Índice7
Imagine una ficha de producto redactada por una IA: limpia, bien escrita, y que anuncia «lavable a máquina». Nadie lo ha comprobado. El texto del proveedor no decía nada al respecto, pero la frase parecía cierta, así que se publicó con las demás. El primer cliente que la cree devuelve el producto, y tiene razón.
La IA escribe rápido y bastante bien. El riesgo no es que escriba mal: es que escriba lo que nadie sabe. Esta guía se dirige a los equipos de 20 a 500 personas que venden en línea y quieren confiar sus fichas a la IA sin perder el control de lo que afirman. Completa Google Shopping y marketplaces: preparar su tienda, que detalla lo que Google espera de un feed de productos. También es por este trabajo por donde empieza nuestra tienda lista para vender, con un catálogo importado, limpiado, enriquecido y revisado antes de su publicación.
En resumen
- La IA ordena en campos lo que duerme en el texto libre, escribe la misma información de la misma manera en todas partes, redacta y traduce; nunca debe adivinar una característica.
- El orden de trabajo cuenta más que el modelo elegido: reducir el catálogo, definir los atributos, extraer, revisar por lotes, medir lo que falta.
- Una característica inventada es una información falsa sobre un producto, algo que el derecho del consumo sitúa entre las prácticas engañosas.
- Merchant Center pide que una descripción o un título escritos con IA generativa se declaren en atributos previstos para ello.
¿Qué puede hacer la IA en una ficha de producto?
Sirve cuando la información existe pero duerme en texto libre: la descripción del proveedor, una antigua página de producto, una ficha técnica. La ordena en campos, la escribe de la misma manera en todo el catálogo («30 cm» en lugar de una mezcla de «30cm» y «treinta centímetros») y redacta después una descripción a partir de esos campos validados. También traduce: en Palmora Property, un sitio de anuncios inmobiliarios en seis idiomas que operamos para nuestro cliente, el coste de traducción se dividió por 60 al pasar a un modelo de IA.
La frontera es fácil de enunciar y difícil de mantener: la IA trabaja sobre lo que usted sabe, nunca sobre lo que ignora.
Lo que la IA hace bien
Extraer la talla, el material o el color de un texto de proveedor
Escribir la misma información de la misma manera en todo el catálogo
Redactar una descripción a partir de atributos ya validados
Traducir las fichas a los idiomas de sus compradores
Lo que nunca debe hacer
Adivinar una talla, un material o unos cuidados que no figuran en el texto
Añadir «ecológico», «hipoalergénico» o «hecho a mano» sin prueba
Inventar un código de barras o una certificación
Redactar las menciones legales o las condiciones de venta
Sobre el código de barras, Google lo dice él mismo en su página sobre el GTIN: en caso de duda, no lo indique, y no intente ni adivinarlo ni inventar uno. La citamos en nuestra guía sobre Google Shopping.
¿Por qué sale cara una característica inventada?
Porque es falsa, y una información falsa sobre un producto no es una cuestión de estilo. El derecho europeo del consumo sitúa entre las prácticas comerciales desleales las «misleading practices, either through action (giving false information) or omission (leaving out important information)», es decir, las prácticas engañosas por acción o por omisión, como recuerda la página de la Unión Europea sobre las prácticas comerciales desleales. La misma página precisa que es ilegal que una empresa publique «false, inaccurate, or exaggerated claims» sobre sus logros medioambientales. Un «ecológico» añadido por una IA para quedar bien cae exactamente ahí.
Del lado del buscador, Google no apunta a la IA, sino a la página sin valor. Sus políticas contra el spam describen así el abuso que acecha a un catálogo generado de una sola vez:
Scaled content abuse is when many pages are generated for the primary purpose of manipulating search rankings and not helping users. This abusive practice is typically focused on creating large amounts of unoriginal content that provides little to no value to users, no matter how it’s created.
Entre los ejemplos, el mismo texto cita «using generative AI tools or other similar tools to generate many pages without adding value for users». Una ficha exacta, completa y revisada no tiene nada que temer de esta regla. Mil fichas que repiten el nombre del producto sin enseñar nada al visitante, sí.
¿En qué orden trabajar?
El orden cuenta más que el modelo de IA elegido. Lo aprendimos en una tienda en línea que estamos poniendo de nuevo en orden, y ahora lo seguimos en cada catálogo: reducir el perímetro, definir los atributos, extraer. Nunca al revés.
- Reducir el catálogo.
Retire primero lo que ya no merece una ficha: los productos agotados para siempre, los duplicados, los que no se venden y no atraen a nadie. Las ventas y la Search Console de Google deciden mejor que la intuición.
- Definir los atributos.
Escriba la lista de campos que debe llevar cada ficha (talla, material, color, cuidados…), con su forma de escritura, antes de tocar un solo producto.
- Extraer sin adivinar.
Pida a la IA que rellene esos campos a partir de los textos existentes y que deje un campo vacío cuando el texto no dice nada.
- Revisar por lotes.
Una persona revisa cada lote antes de su publicación, campo por campo, comparándolo con el texto original.
- Medir lo que falta.
Cuente, para cada campo, la proporción de productos en los que está relleno: esa cifra dice lo que hay que pedir al proveedor o medir uno mismo.
El tercer paso sostiene todo el método. Un campo vacío es una información: dice lo que queda por encontrar. Un campo adivinado es un error que espera a su cliente.
Trabajar por lotes tiene otra ventaja: una instrucción mal escrita se ve en el primer lote, no en todo el catálogo. En Palmora Property, 1 726 fichas de anuncios inmobiliarios se reescribieron con ayuda de la IA, en 36 lotes, con un solo fallo.
¿Qué pide Google a una descripción?
La página de Merchant Center sobre la descripción da reglas que valen mucho más allá del feed de Google, porque describen una buena ficha:
- situar la información más importante en los primeros 160 a 500 caracteres;
- describir solo el producto en sí: talla, material, franja de edad, características especiales, especificaciones técnicas, forma, estampado, textura, diseño, variantes;
- no mencionar ni el precio, ni el precio rebajado, ni las fechas de promoción;
- no añadir ningún enlace a su tienda ni a otros sitios;
- no hacer ninguna comparación con otros productos, y no escribir en mayúsculas para destacar una información.
Es exactamente lo que una IA bien guiada sabe respetar, siempre que se le den estas reglas en su instrucción en lugar de esperar que las adivine.
Atención
Una descripción escrita por la IA se declara en el feed
Según la misma página, «All descriptions created using generative AI must be provided using the structured description attribute» (structured_description), cuyo subatributo digital_source_type toma el valor trained_algorithmic_media. La página sobre el título pide lo mismo para un título creado con IA generativa, con el atributo structured_title. Si su feed sigue saliendo solo con el atributo description, hay que corregirlo antes de enriquecer el catálogo.
Lo que nos enseñó la cobertura
La cifra más útil de un enriquecimiento no es el número de fichas reescritas. Es la proporción de productos en los que cada campo es realmente conocido, porque es ella la que decide qué filtros y qué páginas de colección se pueden construir.
Sobre el terreno
Los filtros salen de la cobertura, no de la intuición
En la tienda que estamos poniendo de nuevo en orden, revisamos 653 productos y definimos 26 campos antes de extraer nada. La IA enriqueció 481 fichas, todas revisadas. Pero la talla, el primer filtro en el que se piensa, solo era legible en el 41 % de los productos, y estaba a nivel de las variantes. El plan preveía cuatro páginas por franja de talla, para seis productos en total: dos de ellas habrían quedado casi vacías. Desde entonces, una página de colección solo se crea a partir de cinco productos; por debajo, el script se niega.
El resto no se inventa. Se mide, o se pide al proveedor.
¿Por dónde empezar?
Tome una veintena de sus productos más vendidos y haga el ejercicio a mano: la lista de campos, lo que dice el texto del proveedor, lo que falta. Sabrá enseguida si la IA tendrá material que extraer o si primero hay que reclamar la información a sus proveedores. La elección de la plataforma, que decide dónde viven estos campos, se trata en Shopify o Medusa: ¿qué elegir para una pyme?, y lo que se automatiza en torno al catálogo, de los correos a los informes, en nuestra guía de la automatización del marketing.
Si rehace su tienda, este trabajo abre nuestra oferta de e-commerce: el catálogo se importa, se limpia, se enriquece por lotes y se revisa antes de su publicación, y una información ausente de sus datos sigue ausente de la ficha. Si aún no sabe por qué proyecto empezar, nuestra auditoría de madurez digital e IA termina con un GO o un NOGO por escrito, proyecto por proyecto.
Preguntas frecuentes
¿Puede la IA redactar todas mis fichas de producto?
Puede redactar el texto de todas sus fichas, siempre que parta de atributos verificados. Lo que no puede hacer es encontrar una información ausente de sus datos: una talla, un material o unos cuidados que ni el proveedor ni su equipo han facilitado. Para esos campos, pídale que responda «desconocido» y después mida el producto o pregunte al proveedor.
¿Penaliza Google las fichas escritas por una IA?
No por la forma en que están escritas. Sus políticas contra el spam apuntan a los contenidos producidos en masa para manipular la clasificación, sin interés para los visitantes, «no matter how it’s created». Una ficha exacta, completa y revisada no se ve afectada. Cientos de fichas generadas de una sola vez, que no enseñan nada al visitante, sí.
¿Qué hacer cuando falta una información?
Pedirla, no adivinarla. El texto del proveedor, una ficha técnica o el embalaje suelen dar la respuesta; si no, mida usted mismo el producto. Mientras tanto, publique la ficha sin ese campo antes que con un valor inventado: un campo vacío se completa más tarde, un error publicado vuelve en forma de devolución, de opinión negativa o de reclamación.
¿Hay que indicar que una ficha se ha escrito con IA?
En el feed de Google Merchant Center, sí: una descripción o un título creados con IA generativa pasan por los atributos previstos para ello, structured_description y structured_title, con el valor trained_algorithmic_media. En la página de su tienda, la cuestión depende de otras reglas, que detallamos en nuestro artículo sobre los textos escritos por una IA.
Fuentes
- La página de la Unión Europea sobre las prácticas comerciales desleales (nueva pestaña)europa.eu
- La página de Merchant Center sobre la descripción (nueva pestaña)support.google.com
- La página sobre el título (nueva pestaña)support.google.com
La página de la Unión Europea sobre las prácticas comerciales desleales
Leer en europa.eu(nueva pestaña)Jim · fundador de Brain Plus AI
Más artículos sobre comercio electrónico
Guía práctica8 min
Google Shopping y marketplaces: preparar su tienda
Antes de difundir un catálogo en Google Shopping o en un marketplace, hacen falta datos de producto limpios: identificadores, títulos, precios, disponibilidad, envío y devoluciones. Lo que pide Google Merchant Center, y por qué es la misma base para todos los canales.
Guía práctica12 min La guía del tema
Automatización del marketing en pymes: con o sin IA
Correos, redes sociales, SEO en varios idiomas, soporte, informes, catálogo: la mayoría de los gestos de marketing de una pyme se automatizan con reglas sencillas. La IA se justifica en unas pocas etapas concretas, y una persona revisa lo que compromete a la marca.
Guía práctica6 min
Tienda online: cinco cifras que conviene seguir cada semana
Un panel de tienda online muestra decenas de indicadores; cinco bastan para decidir cada lunes. Cuáles, cómo leerlos juntos y qué le empuja a hacer cada uno.