Del PDV al punto de decisión. La nueva era del Trade Marketing Digital

Durante años, para una empresa “estar preparada para vender online” significaba tener ecommerce, catálogo, pasarela de pago, SEO y campañas. Eso ya no será suficiente.

Google está construyendo una nueva capa de comercio en la que la inteligencia artificial puede intervenir antes de que el usuario llegue a una tienda online. Gemini y AI Mode pueden ayudar a descubrir productos, compararlos y construir una recomendación. Con Universal Cart, incluso pueden preparar un carrito y transferirlo directamente al comercio.

La pregunta, por tanto, empieza a cambiar. Ya no es solamente:

¿Tengo ecommerce?

Ahora también es:

¿Puede la IA entender mi ecommerce lo suficientemente bien como para recomendar mis productos?

El nuevo problema no es tener tienda. Es ser interpretable

En el Trade Marketing físico llevamos décadas trabajando para conseguir visibilidad; buscamos una buena ubicación, más espacio, disponibilidad, precio visible, material promocional y una correcta ejecución. En digital ocurre exactamente lo mismo, pero el “LINEAL” empieza a cambiar. Una inteligencia artificial no mira un anaquel. Lee datos.

Por eso, si una empresa quiere prepararse para este nuevo entorno, lo primero no es implementar Universal Cart.

Lo primero es ordenar la información de producto.

Google necesita entender con claridad qué vendes, cuánto cuesta, si está disponible, qué variantes existen y cuáles son sus características. Merchant Center exige precisamente que precio y disponibilidad sean exactos y coincidan con la información existente en la web y en los datos estructurados. Esto significa que debes revisar:

• Nombres de producto claros
• Categorías correctamente definidas
• Descripciones útiles
• Marca
• SKU y GTIN (Global Trade Item Number) cuando corresponda
• Variantes
• Precio
• Stock
• Promociones
• Imágenes
• Envío
• Devoluciones
• Compatibilidades

No es simplemente una cuestión de SEO, es conseguir que una máquina pueda comprender tu oferta sin tener que interpretarla de forma ambigua.

Paso I: estructurar la web para que las máquinas puedan leerla

Una ficha puede resultar perfectamente comprensible para una persona y estar mal estructurada para un sistema automatizado, por eso adquieren importancia los datos estructurados.

Google recomienda que las páginas de producto incorporen información mediante Product y Offer, incluyendo datos como precio, moneda, disponibilidad y estado del producto.

Explicando de manera sencilla: Antes diseñábamos una ficha pensando principalmente en: “¿La entiende el cliente?” Ahora hay que añadir: “¿La entiende también Google?”

Paso II: Merchant Center deja de ser un elemento secundario

Otro error sería considerar Google Merchant Center únicamente como la herramienta donde se suben productos para Shopping; en esta nueva arquitectura tiene mucha más importancia.

Google indica que UCP (Universal Product Code) utiliza los feeds existentes de Merchant Center para conectar productos con usuarios durante la fase de descubrimiento en superficies como AI Mode y Gemini. Esto convierte el feed de producto en una pieza estratégica.

Si los datos están incompletos, desactualizados o mal estructurados, el problema ya no será únicamente aparecer peor en Shopping, esto puede afectar a la capacidad de los sistemas de IA para interpretar correctamente la oferta.

Paso III: pensar en UCP, pero no empezar por UCP

Universal Commerce Protocol es importante, pero hoy no debería ser el primer paso de todas las empresas.

UCP es el protocolo que permite que plataformas, agentes y comercios puedan interactuar durante procesos como descubrimiento, carrito, checkout, pedidos, descuentos o fidelización.

Para Universal Cart, por ejemplo, Google dispone de una API que puede recibir desde Gemini o AI Mode los productos seleccionados por el usuario y crear automáticamente ese carrito dentro del ecommerce del comercio.

Pero esta infraestructura todavía se está desplegando. El centro de integración UCP de Merchant Center se encuentra actualmente en una implantación gradual que empieza por Estados Unidos.

Por eso el orden lógico sería:


Paso IV: responder una pregunta incómoda

El ejercicio más interesante que puede hacer hoy una empresa es muy sencillo.Entrar en Gemini, ChatGPT o cualquier otro asistente y preguntar como lo haría un cliente:

“Necesito un producto para resolver este problema. ¿Qué me recomiendas?” Después mirar los resultados. ¿Aparece nuestra marca? ¿Aparecen nuestros productos? ¿La IA explica correctamente lo que hacemos? ¿Entiende nuestras ventajas? ¿Dispone de información suficiente para compararnos?

Si la respuesta es no, ahí hay trabajo. No significa que una marca pueda “obligar” a una IA a recomendarla. Tampoco existe una fórmula garantizada para entrar en una determinada respuesta, sin embargo sí podemos trabajar para que exista información clara, coherente, estructurada y verificable sobre nuestros productos.

Esto también es Trade Marketing

Durante décadas hemos preguntado: ¿Dónde estoy colocado en el supermercado? Ahora deberíamos empezar a preguntar: ¿Dónde estoy colocado en el ecosistema digital que utiliza mi cliente para decidir? El objetivo sigue siendo muy parecido.

• Disponibilidad.

• Visibilidad.

• Información correcta.

• Competitividad.

• Confianza.

• Conversión.

Lo que cambia es el punto de venta.

Una empresa puede tener hoy un ecommerce excelente y, sin embargo, empezar a perder relevancia si los sistemas que ayudan al consumidor a decidir no son capaces de comprender su catálogo.

El nuevo trabajo del Trade Marketing Digital no consiste únicamente en conseguir tráfico, consiste en conseguir que nuestros productos sean descubribles, comprensibles, comparables y, cuando corresponda, accionables por los nuevos agentes de compra.

Ese es probablemente el verdadero cambio que conviene empezar a preparar ahora.