Los feeds de productos están desplazando a las páginas web en las recomendaciones de IA, según un estudio de Profound. El análisis de más de 1 millón de ofertas muestra que el 99.9% de las recomendaciones principales provienen de feeds estructurados, que ofrecen datos completos y precisos.
Los datos estructurados de Google Merchant Center aparecen como principal recomendación en el 99.9% de los casos analizados, de acuerdo con un estudio de Profound que examinó más de 1 millón de ofertas.
El giro hacia los feeds estructurados
El descubrimiento de productos en compras asistidas por IA podría estar experimentando un cambio: según un estudio de Profound que analizó más de 1 millón de ofertas en ChatGPT en junio de 2026, el 99.9% de los productos citados directamente desde feeds aparecieron como oferta principal.
Este fenómeno se explicaría porque, según el análisis, los feeds proporcionan datos estructurados y completos (imágenes, marca, detalles del comerciante) en todos los casos examinados, a diferencia del scraping de páginas web. Además, las ofertas desde feeds incluyeron la etiqueta 'mejor precio' de ChatGPT en todos los casos analizados, frente a solo un 21% en las extraídas de páginas web.
Cómo funcionan las recomendaciones basadas en feeds
Según el estudio, una consulta frecuentemente extrae una sola página de resultados de Google Shopping para generar carruseles de 8 productos. El análisis de 11,400 respuestas de compras en IA mostró que la estructura de categorías no afectó las recomendaciones, lo que reforzaría el papel central de los datos del feed.
Jason Tabeling, experto en el tema, lo resume: «Ya no es solo para anuncios de Shopping. Se está convirtiendo en la fuente principal de datos de productos para el descubrimiento mediante IA».
Convergencia estratégica hacia los feeds
Según los datos, el Shopping Graph de Google alcanzó los 60 mil millones de listados en 2026 (desde 50 mil millones a inicios del año), y el Protocolo Universal Commerce con actores como Shopify, Etsy, Wayfair, Target y Walmart utiliza feeds para habilitar checkouts agentivos. Los comerciantes podrían optar por añadir el atributo native_commerce al feed y mantener el schema sincronizado.
Kevin Indig señala el cambio de paradigma: «La última década premió el arbitraje de marketing. El comercio agentivo premia la verdad del producto». Esto se reflejaría en los datos de SE Ranking (julio 2026): solo el 2.32% de los anunciantes en AI Mode rankeaban orgánicamente, y el 85% no aparecía en resultados orgánicos.
Optimización para el nuevo escenario
Google añadió en julio de 2026 la propiedad de categoría de producto, combinando su taxonomía con tipos de producto en datos estructurados. Andre de Gaye destaca la necesidad de «superar el enfoque de silos separados entre SEO y gestión de feeds», ya que la visibilidad en IA dependería cada vez más de la calidad y precisión de los datos estructurados.
Según el análisis, mantener los feeds actualizados y libres de errores (como GTINs incorrectos o desajustes de precios) se habría vuelto relevante, ya que cada omisión podría reducir la visibilidad de productos ante búsquedas en lenguaje natural. La sincronización continua ya no sería opcional: feeds diarios se considerarían desactualizados en este entorno.
