Solutions · SEO & GEO/AEO
SEO para IA: visibilidad en cada producto, no solo en la marca.
Las palabras que de verdad escriben los compradores, el contenido que los motores de IA recogen en una respuesta y un bloque de preguntas en cada ficha: agentes de IA que trabajan el mismo conocimiento de producto para las dos fuentes de demanda. Con un coste por producto lo bastante bajo para llegar a la cola larga, que es donde está la demanda que nadie atiende.
El problema
Tu catálogo no habla como preguntan los compradores
Una ficha de producto suele estar escrita tal y como la empresa archiva el producto: el nombre que le da el proveedor, la especificación con las palabras del fabricante, una descripción escrita una vez para un folleto. Los compradores no lo buscan así, y tampoco los motores que cada vez más responden por ellos.
Ahora hay dos fuentes de demanda y premian cosas distintas. Google sigue leyendo un título y una descripción. Un motor de IA recoge todo lo que esté lo bastante estructurado para citarlo: una respuesta directa, una comparación, los pros y los contras, la pregunta que alguien hizo de verdad. Un catálogo optimizado para lo primero no lo está para lo segundo.
Lo que hace que salgan las cuentas es la cola larga. Reescribir los cien productos principales es una mañana de trabajo para una persona, y además es la parte que ya posiciona. El resto del catálogo es donde está la demanda que nadie atiende, y solo se escribe si el coste por producto es casi cero.
Casos de uso habituales
Las tareas para captar demanda
Estos son algunos de los agentes de IA que trabajan aquí, y la lista crece a medida que aparecen nuevas fuentes de demanda. Cada uno es un flujo de trabajo con su propio resultado y sus propias cifras, y todos parten del mismo conocimiento de producto. Pon en marcha uno o todos.
Captar la demanda
Escrito para la lista de resultados y para la respuesta
El mismo conocimiento de producto, trabajado para dos fuentes de demanda. Para la búsqueda: cómo formula la gente una consulta en tus categorías, en Google y en el buscador de los marketplaces, con títulos y descripciones reescritos según esas formulaciones y no según el nombre que el proveedor le da al producto. Para los motores de respuesta: las comparaciones, los pros y los contras y las respuestas directas, con la forma que un motor va a recoger. Un bloque de preguntas en cada ficha rinde en los dos lados, construido con las preguntas que tus fichas nunca respondían: Google lo lee para el apartado Otras preguntas de los usuarios, y un motor de IA lo cita cuando recomienda el producto. Debajo de los dos está la medición: posiciones en un lado y cuota de citas en el otro. Todo funciona producto a producto, y solo por eso llega más allá de los cien productos que alguien ya ha optimizado a mano.
Keywords · Footwear
ClimbingPosition · 30-day move · volume
El ciclo de correcciones
Cada corrección mejora la siguiente ejecución
Tu equipo juzga el resultado. Un valor es correcto, o es incorrecto y se corrige una sola vez. Cada veredicto cambia la siguiente ejecución: la puntuación sobre tu propia muestra se mueve y el agente parte de lo que aprendió la anterior. Así, la proporción de valores que necesitan revisión humana no deja de bajar, medida en tu catálogo y con tus reglas, no con la media de los demás.
Cómo trabajamos
En producción en tu catálogo en semanas, no en meses
Hacemos las cuatro fases con tu equipo, sobre los sistemas que ya tienes, y cada una termina con una cifra acordada de antemano.
- 01
Diseño
Analizamos cómo entran tus datos y cómo sale el resultado, y acordamos el KPI de negocio que el agente tiene que mover.
- 02
Implementación
Construimos el agente y lo probamos con una muestra de tu propio catálogo, acordada contigo. Cada cambio se evalúa con esa muestra, así que el ajuste se basa en cifras.
- 03
Demostración
Damos el trabajo por terminado cuando el KPI llega al objetivo en todo el catálogo y tú mismo has visto las cifras.
- 04
Evolución
Seguimos a cargo de la cuenta. Tus correcciones siguen mejorando el agente, el KPI se mantiene donde lo necesitas y el siguiente caso de uso parte del contexto que ya ha creado este.
Para grandes empresas, sobre un catálogo que no puede fallar
Funciona sobre los sistemas que ya tienes
Lee tu PIM, ERP y DAM a través de sus API y les devuelve el resultado.
Nada dudoso llega a un canal
Cada valor se revisa con tus reglas, y lo dudoso pasa a revisión antes de llegar a un canal de venta.
Tus datos siguen siendo tuyos
Tu propio espacio de trabajo aislado. Nunca se mezcla con modelos compartidos y puedes exportarlo cuando quieras.
Cada ejecución queda registrada
Cada valor lleva su fuente, su ejecución y su puntuación, así que, si uno sale mal, ves por qué.
Questions
Lo que nos preguntan las empresas de retail
¿Qué es el SEO para IA o visibilidad en IA?
Que un modelo que responde a una pregunta sobre productos como los tuyos nombre los tuyos. No es lo mismo que posicionar en Google, y no es monitorización de marca. Para un minorista, la unidad es el producto, no la empresa. Un modelo recomienda un artículo concreto, y solo puede hacerlo si ese artículo tiene datos suficientes para recomendarlo.
¿El GEO/AEO es solo SEO con otro nombre?
No. Posicionar una página y que te citen en una respuesta funcionan de forma distinta. El SEO optimiza un título y una descripción para una lista de resultados. El GEO estructura el contenido que un motor va a recoger, y el formato que se cita no es el formato que posiciona.
¿Tenemos que reescribir todo el catálogo?
No. El trabajo va donde está la demanda que nadie atiende, que suele ser la cola larga y no los productos que alguien ya ha optimizado a mano.
¿Cómo se mide?
En la fuente de demanda, no en el texto producido. Posiciones y tráfico en el lado de la búsqueda, cuota de citas en el lado de las respuestas. Medir esa cuota de citas es un flujo de trabajo propio, separado de la redacción.
¿Se va a notar que lo ha escrito una máquina?
Se escribe con tus propias reglas: tono de voz, glosario, las afirmaciones que puedes hacer. Lo que las reglas no cubren se retiene para revisión en lugar de publicarse.
¿Un bloque de preguntas generado choca con las preguntas reales de nuestros clientes?
No, cubre el hueco antes de que lleguen. Si ya tienes preguntas y respuestas de clientes, se quedan. El agente cubre las fichas en las que todavía nadie ha preguntado nada.
¿De quién son los datos?
Tuyos. Los agentes aprenden de las correcciones que hace tu equipo, y puedes exportar los datos y las correcciones en cualquier momento.