Google está implementando un conjunto de cambios que trasladan el descubrimiento de productos de la coincidencia por palabras clave a experiencias conversacionales impulsadas por la intención. La IA sugerirá directamente tus productos a compradores potenciales.
Dos aspectos importan más para minoristas y agencias que gestionan Google Shopping a escala:
- Business Agent en Google Search
Business Agent es una nueva experiencia conversacional en Google Search en la que los compradores pueden “chatear” con una marca, como con un dependiente virtual. Google lo presenta como una evolución de la anterior experiencia de preguntas y respuestas del perfil de marca, con más personalización y una integración de datos más profunda. Puede usar los datos de compras de Merchant Center, además de información de tu sitio web, para responder preguntas, y Google señala que próximamente llegarán capacidades adicionales como entrenar al agente con datos del negocio e información de rendimiento. - Nuevos atributos de datos de Merchant Center diseñados para el comercio conversacional
Google también anunció decenas de nuevos atributos de Merchant Center orientados a mejorar el descubrimiento en superficies conversacionales como AI Mode, Gemini y Business Agent. Estos atributos “complementan” los feeds existentes y van más allá de las palabras clave tradicionales, incluyendo cosas como respuestas a preguntas frecuentes sobre el producto, accesorios compatibles y sustitutos.
La conclusión práctica es simple: si un comprador puede preguntarlo, deberías poder representarlo en datos de producto estructurados dentro de tu feed de Google Shopping.
Por qué esto hace que los feeds sean más importantes (y más operativos)
Históricamente, los feeds de Google Shopping eran una mezcla de cumplimiento (cumplir la especificación, evitar rechazos) y ajuste de rendimiento (títulos, product_type, etiquetas, cobertura de GTIN, precisión de precios). Eso sigue siendo muy importante, pero las compras conversacionales añaden un nuevo requisito:
- La “respuesta” a menudo necesita construirse a partir de datos del producto, no inferirse de un título escueto.
- La elegibilidad y la relevancia dependerán cada vez más de la cobertura de atributos, la consistencia y la especificidad.
- Tu feed se convierte en el sistema de registro de lo que un asistente de IA puede decir de forma segura y con confianza sobre tu catálogo.
La propia documentación de Merchant Center de Google ya plantea que el formato correcto y la integridad son esenciales, ya que la información de producto inexacta o faltante puede impedir que se muestren anuncios y fichas. Con interfaces agentivas, la penalización por datos débiles no es solo menor alcance; también son respuestas más flojas, menos clics cualificados y más conversaciones de “producto equivocado”.
Qué significan realmente los “atributos conversacionales” en la práctica
A partir del anuncio de Google, la dirección es clara: ir más allá de las palabras clave y ampliar la información estructurada que se corresponde con preguntas naturales:
- Especificaciones del producto (especificaciones estructuradas que normalmente viven en las PDP)
- Listas de preguntas y respuestas (preguntas y respuestas comunes que hacen los compradores)
- Listas de características (puntos destacados, diferenciadores)
- Información de compatibilidad (accesorios, repuestos, sustitutos)
- Facetas descriptivas adicionales como formas, sabores, temáticas (según la categoría)
Esto cambia cómo deberías pensar la optimización del feed. Es menos “hacer el título más largo” y más “hacer que el producto sea comprensible para un asistente”.
- Ejemplos de preguntas de compradores que tus datos deberían poder responder“¿Esta funda es compatible con iPhone 15 Pro Max?”
- “¿Este sofá pasa por una puerta de 76 cm?”
- “¿Este suplemento es vegano y sin gluten?”
- “¿Cuál es la diferencia entre el Modelo A y el Modelo B?”
- “¿Qué filtro de repuesto sirve para este purificador de aire?”
Si no puedes representar esas respuestas en atributos limpios (o las representas de forma inconsistente), el asistente o no mostrará tu artículo, o dará una respuesta genérica que quizá no convierta tan bien.
Checklist de preparación del feed para Business Agent y superficies de IA
Aquí tienes un checklist práctico que puedes usar para evaluar tu feed actual de Google Shopping y los datos de tu catálogo.
1) Asegura lo básico
Sigue siendo innegociable porque la elegibilidad en Merchant Center depende de ello.
- Consistencia de IDs, precios, disponibilidad, enlaces, image_link
- Cobertura de GTIN/MPN/marca cuando corresponda
- mapeo de categorías (google_product_category), higiene de product_type
- precisión de la configuración de envío e impuestos
Si esto es inestable, cualquier enriquecimiento de nivel superior se vuelve frágil.
2) Trata el contenido de la PDP como una fuente de datos, no solo como copy
La mayor parte del valor “conversacional” ya existe en algún lugar de tu sitio, pero no está estructurado:
- tablas de especificaciones
- listas de viñetas
- FAQs
- guías de tallas
- listas de compatibilidad
- manuales, listas de ingredientes, instrucciones de cuidado
- imágenes del producto
La tarea es extraerlo, normalizarlo y publicarlo en campos dedicados que puedan viajar a través de Google Merchant Center y llegar a experiencias de IA.
3) Construye una capa de compatibilidad (accesorios, piezas, sustitutos)
Google destacó explícitamente la compatibilidad y los sustitutos como ejemplos de la nueva dirección de atributos. En muchos verticales, la compatibilidad es donde se gana o se pierde la conversión:
- electrónica (fundas, cargadores, soportes)
- electrodomésticos (filtros, repuestos)
- automoción (compatibilidad/fitment)
- moda (estilismo, conjuntos a juego)
- belleza (equivalencias de tono, recambios)
Incluso una versión ligera ayuda: relaciones padre-hijo, agrupaciones “works_with” o mapeos curados de accesorios.
4) Crea preguntas y respuestas que coincidan con el lenguaje real de compra
Business Agent puede responder preguntas sobre productos con la voz de tu marca y usar Merchant Center más información del sitio web. Eso implica que deberías:
- estandarizar “preguntas comunes” por categoría
- asegurar que las respuestas sean coherentes con la política y la verdad de la PDP
- evitar afirmaciones ambiguas (especialmente en categorías reguladas)
5) Establece gobernanza y QA alrededor del enriquecimiento
En cuanto empiezas a generar o extraer atributos a escala, necesitas controles:
- reglas de validación (valores permitidos, regex, límites de longitud)
- umbrales de confianza para atributos extraídos
- trazabilidad de auditoría de qué cambió y por qué
- flujos de muestreo (revisión puntual por categoría, marca, banda de precio)
- monitorización de desviaciones cuando cambian las plantillas de PDP
Dónde encaja Feedoptimise: enriquecimiento, extracción y operaciones de feed
Feedoptimise está construido en torno a la idea de que la gestión de feeds es un trabajo continuo de datos, no una exportación puntual. En la plataforma, eso se refleja en tres capacidades directamente relevantes para el giro agentivo de Google:
1) Escalar modificaciones del feed y reglas específicas por canal
Feedoptimise admite la modificación masiva de datos mediante reglas y fórmulas para convertir, extraer, validar, fusionar desde archivos remotos y más, con cambios revisables en tiempo real. Esta es la base para crear salidas de “atributos conversacionales” que difieren por categoría o mercado sin reescribir tu catálogo de origen.
2) Extracción y completado de atributos con IA
Feedoptimise admite explícitamente la generación de contenido del feed con IA y la extracción asistida por IA para completar atributos faltantes (los ejemplos incluyen color, material, género), junto con la generación masiva y la reescritura de títulos, descripciones, categorías y otros atributos.
Esa es la clave para el comercio conversacional: puedes convertir texto desordenado de la PDP en campos estructurados a escala, sin esperar a que ingeniería remodele tu base de datos de productos. También puedes extraer información faltante de la PDP a partir de imágenes del producto, cuando esté presente.
Casos de uso prácticos para los nuevos atributos de Google incluyen:
- extraer pares de especificaciones desde la descripción y tablas de especificaciones a un bloque de especificaciones normalizado
- extraer especificaciones o información faltante de imágenes usando IA de visión
- generar una lista de características limpia a partir de descripciones extensas
- redactar respuestas de preguntas y respuestas basadas en tu PDP y restricciones de políticas
- derivar etiquetas de compatibilidad a partir de nombres de modelo y notas de compatibilidad
- inferir atributos faltantes (material, patrón, acabado, caso de uso) para mejorar la calidad de coincidencia
3) QA, reporting y experimentación controlada
Feedoptimise incluye informes integrados de aseguramiento de calidad y monitorización de atributos del feed, además de la capacidad de hacer pruebas A/B de variantes de datos activando o desactivando modificaciones. Para atributos conversacionales, esto importa porque querrás probar preguntas como:
- ¿Las listas de características generadas mejoran el CTR frente a las viñetas del fabricante?
- ¿Datos de compatibilidad más estrictos reducen las devoluciones?
- ¿Qué formatos de especificaciones generan mejor visibilidad en superficies de IA?
La nueva línea base de optimización: “¿Puede un asistente vender este artículo correctamente?”
Google está alineando Search, Shopping y Gemini hacia el descubrimiento conversacional, e invierte explícitamente en atributos de Merchant Center y en Business Agent como capa de datos e interacción. Eso eleva el listón de la calidad del feed. Un buen feed ya no es solo compatible y rico en palabras clave. Es completo, estructurado y respondible.
Si quieres que Feedoptimise apoye esto, el punto de partida más valioso suele ser una auditoría de enriquecimiento centrada en:
- qué preguntas de alta intención deberían poder responder tus productos
- qué atributos ya tienes vs. cuáles puedes extraer
- qué validación y QA necesitas antes de escalar el enriquecimiento con IA a todo el catálogo
si necesitas ayuda, asegúrate de ponerte en contacto usando nuestra página de contacto.