Una tienda puede tener miles de productos registrados y ofrecer poca información útil para las recomendaciones. Los títulos genéricos, las descripciones repetidas y los atributos escondidos en textos extensos dificultan distinguir artículos que parecen similares, pero responden a necesidades diferentes.
Si quieres utilizar inteligencia artificial para ayudar al cliente a encontrar productos adecuados, empieza por revisar el catálogo. La calidad de una recomendación también depende de lo que el sistema puede conocer sobre cada artículo, de los campos que recibe y de cómo se mantienen actualizados.
No hace falta completar todos los campos disponibles antes de empezar. Primero identifica qué información ayuda a elegir y comprar productos en cada categoría. Después asegúrate de que sea coherente y llegue correctamente a la integración.
Empieza por una pregunta del cliente
Imagina a una persona que busca una mochila para llevar al trabajo un portátil de 15,6 pulgadas. Un registro que solo dice «Mochila prémium» no permite confirmar el tamaño del compartimento, la capacidad ni las características de uso.
Un registro útil incluye datos verificables: capacidad de 22 litros, compartimento compatible con un portátil de hasta 15,6 pulgadas, dimensiones externas, material y un espacio para documentos. La resistencia al agua debe corresponder a la especificación real. No añadas «impermeable» únicamente porque parece un argumento comercial atractivo.
Repite el ejercicio con las categorías principales. ¿Qué preguntas debe responder un vendedor para recomendar correctamente? ¿Qué diferencias hacen que un cliente acepte o descarte una opción? Las respuestas indican qué atributos conviene priorizar.
Utiliza el título para identificar el artículo
El título debe permitir reconocer el producto sin leer toda la ficha. Según la categoría, puede incluir marca, modelo, tipo de producto y una característica decisiva.
«Mochila urbana de 22 L con compartimento para portátil de 15,6 pulgadas» informa mejor que «Mochila increíble en oferta». La descripción sigue siendo útil para explicar construcción, uso y cuidados, pero no debería compensar por sí sola un título ambiguo.
Evita incluir en el nombre frases de campaña que cambian con frecuencia. Un título estable facilita comprobar el mismo artículo en distintas pantallas y sistemas. Las promociones y las condiciones comerciales pueden mantenerse en los campos correspondientes a la oferta.
Estructura los atributos que determinan la elección
Si una característica relevante solo aparece en texto libre, cada registro puede expresarla de una forma distinta. «22 litros», «22L» y «capacidad de veintidós litros» representan el mismo valor, pero necesitan normalización para compararse de manera fiable.
Los campos estructurados permiten separar capacidad, tamaño, material y compatibilidad. Define unidades y nombres de atributos por categoría y aplica la misma regla a los nuevos registros. Revisar las unidades evita comparar centímetros y milímetros como si fueran equivalentes.
La descripción puede aportar contexto. Un párrafo explica la utilidad de un compartimento; un atributo registra sus dimensiones. Ambas representaciones cumplen funciones distintas y pueden utilizarse según la arquitectura de la solución.
Distingue el producto de sus variantes
Cuando un producto tiene varios colores o tamaños, es necesario separar la información compartida de la propia de cada variante. La descripción del modelo puede ser común, mientras que precio, disponibilidad, imagen e identificación de la opción seleccionada deben representar la variante correspondiente cuando sean diferentes.
Una recomendación de una camiseta no debería presentar la talla M como disponible si solo se puede comprar la talla S. Recomendar el producto principal o una variante concreta depende de la solución utilizada. La página de destino debe permitir una compra coherente con lo que se ha mostrado.
Registra de manera explícita la relación entre el producto principal y sus variantes. Comprueba que la integración conserve esa relación, en lugar de agrupar opciones diferentes en un registro que no explica con claridad qué está a la venta.
Mantén coherentes la identificación y la oferta
Los identificadores permiten relacionar el catálogo con eventos de navegación, existencias y pedidos. Utiliza referencias estables y correspondencias claras entre sistemas. El SKU de la tienda y un identificador estandarizado como el GTIN, cuando existe, cumplen funciones diferentes. No inventes uno para rellenar el campo del otro.
El precio y la disponibilidad deben reflejar la oferta que ve el cliente. Una copia del catálogo actualizada ayer puede dejar de ser adecuada para recomendar un artículo que se agotó hoy. Define cómo llegan los cambios al sistema y qué retraso puede aceptar la operación.
Si falla una actualización, utiliza una respuesta definida: excluir temporalmente registros desactualizados, consultar de nuevo la fuente o avisar al equipo, según las capacidades disponibles. Evita mantener una oferta activa indefinidamente sin conocer cuándo se validó por última vez.
Comprueba qué datos utiliza realmente la solución
Los sistemas de recomendación no interpretan las descripciones, imágenes y atributos de la misma manera. Algunos priorizan el comportamiento de navegación y compra; otros combinan esas señales con información de los productos. Organizar el catálogo no implica que todos los campos se utilicen automáticamente.
Antes de emprender una revisión extensa, confirma el contrato de la integración: campos recibidos, tratamiento de variantes, frecuencia de actualización y criterios para incluir productos. Identifica también qué eventos relacionan la visualización, el clic y la compra con el artículo correcto.
Así evitarás afirmar que un sistema tiene en cuenta la compatibilidad técnica cuando no recibe esa información. En categorías donde la compatibilidad determina si un artículo sirve, la regla debe estar representada y validada en la solución. De lo contrario, pueden ser necesarios filtros o una revisión adicional.
Haz una revisión pequeña que puedas evaluar
Elige una categoría importante y revisa una muestra de productos. Incluye artículos simples, productos con variantes, alternativas similares y artículos temporalmente no disponibles.
Para cada registro, comprueba:
- ¿El título identifica claramente el artículo?
- ¿Están presentes los atributos decisivos y utilizan unidades coherentes?
- ¿Las variantes tienen información propia cuando corresponde?
- ¿Las imágenes, el precio y la disponibilidad representan la opción vendida?
- ¿El sistema recibe los campos acordados y conserva una identificación estable?
- ¿La recomendación lleva a una página donde el cliente puede comprar el artículo mostrado?
Después prueba búsquedas y recorridos de navegación reales. Compara las recomendaciones con los criterios definidos por el equipo comercial y registra los resultados inadecuados. Mejorar el catálogo puede aportar mejores datos, pero el efecto debe observarse en el sistema utilizado. No garantiza automáticamente un aumento de ventas.
Incorpora la revisión al trabajo de catálogo
Corregir una muestra ayuda a detectar el problema. Para conservar la mejora, documenta las reglas de títulos, atributos y variantes, define quién valida los registros nuevos y controla las fichas incompletas.
Cada vez que cambie una integración o una estrategia de recomendación, revisa si la información necesaria sigue disponible. El catálogo debe acompañar las preguntas del cliente y los criterios que utiliza la operación para presentar una oferta.
AGTI puede ayudarte a evaluar el catálogo y los flujos de integración de tu comercio electrónico, identificando los ajustes necesarios para utilizar datos de producto de forma coherente en búsquedas y recomendaciones. Cuéntanos qué decisiones de compra resultan difíciles para los clientes de tu tienda.
Referencias técnicas
Estas referencias presentan ejemplos de atributos y representaciones estructuradas de productos. No definen un contrato universal para sistemas de IA ni garantizan visibilidad en buscadores.
- Google Merchant API — ProductAttributes: https://developers.google.com/merchant/api/reference/rest/products_v1/ProductAttributes
- Google Search Central — datos estructurados Product y Offer: https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/merchant-listing
- AGTI — servicios y contacto: https://www.agti.eng.br/