John Lewis detectó que las búsquedas provenientes de agentes de IA pasaron de 0,3% a 2,5% en apenas un año. Para adaptarse abrió un estudio de contenidos dentro de su tienda de Oxford Street y comenzó a producir videos y programas propios. La batalla del retail ya no consiste solamente en aparecer primero en Google: también hay que conseguir que una inteligencia artificial recomiende la marca.
Durante más de veinte años, las empresas aprendieron tres letras fundamentales para vender en Internet: SEO.
Aparecer en la primera página de Google podía determinar cuántas visitas, clientes y ventas recibía una compañía.
La inteligencia artificial comienza a alterar esa lógica.
La cadena británica John Lewis detectó que el porcentaje de búsquedas de productos procedentes de agentes de inteligencia artificial pasó del 0,3% al 2,5% en apenas un año.
Puede parecer todavía pequeño, pero representa un crecimiento de más de ocho veces y, según la empresa, la tendencia se acelera en todos los grupos de edad.
La compañía decidió reaccionar con una estrategia inesperada.
En su emblemática tienda de Oxford Street abrió un estudio de producción de contenidos donde influencers podrán grabar diariamente y comenzó a crear formatos audiovisuales propios.
Entre ellos aparece Gift List, un vodcast conducido por Angela Scanlon con invitados conocidos que conversan sobre regalos y consumo.
¿Por qué un retailer necesita convertirse en productor de contenidos para vender productos?
Porque los sistemas de inteligencia artificial encuentran información de manera diferente de un buscador tradicional.
Un consumidor puede preguntarle a un agente: “¿Cuál es la mejor cafetera para una oficina pequeña, que sea fácil de limpiar y cueste menos de £300?”
No escribió el nombre del producto.
No ingresó necesariamente al sitio del retailer.
La inteligencia artificial decide qué opciones mencionar antes de que la empresa tenga contacto directo con el comprador.
Eso crea una nueva batalla por visibilidad.
Los modelos utilizan información procedente de sitios web, reseñas, contenidos especializados, videos, redes y otras fuentes para construir sus respuestas.
Una marca que genera información abundante, clara y útil aumenta potencialmente la superficie desde la cual puede ser descubierta.
John Lewis ya había anunciado en marzo una inversión para integrar sus productos con plataformas como Google Gemini y ChatGPT y permitir que eventualmente puedan comprarse desde interfaces de terceros. La iniciativa forma parte de un programa de transformación plurianual de aproximadamente £800 millones.
El fenómeno está generando nuevos conceptos dentro del marketing: GEO —Generative Engine Optimization—, AEO o directamente optimización para motores de inteligencia artificial.
Todavía no existe una fórmula universal comparable con las técnicas maduras del SEO.
Pero la lógica empresarial empieza a ser clara.
Un sitio pensado únicamente para humanos y motores tradicionales puede dejar información importante fuera del alcance de los agentes.
Las descripciones de producto deberán responder preguntas más completas: materiales, casos de uso, compatibilidades, comparaciones, tamaños, precios y características concretas.
El contenido editorial también adquiere una función distinta.
Ya no sirve solamente para convencer al consumidor; puede servir para enseñarle a una máquina qué representa una marca y cuándo debería recomendarla.
Esto plantea, además, un problema estratégico.
Si el consumidor pregunta todo a ChatGPT, Gemini u otro asistente, la tienda corre el riesgo de perder la relación directa y parte de los datos que históricamente utilizó para comprenderlo.
El agente puede transformarse en un nuevo intermediario.
Algo parecido ocurrió cuando Google pasó a controlar buena parte del tráfico web o cuando Amazon concentró búsquedas de productos.
Para las empresas, por lo tanto, existen dos objetivos simultáneos: aparecer dentro de las respuestas de IA y conseguir que, cuando llegue el momento de comprar, la relación comercial siga perteneciendo a la marca.
John Lewis está reaccionando antes de que el porcentaje sea dominante.
Ese puede ser precisamente el aprendizaje.
Cuando una nueva fuente de tráfico pasa de 0,3% a 2,5% en un año, esperar hasta que represente 30% puede ser demasiado tarde para empezar a entenderla.
