Cómo la IA y la personalización están revolucionando la búsqueda en el comercio electrónico (por fin)

La búsqueda ha sido una parte integral de nuestras vidas durante décadas, pero necesita una renovación.

Volvamos a los días de los primeros motores de búsqueda para entender por qué. Digamos que estabas buscando información actualizada para un informe de investigación. Tu instinto inicial fue escribir una pregunta en el cuadro de búsqueda. Los resultados aparecieron, pero eran mayormente irrelevantes. Tenías que aprender a traducir tus pensamientos en unas pocas palabras clave de búsqueda, que incluso entonces lanzaban una red amplia que requería revisar páginas de resultados antes de poder reunir la información correcta.

A medida que el SEO evolucionó, el proceso de búsqueda se volvió menos arduo, pero conceptualmente, no ha experimentado ninguna evolución significativa en décadas. En lugar de que la búsqueda se adapte dinámicamente a las personas a medida que interactúan, los humanos se han adaptado a la lógica de las máquinas. Esta falta de matices ha dejado a los usuarios frustrados y desinteresados.

Hoy, hemos llegado a un punto de inflexión. Un número creciente de usuarios está recurriendo a herramientas de IA como ChatGPT —que recibe más de mil millones de consultas cada día— para encontrar lo que quieren en segundos.

Ahora, la búsqueda finalmente está evolucionando para satisfacer los deseos y necesidades cada vez mayores de los consumidores.

La IA abrió las puertas a nuevas formas de interactuar con las marcas y descubrir productos. Los compradores ahora esperan más sofisticación, velocidad e inteligencia en su experiencia de búsqueda. Así es como llegamos hasta aquí:

La forma en que la gente busca entra en conflicto con las capacidades de búsqueda tradicionales

Consideremos cómo una persona interactúa normalmente con la búsqueda. Imagina a alguien buscando un vestido para usar en la boda de un amigo. Aunque el 50 % de las preguntas tienen más de tres palabras (según datos de Dynamic Yield), los consumidores suelen utilizar consultas de 2 a 3 palabras para centrarse en lo que buscan. Entonces, esta persona ingresa la consulta "vestido para boda", pero el motor de búsqueda solo muestra vestidos blancos, sin reconocer que los invitados no deben vestir de blanco.

Ahora, imagina una situación en la que el comprador simplemente pide lo que quiere: “Necesito un vestido para la boda al aire libre de una amiga en Florida”. El contexto y la especificidad adicionales contenidos en esas palabras extra podrían ahorrarles mucho tiempo a los consumidores, si la función de búsqueda fuera lo suficientemente sofisticada como para entenderlas.

Los consumidores se han adaptado porque la búsqueda histórica por palabras clave no está diseñada para manejar consultas complejas, ya que los feeds de productos a menudo están mal etiquetados y la búsqueda no ha podido aprovechar el conocimiento del mundo real. Dichas consultas pueden incluso llevar a los consumidores a productos no relacionados, ya que el significado detrás de las palabras importa tanto como las palabras mismas.

La orientación y las recomendaciones impulsadas por IA son más personales

La búsqueda tradicional depende de la entrada y el filtrado del usuario, pero no puede aprovechar datos potencialmente valiosos sobre las preferencias del consumidor, lo que genera resultados genéricos. Para evitar la frustración, cerca del 70 % de las personas han optado por la IA generativa en lugar de la búsqueda tradicional para obtener orientación y recomendaciones. Además, la mayoría confía en estas recomendaciones de IA y las acepta sin investigación adicional, ya que abordan sus necesidades de manera muy específica. Para que las marcas eviten perder oportunidades valiosas como estas para interactuar (así como la falta de control sobre cómo aparecen sus productos en las herramientas de IA generativa), tendrán que hacer evolucionar su experiencia de búsqueda de genérica a personalizada según el contexto y los datos.

Los consumidores han llegado a depender de la información visual al comprar

Los compradores en línea que tienen dificultades para describir lo que buscan prefieren usar información visual para cerrar la brecha. De hecho, el 85 % de los encuestados en una encuesta de Pinterest afirmó que la información visual era más importante que el texto al buscar ropa y muebles en línea. Las búsquedas tradicionales por palabras clave simplemente no pueden ofrecer resultados basados en el análisis visual.

Hoy en día, los algoritmos impulsados por IA y la personalización están elevando la búsqueda a nuevas alturas.

La búsqueda ya no es un enfoque único para todos; puede ajustarse dinámicamente a las diversas formas en que las personas buscan los productos que necesitan. De hecho, hay tres formas comunes en las que las personas descubren productos. Desglosemos cada una y profundicemos en cómo estas nuevas capacidades de búsqueda innovadoras pueden satisfacer mejor las necesidades del consumidor.

1. Navegación personalizada para consumidores que navegan por exploración
Estos son compradores interesados en explorar lo que hay en una categoría en particular en lugar de navegar hacia un producto específico.

Para optimizar la experiencia de búsqueda basada en este comportamiento de navegación de alta intención, las marcas pueden usar la personalización para identificar consultas de búsqueda de navegación (como “zapatos de hombre”) y dirigir estas consultas a una página de categoría adaptada en lugar de a la experiencia de búsqueda predeterminada del sitio.

Estas páginas de categoría también se pueden ordenar y optimizar utilizando algoritmos sofisticados de aprendizaje profundo para mostrar los productos más relevantes para cada usuario según sus preferencias y predecir qué podría interesarles más a continuación. También se pueden dirigir diferentes algoritmos y reglas de comercialización a diferentes páginas y audiencias para determinar la mejor combinación posible para lograr la máxima participación.

2. Asistentes impulsados por IA para consumidores con propósito

Los consumidores orientados a un propósito saben lo que quieren y, en última instancia, buscan orientación. Por ejemplo, es posible que sepan que necesitan ropa para el gimnasio, pero aún no han definido productos específicos.

La personalización y la IA ahora pueden ayudar a los minoristas a entender la intención detrás de las consultas de búsqueda coloquiales basadas en preguntas. Al combinarlo con una búsqueda semántica avanzada, que puede interpretar el significado detrás de una consulta (no solo las palabras), la experiencia mejora aún más. Un gran ejemplo de esto en acción: experiencias conversacionales impulsadas por IA generativa como Shopping Muse. Ya sea que un comprador busque “chaqueta de running para invierno” o “¿Qué debería ponerme para trotar en clima frío?”, estos chatbots de IA utilizan procesamiento de lenguaje natural y modelos de aprendizaje profundo para responder preguntas directas, recomendando los productos más relevantes en todo momento. Y al analizar datos contextuales y de comportamiento, el chatbot está mejor preparado para anticipar lo que el consumidor podría necesitar a continuación.

Según nuestra experiencia, los minoristas han descubierto que los compradores están más inclinados a comprar y tienen valores de carrito más altos que aquellos que no interactúan con herramientas como esta. También puede ser una forma sencilla para que los consumidores que compran para otra persona, o que simplemente carecen de conocimiento sobre el producto, encuentren el regalo perfecto.

3. Búsqueda semántica avanzada y análisis visual para consumidores orientados al producto
Estos son compradores con alta intención que intentan navegar directamente a un artículo en particular, como “zapatillas de baloncesto de caña alta”. Con una consulta tan específica, podríamos asumir que los métodos de búsqueda tradicionales son suficientes. Pero las capacidades de búsqueda avanzada permiten a los consumidores filtrar el ruido de los grandes catálogos de productos y llegar a esos zapatos en un instante. A partir del historial del usuario, la afinidad y las pistas contextuales, la búsqueda personalizada puede mostrar zapatillas de baloncesto de caña alta con los colores y características que prefieren.

El autocompletado personalizado también puede dirigir a los compradores a productos relacionados que no habrían descubierto navegando por las páginas de categorías y listados de productos.

A través de herramientas de análisis visual, ahora se pueden reconocer los atributos físicos de los artículos en el catálogo de productos de una marca, lo que elimina la necesidad de enriquecimiento de catálogos por parte de terceros y permite a los minoristas mostrar los productos adecuados más rápidamente. Por ejemplo, incluso si un artículo no está etiquetado como "pantalones a rayas", la IA puede "ver" las rayas en la imagen y saber incluirlo en los resultados de búsqueda relevantes.

Además, los consumidores que ven algo que les gusta —por ejemplo, un par de zapatillas elegantes en un escaparate mientras hacen recados— pueden subir una foto y encontrar al instante productos similares en el catálogo del minorista. Incluso cuando un artículo determinado del catálogo no está disponible, la búsqueda visual puede devolver el siguiente artículo más relevante.

En general, estas herramientas de análisis visual mejoran la precisión y reducen la gestión manual de los feeds de productos, beneficiando tanto a las marcas como a los consumidores.

Los días en que la búsqueda, la personalización y la IA tenían roles separados en el comercio electrónico están llegando a su fin y, a medida que se fusionan de formas nuevas y emocionantes, los consumidores pueden esperar experiencias digitales más rápidas, sencillas y con mayor impacto. Además de eso, las marcas pueden aprovechar una serie de beneficios, que incluyen: resultados de búsqueda hiperrelevantes que conducen a una mayor participación y valor promedio de pedido; la capacidad de escalar la búsqueda a nivel mundial al permitir que los consumidores envíen consultas en casi cualquier idioma; y el poder de alinear las experiencias de búsqueda con los objetivos comerciales, clasificando los resultados según los márgenes de beneficio, las tasas de devolución, los niveles de inventario y más.

Y los beneficios se multiplican a medida que más personas comienzan a recurrir a la búsqueda como una herramienta verdaderamente útil para el descubrimiento de productos, con cada interacción permitiendo una personalización más profunda en otros puntos de contacto. Una experiencia de búsqueda sin fricciones maximiza las conversiones, aprovechando lo que los minoristas saben sobre sus clientes —desde compras anteriores hasta membresías de lealtad— para ofrecer una experiencia fluida y ultra personalizada.

Con la IA al mando, la búsqueda está preparada no solo para recuperar el papel fundamental que alguna vez tuvo para los consumidores, sino para revolucionar la forma en que descubren y compran productos.