El proceso de compra ya no empieza donde lo ha estado haciendo durante las dos últimas décadas. Cada vez menos gente abre Google, teclea una búsqueda y va clicando resultados hasta tomar una decisión. Ahora, los usuarios abrimos ChatGPT, Gemini, Claude o Copilot, formulamos preguntas en lenguaje natural (“recomiéndame unas sábanas de buena calidad que no sean caras”) y, la mayoría, aceptamos la recomendación que nos devuelve el modelo, como si del mejor prescriptor se tratase. Es más, actualmente, en Estados Unidos, muchos usuarios ni siquiera tienen que navegar hasta la tienda original para completar la compra: lo hacen dentro de la propia conversación de IA.
Aunque todavía pueda parecer pronto, los datos ya respaldan el cambio: según el último informe de Bain & Company el 57 % de los consumidores europeos ya usa IA generativa para informarse y recibir recomendaciones antes de comprar1. Y los datos internos de Shopify muestran que el ticket medio de los pedidos que llegan de referidos desde una IA es un 14% superior al del tráfico de búsqueda orgánica2.
El comprador B2B va por la misma línea: según el 2025 Buyer Experience Report de 6sense, el 94 % de los compradores B2B ya usa LLMs durante el ciclo de compra3, y la última encuesta de Gartner sitúa en un 67 % los que prefieren completar el proceso sin hablar con un comercial4. En general, el tráfico de referencia desde plataformas de IA hacia webs de retail creció un 304% durante 2025, según Euromonitor International5.
El embudo no se está encogiendo. Se está transformando. Y la pregunta que debes hacerte es si la IA puede encontrarte cuando alguien pregunta por el producto o servicio que vendes.
Y es justo aquí donde entran en juego tres movimientos recientes de Shopify que merece la pena entender, uses o no la plataforma, porque están redefiniendo las reglas del comercio digital como lo conocemos: el Universal Commerce Protocol (UCP), los Agentic Storefronts y el Agentic Plan. Vamos por partes.
SEO, GEO, y Agentic Commerce: tres modelos en menos de cinco años
Pero antes de profundizar en los nuevos protocolos, hay que entender qué ha cambiado en la forma de descubrir productos.
- SEO (el modelo que ya conocemos). El cliente busca en Google, hace clic en un resultado, compara entre varias webs y decide. La marca compite por el primer puesto orgánico o por una posición de pago.
- GEO (Generative Engine Optimization) o el modelo actual. El cliente le pregunta a la IA, la IA recomienda una o dos opciones y el cliente confía en esa recomendación. La marca compite por aparecer citada en la respuesta del modelo.
- Agentic, o el futuro inminente Un agente de IA actúa en nombre del usuario: busca, compara, negocia y, lo más importante, realiza la transacción, o lo que es lo mismo: compra. En segundos. La marca compite por estar dentro del catálogo legible para esos agentes.
Cada uno de los tres modelos coexiste en paralelo, pero el peso relativo está cambiando muy deprisa. La consecuencia práctica es que, si tu catálogo no es “legible” para la IA, tu empresa simplemente no aparece en la comparativa. No es que aparezcas en peor posición: es que no apareces en absoluto. Y eso es algo bastante distinto a estar en la segunda página de Google.
Cómo funciona realmente una consulta de compra dentro de un LLM
En un reciente webinar organizado por Shopify y OpenAI6, Anna Jenkins (Solutions Engineer en OpenAI) dio algunos detalles sobre cómo procesa la IA una pregunta de tipo comercial.
Cuando alguien escribe en ChatGPT “recomiéndame unas sábanas de buena calidad que no sean caras”, el modelo no lanza esa pregunta como una única búsqueda. Lo que hace es descomponerla internamente en varias consultas en paralelo —lo que en el sector se conoce como fan-out queries— y cada una persigue un ángulo distinto: “mejores juegos de sábanas asequibles”, “sábanas de algodón de calidad”, “sábanas por menos de 50 euros”. Esas consultas se ejecutan a la vez contra varias fuentes:
- El conocimiento entrenado del propio modelo, que es estable, pero está limitado por la fecha de corte del entrenamiento.
- Un índice de búsqueda web pública —en el caso de ChatGPT, ese índice es principalmente Bing—.
- Un índice offline de OpenAI, una capa separada que se ofrece a clientes con requisitos de privacidad más exigentes.
Las tres capas no comparten estado. Es decir, puedes estar perfectamente posicionado en una y ser invisible en las otras dos. Por eso muchas marcas que llevan una década invirtiendo en SEO de Google se llevan ahora la sorpresa de que ChatGPT no las menciona: están bien posicionadas en una capa que la IA, para este tipo de consultas, casi no consulta. Bing, que durante años fue el patito feo de los planes de SEO, vuelve a importar.
*Top-tip: Es gratis darse de alta en Bing Webmaster Tools, el índice es más pequeño que el de Google y la indexación suele ser más rápida. Es probablemente la acción más barata que se puede ejecutar este trimestre con impacto medible.
Una vez que las fan-out queries devuelven candidatos, el modelo aplica un marco de tres señales para decidir qué entra en la respuesta con cita y qué se queda fuera:
- Datos estructurados de calidad: precio, stock, dimensiones, atributos, variantes. Lo que normalmente vive en la ficha de producto.
- Contenido citable: reseñas, guías de compra, comparativas, publicaciones especializadas, foros relevantes del sector.
- Sentimiento del usuario: lo que clientes reales dicen sobre la marca, en sus propias palabras, con detalle.
Las tres se retroalimentan. El sentimiento genera contenido de terceros que se convierte en cita; las citas apuntan a datos estructurados; los datos estructurados sustentan una experiencia de compra que vuelve a generar sentimiento. Las marcas que mejor están funcionando en visibilidad de IA tienen las tres señales activas. La mayoría tiene una o dos fuertes y una rezagada, y el gap de visibilidad casi siempre se explica por la que cojea.
Dicho esto, hay un dato que suele sorprender en las auditorías y que conviene tener presente antes de decidir dónde poner el presupuesto de contenidos. Alrededor del 30% de las citas que la IA muestra procede del propio site de la marca, y el 70% restante procede de fuentes externas —Reddit y foros, reseñas independientes, menciones en medios y publicaciones especializadas, marketplaces, estándares y publicaciones académicas o de organismos oficiales. Normalmente, este 70% queda desatendido porque no es directamente “autorable”. Y, sin embargo, es donde se gana o se pierde la mayor parte de la visibilidad.
La infraestructura desarrollada por Shopify para ponerte en el radar de la IA
¿Qué es el Universal Commerce Protocol (UCP)?
Llegamos al concepto central. El Universal Commerce Protocol es un estándar abierto, co-desarrollado por Shopify y Google, pensado para que cualquier agente de IA pueda conectarse y transaccionar con cualquier tienda online sin necesidad de integraciones individuales una por una. Es, básicamente, una capa común que permite que sistemas que no se conocen entre sí hablen entre ellos de forma fiable.
Las capacidades nativas que cubre el protocolo son cuatro:
- Descubrimiento de productos. El agente accede al catálogo, lo entiende y puede recomendar.
- Checkout nativo. Sesión, líneas de producto, totales, mensajes y pagos. Todo dentro del flujo, sin redirigir al usuario fuera.
- Gestión de pedidos y post-compra. Estado del pedido, devoluciones, incidencias.
- Linkado de identidad.
