A medida que la IA acorta la distancia entre el descubrimiento y la compra, las marcas se ven envueltas en una nueva carrera armamentística. Ahora que ChatGPT vende productos directamente a través de Shopify, los minoristas deben replantearse cómo entrenar modelos de lenguaje complejos para representar y vender sus marcas correctamente.
Por lo tanto, las marcas y sus agencias de publicidad están implementando nuevas estrategias para influir en la forma en que las plataformas de búsqueda con IA describen sus productos. Están lanzando asistentes de compra con IA para evitar ser absorbidos por ChatGPT. Algunas, como Shopify, están implementando ChatGPT directamente para permitir transacciones de venta directamente con el pago instantáneo.
“Si nuestras marcas no ofrecen una experiencia de agencia en su propio sitio web, pronto quedarán obsoletas”, dijo a Ad Age Nicolas Le Pallec, director de tecnología de la agencia AKQA en Europa, Medio Oriente y África.
En octubre, ChatGPT integró oficialmente Shopify en su plataforma, de modo que cuando un consumidor pregunta ;¿Qué pantalones deportivos de moda hay? ;, aparece Skims, una tienda en Shopify. Los consumidores pueden hacer clic en comprar sin tener que ir al sitio web de Skims. La nueva experiencia promete acortar el camino a la caja registradora, desde el momento en que una persona busca una marca para comprar. Mientras tanto, Google ha estado trabajando con minoristas y agencias de publicidad en el comercio con IA, ofreciéndoles nuevas formas de actualizar sus catálogos de productos para que sean más accesibles a los grandes modelos de lenguaje (LLM), como Gemini de Google. Tanto ChatGPT como Google están integrando agentes de IA en los navegadores web.
En el auge de las compras con IA, las marcas deben descubrir cómo estructurar sus datos para las LLM, cómo crear descripciones de productos que influyan en las búsquedas con IA y cómo adaptar sus propios sitios web a la IA. A continuación, Ad Age ofrece consejos útiles para los minoristas que se adaptan a la IA.
El protocolo de contexto del modelo es la clave para comprar datos
El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un estándar abierto que “es como un puerto USB-C, básicamente para aplicaciones de IA”, afirmó Al Kallel, director ejecutivo de Nativeads.ai, una startup de IA. MCP permite conectar los datos de un minorista con ChatGPT o Claude de Anthropic. “Las marcas pueden usar MCP para exponer sus datos de compra a estos grandes modelos de lenguaje”, añadió.
Las marcas deben considerar algunos factores sobre cómo controlan sus datos con MCP, afirmó Le Pallec. Quieren mantener algunos de sus datos en privado, especialmente si los utilizan para servicios personalizados en su sitio web. Por ejemplo, una marca podría crear su propio asistente de chat con información y contexto aún más completos que los que ofrecen los LLM.
Las marcas deben actualizar sus sitios web
Existe un gran temor de que las plataformas LLM, ChatGPT y Google AI Mode capturen al consumidor y lo mantengan en sus plataformas, sin necesidad de hacer clic en un enlace a un minorista. Ya hay indicios de que los editores están viendo menos clics, y las marcas temen que la cultura del clic cero pueda perjudicarlas. Para un minorista, el riesgo es obvio: la marca de ropa deportiva con mayor visibilidad en ChatGPT ganaría.
“En ese mundo, los estándares que existían en el mundo de las aplicaciones y los portales no sobrevivirán a este nuevo mundo —dijo Kallel—. Hay que reinventarlo”.
Los minoristas de lujo están prestando atención a las señales de alerta, afirmó Le Pallec, y AKQA les está ayudando a desarrollar asistentes de IA en sus propios sitios web. Estos asistentes de IA se perfeccionan utilizando más datos de los que las marcas podrían proporcionar a través de los LLM en general.
“Recomiendo a nuestras marcas que ahora mismo intenten crear soluciones de agente personalizadas en sus propios canales —afirmó Le Pallec—. Si sólo crean MCP para que los LLM accedan, podrían perder esa conexión con sus consumidores finales”.
Las marcas deben considerar cómo sus propiedades web manejan la transferencia desde los LLM, cuando los clientes provienen de ese modo de compra de IA, dijo Le Pallec.
Los datos propios son ahora más importantes que nunca
Se ha dicho desde hace tiempo que las marcas necesitan controlar sus datos de origen: perfiles de consumidores, recibos de compra, contenido, productos e incluso historial. Las marcas necesitan unificar sus sistemas administrativos y hacer que estos datos sean útiles para la IA, afirmó Keri McGhee, directora de marketing de la plataforma de marketing Attentive.
“La inteligencia artificial depende de los datos y de su influencia —dijo McGhee—. Los sistemas fragmentados que no se comunican entre sí, algo muy común en estas grandes marcas, es algo en lo que deben centrarse”.
Cuanto más rigurosa sea la recopilación de datos de una marca, más podrá beneficiarse de los nuevos hábitos de compra en las plataformas de IA. Las marcas y los editores podrían ofrecer datos en salas blancas con IA, que se consideran entornos informáticos más seguros, para llegar a su público objetivo con mayor rapidez.
“Hemos estado hablando de personalización durante décadas y finalmente estamos en este momento en el que la IA puede permitir que las marcas realmente lleguen allí y logren estas interacciones uno a uno”, dijo McGhee.
Los feeds de productos deberían iniciar una conversación con la IA
Los resultados de búsqueda de IA podrían depender de la calidad técnica de las marcas para la configuración de sus catálogos de productos, la redacción de descripciones y la presentación de otros datos. Por ejemplo, ChatGPT ha lanzado un “protocolo de comercio agéntico” que permite el pago instantáneo en el sitio web. El estándar de ChatGPT permite 5000 caracteres en las descripciones de productos.
“Los LLM realmente necesitan un contenido muy profundo, un contenido técnico del producto”, agregó Le Pallec.
Otra regla útil es mantener la consistencia de precios. En otras palabras, asegurarse de que los productos no tengan precios muy diferentes en la web. Especialmente ahora que la IA agéntica domina las compras, la consistencia de precios es esencial, ya que los bots de IA podrían restarle prioridad a una marca, afirmó Mike O’Donnell, vicepresidente sénior de innovación y transformación empresarial de la plataforma de comercio Flywheel.
Además, los LLM que buscan ofertas en nombre de los consumidores estarán interesados en mostrar cualquier versión con descuento de un producto.
“Si usted no tiene una restricción en su modelo de precios en todos los canales corre el riesgo de que en el futuro un robot agente compre en nombre de un consumidor diciendo: ‘Quiero el precio más bajo para algo en blanco’ y pueda encontrarlo y localizarlo”, cerró O’Donnell
FUENTE: MARKETERS
