Tus clientes preguntan a una IA qué comprar. Esto es lo que dice de ti.

Vedigree se lanzó el 5 de septiembre de 2026. Este artículo explica el razonamiento que hay detrás, con los datos que teníamos al empezar.

Qué ha cambiado

Durante veinte años, ser encontrado significaba posicionar en una página de diez enlaces azules. El comprador escribía una consulta, revisaba los resultados y hacía clic. Todas las tácticas del marketing de búsqueda se construyeron para ese clic.

Ya no es ahí donde empieza una parte creciente de las decisiones de compra. Ahora la gente pregunta a un asistente. ¿Qué suplemento de magnesio debería comprar? ¿Qué chubasquero para ir en bici? ¿Qué tostador para café en grano para espresso? El asistente lee lo que puede encontrar, compara y responde con una lista corta. A menudo nombra también la tienda donde comprar.

De ahí se derivan dos cosas, y ambas están medidas, no pronosticadas.

Primero, la respuesta sustituye al clic. En marzo de 2025, el Pew Research Center instaló un rastreador de navegación a 900 adultos estadounidenses durante un mes y registró 68.879 búsquedas en Google. Cuando la búsqueda devolvía una página de resultados normal, el 15 % de las visitas generaba un clic en un enlace. Cuando devolvía un resumen de IA, lo hacía el 8 %. Los clics en una fuente dentro del resumen se produjeron en el 1 % de los casos. Que te citen ya no significa que te visiten. (Pew Research Center)

Segundo, los visitantes que sí llegan desde un asistente valen más. Adobe Analytics, que mide más de un billón de visitas a webs de retail estadounidenses, informa de que el tráfico procedente de IA hacia los retailers creció un 393 % interanual en el primer trimestre de 2026 y convierte un 42 % mejor que el tráfico de otras fuentes. Un año antes, esos visitantes convertían peor. Ahora llegan con la comparación ya hecha. (Adobe)

La cuota sigue siendo pequeña: bastante menos del 1 % de las visitas de retail. Lo que importa es la tasa de crecimiento y la tasa de conversión, porque indican de dónde vendrá el próximo cliente.

Qué encontramos al preguntar

Antes de escribir una línea de código, le hicimos a ChatGPT, sin sesión iniciada, las preguntas que hacen los compradores neerlandeses reales. Tres categorías de suplementos el 5 de septiembre y, después, café y chubasqueros de ciclismo el día 6. Cada respuesta es una captura de pantalla con fecha.

• En las tres categorías de suplementos ganó la misma marca. El motivo que daba la respuesta nunca fue el precio ni el reconocimiento de marca. Fue que esa marca indica el ratio de extracto, el porcentaje de compuesto activo, cuerpo fructífero frente a micelio y los análisis de laboratorio independientes como texto plano en sus páginas de producto. Las marcas que perdieron también tienen esa información, pero en una foto o en un PDF.
• Para el café en grano de espresso, la respuesta nombró cinco marcas y una tienda online neerlandesa para cada una. Cuatro de las cinco tiendas eran tostadores independientes. Para café en grano para máquina superautomática, las cinco respuestas fueron marcas italianas de supermercado vendidas a través de grandes tiendas online: ni un solo tostador neerlandés.
• Para un chubasquero de ciclismo, cinco marcas globales, vendidas a través de dos cadenas. Ni una sola tienda independiente.
• Las respuestas citan webs de reseñas y blogs comparativos mucho más a menudo que a las propias tiendas.
• Las listas se mueven. Una marca que el jueves estaba en tercer lugar el viernes había desaparecido.

Qué hace Vedigree

Lanzamos las preguntas de compra que hacen tus clientes en ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Claude y Gemini, y te mostramos la respuesta: a quién se nombra, a qué tienda va la venta y sobre qué dice la respuesta que ha comparado.

Después hacemos la parte que nadie más hace. Escribimos los datos que un modelo compara dentro de tus datos de producto, en el formato que realmente lee, y seguimos haciéndolo a medida que las respuestas cambian. No un panel que informa del problema. La solución, mantenida.

La comprobación gratuita de la página de inicio es el primer paso de eso, con una pregunta, una vez. Tarda unos treinta segundos y ejecuta una búsqueda real en directo.

Por qué los datos de producto y no el marketing

Un modelo no puede recomendar lo que no puede leer. Todas las respuestas que capturamos seleccionaban a partir de datos declarados: números, certificaciones, orígenes, límites. Esos datos ya existen dentro de la mayoría de las empresas. Están en una foto, en una imagen del envase, en un PDF de especificaciones, en una página de precios que dice "consúltanos". Pasarlos a texto plano y estructurado en la página es un trabajo poco vistoso, y es el trabajo que decide la respuesta.

Por eso también empezamos con pequeñas y medianas empresas en los Países Bajos. Tienen los datos, tienen los productos y son las que se quedan fuera de respuestas que nombran a una cadena o a una marca de supermercado en su lugar.

Si tienes una tienda, un negocio de servicios o un producto de software y quieres saber qué dice hoy un asistente sobre ti, haz la comprobación. Es gratis, y la captura de pantalla es tuya en cualquier caso.