El lanzamiento de Rufus en febrero por parte de Amazon, un asistente de compras basado en inteligencia artificial, ofrece un primer vistazo a cómo esta tecnología podría transformar el descubrimiento de productos y los hábitos de compra. Sin embargo, los experimentos iniciales muestran tanto el potencial como las limitaciones de estos agentes de compra, y plantean preguntas clave sobre cómo las marcas deberían prepararse para un futuro donde las búsquedas por palabras clave ya no sean la norma.

Un cambio en las reglas del juego

Durante casi una década, las marcas que venden en Amazon siguieron una estrategia relativamente lineal. Como fundador de una agencia de marketing enfocada en Amazon en 2015, fui testigo de esta evolución de cerca. En esos nueve años, los fundamentos no cambiaron mucho: optimizar para el algoritmo A9 de Amazon mediante palabras clave estratégicas, mantener buenas calificaciones de productos, generar tráfico y conversiones con publicidad, y crear contenido visual atractivo. Aunque las herramientas se volvieron más sofisticadas, la estrategia básica se mantuvo constante.

Rufus amenaza con romper este esquema. Los análisis iniciales sugieren que considera señales más allá de los factores tradicionales de posicionamiento de Amazon, incluyendo contenido de sitios web de marcas y su presencia en internet.

Ahora, las marcas deben optimizar no solo para los consumidores, sino también para estos modelos de lenguaje. Las palabras clave que antes eran clave para encontrar tu marca o producto podrían perder importancia frente a lo que el modelo de IA interpreta sobre tu marca o producto.

Una carrera por dominar el comercio con IA

La competencia por desarrollar asistentes de compras basados en IA no es exclusiva de Amazon. El reciente lanzamiento de la integración de compras de Perplexity, que permite comprar con un solo clic desde los resultados de búsqueda, muestra el nivel de innovación en este campo. Esto podría presionar a otros minoristas para acelerar sus iniciativas de IA y no perder tráfico frente a plataformas de terceros.

Limitaciones actuales y potencial futuro de Rufus

Las primeras opiniones sobre Rufus son mixtas. Algunos usuarios destacan respuestas incorrectas o poco útiles. Sin embargo, esto recuerda los primeros días de muchas tecnologías transformadoras. Como señaló Jason Goldberg en un artículo reciente, "los asistentes de compras basados en IA buscan eliminar la búsqueda tradicional, combinando el descubrimiento y la compra en una sola experiencia intuitiva". Aunque esta visión aún no se concretó, los asistentes de compras con IA tienen el potencial de convertirse en compañeros incansables y expertos que entienden cada detalle del producto y las preferencias del cliente.

Este desarrollo coincide con predicciones recientes sobre el futuro del comercio electrónico, donde los expertos sugieren que las búsquedas tradicionales serán reemplazadas por agentes conversacionales.

Personalización como promesa

Un área donde los primeros experimentos con Rufus muestran potencial es en la personalización. El análisis sugiere que las recomendaciones varían considerablemente según el historial de compras de los usuarios y los precios típicos de sus compras, quizás el ejemplo más claro hasta ahora de personalización significativa en la búsqueda minorista.

Carter Jensen, Gerente Senior de Capacidades de Marketing Empresarial en General Mills, aprovechó sus noches y fines de semana para crear una extensión de navegador que ejecuta búsquedas dentro de Rufus y luego exporta los resultados en bloque. Los primeros experimentos de Jensen con Rufus revelan patrones sorprendentes en cómo este asistente basado en inteligencia artificial selecciona productos y realiza recomendaciones.

Las pruebas de Jensen muestran que las respuestas varían significativamente entre usuarios, con evidencia que sugiere que estas diferencias se deben a los patrones de compra individuales y las preferencias de precio. Por ejemplo, al comparar resultados entre distintos usuarios para las mismas categorías de productos, Rufus parece ajustar las recomendaciones según los límites históricos de gasto de cada persona. Esto se observa especialmente en categorías como alimentos para mascotas, donde la sensibilidad al precio varía ampliamente entre los consumidores.

Curiosamente, señales tradicionales de clasificación en Amazon, como las insignias "Amazon's Choice", no parecen tener el mismo peso en las recomendaciones de Rufus que en los resultados de búsqueda estándar. Esto sugiere que Amazon podría estar desarrollando un marco diferente para el descubrimiento de productos impulsado por inteligencia artificial, que se basa más en el historial personal de compras que en factores de clasificación convencionales.

Implicancias estratégicas para las marcas

Aunque es pronto para cambiar las estrategias en Amazon, las marcas deberían considerar estas prioridades emergentes:

• Categorías de alta consideración: En productos complejos o costosos, la asistencia de IA podría tener un impacto significativo en las decisiones de los consumidores.
• Presencia digital y contenido: Es crucial mantener contenido consistente y de calidad, optimizado tanto para la búsqueda tradicional como para la interpretación de la IA.
• Posicionamiento de precios: Dado el fuerte peso de la sensibilidad al precio en las recomendaciones, las marcas deben revisar su posicionamiento y alinearlo con los segmentos de clientes.

¿Publicidad en Rufus?

En noviembre, Amazon actualizó su documentación de API para indicar que podría incorporar anuncios patrocinados en Rufus. "Para ayudar a los clientes a descubrir más productos en el asistente de compras impulsado por IA, llamado Rufus, tus anuncios podrían aparecer en esos espacios", señaló la empresa.

Sin embargo, no se incluirán métricas separadas para Rufus, lo que plantea desafíos para optimizar la inversión publicitaria.

Mirando hacia el futuro

Aunque el ritmo del avance de la IA es incierto, los asistentes de compras como Rufus mejorarán inevitablemente. Para 2025, se espera que los principales minoristas ofrezcan comercio predictivo impulsado por IA con carritos dinámicos y conversacionales. Las marcas que se enfoquen en construir bases flexibles tendrán más éxito en adaptarse a los paradigmas actuales y futuros del comercio electrónico.

*Con información de Forbes US.