«Esto solo le sirve al que ya es conocido»
La frase salió en plena reunión de presupuesto y dejó la sala en silencio. Suena razonable, que es lo peligroso.
A Hex-ko no se le ocurrió qué contestar. No por falta de argumentos: le faltaba una cifra en la mano.
¿A que en tu equipo también ha salido esa frase? La idea de fondo es que trabajar la visibilidad en IA solo redistribuye la demanda que ya venía por tu marca, sin traer a nadie nuevo.
Y no da igual cuál de las dos cosas sea. Si los modelos solo devuelven a la gente a las marcas que ya conocía, medirlos es mantenimiento. Si ponen nombres desconocidos delante de alguien que acaba comprando, es un canal de captación sin analítica.
Alguien fue a preguntárselo a los compradores de Estados Unidos y Reino Unido.
¿La IA recomienda marcas que nadie conoce?
Sí. En una encuesta a más de 1.000 compradores online de Estados Unidos y Reino Unido, uno de cada cinco había comprado un producto de una marca que no había oído nombrar nunca, porque se lo recomendó una IA (Rithum con Retail Dive, 2026).
Esa es la cifra que faltaba en la reunión.
Debajo hay otro dato que la sostiene: entre los compradores de 44 años o menos, más del 80% ha usado un modelo de lenguaje para comprar en los últimos tres meses. Un modelo de lenguaje (large language model, LLM) es un sistema entrenado con cantidades enormes de texto que responde con frases en lugar de enlaces. ChatGPT es el que todo el mundo tiene abierto.
Si te quedas con los hogares que ingresan entre 100.000 y 150.000 dólares, la cifra sube al 84%. De hecho, quien tiene dinero para gastar va por delante en esto, que es una forma incómoda de decir que esperar sale caro.
¿Dónde comprueban lo que les dijo la IA?
En buscadores, reseñas y gente conocida. La web del propio comercio se lleva un 5%.
Leído solo, ese 5% parece decir que tu web ya no pinta nada.
Sin embargo, mira dónde va el 95% restante. Cómo están escritas las reseñas, en qué orden aparecen las comparativas, con qué frase te describe un medio del sector: en todas esas superficies puedes meter mano, y ninguna es tu página de inicio.
De esa conducta de comprobación ya salió otro artículo: tras la respuesta de la IA todavía quedan 2,4 sitios por mirar.
¿Cuánto nombre tuyo hay puesto en ese 95%?
Un matiz de la misma encuesta que va en contra de la versión ordenada: los compradores con más ingresos y más intención de compra compran sin comprobar con más frecuencia. Así que ese recorrido de verificación no lo hace todo el mundo. Para una parte, la respuesta de la IA es la compra entera.
¿Y si la IA se equivoca con tu producto?
El 58% dice que pierde confianza en la marca cuando una IA le da información incorrecta del producto. El 16% abandonaría la compra.
Dieciséis parece poco al lado de cincuenta y ocho. Es el que Hex-ko pondría en la diapositiva.
De cada cien personas que iban a considerarte, dieciséis se van por una frase que no escribiste tú, sobre un producto que sí conoces, dicha por algo que suena con autoridad y no tiene ninguna obligación de acertar. Es como si un desconocido leyera en voz alta la descripción de tu empresa, con un guion que nadie ha revisado.
Ese 16% podría estar inflado: la intención declarada de abandonar una compra es justo lo que la gente exagera en una encuesta. Pero la dirección se sostiene aunque el nivel no.
Y por ahí va el argumento de medir antes que opinar. Un riesgo que no has contado no se puede valorar.
Cuatro salvedades antes de llevarte el dato
Pega ese 20% en una presentación sin estas cuatro líneas y te lo desmontan en el turno de preguntas.
- Rithum vende gestión de canales y publicidad para comercio electrónico. «Prepárate para el descubrimiento vía IA» es la conclusión que le vende el producto
- Los encuestados son consumidores de Estados Unidos y Reino Unido. Esto no mide al comprador hispanohablante, y nada garantiza que se comporte igual
- Es una encuesta autodeclarada, no un registro de compras. La gente cuenta lo que cree que hizo
- La editora no publica ninguna limitación: ni periodo de campo, ni método de muestreo, ni el texto de las preguntas
La cuarta es la que te va a volver, porque «¿de dónde sale este número?» es la primera pregunta de cualquier analista decente.
Aun así, un 20% no es un error de redondeo. Otro país, otro diseño de encuesta, y gente que no conocía el nombre está comprando igual.
apunta a quien todavía no te conoce
Lo que Hex-ko se lleva de aquí tiene que ver con dónde pones la portería. Si mides la visibilidad en IA solo para ver si aguantan tus búsquedas de marca, ese 20% no aparecerá jamás en tus informes: esos compradores no tenían ningún nombre que teclear.
Lo segundo, por debajo de lo primero, es comprobar cada cierto tiempo si lo que los modelos cuentan de tus productos se ajusta a la realidad. El 58% y el 16% son la factura de no mirarlo.
Como el 95% de las comprobaciones ocurre fuera de tu web, casi todo lo que hay que arreglar también está fuera. Lee las reseñas y las comparativas con la misma frecuencia con la que abres tu analítica y sabrás en cuál de las dos vas más atrasado.
Empieza por contar cómo sale tu nombre de la boca de un modelo. Con un número encima de la mesa, la discusión es otra.
Fuente
- Rithum e Industry Dive (Retail Dive), “Consumer Trust & Discovery Report 2026: The new discovery engine”, 2026 (encuesta a más de 1.000 compradores online de Estados Unidos y Reino Unido. Uno de cada cinco compró un producto de una marca que nunca había oído nombrar porque se lo recomendó una IA; más del 80% de los compradores de 44 años o menos usó un modelo de lenguaje para comprar en los últimos tres meses, y la cifra sube al 84% en los hogares con ingresos de 100.000-150.000 dólares. Tras una recomendación de IA, la comprobación se hace en buscadores, reseñas y conocidos, y solo un 5% acude a la web del comercio, mientras que los compradores con más ingresos e intención de compra compran sin comprobar con más frecuencia. El 58% pierde confianza en la marca si la IA da información incorrecta del producto y el 16% abandonaría la compra. Datos autodeclarados, solo Estados Unidos y Reino Unido; la editora no declara limitaciones y no publica ni el periodo de campo, ni el método de muestreo, ni el texto de las preguntas. Rithum vende gestión de canales y publicidad para comercio electrónico.)
