Llevamos años afinando la copy de las fichas de producto pensando en personas. «Edición limitada.» «¡Solo quedan 3!» «El favorito de miles de clientes.»
Son los trucos de toda la vida. Y funcionan: empujan a la gente a comprar.
A Hex-ko le pasa igual. Ve un «pocas unidades disponibles» y, aunque sepa de sobra cómo va el juego, le entran las prisas.
Pero cada vez menos gente llega a tu producto por su cuenta. Llega porque se lo recomienda la IA. Y ahí surge la pregunta incómoda: ¿esos reclamos le hacen el mismo efecto a una IA que a una persona?
La respuesta corta es que no. Y algunos de tus mejores trucos juegan en tu contra. Vamos a verlo de cerca.
«Si convence a la gente, convencerá a la IA», ¿no?
Quien se metió de lleno en esto fue un equipo de la Universidad Técnica Nacional de Atenas (NTUA) (estudio).
Cogieron 10 reclamos de marketing basados en sesgos cognitivos —esos atajos mentales que usamos al decidir— y los colaron en las descripciones de producto. Después midieron cómo cambiaba la recomendación de la IA: cuántas veces recomendaba el producto y en qué puesto del ranking lo colocaba.
Las condiciones, en concreto:
- Modelos: LLaMA (hasta 405B), Mistral Large y Claude 3.5 / 3.7.
- Categorías controladas: cafeteras, cámaras y libros.
- Y, además, productos reales de Amazon.
Misma ficha, mismo producto. Lo único que cambiaba era el reclamo. Y esto es lo que salió.
Lo que funcionó: el boca a boca, no el reclamo
Lo que más movió la aguja fue la prueba social: las reseñas de usuarios reales, el boca a boca de toda la vida.
Con ese empujón, Claude 3.5 disparó su tasa de recomendación un +334%. De media entre todos los modelos, la exposición subió un 15-22%.
El segundo que funcionó fue el encuadre de descuento (el framing, cómo enmarcas la oferta). Y aquí está el detalle jugoso: solo cambiaron las palabras, no el precio. Un «26% de descuento de media» metido en el texto, con el precio intacto.
Aun así, Claude 3.7 recomendó el producto un +37% más, y LLaMA un +23%.
Es decir, la IA reacciona al «aroma a rebaja», no al precio real.
Por ahora, todo encaja con tu intuición: prueba social y descuento venden. Pero la cosa se tuerce en el siguiente bloque.
La escasez y la urgencia te juegan en contra
Aquí viene el vuelco. Los reclamos estrella del marketing humano hacen justo lo contrario con la IA.
La exclusividad —«solo para socios», «para unos pocos elegidos»— hundió la recomendación hasta un -46%. Y en el ranking, más de un -100%: el producto se cae directamente de la lista.
La escasez —«pocas existencias», «solo quedan 3»— bajó la recomendación entre un 10% y un 20%.
Es lo contrario de lo que esperarías. A una persona, el «quedan pocas» le mete prisa y la empuja a comprar. A la IA le da mala espina.
Por suerte o por desgracia, la IA no tiene miedo a perderse nada. Y ese «¡corre, que se acaba!» que tan bien funciona con nosotros, a ella le suena a sospechoso.
«Fíjate solo en las características» no borra el sesgo
Llegados aquí, piensas: «pues le digo a la IA que juzgue solo por las características y se acabó el problema».
Lo probaron. Apenas sirvió de nada. Incluso los modelos de razonamiento —los que se supone que «piensan» un rato antes de responder— siguieron sesgados.
Y el sesgo se mantuvo en todos los tamaños de modelo y en todos los fabricantes. ¿Por qué no se quita?
Porque no es un fallo que se corrija con una instrucción. Está cocido en el texto con el que se entrenó la IA.
Esos textos tratan las reseñas como algo fiable y el bombo publicitario como algo sospechoso. La IA heredó ese criterio y lo aplica aunque le pidas que no lo haga.
Un matiz importante: en los productos reales de Amazon, ya saturados de reclamos, el efecto fue más débil. Cuando todo el mundo grita, un grito más no destaca.
Conclusión: cuestiona los patrones ganadores pensados para humanos
Recojo qué saca en limpio quien lleva marketing.
A medida que más tráfico llega por la IA, toca revisar los «patrones ganadores» que optimizamos durante años para personas. A esto de trabajar para que ChatGPT o Gemini te recomienden se le llama GEO (optimización para motores generativos), el SEO de la era de la IA. Y la copy de urgencia y escasez que convence a la gente puede restarte recomendaciones de IA.
Lo que sí mueve a la IA es la evidencia genuina: reseñas reales y prueba social visible. Constrúyela de verdad y ponla donde la IA la pueda leer.
Una sola acción para esta semana: revisa tus fichas con ojos de IA y separa lo que es «aroma a rebaja» o «prisa fabricada» de lo que es señal auténtica.
Y una advertencia, que no es menor. El «solo con cambiar las palabras subo mi exposición» suena a tentación peligrosa. Enmarcar un descuento que no existe puede ser publicidad engañosa y chocar de lleno con las normas de protección al consumidor.
El atajo aquí sale caro. También con la IA delante, juega limpio.
Fuentes
- Giorgos Filandrianos, Angeliki Dimitriou, Maria Lymperaiou, Konstantinos Thomas, Giorgos Stamou (2025), “Bias Beware: The Impact of Cognitive Biases on LLM-Driven Product Recommendations”, arXiv:2502.01349, arXiv
