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Los modelos de DeepSeek ya son compatibles con Feedoptimise para la optimización de feeds de productos

Fri, 03 Jul 2026 13:25:38 +0000

Ahora puedes conectar DeepSeek a Feedoptimise y usarlo para la optimización de feeds de productos con IA, junto con ChatGPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Grok de xAI y modelos de código abierto autoalojados. Trae tu propia clave de API de DeepSeek, elige un prompt predefinido como el Optimizador de títulos o escribe el tuyo, y aplícalo en todo tu catálogo. ¿Qué es DeepSeek? DeepSeek es una empresa de investigación de IA conocida por lanzar modelos de lenguaje de alto rendimiento a una fracción del coste de API de la mayoría de competidores. Sus modelos obtienen buenas puntuaciones en benchmarks de razonamiento y lenguaje, y sus lanzamientos de pesos abiertos lo han convertido en una opción popular para equipos que se preocupan tanto por la calidad del resultado como por el coste por token. Para la optimización de feeds, ese precio importa más de lo que podría en un contexto de chat. Una sola ejecución de prompt contra un catálogo de 100.000 SKU significa 100.000 llamadas a la API. Cuando estás enriqueciendo títulos, generando descripciones, extrayendo atributos y traduciendo contenido en varios mercados, el coste por token se convierte en una partida real. DeepSeek te ofrece una forma de ejecutar esas cargas de trabajo a una tarifa más baja sin renunciar a la calidad del resultado. Cómo funciona la integración La configuración sigue el mismo patrón que nuestras otras integraciones de IA: Genera una clave de API en tu cuenta de DeepSeek. Añade la clave a tu cuenta de Feedoptimise en Integraciones de IA. Crea un nuevo modificador de IA en tu feed y selecciona DeepSeek como proveedor del modelo. Elige un prompt predefinido o crea uno personalizado, asígnalo a un atributo de destino y ejecútalo. Como te conectas con tu propia clave de API, pagas a DeepSeek directamente a sus tarifas y mantienes el control total del uso. No hay recargo por tokens ni un sistema separado de créditos de IA que gestionar. Prompts predefinidos, listos para usar Si quieres resultados sin escribir ni un solo prompt, la biblioteca predefinida cubre los trabajos de optimización de feeds más comunes. El Optimizador de títulos, por ejemplo, reestructura los títulos de producto en torno a los atributos que importan para cada canal, como marca, tipo de producto, color y talla, para que tus artículos coincidan con más consultas de búsqueda que los compradores realmente escriben. Seleccionas el prompt, lo apuntas a DeepSeek y se ejecuta. Los prompts ya están ajustados para datos de feed, así que no hay prueba y error para obtener un resultado utilizable. Prompts personalizados, control total Para cualquier cosa que los prompts predefinidos no cubran, el editor visual de plantillas de prompts te permite escribir tus propias instrucciones e insertar cualquier atributo del feed como variable. Algunas cosas que nuestros clientes crean con prompts personalizados: Reescrituras de títulos con recomendaciones personalizadas, por ejemplo, aplicando tus propios patrones de título por canal (Marca + Tipo de producto + Color + Talla), insertando palabras clave de alto rendimiento o aplicando reglas personalizadas Optimización del tipo de producto que garantiza que se inserten palabras clave relevantes en el atributo product_type, reforzando la coincidencia de consultas en canales como Google Shopping donde el tipo de producto tiene un peso real en el ranking Reescrituras de descripciones que siguen las directrices del tono de voz de la marca Mapeo de categorías frente a una taxonomía del canal o una estructura personalizada rica en palabras clave Extracción de atributos, obteniendo color, material o género a partir de texto de descripción no estructurado Traducciones del feed para entrar en nuevos mercados Auditorías de calidad de datos, por ejemplo, pidiendo al modelo que valore la relevancia del título del 1 al 10 y marque los artículos por debajo de un umbral Escribes el prompt una vez, y Feedoptimise lo aplica a los artículos seleccionados o a todo el catálogo. Diseñado para mantener bajos los costes de IA Las respuestas de IA en Feedoptimise se almacenan en caché y solo se actualizan cuando cambian tus datos de origen o la configuración del prompt. Combinado con los precios de DeepSeek, esto hace que las ejecuciones de optimización a gran escala sean baratas de mantener. Pagas por generar un título optimizado una vez, no en cada actualización del feed. Si quieres verificar que el resultado realmente funciona, puedes enviar títulos o descripciones generados por DeepSeek a la Suite de pruebas A/B y dejar que la plataforma aplique automáticamente la variante ganadora. Primeros pasos La compatibilidad con DeepSeek ya está disponible en todos los planes. Inicia sesión, abre tus integraciones de IA, añade tu clave de API de DeepSeek y estarás listo para ejecutar tu primer prompt. ¿Aún no usas Feedoptimise? Empieza una prueba gratuita o reserva una demo en vivo y te guiaremos en el proceso.

Cómo optimizar los títulos de Google Shopping: métodos basados en reglas y en IA

Wed, 10 Jun 2026 13:17:31 +0000

El título es el único campo que Google lee más cuando decide para qué consultas puede mostrarse tu producto. Si lo haces bien, amplías el conjunto de búsquedas con las que coincides, aumentas el CTR y reduces tu coste por clic. Si lo haces mal, pujas por tráfico que nunca iba a convertir. Hay dos formas de crear mejores títulos a escala. La primera se basa en reglas: concatenas los atributos que ya tienes en una estructura coherente y amigable para las consultas. La segunda se basa en IA: entregas los datos en bruto a un modelo de lenguaje y dejas que escriba o reescriba el título. Ambas tienen su lugar y, en Feedoptimise, puedes ejecutar una u otra, o ambas a la vez, sin tocar código. Este artículo recorre cada método con ejemplos y muestra dónde encajan los modificadores y la conectividad multi-LLM de la plataforma. Qué busca Google en un título Antes de optimizar nada, alinea tus títulos con tres restricciones. Longitud. El atributo title permite hasta 150 caracteres, y la recomendación de Google es usarlos. Coloca los atributos que importan para la coincidencia y para el clic en los primeros 70, ya que los usuarios normalmente solo ven los primeros 70 o menos según el tamaño de la pantalla; después añade palabras clave SEO para completar el espacio restante. El objetivo es usar toda la capacidad, no recortar los títulos. Orden. Google lee de izquierda a derecha y pondera más las palabras iniciales. Prioriza al principio los términos que un comprador escribiría y reordena las palabras clave existentes para que los términos con mayor CTR queden cerca del inicio. Si “vinyl” es un término fuerte para música, “Vinyl, Eminem, Curtain Call: The Hits (2LP)” es mejor que dejar “Vinyl” al final. Estructura. Google publica formatos de título sugeridos por categoría de producto. Los patrones desde los que trabajan la mayoría de minoristas: Ropa: Marca + Género + Tipo de producto + Atributos (Color, Talla, Material) Consumibles: Marca + Tipo de producto + Atributos (Peso, Cantidad) Bienes duraderos: Marca + Producto + Atributos (Tamaño, Peso, Cantidad) Electrónica: Marca + Atributo + Tipo de producto (más Número de modelo) Libros: Título + Tipo + Formato + Autor El patrón base de Google para electrónica se detiene en el tipo de producto, pero merece la pena añadir el número de modelo, ya que los compradores buscan modelos específicos por nombre. Mantén los títulos únicos. Cada variante de producto debe tener su propio título en lugar de compartir uno entre tallas o colores. Un título que incluya talla y color ya lo hace, y puedes confirmarlo durante la configuración. Evita el lenguaje promocional. Palabras como “envío gratis”, “mejor precio” o “oferta” hacen que los títulos se desaprueben y no aportan nada a la coincidencia de consultas. Con esas reglas en mente, aquí tienes los dos métodos de creación. Método 1: títulos basados en reglas mediante concatenación de atributos La idea es simple. Tomas campos estructurados que ya tienes —marca, género, tipo de producto, color, talla, material— y los unes en un orden fijo para producir un título limpio y predecible para cada producto del catálogo. Este es el método adecuado cuando tus datos de origen son fiables y están bien estructurados. Es rápido, cada salida es predecible y puedes auditar exactamente cómo se produjo cualquier título. Los modificadores que usas Feedoptimise incluye más de 120 modificadores, y los encadenas en un constructor visual de reglas donde la salida de uno se convierte en la entrada del siguiente. Para la concatenación de títulos, unos pocos hacen la mayor parte del trabajo: Concatenator: une dos o más cadenas en una sola. Mapper: asigna valores en bruto a otros más limpios, útil para normalizar entradas desordenadas antes de que lleguen al título. IF: devuelve valores diferentes según una condición, para que la estructura pueda cambiar por tipo de producto o según qué campos estén rellenados. Case formatter: corrige las mayúsculas/minúsculas, para que ADIDAS pase a Adidas. Trim y Text sanitiser: eliminan espacios sobrantes y caracteres ocultos. Truncate y Text counter: mantienen el título dentro del límite de caracteres y te dicen cuánto mide. Ejemplo trabajado: ropa Supongamos que vendes ropa y tienes estos campos: brand = adidas gender = Women's product_type = Running Shoes color = Core Black size = US 6 Siguiendo el patrón de ropa de Google, encadenas los campos con Concatenator en este orden: Brand + Gender + Product Type + Color + Size El resultado: Adidas Women's Running Shoes Core Black US 6 Ahora cada producto del feed sigue la misma forma. Un comprador que busque “women's adidas running shoes” coincide con las palabras que están al principio del título. Ejemplo trabajado: electrónica En electrónica, el atributo definitorio y el número de modelo son clave: brand = Samsung attribute = 65 inch product_type = 4K QLED Smart TV model = QE65Q80D Encadenado como Marca + Atributo + Tipo de producto + Modelo: Samsung 65 inch 4K QLED Smart TV QE65Q80D Añadir lógica y guardarraíles Los catálogos reales no son ordenados, así que unos pasos extra mantienen la salida limpia. Estructura condicional. Usa IF para que el formato del título se adapte. Si gender está vacío, elimínalo de la cadena en lugar de dejar un doble espacio. Si product_type es “Books”, cambia al patrón de libros. Normaliza antes de unir. Ejecuta Mapper para que “blk”, “Black” y “BLACK” se resuelvan como “Black” antes de entrar en el título. No necesitas aplanar nombres de color descriptivos. “Walnut” o “Royal Sapphire” pueden quedarse en el título siempre que el atributo color separado lleve un valor estándar. Si solo tienes el color dentro del título y no como campo separado, el extractor de Color puede sacarlo, de modo que “Royal Sapphire Cocktail Dress” devuelva “Blue”. Rellena huecos con datos existentes. El extractor de Gender y el extractor de Age group leen el título o la categoría y devuelven el valor correcto, que luego puedes encajar en la estructura. Usa el título completo y luego protege el límite. Intenta llenar los 150 caracteres: empieza con los atributos que impulsan la coincidencia y los clics, y luego añade palabras clave relevantes después de los primeros 70. Configura Truncate a 150 como tope duro para que nada se desborde y usa Text counter durante la configuración para confirmar que tus atributos clave quedan dentro de los primeros 70. Cada uno de estos pasos se previsualiza en vivo contra productos reales de tu catálogo antes de publicar, para que veas los títulos finales y detectes los casos límite antes de que nada llegue a Google. Dónde se queda corto lo basado en reglas La concatenación solo reordena lo que ya tienes. Si tus títulos de origen son escasos, inconsistentes o están escritos para humanos en lugar de para búsqueda, unir campos produce un título ordenado que aun así se pierde los términos que usan los compradores. Ahí es donde el segundo método se gana su lugar. Método 2: títulos basados en IA con conectividad multi-LLM En lugar de ensamblar campos en un orden fijo, le das a un modelo de lenguaje los datos del producto y un prompt, y escribe un título que suena natural e incluye los términos que la gente busca. El modelo puede inferir atributos que faltan, reformular textos de origen torpes y adaptar la redacción por categoría. La plataforma trata esto como un modificador más, así que encaja en el mismo flujo visual que las reglas anteriores. Elige tu modelo o mezcla varios Feedoptimise se conecta a los principales LLM como: OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude y xAI Grok, además de nuestros propios modelos abiertos alojados. Dos cosas hacen que esto sea práctico a escala de feed y no una simple curiosidad: No estás atado a un solo proveedor. Cada uno tiene un modificador dedicado de Title Optimiser (OpenAI Title Optimiser, Google Gemini Title Optimiser, Anthropic Claude Title Optimiser, xAI Grok Title Optimiser) además del AI Title Optimiser alojado. Cambia de modelo sin reconstruir la regla y elige el que te dé los mejores títulos por el precio. Puedes encadenar distintos modelos en un mismo flujo. Como cada interfaz de prompt es su propio modificador, puedes usar un modelo para generar, un segundo para comprobar y un tercero para traducir. Una secuencia de ejemplo: Anthropic Claude Prompt reescribe el título a partir de los atributos del producto. Google Gemini Prompt puntúa ese título del 1 al 10 y devuelve solo el número. Un modificador IF mantiene el título de IA cuando la puntuación supera tu umbral y vuelve al título basado en reglas cuando no lo hace. Eso es una compuerta de calidad construida con dos proveedores, montada visualmente y ejecutándose en todo el catálogo. Control total sobre el prompt El prompt no es una caja negra. Un editor WYSIWYG de plantillas de prompt te permite insertar tus atributos del feed directamente en la instrucción, para que el modelo trabaje con datos reales del producto y no con suposiciones. Un prompt de título funcional: Write a Google Shopping product title, up to 150 characters, and use the space. Put the attributes that drive matching and clicks in the first 70 characters, then add relevant search keywords after that. Lead with brand, then product type, then the most important attributes. Use this order for apparel: brand, gender, type, color, size. Front-load the highest-CTR term. Keep each variant title unique. No promotional words. No ALL CAPS. Return the new title only. Brand: {{brand}} Type: {{product_type}} Color: {{color}} Size: {{size}} Description: {{description}} Rellena los huecos a los que las reglas no llegan Los modificadores de IA hacen más que reescribir. El AI Attributes Extractor extrae atributos como color, material y género de la descripción cuando faltan como campos. El Image Attributes Extractor (disponible en OpenAI y Gemini) lee la imagen del producto y devuelve lo mismo, así que puedes recuperar la marca desde una etiqueta en una foto. El modificador AI Product Highlights extrae las características destacadas de la descripción, que puedes alimentar al título para incluir los atributos que ganan clics. Así que la vía de IA corrige exactamente la debilidad de la vía basada en reglas: fabrica atributos limpios y estructurados donde tus datos de origen no los tienen y luego los escribe en un título. Enriquece los títulos con datos reales de términos de búsqueda El propio consejo de Google es añadir a los títulos términos de búsqueda con muchas impresiones: términos amplios para ganar impresiones (“patio”, “shoe”) y términos granulares para ganar clics (“wicker”, “Energy Star”), usando fuentes como Google Trends, el informe de Search Terms y Keyword Planner. El truco es incorporar esos datos a la regla del título en lugar de adivinar. Aquí es donde la plataforma hace algo que una construcción basada solo en reglas o un prompt genérico de IA no pueden. El modificador Report extrae datos de Google Ads y Google Analytics, y los Analysers muestran qué está funcionando, para que puedas dirigir datos reales de impresiones y clics al flujo del título. Identifica los términos que los compradores realmente usan y luego o bien los mapeas dentro de la estructura basada en reglas o se los pasas al prompt de IA como las palabras clave a destacar. Enriqueces los títulos con evidencia, no con suposiciones. Coste y pruebas Dos funciones mantienen esto asequible y medible. Caching. Feedoptimise guarda en caché las respuestas de IA y solo las actualiza cuando cambian tus ajustes o los datos subyacentes del producto, así que no pagas al modelo para regenerar el mismo título en cada ejecución del feed. Pruebas A/B. Feedoptimise te permite generar dos variantes de título —una basada en reglas y otra con IA, o dos prompts de IA distintos— y luego programar una prueba A/B que muestre la versión que mejor rinde en el canal. Optimizas por resultados, no por opinión. Qué método usar y cuándo Usa la concatenación basada en reglas cuando tus datos de atributos estén limpios y completos. Es más barato, totalmente predecible y muy fácil de auditar. Usa IA cuando los títulos de origen sean débiles, falten atributos o quieras una redacción que refleje cómo buscan realmente los compradores. En la práctica, la configuración más potente combina ambos. Extrae y limpia atributos con IA, concaténalos con reglas para una estructura predecible, valida la longitud con Truncate y Text counter, y luego haz una prueba A/B del título basado en reglas frente a uno totalmente escrito por IA para ver cuál premia el canal. Como cada paso vive en el mismo flujo visual, cambiar entre ambos métodos, o combinarlos, es cuestión de añadir un modificador, no de reconstruir una canalización. Primeros pasos Si ya ejecutas feeds con Feedoptimise, abre la biblioteca de modificadores y crea primero el título basado en reglas. Te da una base fiable en minutos. Luego añade un AI Title Optimiser encima, apúntalo a un solo modelo para empezar y haz una prueba A/B entre ambos. Deja que los datos del canal decidan cuál gana, por categoría si quieres ir más lejos. Si aún no estás en la plataforma, este es el tipo de trabajo para el que se crearon el constructor visual de reglas y los modificadores multi-LLM. Puedes probarlo con tu propio catálogo con la prueba gratuita.

Atributos conversacionales de Google Shopping para tu feed de productos

Wed, 27 May 2026 09:34:16 +0000

Google acaba de publicar un nuevo conjunto de atributos de producto opcionales para los feeds de productos de Merchant Center, llamados atributos conversacionales. El objetivo es ofrecer a los sistemas de IA y a los agentes conversacionales, incluido el Modo IA en la Búsqueda, una forma estructurada de entender los matices de tus productos que la especificación tradicional de datos de producto nunca fue diseñada para expresar. Esto encaja con el movimiento más amplio de Google hacia un shopping conversacional impulsado por la intención. Tu feed se está convirtiendo en la base de conocimiento que la IA utiliza para responder preguntas, sugerir alternativas y presentar variantes. Los atributos conversacionales son la forma de aportar ese conocimiento en un formato limpio y legible por máquinas. Admitimos los seis nuevos atributos desde el primer día, y podemos ayudarte con cada uno de ellos: mediante generación con IA, modificadores dedicados, gestión nativa de productos padre o nuestro motor de informes. Qué son realmente los atributos conversacionales Los atributos son opcionales. Enviarlos no afecta al estado de aprobación de tus productos existentes, y no necesitas duplicar datos ya proporcionados en description, product_highlight o product_detail. Hay seis atributos: 1) Preguntas y respuestas (question_and_answer) Un bloque de preguntas frecuentes estructurado adjunto al producto, expresado como pares de pregunta/respuesta. Este es exactamente el tipo de información que los compradores preguntan en la búsqueda conversacional: «¿Viene con cargador?», «¿Se puede lavar en el lavavajillas?», «¿Es compatible con Bluetooth 6.0?». Si ya publicas FAQs en tus páginas de producto, ese contenido debe promocionarse al feed. Las superficies de IA pueden entonces referenciar o citar tus respuestas directamente al responder a las preguntas de los compradores. Cómo ayuda Feedoptimise: podemos usar IA para leer el contenido de tus productos, incluidas descripciones, especificaciones, páginas de producto y cualquier material de referencia que importes, y crear pares de pregunta/respuesta relevantes para cada producto. El resultado se compone en el formato que Google espera, por lo que puede enviarse directamente sin ningún procesamiento adicional por tu parte. 2) Producto relacionado (related_product) Una forma de declarar relaciones estructuradas entre productos de tu catálogo. El atributo es un grupo de tres subatributos: tipo de relación, tipo de identificador e identificador. Los tipos de relación incluyen accessory, required_part, often_bought_with y más. Por ejemplo, puedes decirle a Google que una funda específica es un accesorio para un teléfono listado bajo un ID de producto o GTIN determinado. Esto va mucho más allá de lo que item_group_id o el remarketing dinámico pueden expresar. Cómo ayuda Feedoptimise: tenemos un modificador dedicado creado específicamente para related_product. Compone el valor en el formato exacto que Google requiere, incluidos los tres subatributos, y te permite construir relaciones a partir de reglas sobre tu catálogo: accesorios agrupados por categoría, piezas necesarias inferidas a partir del tipo de producto, often_bought_with derivado de datos de rendimiento o de lógica de merchandising. Puedes apilar múltiples reglas y producir una lista separada por comas de relaciones por producto. 3) Opción de variante (variant_option) Se usa en combinación con item_group_id y item_group_title para describir qué hace distinta a cada variante. Cada variante lleva una lista de pares nombre/valor como color:moonstone,memory:512GB,size:8, para que las superficies de IA puedan presentar la matriz de variantes de forma coherente. Esto es especialmente importante para moda y electrónica, donde el mismo producto tiene muchos SKU y los compradores preguntan cosas como «muéstrame esto en negro con 256GB de almacenamiento». Cómo ayuda Feedoptimise: tenemos un modificador dedicado para variant_option que gestiona la estructura específica de nombre/valor requerida por Google. Defines qué campos de origen se asignan a qué ejes de variante, incluidos metafields, atributos personalizados, columnas separadas o cualquier combinación de estos, y el modificador compone el valor con el formato correcto para cada producto. 4) Título del grupo de artículos (item_group_title) El título padre para una familia de variantes. Mientras que title es el nombre completo a nivel de SKU (por ejemplo, «Google Pixel 9 Pro 512GB Moonstone»), item_group_title es el nombre de la familia («Google Pixel 9»). Permite que la IA presente una familia de productos limpia en una conversación y luego profundice en una variante específica. Cómo ayuda Feedoptimise: esto es sencillo. Nuestras apps y plugins nativos (Shopify, Magento, WooCommerce, Salesforce Commerce Cloud y otros) ya exponen el concepto de un título de producto padre en todo el catálogo, por lo que item_group_title se asigna directamente a ese valor. No se requiere configuración adicional ni trabajo de contenido. 5) Enlace a documento (document_link) Una URL, o una lista de URLs separadas por comas, que apunta a documentos PDF relacionados con el producto. Los casos de uso típicos son manuales de usuario, instrucciones de montaje, fichas técnicas, listas de ingredientes y guías de cuidado. Los agentes de IA pueden usar estos documentos para responder preguntas detalladas que no cabrían dentro de una descripción. Cómo ayuda Feedoptimise: el mapeo en sí es simple; el valor suele estar en un metafield, un atributo personalizado o un campo dedicado en tu plataforma. El único requisito por tu parte es que los documentos existan y sean accesibles públicamente. Una vez que eso esté listo, el campo se asigna directamente al feed. 6) Ranking de popularidad (popularity_rank) Un valor numérico que representa cómo rinde un producto frente al resto de tu catálogo, expresado como un porcentaje. Un valor de 95,5 significa que el producto se sitúa en el 4,5% superior de tu inventario por rendimiento. Esta señal ayuda a la IA a decidir qué artículos mostrar cuando un comprador pide «tus zapatillas de running más populares» o «abrigos de invierno más vendidos». Cómo ayuda Feedoptimise: podemos generar popularity_rank directamente usando nuestra funcionalidad de informes. Cuando conectas tu feed a una fuente de datos como Google Analytics, Google Ads o los informes de tu propia tienda, nuestro motor de informes puede clasificar los productos entre sí y producir el valor porcentual que Google espera. El ranking se actualiza automáticamente a medida que se actualizan los datos de rendimiento. Una nota práctica para minoristas y gestores de feeds Empieza con los datos que ya tienes. Si tus páginas de producto incluyen FAQs, enlazan a manuales en PDF o exponen atributos de variantes mediante datos estructurados, la mayor parte del trabajo es extracción y mapeo más que creación de contenido. Nuestros plugins y apps nativos se conectan a tu tienda mediante endpoints tipo API con acceso completo a tu base de datos de productos, incluidos metafields y atributos personalizados, por lo que los datos ya están disponibles. Para tiendas sin una integración nativa, nuestro rastreador web puede extraer la misma información de las páginas de producto. Hacia dónde se dirige Google Shopping Google ha estado reorganizando Shopping de forma constante en torno al Modo IA, Business Agent y el descubrimiento conversacional. La señal es consistente: el conocimiento estructurado del producto es lo que la IA necesita para recomendar, comparar y presentar tus productos dentro de superficies conversacionales. Los atributos conversacionales son el primer vocabulario estandarizado que Google ha lanzado con ese propósito. Si quieres empezar a enviarlos, puedes hacerlo hoy mismo dentro de tu cuenta de Feedoptimise. Si te gustaría ayuda con preguntas y respuestas generadas por IA, relaciones estructuradas, opciones de variantes o ranking de popularidad a partir de tus datos de rendimiento, nuestro equipo puede configurarlo contigo.

12 métricas de informes de Shopify que puedes convertir en etiquetas personalizadas para tu feed de productos

Sat, 23 May 2026 13:33:24 +0000

Tu tienda Shopify recopila cada día una enorme cantidad de datos de rendimiento. Sesiones por país, tasa de conversión por producto, tasa de rebote, consultas de búsqueda en el sitio, rendimiento del widget de recomendaciones, comportamiento de clientes recurrentes. La mayor parte se queda dentro de la sección Informes de Shopify y nunca llega a las decisiones que tus canales publicitarios están tomando en tu nombre. Feedoptimise ahora puede extraer cualquier métrica de cualquier informe de Shopify directamente a tu feed de productos y convertir esa métrica en una etiqueta personalizada. Sin SQL, sin hojas de cálculo, sin fórmulas de puntuación abstractas. La etiqueta queda disponible en tu feed de Google Shopping, Meta, TikTok o cualquier otro canal, lista para impulsar pujas, estructura de grupos de anuncios y lógica de conjuntos de productos. A continuación tienes 12 reglas de etiquetado que los minoristas configuran con más frecuencia. Cada una es una regla única y sencilla basada en una métrica que ya está disponible en tus informes de Shopify. 1. Más vendido, basado en conversiones recientes Regla: si un producto tuvo 30 o más conversiones en los últimos 30 días, etiquétalo como bestseller. Por qué ayuda: separa tus más vendidos en un grupo de recursos dedicado de Performance Max o en un conjunto de catálogo de Meta Advantage+ con pujas más altas y tu creatividad más potente. Dejas de repartir el presupuesto por igual entre productos que rinden de forma muy diferente. 2. Venta lenta, basado en sesiones Regla: si un producto tuvo menos de 10 sesiones en los últimos 14 días, etiquétalo como slow_mover. Por qué ayuda: los productos de venta lenta pueden excluirse de campañas de shopping amplias, combinarse con títulos orientados a descuentos o enviarse a feeds de liquidación. Dejas de malgastar presupuesto de impresiones en productos con los que nadie interactúa. 3. Niveles de tasa de conversión Regla: si la tasa de conversión es superior al 5%, etiquétalo como cvr_high. Entre el 2% y el 5%, etiquétalo como cvr_mid. Por debajo del 2%, etiquétalo como cvr_low. Por qué ayuda: las pujas por niveles te permiten impulsar agresivamente los productos que convierten cuando se muestran y reducir en los que consumen presupuesto sin devolver ventas. 4. Etiqueta de fortaleza geográfica Regla: si las sesiones desde Canadá superan las 200 al mes, etiquétalo como strong_in_ca. Por qué ayuda: las etiquetas específicas por región te permiten crear campañas orientadas por país en torno a los productos que ya tienen demanda en ese mercado, en lugar de ejecutar el mismo impulso global en todas partes. 5. Indicador de alta tasa de rebote Regla: si la página de producto tiene una tasa de rebote superior al 75% en los últimos 30 días, etiquétalo como high_bounce. Por qué ayuda: un rebote alto es una señal de que algo en la página de producto no está bien, ya sea el precio, la fotografía, el texto o la velocidad de la página. Mostrar estos productos como un grupo etiquetado facilita que tu equipo priorice las correcciones. 6. Desajuste entre demanda de búsqueda y resultados Regla: si un producto aparece en consultas de búsqueda en el sitio 50 o más veces al mes pero tuvo menos de 5 conversiones en la misma ventana, etiquétalo como search_demand_unmet. Por qué ayuda: esta combinación apunta a demanda sin recompensa. Los clientes buscan, encuentran el producto y luego no compran. Vale la pena investigar niveles de stock, competitividad de precio o claridad de la página de producto. 7. Ganadores del widget de recomendaciones Regla: si un producto tiene 20 o más conversiones procedentes del widget de recomendaciones de productos de Shopify en los últimos 30 días, etiquétalo como recommend_winner. Por qué ayuda: son productos que combinan bien con otros en tu tienda. Son buenos candidatos para campañas de venta cruzada, promociones de bundles y creatividades de “frecuentemente comprados juntos”. 8. Favoritos de referencia social Regla: si las sesiones desde referentes sociales superan las 100 al mes, etiquétalo como social_favorite. Por qué ayuda: estos productos ya conectan con audiencias sociales. Impúlsalos más en campañas de catálogo de Meta Advantage+ y TikTok en lugar de repartir el mismo esfuerzo en Google Shopping, donde la señal de demanda es diferente. El mismo patrón de regla funciona para cualquier fuente de referencia, no solo social, así que puedes hacer lo mismo para referentes de newsletters, sitios de afiliados o dominios de partners específicos. 9. Tendencia al alza, basado en crecimiento de visitantes Regla: si el recuento de visitantes de los últimos 7 días es al menos un 50% mayor que el de los 7 días anteriores, etiquétalo como trending_up. Por qué ayuda: detecta ganadores emergentes antes de que aparezcan en cifras absolutas de conversiones. Útil para adelantarte a picos de demanda en tu estrategia de pujas, especialmente durante impulsos estacionales, momentos virales o menciones en prensa. 10. Abandono en el checkout Regla: si la tasa de conversión de la página de producto es superior al 3% pero la tasa de conversión del checkout es inferior al 40%, etiquétalo como checkout_issue. Por qué ayuda: un fuerte interés en la página de producto pero una finalización débil del checkout suele apuntar a costes de envío, opciones de pago o señales de confianza en el checkout, no al producto en sí. Señálalos para tu equipo de CRO en lugar de penalizar los productos reduciendo pujas en tus campañas de pago. 11. Fracasos de recomendaciones Regla: si un producto aparece en el widget de recomendaciones de Shopify pero la interacción es inferior al 1%, etiquétalo como recommend_flop. Por qué ayuda: es lo contrario de la regla 7. Estos productos se están promocionando como venta cruzada pero los clientes no responden. Vale la pena revisar la fotografía del producto, el precio o el encaje de categoría para que dejen de arrastrar tu estrategia de valor medio del pedido. 12. Favorito de clientes recurrentes Regla: si las compras de clientes recurrentes representan más del 40% de las compras totales de un producto, etiquétalo como loyalty_pick. Por qué ayuda: los productos con altas tasas de recompra convierten por fidelidad más que por clics de anuncios. Priorízalos en campañas de email de retención y de ciclo de vida, y considera reducir el gasto de adquisición de pago en ellos, ya que convierten sin ese empuje. Cómo funciona la configuración La configuración sigue el mismo patrón que cualquier otra configuración de etiquetas de Feedoptimise. Conecta tu tienda Shopify mediante la app Custom Feedoptimise Reports Exporter si aún no lo has hecho. Añade Informes de Shopify como fuente de datos en la sección Informes. Elige el informe y la métrica que quieres usar, por ejemplo conversiones de Tasa de conversión a lo largo del tiempo, o sesiones de Sesiones por ubicación. Define tu ventana de tiempo. Las opciones habituales son los últimos 7 días, los últimos 14 días, los últimos 30 días o los últimos 90 días. Escribe la regla con condiciones sencillas. Si conversiones en los últimos 30 días >= 30, entonces etiqueta = "bestseller". En caso contrario, deja vacío o aplica otra condición. Asigna la etiqueta resultante a custom_label_0 o a cualquier otro campo personalizado de tu feed. Guarda la configuración del feed. La etiqueta se actualiza automáticamente en cada ejecución del feed. Puedes apilar varias reglas en el mismo campo de etiqueta personalizada, de modo que una sola etiqueta pueda expresar niveles como bestseller, mid_seller, slow_mover, no_data. También puedes usar diferentes espacios de custom_label para distintas dimensiones, de modo que custom_label_0 pueda seguir niveles de ventas mientras custom_label_1 sigue la tasa de rebote y custom_label_2 sigue la fortaleza regional. Por qué extraer de Shopify en lugar de solo Google Ads Google Ads solo te muestra lo que está ocurriendo dentro de tus campañas de pago. Shopify te muestra la imagen completa de tu tienda, incluyendo tráfico orgánico, visitas directas, referentes sociales, búsqueda en el sitio, rendimiento del widget de recomendaciones y comportamiento de clientes recurrentes. Un producto puede ser un héroe silencioso en tráfico orgánico y directo y aun así pasar desapercibido en tus feeds de pago porque los datos de pago por sí solos ocultan su verdadero valor. Etiquetar basándose en datos de Shopify lleva esa visión completa a tu publicidad. Dejas de pujar únicamente según lo que Google Ads te dice que pujes, y empiezas a pujar según lo que tu tienda realmente recompensa. Dónde encaja esto Esto forma parte del conjunto de herramientas de Feedoptimise Informes y Labelizer. El mismo enfoque funciona cuando importas métricas desde Google Ads, Google Analytics, hojas de cálculo personalizadas u otras fuentes CSV. Shopify es una de las fuentes de mayor valor para la mayoría de los minoristas porque reúne la imagen completa de ventas y comportamiento en un solo lugar, y porque los datos ya se asignan limpiamente a tus IDs de producto y variantes. Si tu tienda ya está conectada a Feedoptimise, puedes empezar a configurar hoy mismo etiquetas personalizadas basadas en Shopify. Si te gustaría ayuda para definir las reglas adecuadas para tu catálogo y canales, nuestro equipo de servicio gestionado puede crearlas contigo sin coste adicional. Contacta con nosotros para empezar, o inicia tu prueba gratuita de 7 días y conecta tu tienda Shopify con un solo clic.

Actualizaciones parciales del feed para importaciones de Shopify: importaciones más rápidas de precios, stock y nuevos productos

Fri, 08 May 2026 10:25:40 +0000

¿Tienes una tienda Shopify con una gran cantidad de productos y sus variaciones? ¿Y muchos metafields? Entonces quizá hayas notado lo dolorosamente lenta que puede ser una importación completa de este tipo de tiendas. La razón está en la naturaleza de los límites de tasa de la Shopify GraphQL Admin API. Cuanto más rica es la información que consulta tu integración, mayor es su coste en términos del límite de la API. Como resultado, una integración puede verse obligada a ralentizarse drásticamente para no gastar todos sus puntos de cuota demasiado pronto. Para abordar este problema, hemos introducido un par de nuevas funciones en la integración de Shopify de Feedoptimise: ahora puedes ejecutar actualizaciones parciales (o deltas/importaciones incrementales) en paralelo con las importaciones completas habituales. Por qué las importaciones completas de Shopify pueden ser lentas en catálogos grandes Al usar la Shopify GraphQL Admin API, es necesario llevar un control del presupuesto de tu límite de puntos. Cada campo incluido en una sola llamada a la API consume una cierta cantidad de puntos, según una fórmula compleja. Los valores escalares simples, los enums y los objetos consumen 1 punto por llamada. El coste de las conexiones depende del número de elementos devueltos. Las mutaciones (escrituras) cuestan 10 puntos por llamada. Cada tienda comienza con 1000 puntos en el pool. Los puntos se reponen según una tasa constante por segundo basada en el nivel de tu plan. El plan estándar de Shopify ofrece una tasa de reposición de 100 puntos/seg; 200 puntos/seg para el plan Advanced y hasta 1000 puntos/seg para los planes Shopify Plus o Enterprise. Dependiendo de la cantidad de información solicitada de cada producto en una consulta masiva (información de precio y stock, metafields, imágenes y referencias, traducciones), una sola consulta puede consumir 50 o 100 puntos fácilmente, a veces incluso más después de agrupar muchos productos en una sola. Una vez que el presupuesto llega a cero, la tasa queda limitada a una reposición lenta. Aunque Shopify devuelve puntos a un ritmo fijo e independientemente de la velocidad a la que el software solicitante los consuma. Por lo tanto, por ejemplo, una tienda con 100.000 SKU con un uso intensivo de metafields requeriría muchos puntos por consulta para un solo producto, más que la tasa de reposición. Por ello, la integración se ve obligada a esperar hasta obtener la cuota de puntos para poder realizar otra llamada a la API. Cómo las actualizaciones parciales superan este problema Hemos desarrollado tres modos de actualización parcial para evitar los problemas mencionados. Mientras el resto de los atributos de tus productos se importa durante las importaciones completas semanales/mensuales habituales, las siguientes actualizaciones parciales permiten obtener datos actualizados de precios y stock o nuevos productos mucho más rápido, cada pocas horas. Tres tipos de actualizaciones parciales Aquí tienes una breve lista de lo que se incluye en cada modo de actualización parcial: Actualizaciones de precios - información de precios actual en todos los productos y variantes, incluidas diferentes divisas. Actualizaciones de inventario - información de stock para todos tus productos. Importación de productos añadidos recientemente - Es posible combinar cualquiera o todos los modos indicados. Los atributos de tu catálogo permanecen intactos hasta la siguiente importación completa programada. Es posible combinar cualquiera o todos los modos indicados. Los atributos de tu catálogo permanecen intactos hasta la siguiente importación completa programada. Programación independiente para cada modo Cada uno de los tres tipos de actualización parcial puede programarse de forma independiente en cuanto a frecuencia. Aquí tienes un ejemplo de programación óptima: Importación completa - cada noche o durante horas de baja demanda una vez a la semana; importaciones parciales - varias veces al día, por ejemplo, cada pocas horas empezando temprano por la mañana. La parte que consume más tiempo (extracción de datos, obtención de traducciones, resolución de variantes, procesamiento de imágenes) seguirá realizándose por la noche como de costumbre. Pero los cambios de precios y stock se propagan a tus feeds en pocas horas. Te permite responder rápidamente a los cambios del mercado y adaptar los precios de tus productos. Además, las actualizaciones parciales reducen el número de llamadas a la API, por lo que es más probable que tu presupuesto de límite de puntos sea suficiente para otras apps e integraciones conectadas a la misma tienda. La desventaja Aunque las actualizaciones parciales son excelentes para obtener precios y niveles de stock actualizados o importar productos añadidos recientemente, otros atributos permanecerán tal cual hasta que se ejecute la siguiente importación completa. Si has cambiado el valor de un metafield, editado el título de un producto, cambiado una imagen o realizado cualquier otra acción con el producto, el cambio solo tendrá efecto con la siguiente importación completa. Este enfoque se adapta a la mayoría de las tiendas, ya que los detalles del producto como el título, los metafields y la descripción no cambian tan a menudo como los precios y el stock. Y siempre que necesites enviar una actualización de contenido urgente, aún puedes forzar una importación completa bajo demanda. ¿Cuáles son los beneficios? Uno de nuestros clientes tenía problemas porque su importación de Shopify tardaba más de 20 horas en completarse. Esto ocurría en su tienda más grande, que contenía más de 100.000 SKU y variantes y utilizaba ampliamente metafields y traducciones en varios idiomas. Desde que la nueva función está disponible, hemos podido mejorar significativamente la situación. Los ciclos de importación parcial actualmente tardan menos de 30 minutos en completarse. Aunque los tamaños del catálogo y los outputs de feed generados se mantuvieron sin cambios, las importaciones parciales ahora extraen cantidades menores de información sobre cada producto, lo que permite realizar un mayor número de solicitudes por minuto. Las importaciones completas habituales ocurren solo una vez a la semana, mientras que los precios y el stock se actualizan en un periodo de tiempo más corto. ¿Quién debería habilitar esta función? La funcionalidad propuesta puede ser útil especialmente para quienes tienen: Tiendas grandes (más de 100.000 SKU); Uso intensivo de metafields y traducciones; Varios mercados configurados en su tienda Shopify; Cambios frecuentes en precios o stock. Si tu catálogo es lo suficientemente pequeño como para poder importarse regularmente en un par de minutos, difícilmente experimentarás alguna mejora de rendimiento. ¿Cómo activar esta función? Solo inicia sesión en tu cuenta de Feedoptimise. Ve a la página de configuración de tu fuente de Shopify y encuentra los interruptores para cada tipo de importación parcial justo al lado de tu configuración actual de importación completa. Actívalos, elige las frecuencias necesarias y la próxima vez que se ejecute tu importación, lo hará en modo parcial. Y si necesitas ayuda para configurar el calendario de importación parcial, solo contáctanos a través de la sección de soporte de nuestra plataforma y nuestro equipo estará encantado de ayudarte.

El primer servidor MCP para la gestión de feeds de productos, creado para Claude y ChatGPT

Wed, 22 Apr 2026 12:04:26 +0000

Hemos lanzado un servidor MCP (Model Context Protocol) para Feedoptimise. Si usas Claude o ChatGPT, ahora puedes conectar tu cuenta de Feedoptimise y gestionar tus feeds de productos chateando en lugar de ir haciendo clic por la interfaz. Qué es MCP MCP es un estándar abierto que permite que los asistentes de IA se comuniquen con sistemas externos mediante una interfaz coherente. El asistente añade un conector, se autentica y, a partir de ahí, puede llamar a herramientas en ese servidor como parte de una conversación. Tanto Claude como ChatGPT admiten conectores MCP. Llevamos meses ejecutando un Agente de IA para feeds en Feedoptimise, y ha cambiado la forma en que los equipos investigan incidencias, auditan feeds y crean nuevas reglas y estrategias. Este lanzamiento expone las mismas capacidades a los clientes a través de Claude, ChatGPT o cualquier otro cliente compatible con MCP. Qué puedes pedirle que haga Algunos ejemplos de cosas que funcionan hoy: "¿Por qué el SKU 48291 está rechazado en Google Merchant Center?" "Ejecuta una auditoría completa de Google Shopping en mi feed del Reino Unido." "Mi fuente de Shopify importó hoy 780 artículos en lugar de los 1.200 habituales; ¿qué pasó?" "Forzar una reimportación de la fuente de Magento." "¿Quién cambió el mapeo del feed de Google esta semana?" "Bloquea el artículo SKU 48291 de los feeds de Google y Meta" "¿Cómo creo una etiqueta personalizada basada en datos de conversiones de Google Ads?" “Explícame las reglas de etiquetas personalizadas en el feed de TikTok” La IA elige las herramientas, encadena las llamadas, pide confirmación antes de cualquier acción destructiva y resume lo que encontró. Qué está disponible No necesitas memorizar nombres de herramientas. La IA elige las adecuadas según lo que pidas. Esto es lo que está expuesto: Fuentes (importaciones) Lista e inspecciona todas las fuentes de importación (Shopify, Magento, WooCommerce, BigCommerce, PrestaShop, URL, FTP, SFTP, API). Ver mapeo, programación y ajustes. Forzar una reimportación. Cambiar programaciones de importación. Ver resultados del analizador y recuentos de artículos bloqueados. Auditar el historial de cambios. Feeds (exportaciones) Lista e inspecciona todos los feeds de exportación (Google, Meta, Amazon, TikTok, Bing, canales personalizados). Ver mapeo, formato, conectores y ajustes de entrega. Forzar una sincronización y enviar a los destinos de entrega. Ver resultados del analizador y estadísticas de procesamiento. Ejecutar auditorías de cumplimiento frente a las especificaciones del canal. Auditar el historial de cambios. Artículos (productos) Buscar en el catálogo por título, SKU, MPN, GTIN o ID. Ver datos brutos de la fuente. Ver cómo se renderiza un artículo en un feed específico. Obtener metadatos de la página de destino (schema.org, datos de píxel, Open Graph). Bloquear o desbloquear artículos a nivel de fuente o a nivel de feed. Google Merchant Center Lista las cuentas de GMC conectadas. Obtener diagnósticos a nivel de cuenta, de feed y de artículo. Cruzar datos del feed con datos de la página de destino para encontrar discrepancias. Soporte y conocimiento Búsqueda semántica en todo el centro de ayuda de Feedoptimise. Guía sobre cómo configurar reglas y más. Preguntas sobre precios y facturación. Conectar Feedoptimise El resto de esta página es la documentación de conexión. Los pasos de abajo usan Claude como ejemplo, pero la misma URL del servidor y el mismo flujo de autenticación funcionan con ChatGPT y cualquier otro cliente compatible con MCP. Requisitos previos Una cuenta de Feedoptimise en cualquier plan Acceso a Claude.ai (Pro, Team o Enterprise) o ChatGPT (Plus, Team o Enterprise): cualquier plan que admita conectores MCP Paso 1: añadir el conector En Claude.ai: Ve a Settings → Connectors, haz clic en Add custom connector e introduce: Nombre: Feedoptimise URL del servidor: https://api.feedoptimise.com/v1/mcp/handle Transporte: HTTP Haz clic en Connect. En ChatGPT: Ve a Settings → Apps → Advanced settings → Enable Developer mode → Create app: añade un nuevo servidor MCP y usa la misma URL del servidor anterior. Paso 2: autenticar Serás redirigido a Feedoptimise para autorizar la conexión. Inicia sesión y aprueba el acceso. El flujo es OAuth2. Una sola conexión cubre todas las cuentas de Feedoptimise a las que tu usuario tenga acceso; no es necesario añadir conectores separados por cuenta. Paso 3: usarlo Abre un nuevo chat. Al inicio de cada sesión, el agente listará las cuentas de Feedoptimise disponibles para ti y preguntará con cuál trabajar. Elige una cuenta y, a partir de ese momento, todo opera dentro de una sola cuenta. Puedes cambiar a una cuenta diferente a mitad de la conversación si lo pides. En la primera llamada, el servidor también devuelve una carga de instrucciones que proporciona a la IA el contexto de la plataforma que necesita, por lo que no hay nada que configurar más allá de seleccionar una cuenta. Seguridad Autenticación: OAuth2 con tokens de acceso con alcance. Una sola conexión da acceso a todas las cuentas a las que pertenece tu usuario; la selección de cuenta ocurre al inicio de la sesión. Permisos: El servidor MCP respeta tu rol de Feedoptimise por cuenta. Si tienes solo lectura en una cuenta, tendrás solo lectura a través de MCP en esa cuenta. Revocación: Revoca en cualquier momento desde Feedoptimise (Account → Credentials Hub → Type: OAuth2) o desde la configuración del conector en Claude/ChatGPT. Alcance de datos: Solo ves las cuentas a las que tu usuario de Feedoptimise tiene acceso. Cada sesión opera contra una cuenta seleccionada a la vez. Registro de auditoría: Cada cambio realizado vía MCP se registra en el historial de cambios estándar de Feedoptimise, atribuido al usuario que autorizó la conexión con una etiqueta MCP. Acciones destructivas El agente siempre describirá lo que está a punto de hacer y esperará una confirmación explícita antes de: Bloquear o desbloquear artículos Forzar importaciones o sincronizaciones de feeds Cambiar programaciones Cualquier otra acción destructiva Solución de problemas "Connection failed" al añadir el conector. Verifica que la URL del servidor sea exactamente https://api.feedoptimise.com/v1/mcp/handle. "Authorisation expired." Los tokens se actualizan automáticamente, pero si ves esto, elimina el conector y añádelo de nuevo. Normalmente se debe a un cambio de contraseña o a una sesión revocada en el lado de Feedoptimise. No se puede encontrar un feed, una fuente o un artículo. Comprueba que estás trabajando en la cuenta correcta; pregunta "¿a qué cuenta estoy conectado?" para verificarlo, o pide cambiar de cuenta. Errores de permisos en acciones. Algunas acciones requieren permisos de administrador en Feedoptimise. Comprueba tu rol en Account → Team. Hoja de ruta Seguiremos ampliando el servidor en función de lo que los clientes realmente usen. En la lista: Acciones masivas sobre artículos (bloquear/desbloquear por etiqueta del analizador) Ediciones de mapeo conversacionales Análisis profundo de informes de rendimiento (Google Ads, Analytics) Si hay algún flujo de trabajo que te gustaría que admitiéramos, o si tienes cualquier duda, contáctanos.

Configura YouTube Shopping con tu feed de Google Merchant Center

Thu, 09 Apr 2026 10:31:31 +0000

YouTube Shopping permite a los creadores que cumplen los requisitos conectar una tienda y mostrar productos directamente en YouTube, incluyendo una tienda del canal, una estantería de productos debajo de los vídeos y enlaces a productos en las descripciones. Esta guía cubre la configuración cuando tu catálogo de productos está en Google Merchant Center y quieres que esos artículos estén disponibles en tu canal de YouTube. Comprueba la elegibilidad para YouTube Shopping Para promocionar tus propios productos en YouTube, tu canal debe cumplir los requisitos mínimos de YouTube, incluidos: Estás en el Programa de Partners de YouTube (YPP) Tu canal cumple el umbral de suscriptores para el YPP o es un Canal de Artista Oficial Tu audiencia no está configurada como Hecho para niños, y el canal no tiene un número significativo de vídeos Hechos para niños Tu canal no ha recibido ninguna falta (strike) de las Normas de la Comunidad por discurso de odio Conecta tu tienda en YouTube Studio Una vez que seas elegible, conectas la tienda dentro de YouTube Studio: Inicia sesión en YouTube Studio en ordenador Ve a Monetización Abre la pestaña Shopping (solo aparece cuando tu canal es elegible) Elige Empezar o Conectar nueva tienda Sigue los pasos en pantalla para vincular tu tienda También puedes hacerlo en la app móvil de YouTube Studio desde Monetización → Shopping → Conectar tienda. Asegúrate de que Merchant Center esté listo para YouTube Shopping Como mínimo, necesitas: Una fuente de datos de productos activa en Google Merchant Center La posibilidad de vincular tu fuente de datos de productos a tu canal de YouTube durante el flujo de incorporación Después de la incorporación, deberías ver el destino [YouTube_Shopping] añadido/habilitado para los artículos relevantes en tu fuente de datos de Merchant Center. Nota: La documentación de Merchant Center de Google se refiere a creadores "elegibles e invitados" para ofertas de incorporación directamente a través de Merchant Center, por lo que la disponibilidad puede variar según la cuenta, el país y el estado del despliegue. Añade los atributos personalizados de YouTube a tu feed principal (cuando sea necesario) Si tu configuración requiere una asignación de fuente de datos de tienda de YouTube (por ejemplo, cuando una plataforma o proveedor de feeds está suministrando productos a uno o más canales de creadores), Google especifica cuatro atributos personalizados adicionales que debes incluir en la fuente de datos principal para cada producto: Atributos personalizados obligatorios: youtube store url Enlace a la tienda del canal. Ejemplo: https://www.youtube.com/@feedoptimise youtube store nameNombre legible de la tienda del canal. Ejemplo: Feedoptimise youtube channel idEl ID del canal de YouTube. Formato de ejemplo: UCxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx youtube group idID único con el formato :Formato de ejemplo: feedoptimise:feedoptimise Advertencia importante sobre youtube group id - Google trata youtube group id como un identificador estático asociado a un canal una vez que el canal acepta la propuesta de vinculación de la tienda. No lo cambies porque hayas renombrado tu tienda. YouTube puede dejar de localizar los productos asociados. Cómo encontrar el ID de tu canal de YouTube Inicia sesión en YouTube Ve a Configuración → Configuración avanzada Verás el usuario y los ID de canal de tu canal (debes haber iniciado sesión como propietario principal del canal para verlo) Qué ocurre después de la conexión Una vez que hayas conectado la tienda y tus productos estén activos, puedes empezar a usar las funciones de YouTube Shopping: La tienda de tu canal Productos mostrados en las descripciones de los vídeos Una estantería de productos debajo de vídeos, Shorts y directos Etiquetado de productos en el contenido Lista de comprobación de solución de problemas Falta la pestaña Shopping en YouTube StudioEsto suele significar que el canal aún no es elegible o que la función todavía no se ha desplegado para él. Vuelve a comprobar los requisitos de elegibilidad y la configuración del canal, prestando especial atención a las marcas de "Hecho para niños" y a las faltas (strikes) por políticas. Los productos no aparecen en YouTubeComprueba primero lo siguiente: Errores del feed o rechazos en Merchant Center, Que el destino de YouTube Shopping no se esté habilitando para los artículos después de la incorporación Atributos personalizados de YouTube incorrectos o inconsistentes (especialmente youtube channel id y youtube group id). Ten en cuenta también que el procesamiento del feed en Merchant Center puede tardar varias horas, por lo que los productos pueden no aparecer inmediatamente después de que finalice la incorporación. Varios canales necesitan acceso a los mismos productosPuedes enviar campos youtube channel id repetidos en los productos cuando necesites que los artículos estén disponibles en más de un canal. Dónde encaja Feedoptimise YouTube Shopping añade otro destino a tu feed de productos y, con ello, otro conjunto de requisitos. Feedoptimise te da las herramientas para gestionar esto sin edición manual de archivos ni intervención de desarrolladores. Puedes usar modificadores para añadir y mantener los cuatro atributos personalizados de YouTube en todos los productos de tu feed, con reglas que se aplican de forma consistente cada vez que tu feed se sincroniza con Merchant Center. Si gestionas varios canales de YouTube, configuras la asignación de atributos una vez por canal y la plataforma mantiene cada variación del feed separada y precisa. Más allá de la gestión de atributos, Feedoptimise te permite filtrar qué productos son elegibles para el destino [YouTube_Shopping], enriquecer títulos y descripciones con IA para mejorar cómo aparecen los productos en la tienda de tu canal, y usar el motor de informes integrado para supervisar el estado del feed y detectar errores antes de que provoquen rechazos. Si necesitas ayuda para preparar tu fuente de datos de Merchant Center para YouTube Shopping, o quieres que la configuración se gestione por ti a través de nuestro servicio gestionado, ponte en contacto.

Cómo preparar tu feed de Google Shopping para el Protocolo Universal de Comercio (UCP)

Mon, 23 Mar 2026 11:20:46 +0000

En enero de 2026, Google presentó el Protocolo Universal de Comercio, o UCP por sus siglas en inglés. Desarrollado junto con Shopify, Etsy, Wayfair, Target y Walmart, y respaldado por más de 20 empresas, entre ellas Visa, Mastercard y Stripe, UCP ofrece a los agentes de IA un lenguaje compartido para gestionar todo el recorrido de compra. Luego, el 19 de marzo, Google anunció una gran ampliación: tres nuevas capacidades que llevan a UCP de un pago básico de un solo artículo hacia una experiencia de compra completa dentro de superficies de IA. Si vendes online, necesitas entender qué hacen estas capacidades y cómo prepararte para ellas. Qué hace UCP (sin jerga) Piensa en UCP como un menú que tu tienda publica para los agentes de IA. En lugar de que un cliente navegue por tu web, un agente de IA lee tu menú, entiende lo que vendes, comprueba qué hay en stock, crea un pedido y completa la compra, todo dentro del Modo IA de Google o Gemini. Tu tienda le dice a la IA qué puede hacer. La IA determina qué puede gestionar. Ambas partes acuerdan la intersección, y la transacción ocurre. Tú sigues siendo el comerciante registrado. Conservas los datos del cliente. Controlas la relación después de la venta. Pero la navegación y la compra ocurren en la superficie de Google, no en la tuya. Los componentes: capacidades de UCP explicadas UCP es modular. Tú eliges qué capacidades quieres admitir. Cada una gestiona una parte distinta del recorrido de compra. A marzo de 2026, el checkout de UCP en las superficies de Google está limitado a comerciantes elegibles en EE. UU. mediante una lista de espera, con expansión global prevista en los próximos meses. Las capacidades de abajo están en distintas fases de despliegue. Checkout (activo desde enero de 2026)Esta es la base. Checkout permite que un agente de IA cree una sesión de pedido, añada artículos, calcule impuestos, gestione opciones de envío y procese el pago. Cuando un comprador le pide a Gemini que le encuentre una maleta de cabina y decide comprar una, esta capacidad impulsa la transacción.Wayfair y Etsy estuvieron entre los primeros minoristas en activar el checkout de UCP en el Modo IA desde febrero de 2026. Se han confirmado integraciones con Shopify, Target y Walmart, pero aún no tienen fechas de lanzamiento públicas. El botón de compra ya está apareciendo en listados de productos elegibles en las superficies de IA de Google.Checkout también incluye extensiones integradas para descuentos (para que los agentes puedan aplicar códigos promocionales) y para cumplimiento/entrega (para que puedan ofrecer distintos métodos de envío, recogida o franjas de entrega). Gestión de pedidos (activo desde enero de 2026)Una vez que ocurre una compra, la conversación no termina. La Gestión de pedidos mantiene al agente de IA informado sobre lo que sucede después del checkout: actualizaciones de envío, confirmaciones de entrega, devoluciones y reembolsos. Un comprador puede preguntarle a su asistente de IA “¿dónde está mi pedido?” y obtener una respuesta real extraída de tu sistema. Vinculación de identidad (activo desde enero de 2026, destacado en la actualización de marzo)Esto importa para cualquiera que tenga un programa de fidelización. La Vinculación de identidad permite que los compradores conecten su cuenta existente de la tienda a UCP mediante un flujo de inicio de sesión estándar. Una vez vinculada, el agente de IA conoce el nivel de membresía del comprador, su precio de fidelidad, su método de pago guardado y sus preferencias de envío.El efecto práctico: un suscriptor de Walmart+ que compra a través del Modo IA obtiene el mismo envío gratis que tendría en walmart.com. Un miembro de Ulta Beauty Rewards sigue acumulando puntos. Sin esto, los clientes fieles tienen un motivo para salir del Modo IA y comprar directamente en tu sitio, lo cual es bueno para el tráfico del sitio pero malo para la conversión en el canal agentivo. Carrito (nuevo, anunciado el 19 de marzo de 2026, especificación en borrador)Hasta marzo, UCP solo podía gestionar checkouts de un solo artículo. La nueva capacidad de Carrito cambia eso. Ahora los agentes de IA pueden guardar o añadir varios artículos a una cesta de una sola tienda, igual que lo haría un comprador normal.Los carritos están diseñados para explorar y construir. Un comprador puede decirle a la IA que arme un conjunto o reúna suministros para un proyecto, y el agente va ensamblando el carrito a lo largo de la conversación. Cuando el comprador está listo, el carrito se convierte en una sesión de checkout.Por ahora es una especificación en borrador, lo que significa que aún podría cambiar según los comentarios de la comunidad. Pero la dirección es clara: Google quiere que la compra de varios artículos funcione dentro de superficies de IA. Catálogo (nuevo, anunciado el 19 de marzo de 2026, especificación en borrador)Esta es la capacidad que más llamó la atención en la actualización de marzo. Catálogo permite que los agentes de IA obtengan detalles de producto en tiempo real directamente de tu inventario, incluidas variantes, precios actuales y niveles de stock.Antes de Catálogo, los agentes dependían de tu feed de productos de Merchant Center para el descubrimiento. Los feeds se actualizan periódicamente. Catálogo añade una capa en vivo encima de eso, para que el agente pueda comprobar si la versión azul mediana sigue en stock ahora mismo, al precio actual, antes de recomendársela a un comprador.Para los comerciantes, esto eleva la exigencia de precisión del inventario. Si tus sistemas dicen que algo está disponible pero no lo está, el agente intentará la transacción y fallará. Cada fallo erosiona tu puntuación de fiabilidad, y la IA empieza a recomendarte con menos frecuencia.Para los comerciantes que quieran admitir Catálogo, Feedoptimise puede servir como la capa de datos en tiempo real para la recuperación de catálogo con UCP. Nuestra plataforma ya se integra con Shopify, WooCommerce, Magento y otras plataformas principales, así que, una vez que la especificación de Catálogo se finalice, desde el primer día podremos conectar tus datos de stock y precios en vivo para cumplir los requisitos de UCP sin necesidad de crear una integración personalizada. Qué viene después La hoja de ruta de Google para UCP menciona varias funciones aún en desarrollo: carritos de varios artículos entre múltiples tiendas, creación de cuenta durante el checkout, gestión de suscripciones y un soporte poscompra más profundo para seguimiento y devoluciones. Google también está simplificando el proceso de incorporación a través de Merchant Center, con el objetivo de sumar minoristas de todos los tamaños en los próximos meses. Cómo prepararte: pasos prácticos Pon tu feed de productos en formaTu feed de Merchant Center sigue siendo la forma principal en que los agentes descubren tus productos. Un feed con datos escasos hace que la IA te omita.Los títulos deberían tener 30+ caracteres con marca, modelo y atributos clave. Las descripciones deberían tener 500+ caracteres y responder a preguntas comunes de los compradores. Incluye GTIN cuando estén disponibles. Añade al menos tres imágenes por producto. Establece estados de disponibilidad precisos con tiempos de preparación, no solo “en stock” o “sin stock”.Los comerciantes con datos de atributos casi completos están viendo una visibilidad 3–4x mayor en las recomendaciones de IA. Habilita la elegibilidad para UCPAñade el atributo native_commerce a tu feed de productos. Los productos sin este atributo no mostrarán el botón de checkout en superficies de IA. Completa tus políticas de devoluciones en todos los niveles de la cuenta. Añade información de atención al cliente. Revisa la lista de restricciones de productos de Google frente a tu catálogo. Prepárate para el acceso a CatálogoSi planeas admitir la capacidad de Catálogo, tus sistemas de inventario deben proporcionar datos precisos y en tiempo real. El agente consultará tus niveles de stock y precios en vivo, no dependerá de un feed que se actualiza cada pocas horas. Las discrepancias de precio entre tu feed y tu sitio real ya son un problema para los anuncios estándar de Shopping. Con Catálogo, se convierten en uno mayor. Piensa en la Vinculación de identidadSi tienes un programa de fidelización o precios para miembros, decide si quieres que esos beneficios se trasladen a las transacciones agentivas. La ventaja: los clientes fieles obtienen una experiencia fluida y evitas perderlos en un momento de “mejor lo compro en la web”. La desventaja: una integración más que mantener, y estás extendiendo la economía de tu fidelización a un canal que no controlas. Protege tus márgenesLos agentes de IA optimizan la probabilidad de conversión. Por ejemplo: no saben qué productos te dejan dinero y cuáles tienen un margen del 3% con una tasa de devoluciones del 40%. Introduce señales de rentabilidad en tus campañas mediante etiquetas personalizadas. Segmenta por nivel de margen. Usa pujas basadas en valor. Si dejas que los agentes vendan lo que sea que convierta, llenarás tu cartera de pedidos con los productos equivocados. Únete a los pilotosGoogle está ejecutando varios programas tempranos que vale la pena explorar: Business Agent (un asociado de ventas con marca en la IA de Google Search), Direct Offers (descuentos exclusivos activados por alta intención de compra en el Modo IA) y el Piloto de atributos conversacionales (nuevos campos de Merchant Center para datos de preguntas y respuestas, accesorios compatibles y sustitutos de producto). Los participantes tempranos dan forma a las herramientas y construyen una ventaja antes de la disponibilidad general. Cómo podemos ayudar Todo en este artículo se reduce a una cosa: la calidad del feed de datos de producto. Tus títulos, descripciones, atributos, niveles de stock, precios, GTIN, imágenes, detalles de envío, etiquetas de margen. Hacer todo eso bien en cientos o miles de SKU, y mantenerlo bien a medida que UCP y sus capacidades evolucionan, es un desafío operativo serio. Eso es lo que hacemos en Feedoptimise. Nuestra plataforma y servicio gestionado se encargan de todo el ciclo de vida del feed, desde extraer tus datos de producto en bruto de Shopify, WooCommerce, Magento, BigCommerce, Salesforce o cualquier otra plataforma, hasta enriquecerlos, optimizarlos y sincronizarlos en cada canal en el que vendes. Algunas cosas hacen que nuestra plataforma sea especialmente adecuada para la preparación para UCP. Nuestras herramientas de enriquecimiento de feeds con IA pueden reescribir títulos y descripciones para cumplir con formatos más largos y detallados que los agentes de IA necesitan para el descubrimiento conversacional. Nuestro motor de reglas te permite configurar exclusiones basadas en margen y etiquetas personalizadas (temporada, segmento de margen, superventas) para que controles qué productos recoge la IA. La sincronización de stock en tiempo real mantiene tus datos de disponibilidad precisos, lo cual importa aún más cuando la capacidad de Catálogo se active y los agentes empiecen a consultar tu inventario directamente. Y nuestro equipo de servicio gestionado se encarga de las operaciones diarias del feed, desde configurar los atributos necesarios (como el atributo native_commerce que Google requiere) hasta monitorizar errores y rechazos antes de que dañen tu visibilidad. Si estás mirando los pasos de preparación de este artículo y pensando “no tengo el equipo ni el tiempo para hacer todo esto”, ponte en contacto. Te ayudaremos a dejar tus feeds listos para UCP. En resumen UCP avanza rápido. En enero, podía gestionar un checkout de un solo artículo. Para marzo, admite carritos de varios artículos, consultas de catálogo en vivo e integración de fidelización. Commerce Inc, Salesforce y Stripe están incorporando soporte en sus plataformas. Y en Feedoptimise estamos trabajando para admitir capacidades de Catálogo a través de nuestra plataforma en el mismo momento en que Google lo saque de la fase de borrador. El hilo conductor de todo esto: los datos de producto ricos, precisos y actualizados continuamente ganan. La IA no puede vender lo que no puede entender. Los comerciantes que tratan su feed de datos de producto como un activo estratégico, no como una casilla de cumplimiento, captarán ventas en un canal que algunas proyecciones dicen que podría alcanzar los 9 billones de dólares para 2030. Empieza con tus productos principales. Deja bien el feed de Google Merchant Center. Habilita el atributo en los artículos relevantes. Luego decide qué capacidades tienen sentido para tu negocio. El protocolo es modular por una razón. No tienes que adoptar todo a la vez.

Presentamos el primer agente de IA para la gestión y optimización de feeds

Wed, 04 Mar 2026 10:00:09 +0000

2026 es el año en que los agentes de IA empiezan a hacer trabajo operativo, y la gestión de feeds no es una excepción. Hemos creado el Agente de IA para Feeds que puede interpretar la configuración de tu feed, responder preguntas sobre reglas y mapeos, y ayudarte a diagnosticar y resolver problemas más rápido. ¿Por qué creamos un agente de IA para la gestión de feeds? Gestionar feeds de productos a escala no consiste solo en exportaciones. Se trata de entender cómo fluyen los datos desde el origen hasta el mapeo y el canal, y de poder reaccionar rápidamente cuando algo falla.La mayoría de los equipos pierden tiempo cambiando entre feeds, reglas, diagnósticos de Merchant Center y documentación. El objetivo del Agente de IA de Feedoptimise es reducir esa fricción ofreciéndote una única interfaz en la que puedas hacer preguntas, ejecutar diagnósticos y realizar acciones.En el vídeo, mostramos exactamente cómo funciona. Hacer preguntas sobre tus feeds Una expectativa básica de un agente es que entienda la plataforma y la configuración actual. En lugar de abrir varios feeds, puedes pedirle al agente que encuentre reglas específicas en todo el sistema.Puedes ver cómo el agente localiza una regla dentro de un feed de Google Shopping UK, explica la lógica detrás de las etiquetas personalizadas existentes y resume cómo se calculan los valores. También puede mostrar quién cambió una regla y cuándo.El agente no se limita a explicar lo que ya existe. Puede sugerir nuevas reglas, como la segmentación basada en stock, y guiarte paso a paso para configurarlas dentro de Feedoptimise. Diagnosticar problemas de feed y de canal El agente puede ejecutar una auditoría completa del feed y comprobar si el feed cumple con las especificaciones de feeds de productos de Google. Destaca atributos faltantes, la distribución de valores para campos como disponibilidad o género, e indicadores de calidad como la longitud del título.Desde el resumen de la auditoría, puedes profundizar en resultados detallados para cada campo analizado y ver exactamente qué artículos están afectados.Los diagnósticos van más allá de Feedoptimise. En el vídeo, conectamos una cuenta de prueba de Google Merchant Center y extraemos rechazos reales. El agente agrupa los problemas por causa, explica por qué están ocurriendo y sugiere qué hay que cambiar para solucionarlos.También puedes diagnosticar productos individuales. En el ejemplo mostrado, se analiza un producto con tres variantes y se extraen todos los errores y advertencias para cada variante.Para problemas como precios que no coinciden, el agente incluso puede comprobar los datos estructurados del sitio web para confirmar lo que realmente está viendo el rastreador de Google. Realizar acciones a través del agente La sección final del vídeo se centra en las acciones. El agente puede ayudar con tareas operativas sencillas como bloquear productos de un feed. En el ejemplo, se bloquea el vestido más caro de una tienda Shopify tras una confirmación rápida.También puede encargarse de tareas de configuración, como establecer horarios de importación. En lugar de configurarlo manualmente, el horario se establece mediante un prompt.Después de realizar cambios, el agente puede forzar una actualización inmediata del origen o del feed para que no tengas que esperar a la próxima ejecución programada. Obtén acceso al Agente de IA de Feedoptimise El vídeo muestra al agente en acción usando feeds reales y escenarios reales. Para explorarlo por ti mismo, puedes registrarte para una prueba gratuita y obtener acceso práctico al Agente de IA de Feedoptimise.Esto te permite hacer preguntas sobre tus propios feeds, ejecutar diagnósticos y probar acciones asistidas por el agente directamente dentro de la plataforma. ¿Qué nos depara el futuro? Esto es solo el comienzo. Empezamos con un asistente muy práctico que puede guiarte en las configuraciones, responder preguntas de diagnóstico, ejecutar auditorías, actualizar feeds y horarios, y bloquear artículos cuando sea necesario. A continuación, lo estamos ampliando para que también pueda crear nuevos feeds de principio a fin, incluyendo plantillas de canal, mapeos y reglas iniciales, y luego editar y mantener esas reglas de forma segura con el tiempo (no solo explicarlas). También estamos trabajando en el análisis de informes, para que pueda interpretar los diagnósticos de feed y de canal a lo largo del tiempo, destacar tendencias y problemas recurrentes, y recomendar las correcciones de mayor impacto en función de lo que esté cambiando en tu catálogo. Además, estamos creando soporte para overrides y feeds complementarios, para que puedas aplicar correcciones de atributos específicas o ajustes por canal sin tocar los datos de origen. El agente podrá crear y conectar estas capas complementarias a los feeds principales adecuados, mantener claras las relaciones y validar el resultado combinado antes de enviarlo a cada canal.A más largo plazo, queremos que admita migraciones completas, por ejemplo, pasar desde otra herramienta de feeds o reconstruir una configuración compleja en varios canales, con comprobaciones, validación y un registro de cambios claro para que los equipos puedan revisar qué cambió y por qué. Mantente al tanto de las últimas herramientas y funciones de IA para la gestión y optimización de feeds.

Crea especificaciones y detalles de producto estructurados para tu feed de Google Shopping con IA

Mon, 02 Feb 2026 09:24:55 +0000

Un feed de compras de alta calidad incluye un conjunto completo de atributos, incluidos los detalles y las especificaciones del producto. Esto se ha vuelto aún más importante tras el reciente anuncio de Google sobre que Google Shopping se está volviendo más agentivo. Para que los algoritmos semánticos y los agentes de IA te tengan en cuenta, es importante proporcionar tantos detalles relevantes como sea posible para que puedan responder a preguntas como “¿Cuánto pesa este artículo?” o “Muéstrame todas las zapatillas deportivas veganas en la talla 38”. A menudo, estos datos ya existen en tu contenido o imágenes de producto actuales, pero no se indican explícitamente y es necesario inferirlos. Con las herramientas de IA de Feedoptimise, las especificaciones del producto se pueden extraer y formatear fácilmente de la manera que Google Shopping y otros canales entienden. Para que te hagas una idea de algunos de estos detalles, hemos enumerado los 10 principales en seis categorías populares: Ropa (prendas) Material / composición del tejido (%) Color Sistema de tallas (UK/EU/US) Corte (entallado/regular/oversize) Medidas clave (pecho/cintura/cadera/tiro/largo) Nivel de elasticidad Estampado / print Tipo de cierre (cremallera/botones/sin cierre) Instrucciones de cuidado (lavado/planchado/secadora) Certificaciones (orgánico/reciclado/OEKO-TEX) Calzado Sistema de tallas (UK/EU/US) Material del empeine Material de la suela Material del forro/plantilla Color Altura del tacón (o altura de la suela) Tipo de cierre (cordones/sin cordones/hebilla) Ancho (estrecho/estándar/ancho) Clasificación de impermeabilidad / resistencia al agua Agarre / tipo de suela exterior Electrónica de consumo Dimensiones + peso Pantalla (tamaño/tipo/resolución/tasa de refresco) Procesador / chipset RAM Capacidad de almacenamiento Autonomía de la batería + capacidad de la batería Carga (W) + tipo de puerto Conectividad (Wi‑Fi/BT/NFC/5G) Puertos / E/S Sistema operativo / compatibilidad Electrodomésticos para el hogar y la cocina Dimensiones + peso Capacidad (L/tazas/tamaño de la cesta) Potencia (W) + voltaje (V) Número de ajustes/programas Rango de temperatura/tipo de control Material (especialmente las partes en contacto con alimentos) Métrica de rendimiento (succión/CADR/presión, etc.) Nivel de ruido (dB) Qué incluye (accesorios/complementos) Duración de la garantía Belleza y cuidado personal Adecuación para tipo de piel/cabello Ingredientes clave (activos) Lista completa de ingredientes (INCI) Potencia/concentración (cuando corresponda) Tono/color (si es relevante) Acabado/textura (mate, jugoso, gel, crema) Información sobre aroma/fragancia Alérgenos/notas de sensibilidad Tamaño/volumen (ml/g) Cómo usar (frecuencia + lugar en la rutina) Alimentos y bebidas Lista de ingredientes Alérgenos (contiene/puede contener) Información nutricional (por 100 g/ml y por ración) Tamaño de la ración + raciones por envase Peso/volumen neto Instrucciones de conservación (ambiente/refrigerado/congelado) Adecuación dietética (vegano/halal/sin gluten, si es cierto) País de origen Instrucciones de preparación/cocción Orientación sobre fecha de caducidad/consumo preferente (cuando corresponda) ¿Cómo puede Feedoptimise ayudar a enriquecer tu feed con detalles y especificaciones de producto? Feedoptimise ofrece un conjunto completo de herramientas de IA que te permiten optimizar títulos, descripciones, categorías, imágenes y otros atributos, así como extraer datos adicionales como las especificaciones del producto. Contamos con herramientas dedicadas específicamente para esto. A continuación, puedes verlo en acción usando el modificador Extractor de detalles de producto impulsado por modelos de OpenAI. Puedes pasar cualquier atributo como entrada y extraerá todas las especificaciones de detalles de producto relevantes: El modificador anterior te permite extraer especificaciones y detalles de tu contenido y pasarlos al feed de Google Shopping, ayudando a que la experiencia agentiva entienda tus datos y llegue a más clientes potenciales, aumentando tu retorno de la inversión. Y, por supuesto, esto también se puede usar para tus otros feeds, ayudándote a mejorar la calidad general del feed y el rendimiento de las campañas.

Google Shopping se está volviendo más agentivo, y tu feed se está convirtiendo en su base de conocimiento

Fri, 16 Jan 2026 16:38:33 +0000

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 conversacionalGoogle 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.

Qué esperar de las mejores plataformas de gestión de feeds en 2026

Wed, 07 Jan 2026 10:52:23 +0000

La gestión de feeds en 2026 trata menos de producir “un feed” y más de operar un producto de datos: estás modificando atributos de forma continua, enriqueciendo campos faltantes, validando la calidad y conectando los cambios con resultados de rendimiento. Las herramientas ganadoras tienden a comportarse como motores de flujo de trabajo, no como utilidades de exportación. Este artículo es una lista de verificación práctica de capacidades que deberías esperar al evaluar plataformas de gestión y optimización de feeds en 2026. Está escrito para que puedas copiar secciones directamente en requisitos para proveedores, guiones de demo o una tarjeta interna de puntuación para la selección. 1) Un Agente dentro de la plataforma que pueda explicar y ejecutar operaciones de feed En 2026, las herramientas de feed más útiles incluirán un asistente tipo Agente que funcione dentro de la plataforma, entienda el contexto de tu catálogo y ayude a los equipos a avanzar más rápido sin convertir todo en un ticket de soporte. Deberías esperar un Agente que pueda explicar lo que está pasando, guiar la configuración y activar las acciones correctas cuando las necesites. Feedoptimise incluye un Agente dentro de la plataforma diseñado para cubrir estos flujos de trabajo del día a día, para que los equipos puedan diagnosticar, configurar y mantener las operaciones de feed directamente dentro del producto. Qué buscar: Explicar mapeos y transformaciones en lenguaje sencillo, incluyendo por qué un atributo se ve mal Ayudar con la configuración proponiendo mapeos, sugiriendo cadenas de reglas y ayudando a validar salidas Forzar actualizaciones y reejecuciones de forma segura (por ejemplo, reprocesar reglas, regenerar campos de IA, actualizar exportaciones) Responder preguntas operativas como “¿este SKU está excluido?”, “¿qué cambió desde la última exportación?”, “¿a qué productos les faltan atributos obligatorios?” Recomendar correcciones basadas en síntomas comunes, como rechazos, campos faltantes o segmentos con bajo rendimiento Producir resúmenes de cambios para que los equipos revisen qué se actualizó antes de que se publique Ejecutar auditorías completas en tus mapeos de feed para señalar posibles problemas (atributos faltantes, riesgos de políticas, problemas de formato), explicar cómo abordarlos y sugerir mejoras adicionales. 2) Un motor de reglas visual que puedas depurar fácilmente, no una caja negra La expectativa en 2026 es una canalización visual donde puedas encadenar modificaciones y entender la ruta de transformación. Feedoptimise posiciona explícitamente sus Modifiers como “canalizaciones visuales de flujo de datos” y destaca que puedes rastrear modificaciones y trabajar con un flujo de datos fácil de seguir. Qué buscar: Una “trazabilidad del valor” clara para un SKU dado, atributo por atributo La capacidad de reordenar, desactivar y aislar pasos sin romperlo todo 3) Vistas previas en tiempo real y pruebas seguras con artículos reales No deberías necesitar ejecutar una exportación completa solo para comprobar si una regla funciona. Las vistas previas en tiempo real te permiten probar cambios en varios artículos antes de confirmarlos. Feedoptimise destaca las “vistas previas en tiempo real” y la prueba de reglas en artículos de tu catálogo. Qué buscar: Muestreo de artículos, filtrado y validación rápida en casos límite Vistas de diferencias claras entre “antes” y “después” 4) Soporte de primera clase para estructuras de datos enriquecidas Los canales esperan cada vez más datos estructurados, no solo cadenas de texto. Una herramienta moderna de feeds debería permitirte trabajar con listas y objetos anidados tan naturalmente como con cualquier otro campo. Feedoptimise admite listas y objetos anidados que se pueden consultar fácilmente y son fáciles de manejar en su interfaz de Modifiers. Qué buscar: Soporte en la interfaz para arrays, objetos anidados y atributos multivalor Mapeo y transformación que no requieran scripts personalizados 5) Soporte de IA multimodelo (la elección es una funcionalidad) En 2026, “soporte de IA” no significa nada a menos que puedas elegir modelos según la tarea, el coste y la calidad. Feedoptimise ofrece soporte para múltiples proveedores de IA generativa, incluidos OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude y xAI Grok. Qué buscar: Diferentes modelos para diferentes trabajos (reescritura vs clasificación vs traducción vs auditoría) Un modelo de gobernanza sobre quién puede ejecutar qué, y a qué escala 6) Control total de prompts y plantillas como parte del flujo de trabajo Una plataforma competitiva trata los prompts como activos reutilizables, no como experimentos puntuales. Feedoptimise ofrece “control total de prompts” con un editor visual WYSIWYG de plantillas de prompts que puede usar atributos del feed. Qué buscar: Plantillas de prompts por categoría/marca/canal Versionado, aprobaciones y repetibilidad 7) IA consciente del coste a escala (caché y lógica de actualización) El enriquecimiento con IA puede volverse caro rápidamente. Las herramientas deberían ayudarte a evitar volver a generar cuando nada cambió. Feedoptimise almacena en caché las respuestas de IA y solo las actualiza cuando cambian los ajustes. Qué buscar: Transparencia sobre “qué se reprocesará y por qué” Controles de tamaño de lote, programación y priorización 8) Extracción masiva de atributos desde texto e imágenes Los minoristas siguen heredando datos incompletos de proveedores. Las mejores herramientas te permiten extraer campos faltantes del texto del producto y de las imágenes y aplicar el resultado en bloque. Feedoptimise ofrece extracción de atributos/especificaciones desde texto o imágenes, rellenando huecos y aplicando la extracción a artículos seleccionados o a un catálogo completo. Qué buscar: Salidas estructuradas (atributos por campo), no solo texto normal Opciones de segmentación (por categoría, nivel de margen, disponibilidad, bandas de rendimiento y más) 9) Auditorías de calidad del feed impulsadas por IA que señalen los SKUs afectados La auditoría de calidad debería identificar problemas, explicarlos y listar los productos impactados para que la corrección sea accionable. Feedoptimise ofrece auditorías de datos impulsadas por IA con comprensión semántica, explicaciones con razonamiento y reportes de auditoría que destacan los IDs de producto afectados. Qué buscar: Guía clara de remediación (no solo “fallo”) Auditorías repetibles para poder seguir mejoras a lo largo del tiempo 10) Pruebas A/B integradas para cambios de contenido del feed El objetivo de la optimización es una mejora medible. En 2026, deberías esperar que las herramientas soporten pruebas para títulos, descripciones, categorías y otros contenidos generados. Feedoptimise ofrece soporte para programar pruebas A/B para identificar las versiones con mejor rendimiento. Qué buscar: Manejo de control vs variante y controles de duración de la prueba Selección de métricas de éxito (CTR, CVR, ROAS, ingresos, margen-ROAS ponderado) 11) Informes a nivel de artículo con métricas y fórmulas personalizadas Si los informes no pueden conectar cambios del feed con el rendimiento, estás optimizando a ciegas. Las plataformas modernas deberían consolidar métricas y permitirte crear nuevas. Feedoptimise permite importar datos de rendimiento desde múltiples plataformas y crear nuevas métricas usando fórmulas personalizadas. Qué buscar: Uniones fáciles entre IDs de producto y fuentes de rendimiento Métricas calculadas que puedas usar en reglas, etiquetas y alertas Agregación avanzada por rangos de tiempo, incluida la detección de tendencias y el análisis de correlación entre fluctuaciones de precio y métricas de rendimiento. 12) Una capa de “analista de datos personal con IA” para consultar informes Los equipos quieren insights sin necesitar una cola de BI. Feedoptimise ofrece un “Analista de Datos Personal con IA” que usa interacción en lenguaje natural para convertir informes en insights accionables. Qué buscar: Trazabilidad: qué datos se usaron, qué ventana de tiempo, qué definición Valores predeterminados seguros que no inventen métricas que no se hayan importado 13) Precios justos y transparentes donde solo pagas por lo que usas Los precios deberían ser fáciles de entender y predecibles en la práctica. Las mejores herramientas de gestión de feeds evitan paquetes opacos y cargos ocultos por exceso, y en su lugar dejan claro qué estás pagando y por qué. Por eso Feedoptimise ofrece un modelo de precios de pago por uso basado en el recuento de productos padre (cuando aplica), en lugar de cobrar por variantes. Qué buscar: Precios basados en uso o claramente escalonados que se correspondan con valor real (tamaño del catálogo, exportaciones, enriquecimientos, etc.) Costes unitarios transparentes para complementos (por ejemplo, IA o procesamiento de imágenes) Sin largos periodos de preaviso, bloqueos o términos de cancelación complicados; puedes escalar hacia arriba o hacia abajo según cambien tus necesidades Sin cargos por variantes, ya que esto puede hacer que los requisitos de tu plan sean muy diferentes en comparación con precios calculados a nivel de producto padre. 14) Soporte gestionado incluido para migraciones y optimización continua Una plataforma de feeds rara vez es un proyecto desde cero. La mayoría de los equipos necesitan migrar desde una herramienta de feeds existente, reconstruir mapeos, validar salidas y restablecer líneas base de rendimiento. En 2026, “soporte” debería significar ayuda práctica, no solo enlaces a documentación, y Feedoptimise hace exactamente eso: ya incluye un servicio gestionado en cada plan sin coste adicional para apoyar migraciones, configuración y operaciones continuas del feed. Qué buscar: Migraciones asistidas (reconstrucción de mapeos, configuración de canales, validación y QA) Ayuda con casos límite como atributos personalizados, lógica de categorías y feeds multinacionales Un modelo de soporte que incluya guía de implementación y resolución continua de problemas, no solo gestión de tickets 15) Historial de cambios, seguimiento de revisiones y rollbacks sencillos La optimización de feeds es continua, lo que significa que necesitas una pista de auditoría fiable. Las mejores herramientas de gestión de feeds deberían hacer que cada cambio sea trazable y reversible en mapeos, reglas, enriquecimientos con IA y exportaciones, y Feedoptimise lo soporta con historial de cambios y capacidades de rollback integradas en la plataforma. Qué buscar: Un registro de cambios claro que muestre quién cambió qué, cuándo y por qué (idealmente con notas y enlaces a las entidades afectadas) Revisiones versionadas para mapeos, conjuntos de reglas, plantillas y prompts Vistas de diferencias para comparar revisiones antes de publicar Rollback/reversión con un clic a un estado anterior conocido y correcto Flujos de trabajo tipo entorno (borrador vs en vivo) o, como mínimo, un proceso de publicación seguro para reducir cambios accidentales 16) Una vista de catálogo en la plataforma para inspeccionar cualquier artículo en cada feed, con filtros personalizados y búsqueda semántica En 2026, no deberías necesitar descargar un archivo de feed solo para diagnosticar un SKU. Las mejores herramientas de gestión de feeds incluyen una vista de catálogo a nivel de plataforma donde puedes abrir un artículo y ver cómo se resuelve en cada feed de origen y de canal, incluidos los valores finales tras mapeos, reglas y enriquecimientos, y Feedoptimise ofrece esta visibilidad a nivel de artículo directamente en la plataforma. Qué buscar: Diagnósticos a nivel de artículo en orígenes y feeds individuales, para que puedas verificar la salida final por canal sin exportar archivos Filtros personalizados para aislar rápidamente conjuntos problemáticos (GTIN faltante, flags de políticas, sin stock, alto gasto/bajo ROAS, segmentos de marca/categoría, etc.) Búsqueda rápida, idealmente incluyendo búsqueda semántica (consultas por significado, no solo coincidencias exactas de palabras clave), para que puedas encontrar grupos como “zapatillas de running negras por menos de £100” y realizar acciones masivas sobre el conjunto resultante Anulaciones en línea para corregir o complementar atributos a nivel de artículo cuando los datos de origen no se pueden cambiar rápidamente 17) La automatización creativa y las imágenes con plantillas ya forman parte de las operaciones de feed En 2026, las operaciones creativas ya no están separadas de las operaciones de feed. Si tus tratamientos de imagen y superposiciones viven fuera del flujo de trabajo del feed, obtienes iteración lenta, branding inconsistente y capacidad limitada para probar qué mueve realmente el rendimiento. Las mejores plataformas tratan las imágenes como otro activo impulsado por el feed, para que puedas crear plantillas, enriquecer, validar y desplegar imágenes en el mismo ciclo que títulos, precios y categorización. Feedoptimise respalda este enfoque mediante su Editor de Imágenes integrado, manteniendo los cambios creativos vinculados a las operaciones de feed. Qué buscar: Plantillas pensadas para escala de catálogo, no para edición puntual Inyección dinámica de atributos (por ejemplo, precio, descuento, mensajes de entrega) Lógica segura de marcadores de posición para que las superposiciones no colisionen con el sujeto del producto Reglas automatizadas de redimensionado/recorte que funcionen con estilos fotográficos variados Experimentación controlada y programación, para que puedas hacer pruebas A/B de variantes creativas sin ciclos manuales de producción Controles de coste predecibles, basados en uso, para el procesamiento de imágenes a escala Mejoras de imagen asistidas por IA, incluyendo escalado, limpieza y transformaciones de fondo como de estudio a lifestyle y de lifestyle a estudio, además de generación tipo “reshoot” para una presentación consistente en todo el catálogo Qué preguntas hacer a cada proveedor en 2026 Pide al proveedor que comparta pantalla y haga cada tarea en vivo usando el mismo conjunto de SKUs, incluyendo algunos casos límite (variantes, atributos faltantes, rechazos, multinacional). Tu objetivo es confirmar que la plataforma es rápida de operar, segura para cambiar y medible. Agente y operaciones Muéstrame al Agente dentro de la plataforma respondiendo: “¿este SKU está siendo excluido?” y “¿Qué cambió desde la última exportación?” ¿Puede el Agente explicar un mapeo de principio a fin (campo de origen → pasos de modificación → salida del canal)? ¿Puede el Agente proponer una configuración de mapeo/reglas para un canal nuevo, y qué pasos de revisión humana existen antes de publicar? Demuestra una reejecución forzada, por ejemplo reprocesar cambios de reglas y actualizar salidas, y muestra qué se recalcula y por qué. Pide al Agente que ejecute una auditoría completa de los mapeos del feed, señale posibles problemas (atributos faltantes, riesgos de políticas, problemas de formato), explique cómo abordarlos y sugiera mejoras adicionales. Catálogo de la plataforma, búsqueda y filtrado (sin descargas de feeds) Muéstrame una vista de catálogo de la plataforma para un solo SKU, y luego muestra cómo aparece en cada salida de feed/canal sin descargar ningún archivo. ¿Puedo ver los valores finales resueltos después de mapeos, reglas y enriquecimientos para cada destino? Demuestra filtros personalizados para resolución de problemas (GTIN faltante, rechazos, sin stock, alto gasto/bajo ROAS, segmentos de marca/categoría). ¿Cómo funciona la búsqueda? ¿Soportan búsqueda semántica (consultas por significado) o es solo por palabras clave? Desde un conjunto de productos filtrado o buscado, ¿puedo activar acciones masivas (aplicar regla, ejecutar enriquecimiento, forzar actualización, programar una prueba)? Reglas, vistas previas y datos estructurados Rastrea un SKU a través de toda la canalización de reglas y muestra dónde cambió cada atributo. Muestra vistas previas en tiempo real sobre un subconjunto filtrado (más vendidos, liquidación, sin stock). Demuestra el manejo de listas/objetos anidados (por ejemplo, múltiples imágenes o atributos multivalor) sin scripting personalizado. Control de cambios, historial de revisiones y rollbacks ¿Dónde está el registro de cambios y muestra quién cambió qué y cuándo? ¿Puedo comparar revisiones (vista diff) para mapeos, reglas, prompts y plantillas? Demuestra un rollback a una versión anterior y muestra qué ocurre con las exportaciones en vivo. ¿Hay un flujo de trabajo de borrador vs en vivo, o un proceso de publicación seguro con aprobaciones? Enriquecimiento con IA y gobernanza ¿Qué modelos/proveedores puedo elegir y puedo definir el modelo por tarea? Muestra plantillas de prompts, versionado y cómo se inyectan atributos en los prompts. ¿Qué caché existe y qué desencadena la regeneración? Demuestra extracción masiva desde texto y desde imágenes, y muestra la salida estructurada en campos. Calidad y experimentación Muestra un informe de auditoría que liste los IDs de producto afectados y las correcciones recomendadas. Demuestra una prueba A/B para títulos o descripciones: cómo se asignan variantes, cómo se mide el éxito y cómo se aplican los resultados. ¿Se pueden programar experimentos y limitarse a segmentos (categoría, nivel de margen, nivel de rendimiento)? Informes e insights Muestra el rendimiento a nivel de artículo, luego crea una métrica personalizada con una fórmula (y úsala para segmentar productos). Demuestra consultas en lenguaje natural sobre tus informes y muestra cómo la respuesta referencia definiciones de datos subyacentes y ventanas de tiempo. Precios y soporte Explícame tus precios usando el tamaño de nuestro catálogo y los volúmenes esperados: ¿qué cambia exactamente si escalamos hacia arriba o hacia abajo? ¿Hay largos periodos de preaviso o bloqueos, y cómo es la cancelación? ¿Qué soporte gestionado se incluye para migración, reconstrucción de mapeos, QA y salida a producción, y qué se considera fuera de alcance? Si no puedes encontrar precios claros en el sitio web, pregunta por qué. El coste debería corresponderse con la carga de trabajo y el uso, no con quién eres como marca. Operaciones creativas e imágenes Demuestra una plantilla con superposiciones dinámicas (por ejemplo, precio, descuento, mensajes de entrega) y muestra zonas seguras/marcadores de posición que eviten solapamientos en diferentes imágenes de producto. Muestra reglas automatizadas de redimensionado/recorte para múltiples canales y cómo los fallos vuelven a un comportamiento seguro. Demuestra flujos de trabajo de mejora de imagen asistidos por IA, incluyendo escalado y limpieza, además de transformaciones de fondo como de estudio a lifestyle y de lifestyle a estudio, y generación tipo reshoot para una presentación consistente del catálogo. Si soportas pruebas creativas, muestra cómo ejecutas y mides experimentos de variantes de imagen, incluyendo cómo se programan y se despliegan las variantes. Dónde encaja Feedoptimise (para lectores comparando opciones) Si estás mapeando proveedores frente a las expectativas de 2026 anteriores, Feedoptimise es un ejemplo de plataforma que cubre toda la superficie, incluyendo Modifiers de flujo de datos visual con vistas previas en tiempo real y estructuras enriquecidas, IA multimodelo para enriquecimiento y extracción de contenido con plantillas de prompts y caché, reportes de auditoría con IDs de producto afectados y pruebas A/B, informes a nivel de artículo con fórmulas personalizadas y un analista de datos con IA, además de plantillas de imagen con atributos dinámicos y marcadores de posición seguros. También incluye un Agente dentro de la plataforma para explicar mapeos, ayudar con la configuración, forzar actualizaciones/reejecuciones y responder preguntas operativas, además de una vista de catálogo de la plataforma que te permite inspeccionar cada artículo en cada feed sin descargar salidas, usando filtros personalizados y búsqueda semántica para encontrar y actuar sobre subconjuntos de productos. Por último, combina el producto con soporte gestionado incluido (por ejemplo, migraciones y trabajo de mapeo) y precios justos y transparentes donde solo pagas por lo que usas sin largos periodos de preaviso. En 2026, las mejores herramientas de gestión de feeds reducen el tiempo de iteración. Permiten hacer cambios de forma segura, enriquecer datos a escala, probar mejoras y vincular resultados con el rendimiento a nivel de artículo, idealmente sin obligar a los equipos a usar sistemas separados para reglas, IA, informes y creatividad. Por último, ten en cuenta que estas son solo algunas de las funcionalidades que ofrece Feedoptimise, y hay mucho más de donde esto vino. Si te gustaría una demo o hablar sobre tus casos de uso, no dudes en contactarnos.

Uso de los Datos de Análisis de Precios de Competidores de Google para Etiquetar Productos y Optimizar Campañas de Shopping

Tue, 02 Dec 2025 11:01:54 +0000

El Informe de Referencia de Precios de Google es una de las fuentes de datos más accionables disponibles dentro del Centro de Comerciantes de Google. Destaca cómo se compara el precio de tus productos con el de los competidores e indica el posible aumento de tráfico que se puede lograr si se ajustan los precios. Está disponible para tus artículos populares o de venta cruzada y cuando estos datos se integran directamente en tu feed de productos, se convierte en una palanca poderosa para la estructuración de campañas y la gestión de ofertas. Feedoptimise se conecta al Centro de Comerciantes de Google a través de API y extrae automáticamente todos los puntos de referencia de precios relevantes. Puedes utilizar esas métricas en etiquetas dinámicas que se pueden alimentar en tu configuración de Shopping. A continuación se presenta un desglose de cómo se pueden utilizar estas métricas: 1. Etiquetado de Productos Basado en la Competitividad de Precios Google proporciona valores de precio de referencia y relación de precio de referencia para cada producto elegible. Estos te permiten categorizar los artículos según lo competitivos que sean sus precios. Además, la plataforma Feedoptimise rastrea estos precios y sus cambios, permitiéndote ver la duración de tu estado actual de competitividad, por ejemplo, saber que has sido el más barato, pero solo desde ayer. Las estructuras de etiquetado comunes incluyen: a. Más barato del mercado Usando la relación de referencia, los artículos donde tu precio está por debajo del promedio del mercado pueden ser marcados. Lógica típica de etiquetado: Relación de precio < 0.9 → “precio_más_barato” Relación de precio < 1.0 → “precio_por_debajo_del_mercado” También puedes aplicar restricciones de duración para evitar sobrepujar en artículos que son consistentemente los más baratos. Por ejemplo, podrías elegir priorizar un producto solo si ha sido el más barato durante menos de dos meses. Estas etiquetas ayudan a: Identificar productos que probablemente conviertan eficientemente Asignar ofertas más altas o incluirlos en niveles de campaña más agresivos Apoyar estrategias conscientes del margen combinando datos de precios con reglas de stock o beneficio b. No competitivo en precio Los productos con precios por encima del punto de referencia pueden ser etiquetados para permitir un gasto más cauteloso o colocación en campañas de menor prioridad: 1.0 ≤ relación < 1.1 → “ligeramente_por_encima_del_mercado” relación ≥ 1.1 → “precio_no_competitivo” Esta segmentación previene el gasto excesivo en productos que probablemente no ganen subastas debido a la desventaja de precio. 2. Etiquetado de Productos por Potencial de Ganancia de Tráfico al Descontar Google también estima cuánto tráfico adicional podría recibir un producto si su precio se redujera para igualar los niveles del mercado. Estos valores de “potencial de aumento de tráfico” permiten una estrategia de ofertas más táctica impulsada por precios. Feedoptimise puede extraer estas métricas de aumento y convertirlas en niveles tales como: a. Alto potencial de aumento Productos que muestran un aumento significativo en la cuota de impresiones o volumen de clics si se descuentan Ejemplo: aumento > 50% → “alto_aumento” Estos pueden ser priorizados para ajustes promocionales o incluidos en campañas enfocadas en la expansión de ingresos. b. Potencial de aumento moderado 20% < aumento ≤ 50% → “aumento_moderado” Útil para descuentos oportunistas cuando el margen lo permite. c. Bajo o insignificante aumento aumento ≤ 20% → “bajo_aumento” Ideal para dejar al precio actual o asignar a estrategias de ofertas conservadoras. Este enfoque ayuda a los minoristas a alinear las decisiones de precios con los resultados esperados de búsqueda pagada en lugar de depender de la intuición o descuentos generales. Cómo Feedoptimise Permite la Automatización y Actualizaciones Consistentes de Etiquetas Feedoptimise se integra directamente con el Centro de Comerciantes de Google utilizando la API oficial. A través de su funcionalidad de informes, la plataforma recupera automáticamente: Precio de referencia Relación de precio de referencia Señales de competitividad de precios Estimaciones de potencial de aumento de tráfico Estos datos pueden ser procesados en atributos de feed dinámicos o etiquetas personalizadas. Las etiquetas se actualizan automáticamente cada vez que Google actualiza los valores de referencia, por lo que las campañas de Shopping siempre operan con información de mercado actual. Luego puedes usar estas etiquetas en tus estrategias de ofertas y estructura de campaña: Campañas escalonadas basadas en competitividad Filtros de etiquetas personalizadas para grupos de activos de Performance Max Lógica de ofertas basada en reglas en herramientas de ofertas externas o scripts de Google Ads Flujos de trabajo de descuento impulsados por datos integrados con tu feed Aplicaciones Prácticas de Campaña Una vez que las etiquetas están en su lugar, los anunciantes de Google Shopping pueden aplicarlas de varias maneras a través de sus feeds: a. Campañas de Shopping estructuradas por prioridad Alta prioridad para productos competitivos Media para neutrales Baja para no competitivos b. Segmentación de Performance Max Grupos de activos o grupos de listados separados usando etiquetas basadas en precios para controlar presupuestos y señales más precisamente. c. Bucle de optimización de precios Usar el etiquetado de aumento para identificar productos donde el descuento tendría el mayor impacto, luego alimentar estos conocimientos de nuevo en herramientas de precios o planificación promocional. d. Ofertas más inteligentes Con etiquetas que indican competitividad y potencial de tráfico, las ofertas manuales o automatizadas pueden ajustarse en torno a oportunidades reales de mercado en lugar de tratar todos los artículos por igual. Reflexiones Finales Integrar los datos del Informe de Referencia de Precios de Google en tu feed de productos de Google Shopping proporciona una ventaja medible en la optimización de campañas. Feedoptimise hace que este proceso sea fluido al extraer métricas de referencia directamente del Centro de Comerciantes de Google y modificarlas en etiquetas de productos accionables. Estas etiquetas permiten a los minoristas y a los especialistas en marketing digital alinear ofertas, descuentos y priorización de campañas con la competitividad real del mercado.

La Importancia de un Marcado de Datos Estructurados de Producto Correcto y su Impacto en los Feeds de Google Shopping

Sat, 01 Nov 2025 10:36:37 +0000

El marcado de datos estructurados (como schema.org y formatos similares) juega un papel crucial en ayudar a Google Shopping y otras plataformas a entender el contenido mostrado en tus páginas de productos. Aunque los bots de búsqueda y compras pueden extraer información del contenido visible, podrían interpretar incorrectamente lo que se muestra, por ejemplo, confundiendo el precio de un producto cruzado con el precio del producto principal. Un marcado de datos estructurados implementado correctamente elimina esa ambigüedad. Cuando tus páginas de productos incluyen datos estructurados precisos, Google puede hacer coincidir con confianza el contenido de tu sitio web con los datos de producto en tu feed del Merchant Center. También permite a Google aplicar actualizaciones automáticas de artículos, asegurando que tus precios y disponibilidad se mantengan consistentes entre tu feed y tu sitio. Para aprovechar al máximo esto, es importante tener tus datos estructurados configurados correctamente. Aquí está lo que debes verificar: Solo cuenta la primera carga estática de la páginaGooglebot no espera el contenido renderizado por JavaScript. Cualquier dato de precio o variante que aparezca después de que la página se cargue dinámicamente es ignorado. Asegúrate de que los datos estructurados correctos estén presentes en el HTML inicial para que Google pueda leerlos de manera confiable. Cada variante tiene el ID y precio correctosSi tu página de producto muestra múltiples variantes, asegúrate de que cada una tenga su propio identificador único (sku) y precio correspondiente dentro de los datos estructurados. Esto permite a Google hacer coincidir cada variante con el artículo correcto en tu feed, evitando entradas desajustadas o duplicadas. El precio de los datos estructurados coincide con la variante preseleccionadaEn la mayoría de las páginas de productos, una sola variante (color, tamaño, etc.) está preseleccionada. Los datos estructurados deben representar el precio de esa variante, no de una opción diferente o un rango de precios. La consistencia aquí ayuda a Google a validar correctamente los datos cuando rastrea tus páginas de destino. La moneda debe coincidirSi tienes una configuración de múltiples monedas, asegúrate de que la moneda definida en tus datos estructurados coincida con la que se muestra en la página y la especificada en tu feed de productos. Cualquier discrepancia puede hacer que Google marque o desapruebe tus listados debido a información de precios inconsistente. ¿Qué Sucede Cuando los Datos Estructurados No Coinciden? Los datos estructurados incorrectos o inconsistentes pueden llevar a problemas serios: Google podría sobrescribir los datos de tu feed con lo que lee en el origen de la página, incluso si esos datos son incorrectos. Los productos pueden ser desaprobados dentro del Google Merchant Center debido a desajustes de precio o disponibilidad. Las actualizaciones automáticas de artículos pueden fallar, llevando a listados inexactos o visibilidad reducida. Los precios de venta y promociones pueden pasarse por alto. Si tus datos estructurados no incluyen correctamente precios de venta o promocionales, Google puede no reconocer los descuentos activos. Esto puede hacer que tus eventos de venta, como el Black Friday u otras ofertas por tiempo limitado, se muestren al precio regular o falten insignias de venta, reduciendo la visibilidad y conversión durante períodos clave de ventas. Si no puedes asegurar que tus datos estructurados reflejan con precisión lo que se muestra en la página, es mejor eliminarlos por completo (pero solo como último recurso, si realmente no pueden corregirse) ya que en ese caso, los bots dependerán únicamente del contenido visible en lugar de datos estructurados conflictivos. ¿Cómo Validar Tus Datos Estructurados? Feedoptimise incluye un mecanismo de validación integrado que te permite previsualizar y verificar tus datos estructurados directamente. Los esquemas actualmente soportados incluyen: Schema.org y el Protocolo Open Graph (og:) de Meta. Esto ayuda a identificar inconsistencias temprano y asegura que tus páginas de productos y datos de feed permanezcan alineados. También puedes usar el Validador Oficial de Marcado de Schema.org en validator.schema.org para verificar cómo tus datos estructurados son leídos por los rastreadores. Simplemente ingresa una URL de producto o pega tu fragmento de código para confirmar que al menos los atributos clave como el nombre del producto, precio, disponibilidad y moneda son reconocidos correctamente. En resumen: Los datos estructurados precisos ayudan a los rastreadores web a entender y confiar mejor en la información de tu producto. Fortalece la conexión entre tu sitio web y tus feeds de datos, reduciendo desaprobaciones, manteniendo la precisión de precios y mejorando tu visibilidad en Google Shopping y varios otros canales.

Cómo Configurar Campañas de Feed Basadas en Predicciones Meteorológicas

Wed, 15 Oct 2025 12:31:48 +0000

¿Vendes productos que son sensibles a las condiciones climáticas, como gafas de sol, paraguas, ropa a prueba de viento o suplementos y vitaminas? ¿No sería genial poder automatizar tus campañas de feed de productos para destacar ciertos artículos antes de los cambios meteorológicos, ayudándote a alcanzar la intención adecuada en el momento justo, antes que tus competidores? Si es así, estás en el lugar correcto. A continuación, te mostraremos cómo hacerlo fácilmente utilizando nuestra plataforma y el Modificador de Predicción Meteorológica. Demostraremos la configuración usando dos ejemplos: gafas de sol y impermeables, y jarabe para la tos. En este ejemplo, usaremos el Reino Unido como referencia (promediando el clima entre Londres y Manchester). Por supuesto, puedes configurar tus propios ajustes según sea necesario. La configuración de la campaña basada en el clima (ya sea Manual Shopping, PMax, Meta, o cualquier otra plataforma que soporte etiquetas personalizadas) solo se activará para productos etiquetados como push-more-weather. Si no hay artículos en el feed con esa etiqueta, la campaña permanecerá inactiva. Esto asegura que solo se ejecute cuando se cumplan las condiciones climáticas especificadas; de lo contrario, tus campañas estándar continuarán manejando el tráfico como de costumbre. Ejemplo 1: Impulsar gafas de sol cuando hace sol o impermeables cuando llueve Para lograr esto, utilizaremos la métrica de cobertura de nubes para los próximos 7 días. Con esos datos, podemos crear una etiqueta personalizada basada en condiciones como: Si la cobertura de nubes es inferior al 5% en los próximos 7 días y la categoría del artículo contiene “gafas de sol”, devuelve la etiqueta push-more-weather. Esto activa la campaña basada en el clima para esos productos: Podemos aplicar la lógica opuesta para los impermeables, pero en lugar de usar la cobertura de nubes, utilizaremos la métrica de lluvia (por ejemplo, se espera más de 50 mm de lluvia en los próximos 7 días). Esto asegura que la campaña se active solo cuando se predice lluvia real, no solo condiciones nubladas. Ejemplo 2: Impulsar jarabes para la tos cuando las temperaturas están bajando En este caso, necesitarás dos métricas: La temperatura media actual La temperatura media prevista para los próximos 7 días Luego calcula el cambio de temperatura: (Temperatura media durante los próximos 7 días) - (Temperatura media actual) = Diferencia de temperatura Si se espera que la temperatura baje más de 5°C, puedes establecer la condición para que la etiqueta push-more-weather se aplique solo a los jarabes para la tos. Esto activará automáticamente tu campaña para promover esos productos cuando se esperen condiciones más frías. Resumen Con la configuración anterior (o una similar), puedes crear campañas automatizadas impulsadas por el clima en cualquier plataforma que soporte etiquetas personalizadas, incluyendo Google Shopping, Meta, Bing, Pinterest, TikTok y más. Feedoptimise proporciona todas las herramientas que necesitas para ejecutar estrategias basadas en el clima de manera eficiente, sin importar cuán complejo sea tu configuración.

Lista tus productos en OpenAI ChatGPT usando un feed de productos

Tue, 30 Sep 2025 15:18:35 +0000

Es oficial: en los EE. UU. (y pronto en otros países), ahora puedes listar tus productos con OpenAI ChatGPT usando un feed de productos. ¡Y sí, lo apoyamos desde el primer día! Qué significa esto: Tus productos ahora pueden: Aparecer en los resultados de búsqueda de ChatGPT Ser comprados directamente dentro de ChatGPT Cómo empezar: Para que tus productos aparezcan en los resultados de búsqueda de ChatGPT y habilitar compras directas dentro de ChatGPT, necesitarás: Registrarte como comerciante Proporcionar el feed en uno de los formatos compatibles: CSV, TSV, XML o JSON a través de una URL. Estructura del feed: Hemos preparado plantillas de feed listas para usar para todos los formatos, completas con mapeos iniciales, para que puedas comenzar rápidamente. El feed contiene atributos estándar de productos con nombres como se ven en las especificaciones de Google Shopping, además de dos indicadores personalizados/específicos de OpenAI: enable_search – Controla si el producto puede aparecer en los resultados de búsqueda de ChatGPT enable_checkout – Permite la compra directa dentro de ChatGPT Por favor, consulta aquí la especificación oficial del feed de OpenAI. Por qué es importante: La gestión de feeds ahora tiene un nuevo canal a considerar: ChatGPT. A diferencia de las plataformas tradicionales, es más consciente semánticamente, lo que significa que interpreta y muestra productos según lo bien que estén descritos. Debido a esto, la información clara y precisa del producto es más importante que nunca. Cuanto más detallados sean tus artículos, más fácil será para ChatGPT presentarlos al público adecuado. Nuestras herramientas de Optimización de Feed AI pueden ayudar a refinar tu feed para que tus productos se representen con precisión en los resultados de ChatGPT, lo que lleva a un mejor rendimiento y un mayor alcance. Si tienes preguntas o necesitas orientación, por favor contáctanos.

10 Ideas para Enriquecer y Escalar Ediciones de Imágenes de Productos con IA en Tus Feeds usando Feedoptimise & Google Gemini aka Nano Banana

Mon, 01 Sep 2025 15:47:00 +0000

En esta guía, demostraremos 10 ideas para optimizaciones masivas de imágenes con IA utilizando nuestra plataforma y Google Gemini: variantes de color, nuevos ángulos, intercambios de estilo de vida ↔ estudio, escalado, recortes inteligentes, etiquetas de venta dinámicas, mejoras sutiles de realismo, “agregar al look” y conjuntos completos de Shop-the-Look; todo impulsado por Feedoptimise + Google Gemini aka Nano Banana y guardado/alojado directamente en tu propia cuenta de Google Cloud Storage. Por qué esto importa Las grandes imágenes convierten mejor. Pero las re-fotografías son lentas, costosas e imposibles de escalar a través de miles de SKU. Con el Editor de Imágenes Gemini Prompt de Feedoptimise, puedes generar imágenes de productos consistentes y alineadas con la marca a partir de una sola foto base, perfectas para PDPs, anuncios y redes sociales, sin necesidad de reservar un estudio. Esta publicación te guía a través del flujo de trabajo exacto que demostramos en el video, junto con las 10 ediciones en las que más confiamos para los verdaderos flujos de datos de comercio electrónico. Requisitos previos (rápido) Cuenta de Feedoptimise Clave API de Gemini Google Cloud Storage (GCS) bucket + claves de acceso Configuración recomendada: Proporciona tu imagen original como respaldo (en caso de que una ejecución falle) Proporciona tu imagen base para la edición real Selecciona tu bucket de GCS y establece la ruta de salida en AUTO para reflejar la estructura de tu carpeta de entrada (fácil de encontrar y reutilizar) Alternativamente, define un patrón de ruta personalizado (por ejemplo, por SKU o ID de artículo) para versionado Las 10 ediciones de IA (que realmente se envían) 1) Variantes de color a partir de una imagen Si vendes múltiples opciones de color pero solo tienes una foto, genera las variantes faltantes en minutos.Bueno para: Completar el feed, consistencia de PDP, pruebas de imagen A/B.Ejemplo de prompt: Cambia el color del artículo a rojo. 2) Nuevos ángulos sin fotografía adicional ¿No tienes tomas traseras o laterales? Pide una vista rotada.Bueno para: Vistas traseras de productos, detalles destacados, “sensación de 360°” sin conjuntos de giro completos.Ejemplo de prompt: Rota el artículo para mostrar la parte trasera. 3) Estudio → Estilo de vida Haz que las tomas de estudio simples se sientan aspiracionales y reales, ideal para creativos de anuncios e imágenes principales.Bueno para: Redes sociales pagadas, boletines, páginas de destino de campañas.Ejemplo de prompt: Coloca este producto en una escena de estilo de vida realista en una playa tropical. 4) Estilo de vida → Estudio ¿Necesitas una imagen limpia, sin fondo, dentro de tu feed? Convierte de estilo de vida a estudio.Bueno para: PDPs, mercados, páginas de comparación.Ejemplo de prompt: Convierte a una imagen de estudio (sin modelo), muestra la parte frontal del artículo, fondo neutro. 5) Escalar imágenes pequeñas Rescata fotos pequeñas heredadas. Escala mientras preservas el realismo.Bueno para: Feeds con imágenes heredadas, imágenes de proveedores y cumplimiento de mercado.Ejemplo de prompt: Escala esta imagen. 6) Recorte inteligente para composiciones centradas en el producto Centra el sujeto. Elimina distracciones. Exporta la relación de aspecto que necesitas.Bueno para: Miniaturas cuadradas de PDP, ubicaciones de anuncios, módulos de correo electrónico.Ejemplo de prompt: Recorta para enfocarte únicamente en el artículo principal de mobiliario. Elimina otros elementos, centra el artículo, amplía para llenar, salida 1:1. Consejo: Si las patas/bordes se recortan, añade: “Asegúrate de que el artículo completo sea visible; no recortes los bordes.” 7) Etiqueta de venta dinámica (precio automático desde atributos) Superpone una etiqueta de promoción y extrae el precio de tus datos de producto.Bueno para: Promociones estacionales, ventas flash, variantes de campaña automatizadas.Ejemplo de prompt (con atributo): Añade una etiqueta de venta prominente con precio: ${{Price}}. 8) Realismo sutil y pulido Cambios menores, calidad percibida mayor: sombras de contacto, sombras suaves y reflejos controlados, manteniendo la misma perspectiva.Bueno para: Lograr una sensación premium sin alterar la identidad del producto.Ejemplo de prompt: Añade sombras de contacto físicamente plausibles, sombras suaves y reflejos brillantes en la mesa. Mantén la perspectiva original. 9) Añadir un producto a un look de modelo Mezcla una bolsa, sombrero o zapatos en una foto de modelo existente de manera convincente.Bueno para: Venta cruzada, “completa el look”, banners editoriales.Ejemplo de prompt: Añade este artículo al look del modelo de manera natural. 10) Shop-the-Look (múltiples artículos, misma persona) Viste al mismo modelo con varios artículos, preservando la identidad y consistencia.Bueno para: Conjuntos, paquetes, lookbooks.Ejemplo de prompt: Edita al mismo modelo añadiendo todos los artículos proporcionados. Preserva la identidad de la persona: misma cara, características, expresión, cabello, tipo de cuerpo y tono de piel. Solo cambia el vestuario de manera natural. Costo y observabilidad Feedoptimise muestra el uso de tokens y un costo estimado para cada llamada. En ejecuciones típicas, las imágenes cuestan unos pocos centavos cada una; sin embargo, tu precio variará dependiendo de la imagen, la longitud del prompt y el tamaño de salida. Monitorea la lectura por llamada para presupuestar efectivamente a escala. Estructura de carpetas que escala Ruta AUTO: Refleja tu árbol de archivos de entrada, rápido y ordenado para la mayoría de los equipos. Ruta personalizada: Versiona por SKU/Variante/Fecha o SKU/Canal para mantener separados los mercados y campañas. Originales de respaldo: Mantén la imagen sin editar disponible para reversiones y control de calidad. Lista de verificación de control de calidad antes de publicar Forma del producto, proporciones y detalles críticos (logos, costuras, textura) intactos Color y acabado correctos (por ejemplo, mate vs brillante) Bordes limpios después de los recortes, sin partes cortadas a menos que sea intencionado Relación de aspecto y tamaño de archivo coinciden con las especificaciones de tu canal Las etiquetas de promoción usan el precio y la moneda correctos para el mercado Feedoptimise + Google Gemini comprime semanas de fotografía de productos en minutos. A partir de una sola imagen base, puedes producir variantes alineadas con la marca, nuevos ángulos, versiones de estilo de vida/estudio, recortes inteligentes y escalados, guardados automáticamente en GCS y listos para PDPs, anuncios y mercados. Los costos transparentes por imagen y los preajustes reutilizables permiten a los equipos escalar los esfuerzos creativos sin personal adicional, acelerando los lanzamientos y aumentando las tasas de clics y conversión mientras se reduce la necesidad de re-fotografías.

Cómo configurar feeds de países localizados para tu catálogo de Meta

Fri, 22 Aug 2025 17:06:18 +0000

¿Buscas una forma de manejar automáticamente los detalles de productos internacionales (con GeoIP) dentro de tu catálogo de Meta? Los feeds localizados de Meta son tu respuesta. Un feed de país o idioma es un feed de datos adicional que agregas sobre tu feed principal. Estos feeds locales contienen versiones traducidas y específicas de país de tus datos de producto, incluyendo moneda, precios y preferencias de página de destino. Cuando tu catálogo incluye esta información, Meta puede mostrar automáticamente la versión correcta en tus anuncios o tienda para cada usuario. Por ejemplo, las personas en EE. UU. ven el texto en inglés y los precios en USD, mientras que las personas en Francia ven el texto en francés y los precios en EUR. ¿Qué feed necesito y cuándo? A continuación se muestra la diferencia entre los tipos de feeds que puedes proporcionar para localizar tus listados. Feed principalSigue las especificaciones de Meta o Google Shopping e incluye detalles completos del producto con tu moneda e idioma predeterminados. Si Meta no puede encontrar una opción localizada para un artículo, recurrirá al feed principal. Es requerido en todo momento: tu fuente de datos principal/predeterminada para un catálogo funcional. Feed de paísTe permite proporcionar información específica de moneda para un país determinado (por ejemplo, precio, precio_de_venta y la URL de la página de destino que muestra la moneda/precio correctos). Puedes incluir más de un país por artículo en este feed.Opcional con respecto a los datos principales del catálogo; sin embargo, es necesario para el soporte multimoneda. Feed de idiomaTe permite proporcionar traducciones (por ejemplo, título localizado, descripción, etc.) para que, por ejemplo, las audiencias de habla francesa vean el texto en francés en lugar de tu idioma principal. También puedes incluir más de una combinación de país-idioma por artículo aquí.Opcional con respecto a los datos principales del catálogo; sin embargo, es necesario para el soporte multilingüe. Elementos esenciales de configuración Coincide los IDs de los artículos en cada feed.Los IDs de los artículos en tus feeds de País e Idioma deben coincidir exactamente con los IDs en tu feed Principal. Incluye todos los artículos de tu feed Principal.Incluso si un producto está agotado o no está disponible en ciertos países, aún debes listarlo en los feeds locales con estado de agotado. Si un artículo falta en un feed local, Meta recurrirá a tus datos principales para ese artículo. Alinea esos IDs, cubre cada artículo en tus feeds locales, y tendrás una configuración de localización limpia y confiable que muestra el idioma, la moneda y la URL correctos a cada usuario.

Grok 4 se Encuentra con Feedoptimise: 10 Ideas usando IA para Optimizar Feeds de Datos de Productos

Mon, 21 Jul 2025 12:53:55 +0000

Si pasas tus días ajustando títulos de productos, verificando desaprobaciones de Google Shopping o preguntándote por qué el SKU estrella de la semana pasada de repente cayó, ya conoces las tareas de la optimización de feeds. ¿Qué sucede cuando entregas esas tareas a un modelo de lenguaje grande multimodal? En un nuevo recorrido por YouTube, Feedoptimise pone a Grok 4 de xAI a través de 10 tareas del mundo real. El resultado no es solo otra demostración de IA; es un plan que cualquier comerciante o especialista en marketing de rendimiento puede usar hoy. A continuación se presenta el paso a paso, junto con algunas conclusiones clave sobre dónde encajan los modelos de nivel Grok en el creciente conjunto de herramientas de medios minoristas. 1. Optimización de Títulos para Máxima Visibilidad Los títulos de productos son el primer gancho para los compradores, pero a menudo son insípidos o carecen de palabras clave. Usando el modificador de Optimización de Títulos de Grok 4 en Feedoptimise, puedes introducir atributos como género, descripción, categoría, tamaño, color y marca. La IA reestructura el título para incorporar más palabras clave relevantes, haciéndolo más atractivo para los algoritmos de búsqueda. Por ejemplo, un título básico podría evolucionar a algo más rico y amigable para SEO, aumentando las tasas de clics en Google Shopping. 2. Auditoría de Títulos con Puntuación de Precisión Una vez optimizados, ¿cómo mides el éxito? El video introduce un modificador de Prompt de Grok para auditar títulos contra criterios clave, incluyendo palabras clave, atractivo visual, relevancia y una puntuación general. Al pegar un prompt personalizado que solicita una salida JSON plana con puntuaciones, los comerciantes obtienen información cuantificable. Luego podemos usar Analizadores para rastrear el historial de puntuación de nuestros cambios. 3. Tipos de Producto más Ricos El campo product_type de Google está muy subutilizado. Una cadena de dos palabras como "pantalones de mujer" apenas empuja el algoritmo. Grok 4 interviene para expandirlos usando prompts que se basan en atributos de título, descripción y categoría. ¿El resultado? Un tipo de producto cargado de palabras clave optimizado para Google Shopping, como uno mejorado con términos relacionados con estilo, material y estacionalidad. Este ajuste sutil puede mejorar la categorización y el descubrimiento. 4. Traducciones Sin Fronteras para Alcance Global ¿Expandiéndose a mercados internacionales? Las traducciones de IA son rápidas y confiables. Un prompt sencillo traduce descripciones a idiomas como el alemán, devolviendo solo el texto limpio. En una era de comercio electrónico sin fronteras, esta función democratiza la venta global sin la necesidad de costosos traductores humanos. 5. Extracción de Atributos de Imágenes Los datos de texto tienen límites, pero las imágenes cuentan una historia más completa. El análisis de imágenes de Grok 4 brilla aquí: Proporciona una URL de imagen de producto en un prompt, y extrae atributos de Google Shopping como grupo de edad, marca, color, género, material, tipo de producto y tamaño, entregándolos como JSON. La demostración identifica con precisión incluso detalles sutiles, como el branding, demostrando la destreza de la IA en la minería de datos visuales. Esto es particularmente útil para feeds con atributos de texto incompletos, llenando vacíos para cumplir con los requisitos de la plataforma. 6. Selección de la Mejor Creatividad para Anuncios Sociales No todas las imágenes de productos son iguales, especialmente para anuncios sociales. Con múltiples URLs de imágenes, Grok 4 puede evaluar y seleccionar la mejor basada en el contexto, eligiendo la toma de estilo de vida más atractiva. Esta automatización podría revolucionar los flujos de trabajo creativos de anuncios, asegurando que los visuales se alineen con los objetivos de campaña de Facebook o Instagram sin revisión manual. 7. Cumplimiento de Políticas Automatizado Las desaprobaciones de Google Shopping a menudo provienen de lenguaje no conforme, como afirmaciones de salud engañosas. La IA actúa como un verificador de políticas: Introduce una descripción, y escanea en busca de problemas (por ejemplo, bajo las pautas de "Salud y medicina"), luego la reescribe eliminando o reformulando términos riesgosos. El video demuestra cómo esto preserva la información esencial del producto mientras hace que el texto sea seguro, previniendo rechazos de feeds y ahorrando a los comerciantes tiempo de inactividad costoso. 8. Extracción de Palabras Clave Impulsadas por Reseñas Las reseñas de productos son minas de oro para obtener información. Usando IA, puedes solicitarle que busque reseñas basadas en el título de un producto y GTIN, luego compilar una lista separada por comas de palabras clave positivas (por ejemplo, lo que los compradores aman sobre la comodidad o durabilidad). Estas pueden alimentar copias de anuncios o reconstrucciones de títulos, alineando el marketing con el sentimiento genuino del cliente. Es una forma inteligente de convertir contenido generado por el usuario en datos procesables. 9. Pronóstico de Rendimiento con Análisis de Datos ¿Por qué adivinar cuando la IA puede predecir? Alimenta a Grok 4 con un informe de rendimiento de 7 días (incluyendo métricas como CTR y conversiones), y calcula una puntuación potencial para la próxima semana. Sugerimos usar esto en etiquetas personalizadas para priorizar artículos de alto potencial en campañas. Aunque no es una bola de cristal, este pronóstico asistido por IA automatiza lo que antes era un análisis manual, ayudando a asignar presupuestos de manera más efectiva. 10. Precios de Competencia en Casi Tiempo Real La idea más ambiciosa: Habilitar la búsqueda web en vivo en Grok 4 para explorar ofertas del mercado estadounidense para un título de producto, devolviendo una lista de las 5-10 mejores ofertas. Luego puedes comparar sus precios a través de reglas en Feedoptimise. Este enfoque experimental destaca el potencial de la IA para la inteligencia competitiva en tiempo real. La Gran Imagen: ¡El Futuro de la IA está aquí! Lo que realmente distingue a Feedoptimise es su profunda integración con modelos de IA, convirtiéndolo en la única plataforma en el mercado que ofrece capacidades de IA tan avanzadas específicamente adaptadas para la optimización de feeds de productos. Esta combinación única permite a los comerciantes aprovechar la IA de vanguardia para una amplia gama de aplicaciones, desde auditorías automatizadas hasta análisis de imágenes, superando las herramientas genéricas comúnmente encontradas en los competidores. A medida que el comercio electrónico depende cada vez más de estrategias de datos inteligentes, el enfoque pionero de Feedoptimise ofrece una eficiencia, cumplimiento e información de rendimiento incomparables, posicionándolo como una herramienta esencial para minoristas con visión de futuro. Si estás en el espacio, sumergirte en esta integración podría transformar tus operaciones y darte una verdadera ventaja en un mercado abarrotado.

Optimización de Feeds Impulsada por IA: Cómo Mantenerse Adelante en Google Shopping y Anuncios de Meta en 2025

Tue, 08 Jul 2025 11:50:59 +0000

Google Shopping y los Anuncios de Meta continúan evolucionando rápidamente en 2025. Con las campañas de Performance Max, señales de audiencia dinámicas y plataformas publicitarias impulsadas por IA tomando el centro del escenario, la calidad y estructura del feed son ahora más críticas que nunca. Los comerciantes que dependen únicamente de la gestión de feeds estáticos tradicionales corren el riesgo de perder visibilidad y ROAS mientras que los competidores que utilizan técnicas avanzadas de optimización continúan escalando. Este artículo explora cómo la optimización de feeds impulsada por IA puede ayudar a su tienda o agencia a mantenerse adelante, asegurando que sus feeds generen un rendimiento medible en Google Shopping y Anuncios de Meta en 2025. Por Qué la Optimización de Feeds Tradicional Ya No Es Suficiente Históricamente, los comerciantes configuraban sus feeds de productos con atributos básicos: títulos, descripciones, imágenes y GTINs. Actualizaciones ocasionales de precios y disponibilidad eran suficientes para mantener una presencia constante. Hoy en día, plataformas como Google y Meta esperan más: Pruebas de atributos dinámicos para coincidir con las tendencias de búsqueda en tiempo real. Alineación de señales de audiencia dentro de las estructuras de feed para maximizar la relevancia. Activos creativos mejorados en los feeds para un mayor CTR en PMax y Meta Advantage+. Los feeds ya no son contenedores de datos estáticos; son impulsores de datos dinámicos que impactan directamente en la eficiencia de su campaña, CPCs y ROAS. Estrategias Impulsadas por IA para la Optimización de Feeds Aquí está cómo la optimización de feeds impulsada por IA puede darle a sus campañas una ventaja competitiva: Optimización y Pruebas de Títulos Usando IALos modelos de IA pueden generar variaciones de los títulos de sus productos, enfocándose en palabras clave de alta intención alineadas dinámicamente con las búsquedas en tendencia. Por ejemplo, agregar estacionalidad, palabras clave más vendidas y variaciones de cola larga puede mejorar su visibilidad en los feeds de Shopping y Meta. Mejora de Imágenes y Pruebas de VariantesLa IA puede mejorar automáticamente las imágenes, eliminar fondos y realizar pruebas A/B de variantes de imágenes de productos para identificar qué visuales generan un mayor CTR y conversiones. Optimización del Tipo de Producto Usando IALa IA puede analizar su catálogo de productos y generar o refinar automáticamente sus atributos de 'tipo de producto' para coincidir con la taxonomía estructurada y las categorías de búsqueda en tendencia. Al alinear los tipos de productos con cómo los usuarios buscan y cómo Google y Meta categorizan los productos, puede mejorar la relevancia, las puntuaciones de calidad del feed y la segmentación de campañas sin conjeturas manuales. Esto asegura que sus campañas estén estructuradas eficientemente y que sus productos sean descubiertos en consultas relevantes, generando tráfico de mayor calidad a su tienda. Extracción de Atributos Faltantes Usando IALa IA puede escanear los títulos, descripciones e imágenes de sus productos para identificar y extraer atributos faltantes como color, material, tamaño y género. Al enriquecer automáticamente su feed con estos atributos, mejora la calidad de su feed, la segmentación de campañas y las capacidades de filtrado en las plataformas de Google Shopping y Meta. Este proceso reduce la entrada manual de datos mientras asegura que sus productos aparezcan en búsquedas más relevantes, mejorando la capacidad de descubrimiento y las tasas de conversión. Mapeo de Categorías de Google Usando IALa IA puede mapear automáticamente sus productos a las Categorías de Productos de Google más precisas analizando sus títulos, descripciones y atributos de productos, asegurando la alineación con la taxonomía de Google, que también es utilizada por Meta para la categorización de productos. Automatizar el mapeo de categorías con IA ahorra tiempo, reduce errores y asegura que su feed tenga datos de categoría completos y precisos, mejorando la calidad del feed y la elegibilidad de la campaña en ambas plataformas de Google Shopping y Meta. Implementación Práctica para Comerciantes y Agencias No necesita un equipo completo de ciencia de datos interno para aprovechar la optimización de feeds impulsada por IA: Utilice herramientas (como Feedoptimise) que permitan pruebas dinámicas de atributos basadas en reglas combinadas con ideas y generaciones de IA. Audite regularmente el rendimiento de su feed y realice pruebas A/B de variantes de títulos e imágenes. Sincronice las estrategias de feed con sus campañas de Performance Max y Meta para maximizar la calidad y relevancia de las señales. Los feeds son la nueva capa creativa para las campañas de Shopping y deben ser tratados como un área activa de pruebas y optimización dentro de su estrategia de medios pagados. Cómo Feedoptimise Le Ayuda a Mantenerse Adelante En Feedoptimise, puede integrar la optimización impulsada por IA y la automatización basada en reglas para asegurar que sus feeds de productos sigan siendo competitivos, estructurados y alineados con las últimas tendencias. Desde pruebas de títulos y actualizaciones dinámicas de precios hasta la alineación de palabras clave estacionales y la redacción y optimización de contenido usando IA, nuestra plataforma le ayuda a transformar su feed en un motor de rendimiento que maximiza su ROAS en Google y Meta. Reflexiones Finales La optimización de feeds impulsada por IA no es un concepto futuro; es su ventaja competitiva en 2025. A medida que Google Shopping y los Anuncios de Meta se vuelven cada vez más automatizados, su feed de productos sigue siendo una de las pocas palancas controlables que puede usar para mejorar el rendimiento de la campaña. Comience a probar, automatizar y mejorar sus feeds ahora para capturar tráfico de mayor calidad y conversiones antes que sus competidores. ¿Necesita ayuda para implementar la optimización de feeds impulsada por IA? Contacte a Feedoptimise hoy.

Introducción al Historial de Revisiones: Seguimiento de Cambios, Versionado y Recuperación

Tue, 24 Jun 2025 09:16:43 +0000

¿Alguna vez te has preguntado quién cambió qué y cuándo en tus feeds de productos o fuentes? ¿O deseaste poder revertir un cambio que no salió como esperabas? Lo entendemos y te respaldamos. Por eso estamos emocionados de presentar una nueva función en Feedoptimise: Historial de Revisiones. Esta poderosa actualización trae versionado de cambios, seguimiento de actividad y recuperación de instantáneas directamente a nuestra plataforma, para que nunca pierdas el rastro de los cambios en tus feeds. Mantén un Registro de Cada Cambio Con el Historial de Revisiones, ahora puedes ver fácilmente: Quién hizo un cambio Qué fue cambiado Cuándo ocurrió el cambio Ya sea que formes parte de un gran equipo o gestiones los feeds solo, tener visibilidad completa de tu historial de ediciones elimina las conjeturas y hace que la colaboración sea más transparente. Revertir con Confianza Los errores ocurren. Una regla de feed sale mal, una fuente se elimina accidentalmente o se actualiza algo que no debería haberse actualizado. No te preocupes, ahora puedes restaurar cualquier feed o fuente a un punto anterior en el tiempo. Feedoptimise almacena automáticamente un historial de todos los cambios (incluidas las eliminaciones), para que puedas experimentar con confianza sin temor a perder tu trabajo. Llamamos a estos puntos guardados instantáneas, y hacen que la recuperación sea tan simple como unos pocos clics. Cómo Acceder a Tu Historial Para ver el historial de una fuente o feed en particular: Abre el feed o fuente con la que estás trabajando. Navega a la pestaña de Historial. Explora la lista de cambios o restaura a una versión anterior al instante. Y si has eliminado accidentalmente un feed o fuente completa, no te preocupes, también puedes restaurar elementos eliminados: Dirígete a tu lista de feeds o fuentes. Haz clic en el icono de eliminar (🗑️) para ver los elementos eliminados recientemente. Selecciona el que deseas recuperar, y así de fácil, está recuperado. Diseñado para la Tranquilidad Construimos el Historial de Revisiones con un objetivo en mente: darte tranquilidad. Siempre sabrás que tu trabajo está seguro, es rastreable y reversible. Este nuevo nivel de control no solo aumenta tu eficiencia, sino que también genera confianza en cómo se gestionan tus feeds a lo largo del tiempo. Ya sea que estés afinando un feed de compras complejo o colaborando con múltiples partes interesadas, saber que puedes deshacer y rastrear cambios te permite trabajar de manera más inteligente, no más dura. Prueba el Historial de Revisiones hoy y experimenta una forma más segura y transparente de gestionar tus datos de productos. ¿Tienes preguntas o comentarios? Nos encantaría saber de ti. Envíanos un mensaje y cuéntanos qué piensas!

Mejora el rendimiento de Google Shopping con títulos de productos probados A/B impulsados por IA automatizada

Thu, 01 May 2025 16:55:34 +0000

Estamos emocionados de compartir un enfoque innovador para optimizar los feeds de Google Shopping utilizando Feedoptimise y ChatGPT de OpenAI. Nos enfocamos en aprovechar la IA para aumentar significativamente el tráfico y las conversiones optimizando los títulos de los artículos. Resumen de la Estrategia: El objetivo es identificar artículos de alto potencial y experimentar con tres versiones diferentes de títulos. Analizaremos el rendimiento de cada versión y adoptaremos automáticamente el título que ofrezca los mejores resultados. Apuntaremos a artículos con una alta tasa de conversión (numerosas conversiones por clic) pero una baja tasa de clics (CTR). Esto generalmente indica que, aunque estos productos son populares al ver la página del producto, a menudo se pasan por alto en los anuncios, potencialmente debido a títulos subóptimos. Pasos del Proceso: 1. Identificación de Artículos de Alto Potencial y establecer la primera condición para iniciar la prueba A/B: La condición anterior tiene 4 reglas: Mantiene el título final con mejor rendimiento después de la prueba. Mantiene el título actual durante el ciclo de prueba (que dura 7 días). Genera un nuevo título para la prueba o para el ciclo siguiente cuando sea aplicable. Por defecto, utiliza el título original como referencia. 2. Generación de Variaciones de Títulos: Versión 1 - Optimización Básica: Utiliza el Optimizador de Títulos de OpenAI para crear un título sencillo que combine el título del producto, la marca y la categoría. Versión 2 - Atributos Mejorados: Esta versión incorpora atributos adicionales como color, material y una variable rotativa dinámica para la temporada (Invierno, Primavera, Verano y Otoño). Versión 3 - Enfoque Creativo Personalizado: Aquí, tomamos una ruta más única creando un prompt personalizado. El objetivo es crear un título optimizado para el feed de Google Shopping, particularmente atractivo para audiencias más jóvenes, utilizando el título dado y la descripción del artículo. Prompt: Usa el título del artículo y la descripción a continuación para construir el mejor título optimizado posible para el feed de Google Shopping que atraerá la atención de los jóvenes | título: “{title}” y descripción del artículo: {description} 3. Medición del Rendimiento y Selección Registramos automáticamente el rendimiento de cada título durante un período de prueba de 7 días en una hoja de sobrescritura utilizando nuestra funcionalidad de informes y la integración de Google Ads. Al final de la prueba, implementamos una regla para adoptar el título con el mejor rendimiento. Este enfoque, en ciertos casos, ha llevado a una mejora de más del 700% en el CTR, aumentando significativamente las ventas de los artículos con mejor conversión. Este método ofrece una solución escalable y completamente automatizada que puede replicarse fácilmente en múltiples campañas y sitios web. Al aprovechar el poder de la IA, no solo estamos optimizando títulos, estamos revolucionando la forma en que los productos se presentan y descubren en Google Shopping.

Optimiza los Feeds de Productos de Google Shopping y Facebook durante el Black Friday usando xAI Grok Modifier

Thu, 01 May 2025 16:49:08 +0000

El Black Friday es el punto culminante de la temporada de compras, y para las empresas de comercio electrónico, es una oportunidad de oro para maximizar las ventas. La gestión efectiva de feeds es crucial durante este período para asegurar que tus productos destaquen en plataformas como Google Shopping y Facebook Ads. Una herramienta que puede elevar tu estrategia de gestión de feeds es nuestro nuevo Grok Modifier. En este artículo del blog, exploraremos cómo usar Grok Modifier puede enriquecer tus descripciones de productos para Google Shopping y crear títulos específicos para el Black Friday en Facebook Ads. La Importancia de la Gestión de Feeds Durante el Black Friday La gestión de feeds implica la organización y optimización de los feeds de datos de productos para mejorar la visibilidad y el rendimiento en los canales de compras. Durante el Black Friday, la competencia es enorme y los consumidores están saturados de ofertas. Una gestión adecuada de feeds asegura que tus productos estén representados con precisión, sean buscables y atractivos para los compradores potenciales en plataformas como Google Shopping y Facebook Ads. Mejorando las Descripciones de Productos de Google Shopping con Grok Modifier Grok Modifier (impulsado por el modelo Grok de xAI) te permite enriquecer tus descripciones de productos añadiendo palabras clave relevantes, mejorando las posibilidades de que tus productos aparezcan en los resultados de búsqueda. Al adaptar las descripciones para incluir términos relacionados con el Black Friday, aumentas la relevancia de tus anuncios durante este período de alto tráfico. Ejemplo de uso: Indicación: Reformula la siguiente descripción del producto para hacerla más atractiva para los compradores del Black Friday en el feed de Google Shopping. Incluye: Características y beneficios clave, Un descuento del 50% por Black Friday, Detalles adicionales como material, Palabras clave SEO: 'oferta de Black Friday', 'oferta por tiempo limitado', 'mejor precio', Un tono persuasivo que cree urgencia, Una llamada a la acción clara. Por favor, escribe la descripción en texto plano sin ningún formato markdown, asteriscos, viñetas, encabezados o caracteres especiales. Descripción actual: Creando Títulos Específicos para el Black Friday en Facebook Ads Los anuncios de Facebook ofrecen una oportunidad única para llegar a una amplia audiencia con mensajes dirigidos. Grok Modifier puede mejorar tu estrategia de anuncios en Facebook generando títulos llamativos que incluyan palabras clave específicas del Black Friday para aumentar las tasas de clics y atraer más atención a tu oferta. Ejemplo de uso: indicación: Reformula el siguiente título del producto para hacerlo más atractivo para los compradores del Black Friday en los anuncios de Facebook. Mantenlo llamativo y corto. Incluye: Un descuento del 50% por Black Friday, Un tono persuasivo que cree urgencia, Una llamada a la acción clara. Por favor, escribe el título en texto plano sin ningún formato markdown, asteriscos, viñetas, encabezados o caracteres especiales. Título actual: El Black Friday presenta una oportunidad significativa para que las empresas de comercio electrónico aumenten las ventas, y la gestión efectiva de feeds es la clave para destacar en un mercado saturado. Usar Grok Modifier para enriquecer tus descripciones de productos para Google Shopping y crear títulos específicos para el Black Friday en Facebook Ads puede darte una ventaja competitiva.

Modelos Solo API de GPT-4.1 de OpenAI Ahora Soportados en Nuestros Modificadores de OpenAI

Tue, 15 Apr 2025 07:22:05 +0000

OpenAI presentó ayer su última serie GPT-4.1: GPT-4.1, GPT-4.1 mini y GPT-4.1 nano, y ya hemos integrado todos esos modelos sin problemas en los modificadores de OpenAI de nuestra plataforma para que puedas aprovecharlos de inmediato. Esta versión ofrece mejoras sustanciales en codificación, seguimiento de instrucciones y procesamiento de contextos largos, ofreciendo una eficiencia de costos y velocidad sin igual, estableciéndolo como el modelo más rentable y de alto rendimiento disponible exclusivamente a través de la API de OpenAI. Resumen de las mejoras: Capacidades de Codificación SuperioresGPT-4.1 sobresale en tareas de codificación del mundo real, obteniendo un 54.6% en SWE-bench Verified, una mejora del 21.4% sobre GPT-4o. Maneja desafíos complejos de ingeniería de software, produce diferencias de código confiables y minimiza ediciones innecesarias (reduciendo al 2% desde el 9%). Para el desarrollo front-end, crea aplicaciones web más funcionales y visualmente atractivas, preferidas el 80% del tiempo sobre GPT-4o. Mejor Seguimiento de InstruccionesLa serie destaca en seguir instrucciones complejas, logrando un 38.3% en el benchmark MultiChallenge de Scale (10.5% mejor que GPT-4o) y un 87.4% en IFEval. Esta fiabilidad potencia sistemas agentivos robustos, permitiendo tareas como soporte al cliente automatizado o extracción de datos con mínimos errores. Nuestros modificadores facilitan la personalización de estas capacidades para casos de uso específicos, asegurando resultados consistentes. Ventana de Contexto MasivaTodos los modelos GPT-4.1 soportan una ventana de contexto de 1 millón de tokens, equivalente a ocho bases de código React, ideal para procesar documentos grandes o repositorios de código. Sobresalen en recuperar y razonar a través de contextos largos, obteniendo un 72.0% en Video-MME para comprensión de videos largos y manteniendo precisión en tareas de múltiples pasos como Graphwalks (61.7%). Los modificadores de nuestra plataforma permiten a los usuarios aprovechar esto para aplicaciones de análisis legal o navegación de bases de código. Eficiencia de costos y velocidad GPT-4.1: Con un precio de $2.00 por 1M de tokens de entrada y $8.00 por 1M de tokens de salida, es un 26% más barato que GPT-4o para consultas medianas. Con descuentos del 75% en almacenamiento en caché de prompts, los costos disminuyen aún más, haciéndolo económico para tareas de alto volumen. GPT-4.1 mini: A $0.40 por 1M de tokens de entrada, reduce los costos en un 83% en comparación con GPT-4o mientras reduce a la mitad la latencia, igualando o superando a GPT-4o en evaluaciones de inteligencia. Perfecto para necesidades de baja latencia como análisis en tiempo real. GPT-4.1 nano: El más rápido y barato a $0.10 por 1M de tokens de entrada, ofrece un rendimiento excepcional para tareas ligeras como clasificación, con una latencia del primer token de menos de cinco segundos para 128,000 tokens. Al soportar modelos GPT-4.1 en nuestros modificadores, empoderamos a los usuarios para construir soluciones de IA sofisticadas y rentables adaptadas a sus necesidades. Ya sea automatizando revisiones de código, procesando vastos conjuntos de datos o creando agentes receptivos, estos modelos ofrecen un rendimiento de primer nivel con costos más bajos y respuestas más rápidas. La integración asegura flexibilidad, permitiendo a los usuarios ajustar los resultados tan fácilmente como modificar una fórmula, desbloqueando nuevas posibilidades para la innovación. La serie GPT-4.1 de OpenAI, ahora potenciada por nuestra plataforma, establece un nuevo estándar para la productividad impulsada por IA. Explora estos modelos hoy y transforma tus flujos de trabajo con precisión y eficiencia.

Cómo Eliminar Marcas de Agua de Imágenes de Productos para Solucionar la Desaprobación de 'Texto en Imagen' en Google Merchant Center

Thu, 27 Mar 2025 17:06:32 +0000

¿Estás lidiando con el frustrante problema de desaprobación de 'Texto en Imagen' en Google Merchant Center (GMC)? Afortunadamente, puedes resolverlo rápidamente utilizando nuestro potente modificador de Eliminación de Marcas de Agua Gemini en la plataforma Feedoptime. Esta herramienta fácil de usar elimina de manera eficiente marcas de agua, logotipos y texto no deseado de tus imágenes de productos, ayudando a que tus artículos cumplan con las directrices de GMC y otros requisitos de canales de marketing. ¿Cómo Funciona el Modificador de Eliminación de Marcas de Agua Gemini? El modificador de eliminación de marcas de agua Gemini automatiza todo el proceso: Descargar: Recupera automáticamente tu imagen de producto original utilizando la URL proporcionada. Procesar: Se conecta a la API de Gemini para eliminar con precisión marcas de agua y cualquier texto no deseado. Subir: Almacena la imagen limpia en tu bucket designado de Google Cloud Storage. Generar Enlace: Devuelve una nueva URL de imagen sin marcas de agua que puedes usar inmediatamente en tu feed de productos. Guía Paso a Paso para Eliminar Marcas de Agua de tus Imágenes: 1. Crea una Clave API de Gemini: Ve a Google AI Studio y genera una clave API de Gemini. 2. Crea una Clave de Servicio de Google Cloud: Accede a tu Consola de Google Cloud y genera una clave de servicio con acceso a Google Storage. 3. Proporciona tu Clave API de Gemini en el Modificador: Introduce tu clave API de Gemini directamente en el Modificador de Eliminación de Marcas de Agua Gemini. 4. Introduce tu Clave de Servicio de Google Cloud Storage: Introduce tu archivo de clave JSON en el modificador. 5. Selecciona Bucket y Ruta (Opcional): Especifica tu bucket y ruta preferidos dentro de Google Cloud Storage, o déjalo por defecto. 6. Ejecuta el Modificador: Ejecuta el modificador de eliminación de marcas de agua Gemini para generar rápidamente una imagen de producto limpia y conforme. Al utilizar esta solución sencilla, eliminarás fácilmente las desaprobaciones de 'Texto en Imagen' de GMC, mejorando la calidad de tu feed de productos, la visibilidad de tus anuncios y, en última instancia, el rendimiento de tus ventas.

Cómo configurar el feed de anuncios automotrices/vehículos para Google, Meta y TikTok

Wed, 12 Mar 2025 17:36:29 +0000

Cada vez más canales de marketing y publicidad están abriendo nuevos formatos de anuncios y ubicaciones adaptadas para concesionarios y fabricantes de automóviles, permitiéndoles promocionar sus vehículos y llegar a nuevos clientes potenciales. ¿Para quién es más adecuado este formato de feed? Este formato está diseñado pensando en los vendedores de automóviles y se aplica tanto a coches nuevos como usados. ¿La especificación del feed es diferente de los catálogos minoristas habituales? Las especificaciones del feed para anuncios de vehículos son ligeramente diferentes de los catálogos de comercio electrónico regulares debido a la necesidad de puntos de datos adicionales como: marca, modelo, año, kilometraje, estilo de carrocería y direcciones de concesionarios, por nombrar solo algunos. ¿Es fácil de configurar? Gracias a la robustez y flexibilidad de la plataforma Feedoptimise, crear feeds es un proceso muy sencillo. Ya ofrecemos plantillas listas para usar que cumplen con las especificaciones y requisitos para feeds de anuncios automotrices en Google Vehicle Ads, Meta Automotive Inventory Ads y TikTok Automotive Ads. Nuestra plataforma puede importar todos los detalles del producto para crear feeds relevantes y mantenerlos actualizados utilizando varios métodos de integración, como APIs y archivos de inventario preexistentes. Alternativamente, podemos rastrear su sitio web para recopilar todos los detalles del automóvil y mantenerlos actualizados directamente desde su sitio. También podemos extraer atributos de varias fuentes y aislarlos como puntos de datos independientes. Por ejemplo, detalles como el año o el kilometraje pueden extraerse de las descripciones si no están disponibles de forma independiente. Además, la geolocalización de su concesionario (latitud y longitud), que requieren Meta y TikTok, puede ser inferida por nuestra plataforma a partir de su código postal. ¿Está disponible en todos los países? Al momento de escribir este artículo, los anuncios de vehículos de Google están en beta abierta en EE. UU., Canadá, Reino Unido y Australia; los anuncios de inventario automotriz de Meta están disponibles en todo el mundo y los anuncios automotrices de TikTok también están disponibles a nivel mundial. ¿Cómo puedo configurar el feed de anuncios de vehículos? Para comenzar, simplemente necesita crear una cuenta en la aplicación Feedoptimise. Una vez configurado, puede conectar su fuente y generar un feed de anuncios de vehículos a partir de ella. Alternativamente, después de registrarse y crear su cuenta, puede solicitar a nuestro equipo que se encargue de todo por usted. No dude en ponerse en contacto con nosotros si tiene alguna pregunta.

Creación de tipos de productos de Google Shopping profundamente anidados y altamente relevantes utilizando IA

Tue, 18 Feb 2025 10:03:49 +0000

El atributo "de tipo de producto" product_type se utiliza para transmitir la categorización del producto dentro del feed de Google Shopping. Ayuda a Google a determinar el tipo de artículo y mejora la calidad de los datos con palabras clave adicionales. Si tu categorización ya es profunda y contiene buenas palabras clave, probablemente puedas usarla tal como está. Sin embargo, si solo contiene uno o dos niveles y crees que se puede mejorar, estás en el lugar correcto. Acabamos de introducir un nuevo modificador de IA, el Creador de Tipos de Producto IA, que te permite crear tipos de productos profundamente anidados y altamente relevantes a partir de cualquier contenido. Actualmente se basa en el modelo abierto Qwen 2.5 de Alibaba, mira algunos ejemplos en acción a continuación: Basado solo en el título: Basado en el título y la descripción con un límite de anidación establecido en 10 niveles Esperamos que esta herramienta y nuestras otras herramientas de optimización de flujos con IA te ayuden a llevar tus tareas de optimización y gestión de flujos al siguiente nivel.

Cómo solucionar problemas de transparencia de imagen con fondo negro y tipo de imagen no compatible en Google Merchant Center

Fri, 24 Jan 2025 13:29:55 +0000

Este artículo ayudará a abordar dos problemas comunes relacionados con las imágenes y su procesamiento por parte de Google Merchant Center. Conversión incorrecta de transparencia a color en Google Shopping El primer problema en el que nos gustaría centrarnos es cómo Google trata la transparencia en algunos casos. De cuenta en cuenta, puede notar imágenes con fondo negro apareciendo en lugares donde la imagen de la tienda depende de un fondo transparente. No estamos seguros de por qué sucede eso, ya que no siempre afecta a todos los artículos. Por ejemplo, nuestro editor de imágenes puede manejar correctamente los artículos afectados como una solución proxy. Solo podemos suponer que alguna señal en el código binario de la imagen confunde al sistema de Google para aplicar un fondo negro. Cómo solucionarlo: Asegúrese de usar imágenes con color de fondo sólido. Por ejemplo, podría convertir el fondo a blanco u otro color que funcione bien con el gráfico de su sitio web. Utilice herramientas de edición de imágenes que puedan volver a aplicar el fondo usando colores sólidos, como nuestro Editor de Imágenes, permitiéndole manejar la conversión de la transparencia directamente de nuestro lado y proporcionando a Google imágenes con fondo sólido en su lugar. Tipo de imagen no compatible Este problema puede ocurrir si el formato de su imagen, sus metadatos o los encabezados del servidor de alojamiento de imágenes no están alineados o están enviando datos confusos o corruptos. Para empezar, asegúrese de que sus imágenes estén en uno de los formatos de imagen compatibles según los requisitos de Google. JPEG, PNG, WebP, BMP, TIFF o GIF. Si lo está y aún recibe ese error, podría intentar solucionarlo utilizando uno de los dos métodos siguientes: Cómo solucionarlo: Suponiendo que no sea un error de Google, es probable que tenga alguna corrupción de datos en la fuente de su imagen, y podría preguntarse por qué Google Merchant Center no puede ver su imagen correctamente si su navegador sí lo hace. Esto se debe a que los navegadores pueden ignorar algunos de estos tipos de problemas, por lo que puede mostrarse en su navegador. Sin embargo, los bots de Google no pueden analizarlo, o simplemente es un error en el extremo de Google que afecta solo a imágenes específicas bajo circunstancias específicas. Si desea solucionarlo por su cuenta en lugar de usar el método a continuación, le recomendamos regenerar la imagen o incluso convertirla a un formato diferente para intentar solucionar lo que los bots de Google consideran roto. Además, asegúrese de que los encabezados de respuesta de su servidor no tengan problemas, por ejemplo, sugiriendo el tamaño de imagen incorrecto. Esta es, con mucho, la opción más fácil y escalable: use nuestro Editor de Imágenes, que puede lidiar con la mayoría de los problemas de corrupción de imágenes y problemas de encabezados de respuesta. Sirve como un proxy entre su imagen y los bots de Google, solucionándolo en el medio. Esperamos que este artículo ayude a resolver los problemas, y si tiene alguna pregunta, por favor póngase en contacto con nosotros a través de nuestro formulario de contacto.

Optimiza el Contenido de tus Feeds de Productos con Modelos Abiertos de IA Gratuitos

Tue, 07 Jan 2025 13:56:27 +0000

Como ya sabrás, la IA está revolucionando varias industrias. Nuestra plataforma ya ofrece muchos modelos comerciales, como ChatGPT, Gemini y Anthropic, que puedes usar para optimizar tus feeds de datos con IA.Hoy, sin embargo, nos complace agregar soporte para nuestro primer modelo abierto, que alojamos directamente en nuestros servidores. Es gratuito y está incluido en todos nuestros planes. Tus datos no salen de nuestros servidores, proporcionando un 100% de privacidad. El primer modelo abierto que ahora estamos apoyando y alojando directamente en nuestra plataforma es: Alibaba Qwen 2.5 - https://github.com/QwenLM/Qwen2.5 Como la IA va a ser (y en cierto modo ya es) una fuerza principal detrás de las optimizaciones de campañas, decidimos acelerar la curva de adopción alojando y proporcionando algunos modelos abiertos de forma gratuita a toda nuestra base de clientes. Ahora, proporcionamos tres nuevos modificadores impulsados por este modelo: Optimizador de Títulos de IA Te permite crear nuevos o optimizar títulos existentes simplemente proporcionando atributos que una IA debería aprender más sobre tu artículo. Creador de Descripciones de IAAl igual que con la optimización de títulos, te permite crear nuevas o optimizar descripciones existentes simplemente proporcionando atributos que una IA debería usar. Extractor de Atributos de IADe manera similar a los dos anteriores, este modificador trabaja con cualquier texto que le proporciones como entrada; por ejemplo, extrae los atributos solo de la descripción. Si tienes alguna pregunta, por favor contáctanos usando nuestro formulario de contacto o nuestra plataforma de tickets. De lo contrario, esperamos que encuentres que estos tres nuevos modificadores mejoran el rendimiento de tus diversas campañas contextuales (Google Shopping, Bing …, etc.) sin mucho esfuerzo.Y cuando se lancen nuevos modelos abiertos, por supuesto, actualizaremos nuestros modificadores para usar los más eficientes que podamos alojar en nuestro extremo y seguir proporcionando de forma gratuita a todos nuestros clientes.

Centro de comerciantes de Google: Promociones de compras - ¿Qué son, cómo funcionan y cómo configurarlas?

Mon, 04 Nov 2024 10:49:14 +0000

¿Tienes un código de descuento que te gustaría mostrar para atraer a más compradores potenciales y hacer que tus anuncios destaquen? ¡Las promociones del Centro de comerciantes de Google están diseñadas para ayudarte a hacer precisamente eso! Al momento de escribir este artículo, Google admite los siguientes tipos de promociones: Descuento en cantidada) Descuento en cantidad - Ofrece un descuento monetario fijo en productos.b) Compra una cantidad de productos, obtén un descuento en cantidad - Proporciona un descuento monetario fijo a los clientes cuando compran una cantidad especificada.c) Compra una cantidad de productos, obtén el mismo artículo con descuento - Ofrece un descuento en un artículo adicional del mismo producto cuando los clientes compran una cantidad especificada. Descuento porcentuala) Descuento porcentual - Aplica un descuento porcentual en productos.b) Compra una cantidad de productos, obtén un descuento porcentual - Proporciona un descuento porcentual cuando los clientes compran una cantidad especificada de productos.c) Compra una cantidad de productos, obtén el mismo artículo con un descuento porcentual - Ofrece un descuento porcentual en un artículo adicional del mismo producto cuando los clientes compran una cantidad especificada. Regalo gratisa) Obtén un regalo gratis - Incluye un regalo gratis con la compra del cliente. Se puede establecer un monto o cantidad mínima de compra como requisito.b) Obtén una tarjeta de regalo - Ofrece una tarjeta de regalo gratis con la compra. Se puede especificar un monto o cantidad mínima de compra.c) Da un regalo gratis de tu inventario - Añade un producto gratis de tu inventario a la cesta del cliente. Se puede especificar un monto o cantidad mínima de compra. Envío gratisa) Envío estándar gratis - Proporciona envío estándar gratis.b) Envío nocturno gratis - Ofrece envío nocturno gratis.c) Envío en 2 días gratis - Proporciona envío en dos días gratis. ¿Cómo configurarlo? Para configurar tu promoción, ve al Centro de comerciantes de Google en Marketing > Promociones (https://merchants.google.com/mc/promotions/list) y haz clic en el botón Crear promoción. Esto abrirá un formulario donde puedes ingresar los detalles de tu promoción: (Si no tienes acceso a esta sección, asegúrate de que esté habilitada en la sección de Complementos - https://merchants.google.com/mc/addons) País e idioma de tu promociónEsta configuración permite a Google determinar el país e idioma para mostrar la promoción, así como identificar el feed y los artículos apropiados para adjuntar la promoción. Título Este es el llamado para tu promoción, por ejemplo, "Obtén un 10% de descuento al gastar £100." ID de promoción Este es un identificador único para tu promoción, útil para el filtrado avanzado dentro de tu feed de productos. Solo puede incluir letras, números, guiones y guiones bajos, y no es visible para los clientes. A diferencia de un código de cupón, este ID es único y no se puede reutilizar después de que la promoción expire. Filtros/aplicabilidad de artículosActualmente hay tres formas de especificar a qué artículos se aplica una promoción:a) Todos los productos - Aplica la promoción a todos los artículos en tu feed.b) Filtros de atributos - Filtra la aplicabilidad según atributos específicos: - Etiqueta de feed - ID de artículo - Tipo de producto - Marca - ID de grupo de artículos ID de promoción Este método te permite determinar la elegibilidad incluyendo un promotion_id coincidente en el feed de productos junto con los detalles relevantes del producto. Es la opción más flexible para promociones complejas o dinámicas, como aplicar solo a artículos a precio completo. Puedes establecer reglas detalladas y asignar IDs de promoción relevantes a través de nuestra plataforma. Código de promoción/cupónEl código requerido para que los clientes canjeen tu promoción al finalizar la compra. Fecha de inicio y fin Las fechas en las que comienza y termina tu promoción. Después de guardar, Google requiere al menos 24 horas, y hasta 72 horas, para revisar tu promoción antes de que pueda estar activa. Razones comunes de rechazo A pesar de tus mejores esfuerzos, algunas promociones pueden ser rechazadas. A continuación, se presentan algunas de las razones más comunes de rechazo y cómo resolverlas: Artículos no mapeadosEsto ocurre cuando el filtro de aplicabilidad no coincide con ningún artículo. Para los filtros regulares, esto podría deberse a un error tipográfico o a la ausencia del atributo especificado en tu feed de productos. Si usas promotion_id, podría deberse a que Google revisa la promoción antes de que su sistema haya actualizado los artículos con el promotion_id relevante. Si estás seguro de que el promotion_id se asignó correctamente, puedes solicitar a Google que lo vuelva a probar. En la mayoría de los casos, esto resuelve el problema y hace que la promoción sea aprobada. El precio de tu página de destino es el mismo que el precio de pagoSi el descuento ya se aplica en la página del producto y no hay un descuento adicional al finalizar la compra, la promoción puede ser rechazada porque no ofrece nada extra para el usuario al finalizar la compra. Esto suele ocurrir con ventas regulares o si el código de cupón no funciona y no se aplica un descuento adicional al finalizar la compra. En tales casos, verifica que tu código de cupón esté funcionando y solicita a Google que vuelva a probar la promoción. Si es una venta regular, ten en cuenta que las promociones pueden no aplicarse, aunque podría mostrarse una insignia de venta dependiendo de tu historial de precios. Para más información, consulta esta guía sobre insignias de venta y anotaciones de precios en Google Shopping. Esperamos que este artículo te ayude a configurar promociones exitosas en el Centro de comerciantes de Google, pero si necesitas más ayuda, por favor contáctanos.

Extrae las migas de pan del menú de navegación de tu tienda Shopify con facilidad

Tue, 01 Oct 2024 11:58:14 +0000

Nos complace anunciar el soporte para la nueva función de API de Shopify, que permite el acceso a las migas de pan de navegación dentro de Feedoptimise o su aplicación. Habilitar esta función en Feedoptimise es fácil. Simplemente asegúrate de que la importación de colecciones esté habilitada en la configuración de tu fuente. Después de la próxima importación, la lista de colecciones incluirá un atributo adicional, indicando si es una colección de navegación — migas de pan — por ejemplo: También lo hemos incorporado en nuestros atajos de mapeo de fuentes de Shopify, así como en los del grupo Modfier, lo que facilita mucho su adición a tu configuración existente, simplemente: Añade un campo donde quieras que aparezcan tus migas de pan de navegación Arrastra y suelta tu atributo de colecciones en el campo designado: Añade el preajuste del Grupo Modificador: Extracción de Colecciones de Migas de Pan de Navegación de ShopifyEsto generará la siguiente salida, basada en el ejemplo proporcionado en este post: Esta función es muy beneficiosa para pasar tipos de productos relevantes en tu feed a Google Shopping, Meta, TikTok y otros canales de marketing que admiten la categorización de comerciantes en sus especificaciones de feed. Por supuesto, si necesitas ayuda con la implementación o tienes alguna pregunta, nuestro equipo está aquí para ayudarte. Simplemente contáctanos o abre un ticket a través de nuestra plataforma. Los usuarios que instalaron nuestra aplicación antes del 15 de octubre (antes de que el menú de navegación estuviera disponible a través de la API de Shopify) pueden necesitar reautorizar la aplicación para otorgar los permisos necesarios para obtener datos de migas de pan.

Presentamos el Feed Labelizer: Una Potente Función para Mejorar la Segmentación y Etiquetado de Artículos de Campaña

Wed, 04 Sep 2024 16:20:09 +0000

Ya sea que estés optimizando listados de productos, refinando estrategias de segmentación o maximizando el ROI, la capacidad de ajustar tus campañas de Google Shopping y cualquier otra campaña de marketing puede marcar la diferencia.Estamos emocionados de compartir una nueva función en nuestra plataforma de gestión de feeds destinada a mejorar y maximizar tus capacidades de gestión de campañas: el Feed Labelizer. ¿Qué es el Feed Labelizer? Es un conjunto innovador de herramientas diseñadas para ayudarte a segmentar y categorizar mejor los artículos utilizando etiquetas personalizadas dinámicas en tus campañas basadas en condiciones específicas, reglas y su rendimiento.Al automatizar el proceso de categorización/etiquetado de artículos basado en su rendimiento de marketing, Labelizer te permite lograr un control más detallado sobre tus campañas, asegurando que cada producto o listado se gestione de acuerdo con sus características únicas y métricas de rendimiento. ¿Por qué usar Labelizer? Los beneficios de usar Labelizer son múltiples: Precisión Mejorada: Con una segmentación más refinada, puedes asegurarte de que cada artículo en tu campaña reciba la atención que merece según su rendimiento. Ahorro de Tiempo: Automatizar el proceso de etiquetado te permite centrarte en la estrategia en lugar de en la clasificación y categorización manual de datos. Mejor Gestión del Rendimiento: Al identificar rápidamente qué artículos están alcanzando o no los objetivos, puedes tomar decisiones informadas que mejoren el rendimiento general de la campaña. Escalabilidad: Labelizer es especialmente valioso para gestionar grandes feeds, donde la segmentación manual sería poco práctica. ¿Cómo funciona Labelizer? En su núcleo, Labelizer te permite configurar condiciones complejas de "SI-ENTONCES-SINO" para cada artículo en tu feed. Por ejemplo, puedes definir reglas basadas en varios campos como ROAS (Retorno sobre el Gasto en Publicidad), clics, impresiones o conversiones.Dependiendo de si un artículo cumple con los criterios que has establecido, Labelizer asignará automáticamente las siguientes etiquetas, que luego pueden usarse para adaptar tus estrategias de campaña de manera más efectiva. Nuevo artículo - un artículo es nuevo y aún no tiene datos de rendimiento Objetivo - un artículo está cumpliendo con tus objetivos de rendimiento Sobre el objetivo - un artículo está superando tus objetivos de rendimiento Cerca del objetivo - un artículo está cerca de cumplir con tus objetivos de rendimiento Bajo el objetivo - un artículo está por debajo de tus objetivos de rendimiento Por debajo del umbral de datos - un artículo no tiene suficientes datos para tomar una decisión Puedes ajustar los siguientes umbrales para cada etiqueta para que coincidan con tus objetivos específicos de campaña y KPIs, asegurando que tus artículos estén segmentados de una manera que se alinee con tu estrategia general. multiplicador_de_clics Se utiliza para calcular el número mínimo de clics requeridos para que un artículo sea considerado para una etiqueta (Sobre el objetivo y Objetivo), se cuenta a partir de la fórmula: clics_mínimos = 100*multiplicador_de_clics/tasa_de_conversión_promedio.Con una tasa_de_conversión_promedio muy baja o cantidad de clics considera reducir el multiplicador_de_clics (puedes usar números flotantes, por ejemplo, 0.1) o configurarlo en 0 para desactivar el umbral de clics mínimos. roas_sobre_objetivo el ROAS mínimo requerido para que un artículo sea etiquetado como “Sobre el objetivo” roas_objetivo el ROAS mínimo requerido para que un artículo sea etiquetado como “Objetivo” roas_cerca_objetivo el ROAS mínimo requerido para que un artículo sea etiquetado como “Cerca del objetivo” umbral_mínimo_de_conversiones el número mínimo de conversiones requerido para que un artículo sea considerado para una etiqueta umbral_mínimo_de_impresiones el número mínimo de impresiones requerido para que un artículo sea considerado para una etiqueta días_de_nuevos_artículos el número de días que un artículo necesita para ser considerado “Nuevo” También puedes cambiar o agregar tus condiciones para personalizar Labelizer aún más a tus necesidades. Implementando Labelizer en tus campañas Conecta Informes de Google Ads con nuestra plataforma Crea un nuevo informe con métricas: Clics, Conversiones, Impresiones y ROAS Ve a tu feed y selecciona una etiqueta personalizada para usar. Agrega Labelizer desde los accesos directos del grupo de modificadores Ajusta la configuración de umbrales a continuación según tus necesidades Para cada campo vacío, haz clic en el botón de modificador y conecta la métrica relevante de tu informe.Usa métricas de variante si lo configuras a nivel de variante por cada variante o métricas de padre si lo configuras a nivel de padre. Agrega un analizador predeterminado a tu campo de etiqueta personalizada. Guarda y vuelve a ejecutar el feed. Abre el panel de estadísticas del feed para ver la división de tus etiquetas. Si es necesario, haz ajustes a tus umbrales y vuelve a ejecutar las estadísticas del feed para ver los cambios. Rastrea el rendimiento de tu campaña y ve qué te ofrece Labelizer. Al introducir una segmentación avanzada y automatizada de artículos, nuestra plataforma proporciona las herramientas que te permiten optimizar tus campañas con una precisión sin igual. Ya sea que estés buscando maximizar el ROAS, mejorar la segmentación o simplificar tus procesos de gestión de feeds, Feed Labelizer está aquí para ayudarte a alcanzar tus objetivos. Te invitamos a explorar Feed Labelizer en nuestra plataforma de gestión de feeds hoy y descubrir cómo esta poderosa herramienta puede elevar tu estrategia de campaña a nuevas alturas. Si tienes alguna pregunta, no dudes en ponerte en contacto usando nuestra página de contacto.

Validar automáticamente todos tus feeds XML

Sun, 25 Aug 2024 08:45:37 +0000

XML (eXtensible Markup Language) es un formato de feed comúnmente utilizado que proporciona datos estructurados a través de varias aplicaciones y canales de feed. Ya sea para el intercambio de feeds de datos entre sistemas, archivos de configuración o almacenamiento de documentos, XML ofrece una forma flexible y legible de representar información. Sin embargo, con esta flexibilidad surge la necesidad de validación para garantizar que los datos XML estén estructurados y formateados correctamente. En este artículo del blog, exploraremos qué es la validación XML, por qué es esencial y cómo nuestra plataforma la maneja automáticamente para ti. ¿Qué es la validación XML? La validación XML es el proceso de verificar que un documento/feed XML cumpla con una estructura, conjunto de reglas o esquema predefinido. El proceso de validación asegura que el feed XML sea tanto bien formado como válido: XML bien formado: Un feed XML bien formado se adhiere a las reglas básicas de sintaxis de XML. Esto incluye elementos correctamente anidados, etiquetas de apertura y cierre coincidentes, uso correcto de atributos, uso de caracteres no reservados dentro de los nombres de nodos y sus atributos, y un único elemento raíz. XML válido: Un documento XML válido va un paso más allá al cumplir con un esquema específico o Definición de Tipo de Documento (DTD). El esquema define la estructura, tipos de elementos, tipos de datos y relaciones dentro del documento XML. Los métodos comunes de validación XML incluyen el uso de DTDs (Definiciones de Tipo de Documento), Esquema XML (XSD) o RELAX NG. Estos proporcionan las reglas que un documento XML debe seguir para ser considerado válido. ¿Por qué es necesario validar XML? Integridad y precisión de los datosUna de las razones más críticas para la validación XML es asegurar la integridad de los datos. Al validar XML contra un esquema, puedes garantizar que los datos se adhieren al formato y estructura esperados. Por ejemplo, si se espera que tu documento XML incluya una fecha en un formato específico, la validación asegura que cualquier dato fuera de este formato sea marcado como incorrecto. Esto previene que los errores se propaguen a través de tu sistema y asegura que los datos con los que trabajas sean precisos y consistentes. Prevención de erroresLa validación ayuda a detectar errores temprano en la cadena de procesamiento de datos. Sin validación, un XML mal formado puede causar problemas posteriores, como fallos en la aplicación, corrupción de datos o fallos en los intercambios de datos entre sistemas. Por ejemplo, si tu feed XML se utiliza para proporcionar detalles de productos a tus socios, una configuración inválida o un carácter podría llevar a un comportamiento inesperado, fallos del sistema o falta de actualizaciones en el lado receptor. Al validar XML, puedes prevenir tales problemas antes de que se vuelvan críticos. InteroperabilidadXML se utiliza a menudo como medio para el intercambio de datos entre diferentes sistemas o aplicaciones. Cuando múltiples sistemas dependen de la misma estructura XML, los datos deben adherirse a un estándar común. La validación asegura que el documento XML cumpla con estos estándares, permitiendo una comunicación fluida entre sistemas. Sin validación, corres el riesgo de problemas de incompatibilidad, lo que lleva a integraciones fallidas. ¿Cómo lo hacemos? Ahora, la mejor parte: en Feedoptimise, la validación XML se maneja automáticamente para ti. Cada vez que sincronizamos tu feed XML, lo pasamos por el proceso de validación XML, asegurando que tus feeds XML permanezcan válidos en todo momento. Cada vez que realizas cambios en tu mapeo o agregas nuevos elementos a tu sitio web, que luego fluyen a tu feed XML, lo validamos por ti. En caso de un problema, nuestra plataforma de gestión de feeds te notifica de inmediato y continúa utilizando una versión de respaldo de tu feed XML válido de la ejecución más reciente exitosa. Esto asegura que tus socios reciban un archivo XML válido y estable, incluso mientras se verifica y resuelve el problema subyacente.

Mostrar Más Productos de Tu Sitio Web en Google: ¿Qué Significa?

Fri, 24 May 2024 09:57:56 +0000

Es posible que hayas recibido un correo electrónico de Google Merchant Center recientemente indicando que tienes artículos faltantes que se agregarán automáticamente a partir del 22 de junio de 2024. En la mayoría de los casos, especialmente si tienes tus integraciones hechas con nosotros, no querrás que esta función esté habilitada. Afortunadamente, aunque estará habilitada por defecto, no incluirá esos artículos en tus campañas de Shopping. Sin embargo, recomendamos desactivarla cuando tengas la oportunidad. La razón por la que esta función no es necesaria es que esos artículos están excluidos del feed debido a necesidades de optimización, o están fuera de stock, o porque el ID del artículo que usas para esos artículos en el feed podría diferir del ID del artículo que tu microdatos muestran en el código fuente de tus páginas de producto. Por ejemplo, en el caso de Shopify, donde este problema es más común, las personas a menudo usan el prefijo shopify_{COUNTRY}_{parentid}_{variantid} debido a configuraciones heredadas al habilitar cosas usando la aplicación de Shopify de Google, pero sus microdatos a menudo usan SKUs. Los bots de Google determinan si un artículo está incluido basándose en los IDs que ven en tu código fuente. Si se utilizan diferentes IDs como se describe arriba, Google no está realmente agregando nuevos artículos, sino duplicando los que ya están allí con diferentes IDs. A menudo, también agregan estos artículos sin ningún atributo adicional como género, grupo de edad, GTIN, etc., porque estos a menudo no están disponibles para sus bots. En conclusión, ese correo electrónico a menudo indica incorrectamente que te falta algo cuando, de hecho, no es así. Por eso recomendamos mantener esa función desactivada cuando sea posible para evitar duplicaciones o artículos con atributos incompletos. Si tienes alguna pregunta, no dudes en ponerte en contacto usando nuestra página de contacto.

Seguimiento de conversiones de Google Ads sin conectar Shopify al Centro de comerciantes

Sun, 12 May 2024 10:39:22 +0000

Supongamos que utiliza una plataforma de gestión de feeds como Feedoptimise para gestionar y optimizar su feed de Google Shopping en el Centro de comerciantes de Google. En ese caso, generalmente necesitará desconectar el canal de ventas/aplicación de Google de Shopify del Centro de comerciantes para que no sobrescriba los datos al sincronizarse encima. Eso a menudo significa que su seguimiento de conversiones podría detenerse si agregó el seguimiento a través de la aplicación de Shopify de Google, ya que el píxel de seguimiento está integrado con la aplicación. Sin embargo, al momento de escribir este artículo, la configuración de la aplicación no le permite tener solo la parte de seguimiento sin sincronizar productos con GMC. Pero no se preocupe más, a continuación hemos enumerado 2 métodos sobre cómo puede evitar eso y poder gestionar y optimizar su feed utilizando una plataforma de gestión de feeds como la nuestra y poder rastrear conversiones sin sobrescribir y perder sus esfuerzos de optimización de feeds. Instalación del píxel directamenteIntégrelo utilizando el enfoque directo a través de eventos de clientes como se documenta aquí. Esta opción es, con mucho, la forma más limpia e independiente de integrar el seguimiento de conversiones de Google Ads, ya que no necesita conectar Shopify con el Centro de comerciantes en absoluto y todos los datos allí provienen de un solo lugar, además puede controlar y agregar todas las opciones y parámetros adicionales que el seguimiento de Google Ads tiene para ofrecer. Usando la aplicación de Shopify + etiqueta de feedContrario al título del artículo, con esta opción, vuelve a conectar Shopify y cambia la etiqueta de feed en el feed optimizado que está utilizando la plataforma de gestión de feeds para una diferente a la que utiliza la API de contenido de Shopify. De esa manera, no chocarán ni se sobrescribirán entre sí, pero deberá actualizar la configuración de su campaña para cargar los datos de la etiqueta de feed relevante.Si opta por esta opción, recomendamos volver a conectar utilizando un destino que no sea anuncios de compras y listados gratuitos para evitar problemas de diagnóstico y advertencias de suspensión en caso de atributos faltantes, por ejemplo, podría usar Google Cloud Retail como destino para ello. Esperamos que este artículo le ayude a restablecer el seguimiento de conversiones de Google Ads de su Shopify y si tiene alguna pregunta, no dude en contactarnos.

Mejora tus estrategias de Google Shopping con etiquetado dinámico de competitividad de precios e integración de Feedoptimise Prisync

Wed, 24 Apr 2024 13:53:44 +0000

En el dinámico mundo del comercio minorista en línea, optimizar tu feed de Google Shopping y el rendimiento de tus campañas es crucial para obtener un ROI superior y aumentar las ventas en tu sitio web. Las estrategias clave implican asegurar que tus listados estén alineados con las búsquedas de los clientes al completar completamente los atributos relevantes y estructurar las campañas de manera efectiva para maximizar la utilización del presupuesto. Este enfoque garantiza que los artículos de alta conversión reciban financiación adecuada. Sin embargo, un contenido excepcional y datos optimizados pueden no ser suficientes si tus precios no son competitivos. Los clientes potenciales podrían hacer clic en el anuncio de un competidor en su lugar, incluso si el tuyo tiene un mejor ranking. Ahí es donde nuestra nueva asociación con Prisync se convierte en un cambio de juego. Estamos encantados de ofrecer a nuestros clientes la capacidad de aprovechar los completos conocimientos de comparación de precios de Prisync, integrados sin problemas en la plataforma Feedoptimise. Esta integración permite la creación de etiquetas personalizadas dinámicas y automatizadas, mejorando la gestión de tu feed en plataformas como Google Shopping, Bing Shopping y Meta, amplificando así la efectividad de tus campañas y aumentando tu retorno de la inversión publicitaria (ROAS). Con el modificador de Prisync, crear etiquetas personalizadas que categorizan productos según la competitividad de precios se vuelve sencillo. Esto permite una asignación estratégica del presupuesto a los artículos con precios competitivos, optimizando el rendimiento general de tu campaña. Además, puedes importar metadatos extensos sobre el precio de tu producto, incluidas comparaciones de precios competitivos y discrepancias, y generar informes visuales perspicaces con analizadores o profundizar en la ciencia analítica detrás de la correlación entre precios y rendimiento usando analista de datos AI. Los puntos de datos que puedes integrar en tus campañas incluyen: Mi Posición: Un indicador numérico de la competitividad de tus precios, donde 1 representa el precio más competitivo. Mi Diferencia al Más Barato: La diferencia monetaria entre tu precio y el precio más bajo disponible. Mi Diferencia al Más Barato (%): La diferencia porcentual entre tu precio y el precio más competitivo. Resumen: Una lista JSON completa que encapsula todas las métricas anteriores. Para comenzar a aprovechar los datos de Prisync para optimizar tus campañas de feed, solo necesitas una cuenta con Prisync y un token de API, disponible en la configuración de tu cuenta. Si tienes alguna consulta sobre el modificador de Prisync o necesitas ayuda para configurar tus etiquetas personalizadas, no dudes en contactarnos a través del formulario de contacto de nuestro sitio web.

Optimiza Campañas de Compras con un Conjunto Avanzado de Herramientas de Reporte

Wed, 13 Mar 2024 15:05:02 +0000

En el mundo en rápida evolución de la publicidad en comercio electrónico y la optimización de campañas de compras, mantenerse a la vanguardia no es solo una ventaja, es una necesidad. Nuestro recién desarrollado sistema avanzado de reportes está listo para redefinir cómo las empresas monitorean y mejoran su rendimiento en varios canales de marketing, incluyendo Google Shopping, Bing Shopping, Meta, TikTok, Pinterest y más. Este innovador conjunto de herramientas se destaca como un cambio de juego en la industria, ofreciendo perspectivas, pronósticos y análisis sin precedentes que antes estaban fuera del alcance de la mayoría de los minoristas en línea. Revelando el Poder de los Reportes Avanzados Nuestro sistema ofrece una serie de casos de uso que ejemplifican su capacidad para transformar datos en bruto en información procesable, empoderando a las empresas de comercio electrónico para alcanzar nuevas alturas. Al aprovechar nuestro sistema de reportes, los usuarios pueden esperar tomar decisiones informadas, optimizando sus estrategias de marketing para obtener el máximo retorno de inversión. Así es cómo: 1) Descubriendo los Mejores Vendedores Determinar tus productos más vendidos es un primer paso esencial para cualquier negocio de comercio electrónico que busque el éxito. Este informe crucial destaca los productos que generan más ingresos y conversiones, ofreciendo una visión clara de lo que impulsa tu negocio hacia adelante. Sin embargo, la pregunta crucial es: ¿qué criterios debemos usar para definir los artículos más vendidos? La respuesta varía entre industrias. En moda, el número de artículos vendidos podría ser un buen indicador, mientras que en electrónica, los ingresos, o incluso mejor, el Retorno de la Inversión Publicitaria (ROAS), podrían proporcionar más información. Un enfoque sencillo podría ser establecer un umbral para las conversiones, como "conversión > X". Sin embargo, a medida que la oferta de productos se expande, este criterio puede necesitar ajustes. Para asegurar la adaptabilidad, recomendamos centrarse en el 20% superior de productos por conversiones, permitiendo una respuesta dinámica a un inventario en constante crecimiento. En nuestro enfoque, hemos destacado el 20% superior de productos con el mejor ROAS, etiquetándolos como "mejores vendedores" en nuestro feed. Esto permite una oferta más estratégica en estos artículos en las campañas de Google Ads. Nuestro Sistema de Reportes permite una amplia gama de criterios para definir los mejores vendedores, incluyendo métricas no disponibles originalmente en los informes de origen, como ROAS que no está disponible en los Informes de Google Ads o Google Analytics. Estos pueden ser fácilmente calculados con modificadores y luego aplicados dentro de los informes para identificar tus productos más valiosos. 2) Tendencias: Una Herramienta Poderosa para una Perspectiva Más Amplia A veces, los datos instantáneos de los informes estándar no son suficientes para comprender el alcance completo de los cambios. La Tasa de Clics (CTR) es una métrica particularmente desafiante de interpretar basándose solo en los últimos resultados, ya que numerosos factores pueden influir en ella y puede fluctuar significativamente de un día a otro. Es beneficioso tener acceso a un informe que ilustre la tendencia del CTR a lo largo del tiempo, permitiendo tomar acciones basadas en la pendiente de la tendencia, que representa el cambio diario promedio. En el ejemplo proporcionado, observamos que el CTR experimenta picos durante los fines de semana. Al examinar la tendencia durante los últimos 30 días, podemos determinar si el CTR está en tendencia ascendente o descendente. Si notamos que la línea de tendencia asciende con una pendiente de 0.01, indica un aumento diario en el CTR de 0.01, lo que equivale a un aumento del 1.86% en el CTR promedio durante el último mes. Estos conocimientos son invaluables, ya que monitorear las tendencias del CTR permite identificar patrones y el momento óptimo para realizar ajustes en las campañas. Esta comprensión más profunda permite a las empresas afinar sus estrategias, involucrando a las audiencias de manera más efectiva al capitalizar los momentos más oportunos, y en última instancia, mejorando el rendimiento. 3) Descifrando la Correlación Precio-Clics: Una Perspectiva Estratégica Observar un aumento en los clics plantea una pregunta importante: ¿Este aumento se debe a un cambio de precio, o hay otra variable en juego? Nuestro informe destaca la intrincada relación entre los ajustes de precio y las tasas de clics. Revela que una modesta reducción de precio, digamos de 2 libras (~5%), puede llevar a un aumento significativo en los clics, en este caso, un incremento de más del 220%. Pero, ¿cómo podemos aprovechar este conocimiento? Al identificar los artículos para los cuales esta correlación precio-clic es más pronunciada, podemos identificar variantes específicas que atraen más atención. Por el contrario, el informe destaca escenarios donde los ajustes de precio tienen poco o ningún impacto en los volúmenes de clics. Esto podría sugerir que nuestros precios ya son competitivos, presentando una oportunidad para aumentar los precios sin sacrificar la posición en el mercado. Este análisis no solo mejora nuestra comprensión de la dinámica del mercado, sino que también nos permite tomar decisiones informadas. Al ajustar estratégicamente los precios basados en esta correlación, podemos optimizar nuestras ofertas de productos tanto para el compromiso como para los ingresos, asegurando que nuestra estrategia de precios se alinee con el comportamiento del consumidor y las tendencias del mercado. 4) Perspectivas Estratégicas: Enfocándose en los Tamaños Más Vendidos En el ámbito de las variaciones de productos, comprender qué tamaños resuenan más con tu audiencia puede impactar significativamente tu estrategia de ventas. Nuestro análisis profundiza en las preferencias de tamaño de producto, revelando los tamaños más populares basados en las tasas de conversión. Por ejemplo, hemos encontrado que los tamaños 10 y 13 destacan como particularmente atractivos, impulsando el mayor número de conversiones. ¿Qué acciones podemos tomar con estos conocimientos? Un enfoque práctico implica integrar una etiqueta personalizada en nuestro feed, permitiéndonos asignar más recursos para publicitar estos tamaños populares. Al priorizar los tamaños 10 y 13 en nuestras ofertas, mejoramos la visibilidad de los productos más propensos a convertir. Refinando aún más nuestra estrategia, ordenamos las variaciones por tasa de conversión e implementamos una regla para resaltar el 20% superior de tamaños que logran conversiones por encima del promedio. Estos tamaños se etiquetan como "Variante más vendida" en nuestro sistema. Este método no solo agiliza nuestros esfuerzos de marketing, sino que también asegura que nos enfoquemos en las variaciones de productos que realmente resuenan con nuestros clientes, optimizando tanto el compromiso como las ventas. ¡Transforma Tu Estrategia de Comercio Electrónico Hoy! Nuestro sistema avanzado de reportes es más que una herramienta; es tu puerta de entrada para desbloquear todo el potencial de tu negocio de comercio electrónico. Al proporcionar conocimientos que antes eran inaccesibles, estamos empoderando a los minoristas para optimizar sus esfuerzos de marketing, mejorar sus ofertas de productos y, en última instancia, impulsar un crecimiento sin precedentes. Si necesitas ayuda para configurar el proceso de etiquetado, ponte en contacto con nosotros a través de nuestra página de contacto.

Enriquece tus Etiquetas Personalizadas de Feed de Productos y Conjuntos de Productos con Pronósticos del Tiempo

Tue, 19 Dec 2023 15:12:48 +0000

Nos complace presentar el Modificador de Pronóstico del Tiempo que te permite segmentar tus campañas de Google Shopping, Meta o cualquier otra campaña de compras o redes sociales a través de un nuevo conjunto de dimensiones, lo que te permite responder más rápidamente a los cambios en las intenciones de marketing. Existen muchos casos de uso sobre cómo ese modificador puede potenciar tus campañas, el etiquetado de paraguas y gafas de sol es solo un ejemplo rápido de cómo puedes responder eficazmente a las condiciones climáticas cambiantes y estar por delante de la competencia: También puedes crear tus propias regiones combinando las ciudades; para representar la temperatura promedio del sur de Inglaterra, podrías combinar las siguientes ciudades: Para darte mucho control sobre los pronósticos, ofrecemos soporte para un período de hasta 14 días para las siguientes métricas: Temperatura Sensación térmica Lluvia Nieve Nubes Presión Velocidad del viento Ráfagas de viento Dirección del viento Creemos que el Modificador de Pronóstico del Tiempo puede mejorar significativamente el ROAS de tus diversas campañas de marketing cuando se combina con otras señales como contenido o entradas de rendimiento.

Cómo Mejorar las Tasas de Coincidencia de Píxeles en los Catálogos de Meta

Fri, 17 Nov 2023 12:38:56 +0000

Los anuncios de catálogos de Meta son una excelente manera de mostrar tus productos a clientes potenciales; sin embargo, si tus IDs de artículos no están correctamente emparejados, podrías estar perdiendo información valiosa y oportunidades. La coincidencia de píxeles de ID de artículo es el proceso de asegurar que los IDs de artículos en tu catálogo de productos de Meta coincidan con los IDs de artículos enviados por el píxel de Meta instalado en tu sitio web. Esto es crucial ya que permite a Meta rastrear con precisión qué artículos están interactuando los visitantes de tu sitio web y, a cambio, te permite recordarles sobre esos artículos cuando navegan por el ecosistema de Meta, mejorando así el rendimiento de tus campañas de catálogo. Cuando los IDs de artículos no están correctamente emparejados, Meta puede no ser capaz de rastrear las visitas y ventas de tus productos, lo que puede llevar a informes inexactos y pérdida de gasto publicitario, así como a una baja tasa de coincidencia de píxeles. Hay algunas cosas que puedes hacer para mejorar la coincidencia de píxeles de ID de artículo: 1) Asegúrate de implementar eventos requeridos como ViewContent, AddToCart y Purchase. 2) Asegúrate de que los IDs de artículos en tu catálogo de productos de Meta sean únicos y consistentes y coincidan con tu content_id tal como lo pasa el píxel. 3) Asegúrate de que tu content_type coincida: usa product_group si comunicas IDs de padres y quieres coincidir con item_group_id en tu feed usa product, si comunicas IDs de variantes - content_id debe coincidir con tu ID de artículo en el feed. 4) Usa el Facebook Pixel Helper para verificar que tus IDs de artículos estén siendo correctamente emparejados. Siguiendo estos consejos, puedes mejorar la coincidencia de píxeles de ID de artículo y obtener el máximo provecho de tus catálogos de Facebook e Instagram y campañas de marketing relevantes.

Cómo mostrar la insignia de venta de Google Shopping, también conocida como precio tachado o anotaciones de precio de venta en tus anuncios de Google Shopping

Tue, 10 Oct 2023 12:53:14 +0000

Todos sabemos que el precio tachado/precio de venta es algo que hace que los listados sean más visibles y algo que cualquiera querría mostrar en los anuncios de Google Shopping y pasar al Google Merchant Centre para hacer que los artículos sean más visibles, especialmente durante la temporada de vacaciones como Black Friday, Cyber Monday y las ventas de Navidad. ¿Cómo hacerlo? A continuación se presentan los atributos del feed de datos y los requisitos de datos para recibir una insignia de venta: Sale_price - asegúrate de que tu feed incluya el atributo sale_price, que debe establecerse en el valor de tu nuevo precio, y el atributo price, que debe establecerse en el monto de tu precio anterior. Asegúrate de que tu "precio anterior" haya sido cobrado durante un total de al menos 30 días (no necesita ser consecutivo) en los últimos 200 días antes de tu precio de venta actual. Descuento correcto - Google solo considera precios de venta con descuentos no mayores al 90% y no menores al 5%. Solución de problemas en caso de que tu precio tachado no se muestre: Audita el número de artículos con la insignia - entra en el centro de comerciantes - Productos > Todos los productos y selecciona un filtro para mostrar cualquier artículo con la insignia de venta para que puedas verificarlo con tus expectativas. ¿Datos correctos del feed pero los bots de Google están viendo precios antiguos? - microdatos - asegúrate de que los microdatos de tu sitio web reflejen tu precio de venta y no presenten los antiguos. Datos correctos del feed y microdatos pero la insignia de venta no se muestra. - verifica el historial de precios según el punto 3 de la lista de requisitos anterior. Ponte en contacto con nosotros si aún no estás seguro de por qué podría estar sucediendo. Además, Google a veces tarda un poco en actualizar, así que asegúrate de no verificar si funcionó demasiado rápido, necesitarán una hora más o menos para procesar tu último feed primero.

Cómo solucionar la advertencia “Rendimiento limitado debido a la falta de valor GTIN [gtin]” en Google Merchant Centre

Tue, 15 Aug 2023 10:52:26 +0000

Comencemos con un poco de contexto: los GTIN son identificadores de artículos únicos y reconocibles a nivel mundial desarrollados por GS1 (gs1.org) que permiten a los motores de comparación, tiendas y escáneres de códigos de barras (por nombrar solo algunos) identificar artículos y agrupar a los vendedores que venden los mismos artículos juntos. Los GTIN proporcionan su propio formato de 14 dígitos y también actúan como un formato unificador que abarca varios estándares de códigos de barras ya existentes, como el EAN en Europa, el UPC en los Estados Unidos o el JAN para Japón, y más, por ejemplo, el ISBN para libros, etc. Los GTIN/códigos de barras se utilizan ampliamente con escáneres de códigos de barras, así como con motores de comparación de precios debido a sus cantidades únicas que les permiten agrupar artículos o tener una referencia de artículo única y global segura y estable, como se mencionó anteriormente. Ahora, ¿qué hacer si faltan en tu tienda y recibes la advertencia en el informe de diagnóstico de Google Merchant Centre? - aquí hay algunas soluciones que, con suerte, podrían permitirte obtenerlos y agregarlos al feed de Google Merchant Centre: Probablemente la solución más obvia, pero no siempre rápida, es escribirlos desde las cajas de los productos: deberían estar alrededor del área de la etiqueta del código de barras. En caso de que no almacenes tus artículos o la cantidad que tienes sea demasiado grande para hacerlo caja por caja en todo tu inventario, la segunda opción sería verificar con tus proveedores. Dado que el GTIN es un estándar global y se utiliza ampliamente en la industria desde hace años, es muy probable que tus proveedores los tengan y, con suerte, puedan proporcionártelos de una manera que te ayude a asignarlos a tus artículos; puedes agregarlos fácilmente en nuestra plataforma si los tienes en algún formato de hoja de cálculo. Comprarlos: si eres un fabricante y los artículos que enumeras en Google Merchant Centre muestran una advertencia de falta de GTIN, eso significa que Google piensa que deberías tenerlo y, como tal, es posible que necesites comprarlos de GS1. Sin embargo, si no eres un fabricante, comprar códigos de barras GS1 no asignados y asignarlos a artículos de marca puede ser arriesgado, ya que Google a menudo conoce los rangos que una marca compró y puede evaluarlos contra los tuyos. Probablemente la forma más rápida, pero también es la última en la lista ya que realmente no es una solución: si no puedes usar ninguno de los pasos anteriores, simplemente ignora la advertencia, no es un obstáculo, tus artículos están activos y realmente no estamos seguros de cuán grande es el impacto en el rendimiento, ya que cuando lo piensas, los anuncios de compras de Google reales (no las listas) no están agrupados entre sí de todos modos. Y sí, podría darle a Google algunas señales adicionales, pero no es como si la mayoría no estuvieran ya allí: título, marca, MPN, etc. Sin embargo, ten en cuenta que esto es solo si no puedes obtener los códigos de barras reales o es un proceso muy largo y que consume mucho tiempo que llevará una eternidad. ¿Pero por qué Google no lo requiere en todos mis artículos? - eso se debe a que, aunque puedes comprarlos de GS1, GS1 no tiene una base de datos que asigne claramente un código de barras a un artículo, la asignación generalmente se gestiona en cada una de las bases de datos de los fabricantes, por lo que Google asume esas cosas en función de cuántos vendedores venden una marca determinada, o en qué categoría listas y con qué frecuencia se empuja el GTIN allí por otros. A veces, las marcas proporcionan a Google rangos de códigos de barras utilizando Google Manufacturer Centre u otros medios que Google les proporciona para eso. OK, pero alguien me habló sobre usar el atributo identifier_exists del feed de Google Shopping como una posible alternativa - Bueno, podrías eliminar la advertencia de falta de GTIN usando identifier_exists = no, sin embargo, solo si también eliminas los atributos de marca y MPN del feed, lo que significa comprometer el feed por una advertencia que realmente no bloquea tus artículos de todos modos. ¿Puedo hacer el mío propio? - No, puedes tener muchos problemas al inventar el tuyo, ya que el GTIN tiene un mecanismo de autovalidación que Google verifica, y en caso de que no pase, no será una advertencia sino una desaprobación directa, por lo que es mejor no enviar uno y luego enviar uno inválido, e incluso si pudieras de alguna manera hacerlo válido adivinándolo, podrías terminar fusionando tus artículos con otros completamente diferentes debido a colisiones de GTIN.

CSS no seleccionado para este destino - Cómo solucionar las Listas Gratuitas en Google Merchant Center (GMC)

Sat, 01 Jul 2023 11:13:40 +0000

Con la aparición de los Servicios de Comparación de Compras dentro del ecosistema de Google Ads, hay algunas cosas que podrían verse afectadas al elegir trabajar con un proveedor de CSS que no sea Google Shopping, una de ellas son las listas gratuitas. Si te ves afectado por este problema, no te preocupes; es muy fácil de solucionar, pero podrías preguntarte por qué necesitas solucionarlo en primer lugar, ya que ha comenzado a mostrarse ahora y no tenías ese problema antes o después de cambiar a otro CSS. Bueno, esto se debe a que, como Google lo ha indicado en su artículo de ayuda, por las siguientes razones: Cada dominio de comerciante puede seleccionar solo un CSS para representarlo al colocar productos en anuncios y listas gratuitas fuera de Europa. Así que, en caso de que no hayas elegido la elegibilidad para listas gratuitas antes, o hayas cambiado recientemente a algún CSS, Google podría cambiar la asociación de listas gratuitas, eliminándola de la cuenta que estás usando y asignándola a otro CSS. Ahora, la solución: todo lo que necesitas hacer es: 1) Tener una cuenta de Google Merchant Centre verificada y reclamada - la que cambiaste a otro CSS ya no cuenta en ese sentido, la única que puede controlar los ajustes es una Google Merchant Centre que diga - CSS: Google Shopping (google.com/shopping) - como en la hoja de pantalla a continuación 2) Ir a Configuración > Configuración de anuncios de compras > Servicios de Comparación de Compras 3) Nominar - Desplázate hacia abajo hasta la tabla de selección de Servicios de Comparación de Compras (CSSs) donde puedes ver y nominar la cuenta de Merchant Centre que deseas tener elegibilidad para a) Listas gratuitas b) Colocación de listas de productos fuera de Europa Y eso es todo: 24 a 48 horas después, el problema en tu centro de comerciantes deseado estará solucionado. Ahora podrías preguntarte qué hacer con ese Google Merchant Centre que usaste para nominar la elegibilidad de listas gratuitas si deseas ejecutar los anuncios y listas a través de otro CSS. Bueno, la respuesta es nada, solo mantenlo verificado para necesidades futuras, pero de lo contrario, puedes mantenerlo vacío y ejecutar anuncios y feeds a través del otro CSS.

Suspensiones por Representación Incorrecta en Google Merchant Center - Causas Comunes

Fri, 09 Jun 2023 11:21:10 +0000

En caso de que tu Google Merchant Center haya sido suspendido debido a una representación incorrecta y te preguntes cómo solucionar los problemas que causan la suspensión, hemos enumerado algunas razones comunes que vale la pena investigar. Google generalmente no explica exactamente qué causó ese tipo de suspensión, por lo que te quedas solo tratando de averiguarlo, y aunque probablemente haya más razones por las que esa suspensión podría ocurrir, hemos enumerado algunos problemas que hemos visto como las razones en esos casos relevantes. Discrepancia de disponibilidad - Esto puede ocurrir cuando los artículos están etiquetados como "en stock" en tu feed y en tu sitio web, pero tu proceso de cumplimiento sugiere lo contrario, por ejemplo, cuando los pedidos se confirman como disponibles solo después de que el cliente los haya realizado, o cuando las páginas de destino muestran plazos de entrega largos que no se corresponderían con un artículo que tienes en stock. Si los artículos no están actualmente en tu stock, no deberían marcarse como "en stock", sino como "en reserva" (backorder), con una fecha de disponibilidad establecida en el feed y mostrada en tus páginas de producto. Asegúrate también de que tus datos estructurados (JSON-LD, microdatos, Open Graph) coincidan. Desajuste de condición - esto ocurre cuando la condición del artículo, como nuevo/usado/reacondicionado en el feed, no coincide con lo que muestra el sitio web. Para los artículos reacondicionados, también se recomienda asegurarse de que los títulos de los productos incluyan el estado de la condición, como reacondicionado. Además, es importante asegurarse de que tus microdatos también muestren la condición correcta, ya que si dice Nuevo pero es un artículo Usado, los bots de Google compararán todo con los microdatos. Desajuste de imagen - esto puede ocurrir cuando vendes artículos disponibles en diferentes opciones, por ejemplo, múltiples colores, pero tu feed usa solo una imagen del color de la primera variante en lugar de asignar el color de imagen relevante a cada variante por separado. Reglas similares se aplican a, por ejemplo, tamaños, paquetes, etc., siempre asegúrate de que la imagen del artículo refleje correctamente de qué se trata el artículo. Desajuste de contenido - esto puede ser causado por usar títulos incorrectos para los artículos incorrectos, por ejemplo, estás anunciando el artículo A pero tu título dice que es el artículo B. Páginas de políticas inválidas - te faltan páginas como la política de privacidad, términos y condiciones, y política de reembolso; asegúrate de que tu sitio web incluya esas páginas y que sean fácilmente accesibles, generalmente el pie de página del sitio web es el mejor lugar para ellas. Páginas de marcador de posición/inacabadas/en construcción - asegúrate de no tener tales páginas y si las tienes, escóndelas del público hasta que estén completamente terminadas, ya que esas páginas pueden causar una representación incorrecta al sugerir que tu sitio web no está terminado aún o que algo no funciona correctamente allí. Preselección no funcional - tienes artículos disponibles en diferentes opciones pero tu URL no preselecciona la variante correcta, lo que hace que los usuarios no vean la que hicieron clic; asegúrate de que tu preselección de URL funcione y que el usuario vea la opción correcta inmediatamente en la página de destino sin ningún clic adicional. Estas son solo ideas que recomendamos revisar y, por supuesto, no dudes en contactarnos si necesitas ayuda o deseas inscribirte en uno de nuestros planes y así podremos intentar ayudarte a resolverlo.

Gestión de Feeds de Productos - Qué Significa y Cómo Hacerlo

Fri, 02 Jun 2023 10:40:01 +0000

La gestión de feeds de productos es un proceso iterativo que tiene como objetivo mejorar la calidad general del feed y el ROAS de tu campaña. Sus resultados pueden medirse por el impacto de estos cambios en el rendimiento de la campaña habilitada por el feed. El proceso de gestión de feeds de productos se puede dividir en tres tareas principales que se enumeran a continuación, todas ellas con el objetivo de optimizar y mejorar la calidad general del feed: 1) Filtración Este proceso te permite excluir artículos no deseados, como artículos agotados, descontinuados, ocultos, con bajo stock y más, asegurando así que el presupuesto de tu campaña se consuma en los artículos que deseas anunciar y que sabes que deberían convertir mejor, resultando en un mejor ROI. Varios filtros y reglas de exclusión se pueden lograr fácilmente utilizando nuestros analizadores de feeds de productos. 2) Etiquetado El etiquetado te permite agrupar tus artículos en subconjuntos con características comunes, como los más vendidos, nuevos artículos y artículos en oferta, y asignar presupuestos relevantes y estrategias de gestión de campañas a dichos grupos en consecuencia. Aquí tienes algunas ideas para etiquetas personalizadas altamente efectivas y dinámicas. 3) Optimización de contenido El contenido es lo que impulsa tu tráfico e informa a los usuarios sobre lo que tienes para ofrecer. Debes asegurarte de que los títulos de tus productos contengan palabras clave relevantes (palabras que las personas suelen buscar cuando buscan artículos que vendes), los tipos de productos estén profundamente anidados (las categorizaciones del sitio web son buenas para usar aquí, suponiendo que sean profundas), y se suministren todos los demás atributos relevantes para un feed altamente optimizado. Cuando se trata de feeds de Google Shopping, también recomendamos revisar atributos como product_detail - que te permite agregar muchos datos similares a especificaciones, así como product_highlight - que te permite enumerar puntos de venta únicos para tus artículos. Las pruebas A/B son el siguiente paso durante la optimización de contenido, lo que garantiza que se utilice el mejor contenido para alcanzar tus objetivos de marketing. Con nuestra plataforma, cambiar y enriquecer tu contenido es fácil, lo que te permite probar diferentes variaciones de contenido de listado. Puedes configurar fácilmente reglas de extracción masiva y anulación utilizando modificadores, o proporcionar tus copias utilizando hojas suplementarias o anulaciones de catálogo. -- Siguiendo estos tres principios de gestión de feeds de productos, puedes mejorar significativamente el rendimiento de tu campaña y asegurarte de que tu feed de productos sea de alta calidad. Es importante revisar y optimizar regularmente tu feed de productos para asegurarte de que cumpla con los requisitos de tu audiencia y plataformas, como Google Shopping. Con las herramientas y estrategias adecuadas, puedes convertir tu feed de productos en una poderosa herramienta de marketing para tu negocio.

Integra Global-e con tu tienda y crea feeds de productos de Google Shopping específicos para cada moneda

Thu, 11 May 2023 15:46:07 +0000

Global-e proporciona soluciones de comercio electrónico transfronterizo que te permiten vender globalmente y ayudan con la conversión de moneda y más. Feedoptimise puede integrarse fácilmente con la API de Global-e y asegurarse de que todos los feeds de productos relevantes por país dentro del Google Merchant Centre estén actualizados según las monedas y tasas de cambio relevantes, y asegurarse de que los precios del feed coincidan con lo que muestra tu sitio web, manteniendo así contento al equipo de políticas de Google. Apoyamos la conectividad de Global-e en cualquier carrito de compras: Shopify (legado y mercados), BigCommerce, Magento, WooCommerce, Presta, Salesforce y todas las demás plataformas, incluidas las personalizadas. Para todas las plataformas, excepto la integración de mercados de Shopify, puedes importar las monedas relevantes utilizando el modificador de Global-e: Para la integración basada en mercados de Shopify (no la versión heredada), las monedas relevantes de Global-e se pueden importar directamente en el nivel de configuración de la fuente: Una vez que hayas implementado las monedas relevantes por país, la última parte es asegurarte de que tu feed contenga etiquetas de país relevantes para que tu sitio web pueda mostrar la moneda relevante según la política de página de destino estable de Google Shopping. Entonces, para hacerlo, necesitas etiquetar tus URLs usando un modificador de etiquetado de URL con los valores relevantes que son: 1) Mercados de Shopify - ?country= por ejemplo. 2) Otras tiendas/integraciones heredadas de Shopify - ?glCurrency para la moneda y glCountry= para el país: Y por supuesto, nuestro equipo puede asistirte con toda la configuración si es necesario, solo háznoslo saber.

Impulsa tu campaña de Google Shopping con etiquetas personalizadas dinámicas

Mon, 08 May 2023 11:52:22 +0000

Las etiquetas personalizadas de Google Shopping son potentes atributos personalizados del centro de comerciantes de Google que te permiten dividir y segmentar tus campañas en segmentos específicos basados en condiciones arbitrarias como rentabilidad, rendimiento, estacionalidad y más. A continuación, hemos enumerado algunas ideas populares y útiles de etiquetas personalizadas y algunos ejemplos y algunas de las muchas formas en que se pueden implementar en Feedoptimise. Rentabilidad Como su nombre indica, te permite dividir los artículos por la cantidad de beneficio que recibes cuando se convierten. Obviamente, los artículos con alta rentabilidad pueden funcionar bajo límites de presupuesto menos estrictos que aquellos con márgenes de rentabilidad más pequeños. Con Feedoptimise, puedes implementar fácilmente dichas etiquetas siempre que tengas un costo almacenado en tu plataforma de comercio electrónico o puedas proporcionarlo a nosotros usando hojas externas, luego puedes usar un modificador de calculadora de margen de beneficio para ayudar con la fórmula y los números resultantes que te permiten configurar la etiqueta. Rangos de precios Esta etiqueta se utiliza para dividir los artículos en grupos basados en el precio, por ejemplo, más baratos y más caros, como cualquier cosa con precios entre 0 - 10, 10 - 50, 50 - 100, y así sucesivamente. De esa manera, puedes asegurarte de que la estructura de tu campaña de Google Shopping dependa de cuán caros sean los artículos. Puedes lograrlo de muchas maneras, pero la más rápida sería usando el modificador de etiquetas de rango: Rendimiento Una vez que conectas tu cuenta de Feedoptimise con tus Google Ads o Google Analytics, tienes la capacidad de crear varias etiquetas personalizadas actualizadas dinámicamente que te permiten marcar los más vendidos, artículos con pocas impresiones, altos clics y bajas conversiones, y más. Estacionalidad Una etiqueta muy útil para tener cuando se trata de artículos estacionales como, por ejemplo, regalos del Día de San Valentín, artículos con descuento en Halloween o Black Friday. Es muy simple de implementar, puedes hacerlo usando el modificador IF escaneando contenido que pueda contener palabras relevantes como título, descripción, etiquetas, etc. Ratio de stock/fragmentación Una etiqueta personalizada muy popular utilizada en artículos con opciones como tamaños, colores, sabores... - te permite filtrar automáticamente los artículos que podrían no tener disponibles tamaños populares basados en una fórmula simple, por ejemplo, si de 10 tamaños, solo 4 están en stock, eso significa un ratio de stock del 40%. Por supuesto, puedes hacerlo más consciente de los tamaños populares definiéndolos y contándolos por separado. Frescura Una etiqueta útil que te permite impulsar artículos basados en cuándo fueron lanzados. Muy fácil de implementar en Feedoptimise, pero muy poderosa en las oportunidades de optimización que podría crear.

Optimiza tus feeds de productos usando modelos de IA de ChatGPT

Tue, 02 May 2023 17:55:09 +0000

En la era digital actual, con tantas tiendas en línea compitiendo por clientes, puede ser un desafío destacar entre la multitud. Aquí es donde ChatGPT resulta útil. ChatGPT es un chatbot impulsado por IA de OpenAI que puede ayudar a optimizar el contenido para tiendas en línea y sus campañas y actividades de marketing, facilitando a las empresas atraer y retener clientes. Feedoptimise proporciona una manera fácil de aprovechar ChatGPT para que puedas mejorar tu contenido automáticamente. Puedes mejorar fácilmente los títulos de tus productos usando nuestro modificador Optimizador de Títulos: O las descripciones de productos a través del modificador Creador de Descripciones: Y por supuesto, cuantas más atributos pases como señales en la entrada, más influenciados estarán los resultados. Todo esto se puede lograr con una entrada mínima y a muy bajo costo a escala: puedes usarlo para 1 o millones de artículos. Además, nuestra plataforma solo utilizará tus llamadas a la API de OpenAI y consultará a ChatGPT cuando cambie la entrada real, por lo que, por ejemplo, si ya usaste ChatGPT para un título dado, seguiremos usando esa copia sin preguntar a ChatGPT una y otra vez a menos que tu título realmente cambie, preservando así tu presupuesto con OpenAI.

Desconectar la aplicación de Google de Shopify del Centro de comerciantes de Google

Wed, 01 Jun 2022 11:08:48 +0000

Suponiendo que te has conectado al Centro de comerciantes de Google usando la aplicación de Google/Canal de ventas de Shopify, puedes desconectarlo de la siguiente manera: Ve a - Canales de ventas > Google > Configuración > Cuenta del Centro de comerciantes de Google luego, si estás conectado a través del canal de ventas de Google, deberías ver la opción para desconectarte del Centro de comerciantes de Google como se presenta a continuación: ** Por favor, ten en cuenta que desconectar solo en el Centro de comerciantes de Google hará que Shopify se vuelva a vincular a menos que se desconecte en Shopify como se explicó anteriormente. * Asegúrate de haber revisado este artículo antes de desconectar si estás usando esta conexión para transmitir datos de conversión a Google Ads también. En caso de que no puedas ver la opción para desconectar, eso significa que podrías haberte conectado con el Centro de comerciantes usando una aplicación de terceros en lugar del canal de ventas de Google de Shopify como se presentó anteriormente, en cuyo caso, tendrás que desconectarte según lo explicado por el desarrollador de la aplicación relevante.

Cómo vincular un feed de datos con tu catálogo de Meta (Facebook/Instagram)

Wed, 04 May 2022 11:44:44 +0000

1) En Facebook Business Manager, selecciona el catálogo al que deseas vincular tu feed. 2) Ve a “Fuentes de datos” desde el menú del lado izquierdo, que asumiendo que no tienes ningún feed allí ya, debería mostrar la siguiente ventana en la que debes seleccionar la opción Feed de datos y presionar el botón Siguiente: ** en caso de que ya existan algunos feeds como fuente de datos, se recomienda eliminarlos ya que si tienes más de 1 feed con los mismos artículos, podrían estar en conflicto, pero en caso de que tengas algún otro feed y tenga artículos diferentes al que estás intentando cargar con tu nuevo feed, para ver la ventana anterior, haz clic en el botón Agregar artículos y luego selecciona la opción Agregar múltiples artículos: 3) A continuación, en ¿Estás listo para cargar tu hoja de cálculo o archivo? - selecciona Sí y presiona el botón Siguiente: 4) A continuación, asegúrate de seleccionar la opción Usar una URL en la parte superior e ingresa la URL de tu feed de Facebook en la sección Ingresa la URL donde se aloja tu archivo: ** el nombre de usuario y la contraseña deben dejarse vacíos 5) La siguiente ventana te permite controlar tu programación de actualizaciones, recomendamos una actualización diaria con la hora configurada unos minutos después de la configuración de programación de tu fuente dentro de nuestro sistema, es posible que necesites tener una programación más frecuente en caso de que actualices tu feed más regularmente que una vez al día: 6) A continuación, puedes revisar tus configuraciones, actualizar tu moneda predeterminada si es necesario y presionar el botón Siguiente para ir a la pantalla final: 7) Aquí puedes confirmar que todas las configuraciones son correctas y luego presionar el botón Cargar, lo que vinculará todo para ti y comenzará a procesar el feed por primera vez: Después de eso, se te presentará una pantalla de procesamiento que puedes cerrar si es necesario, en ese momento la programación se está configurando y Facebook seguirá procesando todo automáticamente. ** Ten en cuenta que es importante asegurarte de tener un Programa de Reemplazo en su lugar, que se agrega por defecto siguiendo los pasos anteriores. La razón por la que se necesita un Programa de Reemplazo es porque es el único tipo de programación que asegurará que los artículos eliminados/excluidos del feed también se eliminen de tu catálogo de Facebook después de procesar tu último feed, puedes asegurarte de tener un Programa de Reemplazo configurado para tu fuente en Catálogo > Fuentes de datos, allí puedes ver tu feed y la programación que tiene configurada:

Por qué los Rich Snippets para Reseñas pueden Mejorar las Posiciones y cómo están moldeando el futuro de la búsqueda

Fri, 23 Mar 2012 11:33:33 +0000

Recientemente ha habido muchas discusiones sobre el futuro de la búsqueda en la web y por qué se basará en la semántica. Los primeros pasos en esta dirección ya están definidos y se pueden ver en las implementaciones de Rich Snippets, pero antes de comenzar a explicar cómo implementar Rich Snippets, permítanme describir qué son y cuál es su verdadero propósito. Los Rich Snippets son pequeños fragmentos de código, principalmente atributos normalizados de etiquetas HTML (por ejemplo, item-prop o clases), que al agregarse al código fuente de la página pueden ayudar a los motores de búsqueda (pero no solo) a determinar mejor de qué trata tu página. En otras palabras, ayudan a describir semánticamente para qué sirve cada sección de la página y evitan definiciones ambiguas, por ejemplo, Avatar película vs. avatar ícono. Los rich snippets ayudan a aclarar a los bots de los motores de búsqueda, por ejemplo, cuántas reseñas ha recibido un producto, lo cual de otro modo es difícil de asumir a partir de datos no normalizados y solo texto. Volviendo a la implementación, los rich snippets son muy fáciles de implementar, ya que son solo un complemento al código fuente HTML actual, y no una modificación de este, y dado que funcionan en la metasfera de tu página, no cambiarán su apariencia ni la experiencia del usuario, pero agregarán un impulso semántico para ayudar a los bots a comprender mejor tus páginas. Para aclarar esto, mostraré una implementación simple de snippets de reseñas en el siguiente ejemplo, usando el schema.org recomendado por HTML5. Código de una reseña individual antes de la implementación:

Nikon D90 SLR Reseña de Anónimo el 26 de febrero. D90 - Cámara genial ¡Recomiendo a amigos! Calificación: 4.5

Código de una reseña individual después de la implementación de rich snippets:

Nikon D90 SLR Reseña de Anónimo el 26 de febrero. D90 - Cámara genial ¡Recomiendo a amigos! Calificación: 4.5

Cuando tenemos implementados rich snippets para reseñas en nuestras páginas, vale la pena agregar una cosa más: los atributos de Review-aggregate rich snippets, que calcularán la calificación promedio y agregarán una calificación de estrellas a nuestros resultados orgánicos en Google: Los Review-aggregate rich snippets son aún más fáciles de implementar que los rich snippets para reseñas individuales.

Mostrar 979 reseñas de usuarios para Nikon D90

Después de la implementación, puedes probar todo usando la Herramienta de prueba de Rich Snippets de Google. Más información y ejemplos se pueden encontrar en la página de Google o en Schema.org - en las secciones Review y AggregateRating. También hay otro beneficio de implementar rich snippets para reseñas, ya que el número de reseñas y la calificación promedio pueden ser incluidos en los datos de productos de Google Shopping, lo que hará que tus productos sean más atractivos para los compradores potenciales.