De palabras clave a preguntas: Google pide a los retailers preparar sus catálogos para consumidores que conversan con la IA

Las tradicionales búsquedas basadas en unas cuantas palabras clave están cediendo espacio a consultas más largas, específicas y conversacionales. Ante este cambio, Google recomienda a los retailers preparar sus catálogos para una nueva generación de consumidores que ya no solo busca productos, sino que formula preguntas completas a herramientas de inteligencia artificial antes de comprar.

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El planteamiento forma parte del informe “The retail marketers’ guide to the AI-powered holiday season 2026”, elaborado por Google y YouTube, en el que la compañía analiza cómo la inteligencia artificial está modificando el proceso de descubrimiento, comparación y compra.

Uno de los datos que refleja esta transformación es la longitud de las búsquedas. De acuerdo con Google, las consultas realizadas mediante AI Mode son, en promedio, tres veces más largas que las búsquedas tradicionales. Los usuarios ya no se limitan a introducir uno o dos términos, sino que hacen preguntas detalladas y con múltiples condiciones.

¿Cómo cambia la IA la manera de buscar productos?

El consumidor puede pasar de escribir términos como “tenis running” a realizar una consulta mucho más específica que incluya características, presupuesto, uso previsto o preferencias particulares.

Esto provoca que los sistemas de inteligencia artificial necesiten comprender mucho más que el nombre y el precio de un producto.

Según el informe, los consumidores que utilizan estas herramientas están evaluando más marcas, comparando más productos y explorando más enlaces, recursos y contenidos en video antes de tomar una decisión. Google considera que las fronteras entre buscar, mirar contenido y comprar comienzan a desaparecer.

Para los retailers, esta evolución implica que la calidad y profundidad de la información de sus catálogos adquiere mayor peso.

Google recomienda estructurar los datos de producto para su Shopping Graph y proporcionar información detallada como títulos, descripciones, fotografías, tiempos de entrega, políticas de devolución, precios promocionales y calificaciones.

Google pide enriquecer los catálogos con información conversacional

La compañía también está impulsando lo que denomina atributos conversacionales.

Estos permiten incorporar datos más cercanos al lenguaje natural, como preguntas y respuestas frecuentes de clientes, variantes detalladas de los productos y casos comunes de uso.

El objetivo es que los modelos de inteligencia artificial dispongan de información suficiente para responder preguntas específicas de los consumidores y, al mismo tiempo, mantengan sus respuestas vinculadas a datos proporcionados directamente por las marcas.

Google recomienda además configurar los perfiles de marca con contenido visual, promociones, políticas de envío y devoluciones.

Otra de sus propuestas es Business Agent, una herramienta pensada para responder preguntas concretas como si un producto llegará antes de una fecha determinada o si resulta adecuado para una persona con determinados intereses.

El video y las reseñas también entran en la conversación

El cambio no se limita a los feeds de productos. Google considera que los retailers deben publicar contenido detallado en video, como reseñas, tutoriales y explicaciones, debido a que Search puede mostrar directamente este material dentro de los resultados.

También recomienda gestionar la presencia de la marca en foros, comunidades y sitios de reseñas, ya que los consumidores buscan opiniones auténticas de otras personas antes de tomar una decisión.

Esta necesidad de información más profunda coincide con otro comportamiento identificado en el informe: quienes utilizan plataformas o funciones de IA durante su recorrido de compra interactúan, en promedio, con 2.8 veces más puntos de contacto que quienes no usan estas herramientas.

La inteligencia artificial, por tanto, no necesariamente reduce el recorrido de compra. Puede ampliarlo al facilitar que el consumidor investigue más opciones sin incrementar la dificultad para encontrar respuestas.

Para los retailers, el cambio representa una nueva exigencia. Los catálogos diseñados únicamente para responder a palabras clave podrían resultar insuficientes en un entorno donde los compradores esperan conversar con la inteligencia artificial.