Sus clientes piden a la IA que encuentre productos como los suyos. Pero cuando la IA no puede encontrar datos fiables sobre los productos, recomienda a sus competidores o le omite por completo.
Los sistemas de IA evalúan si la información de sus productos es completa, coherente y precisa antes de decidirse a recomendarle.
La mayoría de las marcas no han actualizado su infraestructura de datos para esta realidad. Así que ahora es un buen momento para tomar la delantera en su sector.
La diferencia entre ser recomendado y ser invisible se reduce a cinco problemas de datos específicos que probablemente tenga ahora mismo.
En esta entrada del blog le explicaré los cinco, por qué solucionarlos es importante para sus ingresos y, por supuesto, cómo solucionarlos.
Pero primero, tenemos que preparar el terreno.
Cuando los clientes utilizaban motores de búsqueda, eran ellos los que filtraban.
Comparaban opciones
Leían opiniones
Visitaban sitios web...
Ellos mismos tomaban la decisión. Usted sólo tenía que aparecer en los resultados.
Con la IA, sus clientes dejan la decisión en manos de una máquina. Cada vez preguntan más:
"¿Cuál es el mejor altavoz inalámbrico de menos de 200 dólares?" y aceptan lo que les recomienda la IA. No indagan más. Y no visitan su sitio web a menos que la IA se lo sugiera primero.
La IA asume la responsabilidad. Por lo tanto, ahora sus datos tienen que convencer a la máquina, no a la persona.
Y las máquinas evalúan los datos de forma diferente a las personas. No les importa la copia persuasiva. Lo que les importa es la integridad, la coherencia y la precisión, es decir, las cualidades que denotan fiabilidad.
Cuando compites por la atención humana, tu mejor producto gana. Cuando compites por la recomendación de la IA, ganan tus mejores datos.
El gobierno de datos vivía en TI. Listas de control de cumplimiento. Normas de calidad de datos. A nadie en ventas le importaba porque no afectaba a la visibilidad ni al tráfico.
Los motores de búsqueda no exigían datos perfectos, simplemente indexaban lo que existía.
Los sistemas de IA exigen un enfoque diferente. Quitan prioridad a las fuentes con datos incompletos o incoherentes. La mala calidad se ve mal. Pero ahora también cuesta recomendaciones. Descubrimiento. Ingresos reales.
Las especificaciones de sus productos tienen lagunas. Faltan atributos críticos: dimensiones que no has capturado, detalles de compatibilidad que nunca has documentado, métricas de rendimiento que suponías obvias...
Cuando la IA evalúa su producto frente a los competidores, presta mucha atención.
Los datos incompletos indican incertidumbre. Los sistemas de IA excluyen de las comparaciones los productos con información incompleta porque no pueden evaluarlos con confianza frente a otras alternativas. Si no estás en la comparación, no te recomiendan.
El contenido no arreglará esto. Un mejor texto de marketing no rellena las lagunas de datos. Sólo la información completa del producto lo hace.
El mismo producto se describe de forma diferente en su sitio web, en sus listas de mercado y en sus sitios regionales.
Un canal indica la anchura × profundidad × altura en pulgadas, otro en centímetros, y las conversiones no coinciden.
Su sitio web dice "100% poliéster", pero el listado de su socio minorista dice "mezcla de poliéster" sin especificar porcentajes.
Su plataforma de comercio electrónico dice "en stock", mientras que en su mercado aparece "disponibilidad limitada" o "pedido anticipado".
La incoherencia indica falta de fiabilidad. Y los sistemas restan prioridad activamente a las fuentes en las que no pueden confiar, lo que significa que sus productos quedan relegados en las recomendaciones. O se excluyen por completo.
El cliente y la IA estarían de acuerdo en esto: ¿Cómo puedes confiar en una marca cuando sus propios datos se contradicen?
Tienes las especificaciones. Peso, dimensiones, certificaciones, materiales...
Pero lo que no tienes son las relaciones y el contexto que explican
Cuándo utilizar tu producto
Qué problemas resuelve
Qué sectores se benefician más
Por qué un cliente debería elegirle a usted frente a otras alternativas. La IA puede recitar especificaciones. Pero no puede explicar por qué sin contexto.
Sin claridad en el caso de uso, sus productos se convierten en intercambiables. Una opción más con especificaciones similares.
La IA no tiene motivos para recomendarle a usted específicamente.
La riqueza semántica -las conexiones entre datos que crean significado- separa los productos diferenciados de las mercancías. Sin ella, incluso tu producto superior parece genérico para los sistemas de IA.
Los problemas de calidad de los datos se multiplican. Errores tipográficos en los nombres de los productos, especificaciones obsoletas, entradas duplicadas y lagunas de validación que permiten que errores básicos se cuelen entre los clientes y los sistemas de IA.
Y los sistemas de IA restan prioridad activamente a las fuentes con información incoherente y propensa a errores.
Porque la baja calidad se correlaciona con la falta de fiabilidad. De la forma en que razona la IA, si tus datos tienen errores, otros aspectos de la fiabilidad de tu marca se ponen en duda.
Tus competidores con datos más limpios obtienen una mejor posición en las recomendaciones. A ti te filtran.
Los nuevos productos se quedan incompletos en tu sistema.
Faltan especificaciones
Descripciones no finalizadas
Categorización pendiente
Para cuando haya enriquecido los datos hasta unos niveles aceptables, la IA ya habrá indexado la versión incompleta. Y ha marcado su marca como de baja calidad basándose en esa instantánea.
Los sistemas de IA forman impresiones a la velocidad del rayo.
Y una vez que han indexado información incompleta o inexacta sobre sus productos, es difícil recuperarse de esa evaluación. El daño se agrava con el tiempo a medida que la IA sigue quitándole prioridad.
Estos fallos no existen de forma aislada. Los datos incompletos, combinados con una falta de riqueza contextual, combinados con una mala calidad en todos los canales, crean un mensaje acumulativo para los sistemas de IA: "No es fiable, no es de fiar, no merece la pena recomendar".
La IA no evalúa los problemas de uno en uno. Agrega señales.
Especificaciones que faltan + información contradictoria + erratas = una marca que no merece visibilidad. Cada problema refuerza a los demás, empeorando el perfil general de datos.
Una laguna de datos es subsanable. Cinco problemas sistémicos son un veredicto.
Para que los datos estén listos para la IA, necesita una gobernanza coherente en todos sus canales y sistemas. Una fuente de verdad para la información de productos. No fragmentada en sitios web, mercados, plataformas regionales y bases de datos internas.
La fiabilidad es la base.
Atributos de producto completos
Descripciones coherentes en todas partes
Especificaciones precisas
Contexto semántico que explique los casos de uso y la diferenciación
Reglas de calidad de datos que detectan errores antes de que lleguen a los clientes o a los sistemas de inteligencia artificial.
No es exactamente algo que se pueda superponer a la infraestructura existente.
Necesita una base de datos creada específicamente para esto. Una que refuerce la coherencia a escala y mantenga actualizada la información del producto en todos los canales en los que los sistemas de IA la encuentren.
En Stibo Systems, nuestra Product Experience Data Cloud centraliza toda la información de su producto en una fuente de verdad gobernada.
Cada atributo es preciso, completo y coherente, y se aplica automáticamente en todos los canales.
Las reglas de calidad automatizadas validan los datos antes de que lleguen a los clientes o a los sistemas de IA.
Los atributos que faltan se marcan. Las incoherencias salen a la luz inmediatamente. Los errores tipográficos y la información obsoleta se detectan antes de que dañen su señal de confianza.
La velocidad importa. Los nuevos productos pasan por el enriquecimiento más rápidamente, por lo que son indexados por los sistemas de IA mientras sus datos siguen siendo fidedignos. Y antes de que la competencia llene el vacío.
Una base lo alimenta todo. Optimización de motores de respuesta, personalización, comercio conversacional... No es necesario crear una infraestructura de datos independiente para cada caso de uso de IA. Se construye la base de datos de confianza una vez y luego se utiliza en todas partes.
La riqueza semántica añade el contexto que la IA necesita para diferenciarse: casos de uso, relaciones entre productos y escenarios de aplicación. Ya sabes, esa información que transforma las especificaciones en recomendaciones.
Los sistemas de IA deciden ahora qué productos se descubren. Usted no puede cambiar esto, pero puede decidir si su infraestructura de datos está preparada para ello.
Cada día sin datos preparados para la IA le cuesta el descubrimiento.
Sus competidores que han arreglado su base de datos están siendo recomendados. A ti te excluyen. Cuanto más espere, más difícil será recuperarse de la evaluación de su marca por parte de la IA.
En esta entrada de blog esbocé cinco problemas de datos:
Especificaciones incompletas
Inconsistencia
Falta de contexto
Calidad deficiente
Enriquecimiento lento
Todos ellos están muy extendidos. La mayoría de las marcas tienen las cinco. Pero también se pueden solucionar con la infraestructura y la gestión adecuadas.
La optimización de motores de respuesta no es un nuevo canal que gestionar, sino una consecuencia de cómo gestionas tus datos. Los cinco problemas de este post son el estado por defecto de la mayoría de las marcas, y los sistemas de IA ya las están penalizando por ello. La buena noticia es que solucionarlos no requiere una estrategia OEA aparte. Requiere lo mismo que cualquier caso de uso de IA: una única fuente de verdad gobernada para la información de su producto.
Las marcas que aparecen sistemáticamente en las recomendaciones generadas por IA comparten una cosa: datos de producto que los sistemas de IA pueden evaluar con confianza. Product Experience Data Cloud crea esa capacidad a la escala que su marca necesita.