Cómo hacer que los agentes de IA encuentren tu catálogo

Cada vez más gente empieza su compra preguntándole a un asistente en vez de escribiendo en un buscador. «¿Dónde compro una sartén de hierro de 28 cm que no sea carísima?». El asistente contesta, y en esa respuesta salen unas tiendas y no salen otras.

Este post va de qué hace falta para estar entre las que salen. Y empieza con una advertencia que casi nadie pone: esto está sin medir.

Primero, la honestidad

No hay cifras fiables sobre cuánta venta viene hoy de asistentes de IA. Las que circulan salen casi siempre de empresas que venden algo relacionado, sin metodología publicada. Nosotros tampoco las tenemos.

Lo que sí se puede afirmar sin inventar nada es más modesto y más útil: las tres capas que hacen falta para que un agente pueda usar tu catálogo son las mismas que llevan años haciendo falta para el SEO clásico, y casi ninguna tienda las tiene bien. Así que el trabajo se paga aunque la promesa de los agentes tarde.

Con eso por delante, vamos.

Capa 1: que te puedan leer

Parece lo básico y es donde falla más gente.

Mira tu robots.txt. Muchas tiendas bloquearon en su día a los rastreadores de IA, a veces por decisión y a veces porque venía en una plantilla. Es una decisión legítima, pero conviene que sea una decisión: si los bloqueas, no vas a salir, y punto. Los rastreadores de asistentes se identifican con nombre propio y se pueden permitir o denegar uno a uno.

Comprueba que tu contenido está en el HTML. Si el precio, el stock o la descripción solo aparecen después de que se ejecute JavaScript, hay agentes que no los van a ver. La prueba es de diez segundos: abre una ficha de producto, mira el código fuente y busca el precio. Si no está ahí, tienes un problema que también tienes con Google.

Y mira si tu protección anti-bots está siendo demasiado entusiasta. Es fácil acabar bloqueando a todo lo que no parezca un navegador, y ahí caen cosas que sí querías dejar pasar.

Capa 2: que te entiendan

Que te lean no basta: hay que decirles qué vendes en un formato que no haya que adivinar.

Datos estructurados de producto. Es lo que de verdad se usa hoy, y es lo mismo que Google lleva pidiendo años: nombre, precio, moneda, disponibilidad, código de producto, marca. Si tu plataforma ya los emite, compruébalo de vez en cuando: se rompen con los cambios de plantilla y nadie se entera.

Los dos campos que más se olvidan son los que más valen aquí: la disponibilidad, porque un agente que recomienda algo agotado deja de recomendar esa tienda, y el código de producto, porque es lo que permite saber que tu sartén y la de otra tienda son la misma sartén.

Un archivo llms.txt. Es un fichero de texto en la raíz de tu dominio que resume qué eres y a qué páginas ir. Es un convenio joven y su adopción real no está demostrada: lo decimos claramente. Ahora bien, cuesta una tarde y no rompe nada, así que la relación entre lo que cuesta y lo que puede dar es buena. Nosotros publicamos el nuestro en findalo.io/llms.txt, por si quieres copiar la estructura.

Lo que tiene que llevar el de una tienda: qué vendes y a quién, cómo está organizado el catálogo, dónde están las condiciones de envío y devolución, y a qué páginas ir para cada cosa. Sin marketing. Un archivo con adjetivos es un archivo inútil.

Capa 3: que puedan responder con tus datos

Aquí es donde está pasando lo interesante y donde casi nadie ha hecho nada.

Un agente que ayuda a comprar necesita cosas concretas: saber si hay stock ahora, qué tallas quedan, cuánto cuesta el envío a un sitio. Eso no está en una página de marketing; está en tu tienda, y hay que poder preguntárselo.

Las tres piezas que ya puedes preparar hoy:

• Un feed de producto correcto y actualizado. El mismo que usas para los comparadores. Si ya lo tienes bien, tienes la mitad.
• Páginas de condiciones que se puedan leer. Envíos, plazos, devoluciones, garantía. En texto, no en una imagen ni en un PDF. Son las preguntas que más recibe cualquier asistente de compra.
• Una búsqueda interna que funcione. Suena interesado y no lo es: cuando un agente llega a tu tienda y quiere encontrar algo concreto, usa tu buscador. Si tu buscador no encuentra, el agente concluye que no lo tienes.

Qué hacemos nosotros con esto

Dos cosas, y ninguna es magia.

La primera, en nuestra propia web: publicamos llms.txt y una versión larga con los hechos concentrados en un solo archivo, para que un modelo que nos cite lo haga con datos correctos y no con lo que dedujo de una página de precios.

La segunda, en el producto: el buscador se puede configurar desde un agente. Sinónimos, reglas, relevancia, diseño. El agente propone cambios y una persona los aprueba en el panel, o los aplica él mismo si el comercio lo ha activado, siempre con vuelta atrás. La lógica es la misma que la de este post: si tu equipo va a trabajar con asistentes, las herramientas tienen que dejarse manejar por ellos.

Cómo medir si algo de esto sirve

Sin medición, todo lo anterior es fe. Dos cosas que puedes mirar desde ya:

• Visitas que llegan desde asistentes. Aparecen en tu analítica como referencia de sus dominios. Hoy suele ser poco; lo que importa es la tendencia, no el número de este mes.
• Pregúntale tú. Coge dos o tres asistentes y hazles la pregunta que haría un cliente tuyo. ¿Sales? ¿Sale tu competencia? ¿Lo que dicen de ti es correcto? Es un método rudimentario y es muchísimo mejor que nada.

Si te describen mal, casi siempre es la capa 2: hay algo en tu web que dice algo que ya no es verdad.

Por dónde empezar

Si solo vas a hacer una cosa este mes, que sea comprobar que el precio y la disponibilidad están en el HTML de tus fichas y en los datos estructurados. Eso te sirve para Google, para los comparadores, para los agentes y para tu propio buscador.

Si vas a hacer dos, escribe el llms.txt.

Y si te sobra tarde, arregla tu búsqueda interna: es la que va a usar todo el que llegue, humano o no. Tenemos quince comprobaciones para saber en qué estado está.