de búsqueda, sin renunciar al estilo propio. Esto implica usar títulos claros, frases clave relevantes y enlaces bien contextualizados, aun dentro de una narrativa informal o poco estructurada. La IA necesita entender de qué trata el contenido, aunque esté presentado de forma no tradicional.
También es recomendable diversificar los canales. Si el estilo de un creador es demasiado particular para ser leído correctamente por algoritmos generalistas, puede fortalecer su presencia en plataformas donde el contenido no depende tanto del filtrado automatizado, como boletines de correo electrónico, comunidades cerradas o colaboraciones directas.
Por otro lado, combinar diferentes herramientas puede ofrecer un equilibrio útil. ViSenze, por ejemplo, permite encontrar productos a partir de imágenes y no solo de texto. Esta funcionalidad beneficia a quienes generan contenido visual —como reseñas de moda o decoración—, permitiendo a la IA vincular estilos personales con productos reales de forma más orgánica (Unite.AI, 2024).
En el ámbito de la moda, el caso de OneOff es paradigmático. Esta plataforma permite monetizar recomendaciones basadas en el estilo de celebridades o creadores, sin depender de enlaces explícitos. Su sistema reconoce prendas similares en tiendas disponibles y establece una conexión entre la estética del contenido y los productos disponibles (Vogue Business, 2024). Este modelo podría anticipar nuevas formas de marketing de afiliación más sutiles, pero igualmente rentables.
En resumen
La inteligencia artificial aplicada a las recomendaciones de productos representa una oportunidad poderosa, pero también plantea tensiones entre volumen y autenticidad. Para quienes apuestan por un enfoque creativo o no convencional, destacar en un entorno dominado por patrones automatizados implica adoptar ciertas prácticas que potencien la visibilidad sin sacrificar la identidad.
Entre ellas, generar un microvolumen coherente manteniendo cierta frecuencia con elementos estilísticos reconocibles que la IA pueda identificar como un patrón funcional, utilizar metadatos precisos —como títulos claros, subtítulos informativos y etiquetas bien definidas— para que incluso el contenido más disruptivo sea comprendido por los sistemas, derivar múltiples versiones adaptadas en distintos canales para amplificar el alcance sin perder coherencia y construir una comunidad fidelizada que consuma y comparta contenido directamente, sin depender de algoritmos.
Estas estrategias no buscan imitar modelos predecibles, sino enseñar a la tecnología a reconocer el valor de lo singular.
Referencias
Fast Simon. (2024). Best AI solutions for ecommerce search & personalization. https://www.fastsimon.com/ecommerce-wiki/optimized-ecommerce-experience/best-ai-solutions-for-ecommerce-search-personalization-merchandising/
McKinsey & Company. (2023). The State of AI in Retail. https://www.mckinsey.com
OpenAI. (2024). Improved shopping results from ChatGPT Search. OpenAI Help Center. https://help.openai.com/en/articles/11146633-improved-shopping-results-from-chatgpt-search
Unite.AI. (2024). Best AI tools for eCommerce. https://www.unite.ai/best-ai-tools-for-ecommerce/ Vogue Business. (2024). Want to dress like Hailey Bieber? Ask this new AI shopping agent. https://www.voguebusiness.com/story/technology/want-to-dress-like-hailey-bieber-ask-this-new-ai-shopping-agent
