Un estudio de TrendValue revela que aparecer en las respuestas de inteligencia artificial no garantiza ser la marca recomendada. El precio, la calidad y las necesidades del consumidor cambian las recomendaciones.
La inteligencia artificial gana terreno como herramienta para decidir qué comprar. En México, el 42% de los consumidores ya utiliza asistentes de IA durante su proceso de compra, según el Adyen Retail Report 2026. Pero ¿cómo eligen estas plataformas las marcas que recomiendan?
Para responder esta pregunta, TrendValue presentó AI Shelf: El nuevo anaquel de las marcas, un estudio que analiza cómo ocho plataformas de inteligencia artificial muestran, comparan y recomiendan productos en cinco categorías de consumo de cara a El Buen Fin 2026.
La investigación, presentada en ISDI en colaboración con la Asociación de Internet MX, Audacia (agencia de relaciones públicas), Digital Venture, Pragmatyka y NTP Media, incluyó 1,280 consultas a ChatGPT, Gemini, Google AI Overviews, Google AI Mode, Copilot, Claude, DeepSeek y Grok.
Uno de los principales hallazgos es que una marca puede aparecer constantemente en las respuestas de IA sin convertirse en la opción más recomendada. Además, las recomendaciones cambian según lo que busca cada consumidor: precio, calidad, funcionalidad o necesidades específicas.
¿Quién gana en el nuevo anaquel digital?
El estudio analizó cinco categorías: pantallas, cuidado facial, tenis, laptops y viajes. Los resultados muestran cómo cambia la competencia entre marcas según la intención de compra.
Pantallas: Samsung aparece más, pero LG recibe más recomendaciones. Cuando los consumidores priorizan la calidad, Samsung aparece en el 68% de las respuestas. Sin embargo, LG consigue el 35% de las recomendaciones finales, frente al 19% de Samsung. Esto demuestra que tener mayor visibilidad no siempre significa ser la primera opción de compra.
Cuidado facial: el precio y la calidad cambian al líder. Cuando la prioridad es ahorrar, CeraVe lidera con 43.8% de las respuestas. En cambio, cuando se busca calidad, La Roche-Posay alcanza el 71.9%. Las plataformas tampoco coinciden siempre: Copilot mantiene a La Roche-Posay incluso cuando el criterio es precio.
Tenis: menos opciones cuando importa el precio. Al buscar tenis para universitarios, las plataformas muestran un promedio de 5.5 marcas por respuesta. Cuando el consumidor prioriza el mejor precio, la cifra baja a 2.5. Esto representa una reducción del 56% en las opciones que aparecen.
Laptops: los sitios de las marcas no son la principal fuente. TrendValue identificó 1,872 citas de 490 dominios. Solo el 7.1% corresponde a sitios oficiales de fabricantes, mientras que el 85.3% proviene de fuentes externas, como retailers, medios especializados y comunidades digitales. El 7.6% restante no pudo clasificarse.
Viajes: El Buen Fin modifica las recomendaciones de hoteles. De los 102 hoteles recomendados en una consulta relacionada con la temporada de descuentos, 64 no aparecían en la búsqueda inicial. Solo el 24% del total de hoteles recomendados figuró en ambas consultas. Esto abre oportunidades para hoteles que no suelen destacar en búsquedas generales, pero que cuentan con ofertas atractivas para la temporada.
Los medios y las reseñas también influyen en las respuestas de IA
Otro hallazgo relevante es el peso de las fuentes externas en la información que utilizan los asistentes de IA. Los medios especializados, los sitios de comercio electrónico y las comunidades digitales pueden influir en la manera en que una plataforma describe, compara y recomienda productos.
Esto implica que la estrategia de visibilidad de una marca ya no depende únicamente de su página web, sus redes sociales o sus campañas publicitarias.
Una entrevista, un artículo o una reseña en medios ganados construyen visibilidad, reputación e influyen en las decisiones de las personas; y hoy también alimentan las respuestas de la inteligencia artificial”, explicó Claudia Medellín, cofundadora y COO de Audacia, agencia de PR.
¿Cómo pueden las marcas mejorar sus recomendaciones en IA?
Para TrendValue, el primer paso consiste en distinguir dos indicadores: presencia, que mide cuántas veces aparece una marca en las respuestas, y recomendación, que identifica cuántas veces la IA la presenta como la mejor opción.
Una marca puede aparecer en la mayoría de las respuestas de IA y, aun así, perder la recomendación final frente a un competidor”, explicó Zeus Portillo, CEO de TrendValue.
La compañía propone que las marcas revisen en qué plataformas aparecen, para qué necesidades de consumo son recomendadas, quiénes son sus competidores y qué fuentes respaldan las respuestas.
También recomienda mejorar la información disponible sobre sus productos, fortalecer su presencia en fuentes externas y definir su identidad semántica para facilitar que las plataformas comprendan sus atributos y diferencias.
Para los comercios electrónicos, esto significa mantener actualizados los catálogos, las características de los productos, los precios, las existencias y las promociones.
TrendValue propone que las marcas dejen de medir solo cuántas veces aparecen en las respuestas de IA y empiecen a responder cuatro preguntas: en qué intenciones del consumidor son recomendadas, en qué plataformas, frente a qué competidores y con qué argumentos y fuentes.
Las respuestas permiten mejorar la información disponible sobre sus productos, fortalecer su presencia en las fuentes que surten el anaquel y definir su ID Semántico”, consideró Iván Marchant, Strategic Advisor & Partner en TrendValue.
El Buen Fin 2026 representa una oportunidad para observar cómo cambia la competencia entre marcas dentro de las plataformas de IA. Aparecer en las respuestas es importante, el nuevo reto está además en convertirse en la recomendación que mejor responde a lo que busca cada consumidor.
