Si gestionas una tienda online o lideras su estrategia digital, seguro que has entrado en Google Analytics buscando un dato simple y has acabado navegando entre un sinfín de menús e informes. Durante mucho tiempo, la respuesta rápida ha sido salir de GA4 e irse a herramientas como Data Studio.
En este post te traemos buenas noticias: Google lanzó hace unas semanas una de las actualizaciones más esperadas para perfiles de negocio, los informes en modo dashboard.
Qué son los nuevos dashboards de GA4
Estos nuevos dashboards son cuadros de mando visuales y modulares construidos directamente dentro de la interfaz de la plataforma. La idea principal detrás de esta función es la simplicidad y la velocidad de consulta.
A diferencia de los informes estándar de GA4, estos paneles se basan en un sistema modular muy intuitivo:
Estructura por tarjetas (cards): cada métrica o gráfico se comporta como un bloque independiente.
Interfaz drag & drop (arrastrar y soltar): no necesitas ser un analista avanzado. Puedes mover, ordenar y redimensionar las tarjetas a tu gusto para priorizar lo que realmente importa.
Formatos de visualización variados: puedes elegir entre tarjetas de métrica única (por ejemplo, total de ingresos), gráficos de líneas para ver tendencias, gráficos de barras para comparar canales, tablas de datos ordenables y embudos de conversión visuales.
Filtros interactivos en tiempo real: con un par de clics puedes aplicar filtros globales (por país, tipo de dispositivo o campaña publicitaria) a todo el panel sin romper la configuración original.
Acceso directo en la barra lateral: una vez creado y guardado el panel, puedes publicarlo en el menú de navegación de GA4 para acceder a él desde la sección de informes estándar.
Paso a paso: cómo crear tu primer dashboard personalizado en GA4
Crear un cuadro de mando en GA4 es un proceso sencillo que no te llevará más de cinco minutos si tienes claro qué métricas y dimensiones necesitas revisar.
Hace unas semanas, la única manera de crearlos era desde la sección Biblioteca (en la parte inferior de los informes). Para facilitar su acceso, ahora existe un botón (+) que permite llegar a esta nueva sección directamente desde Informes, pinchando en la opción Panel de control:
Selecciona y organiza tus tarjetas: se abrirá un panel en blanco con una biblioteca lateral de tarjetas. Puedes arrastrar las tarjetas predefinidas que ofrece Google o crear tarjetas personalizadas seleccionando las métricas y dimensiones que quieras cruzar.
Ajusta el diseño: dimensiona las tarjetas principales para que ocupen la parte superior (las cifras clave de negocio siempre deben ir arriba) y coloca los desgloses detallados en la parte inferior.
Guarda y publica: asigna un nombre claro a tu panel y guárdalo. Para que aparezca en tu menú principal, edita la colección correspondiente en la Biblioteca y añade tu nuevo dashboard a la barra lateral.
Limitaciones de los dashboards de GA4
Aunque esta funcionalidad no lleva mucho tiempo activa, ya se perciben ciertas limitaciones. La principal es la inconsistencia con la información disponible en los informes estándar. Por otro lado, y al contrario de lo que sucede en la sección Explorar, los filtros disponibles se basan en dimensiones: no se puede filtrar por métricas con criterios numéricos.
Ejemplos de dashboards interesantes para un ecommerce
Desconexión entre el momento de mayor tráfico y el de mayor valor de compra
Este dashboard es un ejemplo perfecto de cómo cruzar dos métricas simples para tomar decisiones tácticas de negocio que impactan directamente en el margen. Vemos cómo el martes, por ejemplo, es el segundo día con más tráfico de la semana, pero también el penúltimo en ticket medio.
¿Cómo traducir esto a nivel de ajuste de pujas y presupuesto publicitario en Google Ads, por ejemplo? Puedes dejar de repartir el presupuesto de forma plana durante toda la semana o de concentrar la inversión los lunes porque “hay más tráfico”. La decisión con este dashboard pasaría por programar incrementos de puja los sábados y domingos. Aunque el sábado haya algo menos de sesiones, los usuarios que compran durante el fin de semana llenan carritos de mayor importe.
Captación vs. fidelización por IA: ¿quién te trae clientes nuevos?
Uno de los errores actuales es tratar a la inteligencia artificial como un único canal homogéneo. Al cruzar la fuente AI-Assistant con el tipo de usuario (nuevos vs. recurrentes) en un dashboard, la realidad cambia por completo:
ChatGPT y Gemini actúan como canales de fidelización: tienen un peso enorme de usuarios recurrentes, por encima del 40-50 %. Tu cliente habitual ya no entra a tu web únicamente por Google.
Claude y Perplexity son motores de descubrimiento: registran tasas de usuarios nuevos de más del 80 %. Son usuarios que nunca habían pisado tu ecommerce y que llegan recomendados directamente por el asistente.
En resumidas cuentas, el verdadero potencial de los nuevos dashboards de GA4 está en su capacidad para eliminar el ruido visual y ahorrar tiempo cada día. Pasar de consultar informes estáticos aislados a construir cuadros de mando centrados en preguntas operativas concretas permite a cualquier usuario pasar del “¿qué ha pasado?” al “¿qué podemos hacer?”.
Aunque la funcionalidad aún tiene margen de mejora, supone un paso fundamental para que la analítica vuelva a estar al servicio de la estrategia y no al revés.
¿Tienes datos pero te cuesta convertirlos en decisiones? En Geotelecom te ayudamos a construir una analítica orientada a negocio.
Solo quedan unas semanas para el Black Friday 2026 y, como cada año, la mayoría de los equipos de ecommerce se enfrentan al mismo cuello de botella: hay mucho que preparar y poco tiempo para montarlo.
Este año, Connectif ha puesto a Copilot, su asistente de IA, en el centro de la preparación de campañas: le describes lo que quieres conseguir y te monta el workflow. Pero aclaremos algo: que una IA pueda crear un workflow en minutos no significa que ese workflow sea bueno. En este artículo te contamos qué cambia de verdad con la IA en el marketing automation y qué decisiones siguen necesitando criterio.
Cómo cambia la IA la preparación del Black Friday en ecommerce
Segmentar la base de datos, configurar flujos (workflows), revisar datos… todo esto antes de que llegue noviembre. Justo esta parte es la que la IA facilita. Por eso Copilot tiene un papel protagonista este año: lo que antes ocupaba horas, ahora basta con pedirlo.
Copilot, el asistente de IA de Connectif
En lugar de arrastrar disparadores, condiciones y acciones, describes el objetivo. A partir de ahí, Copilot monta el workflow y te explica cada paso.
Si tienes dudas, puedes preguntárselo en el chat. Y una vez la campaña está en marcha, Copilot puede revisar los resultados y señalarte oportunidades de mejora. Con el calendario de Black Friday encima, ahora es mucho más cómodo: pasas de configurar a revisar y decidir.
Los prompts de Connectif para Black Friday
Connectif no se ha quedado en la herramienta. Ha publicado un kit de 10 prompts pensado para Black Friday, listos para usar en Copilot, con la idea de que montar cada workflow sea cuestión de un prompt.
Cada uno cubre un momento clave de la campaña: se pega en Copilot para que monte el flujo, y después lo revisas, lo ajustas si hace falta y lo activas. Van desde personalizar la web para el tráfico anónimo o captar suscriptores con un pop-up, hasta recuperar carritos por varios canales o reactivar semanas después a quienes compraron en Black Friday.
Cómo escribir un prompt para Copilot: el ejemplo de los carritos abandonados
El kit es un buen atajo, pero hay que tener cuidado. Un prompt genérico da un workflow genérico. Para un mismo objetivo (recuperar carritos abandonados), compara dos peticiones:
Prompt genérico: “Crea un flujo de recuperación de carritos abandonados.”
Copilot lo montará sin problema… pero el resultado será el mismo que el de cualquier otra tienda.
Prompt con contexto: “Monta una recuperación de carrito para Black Friday, del 24 al 30 de noviembre. Push a las 2 horas, email con los productos del carrito a las 24 horas y SMS a las 48 horas solo si no ha comprado. Incluye el código de ejemplo BF26 solo a partir del segundo impacto, excluye a quienes ya han comprado y no envíes más de un mensaje al día a la misma persona.”
Es lo que recomienda el propio Connectif: dar a Copilot todo el contexto posible, desde los códigos de descuento hasta los canales y fechas de tu Black Friday. Los prompts del kit son una buena base, pero están pensados para cualquier tienda: eres tú quien tiene que aportar los datos de valor que te diferencian.
Qué revisar antes de activar un workflow creado con IA
Revisa siempre el flujo propuesto antes de activarlo, sobre todo estos tres puntos:
Incentivo y margen. ¿Quién recibe qué descuento es una decisión de negocio?. A un cliente recurrente, el acceso anticipado puede funcionar mejor que otro descuento.
Saturación. En los días de lanzamiento y en las últimas horas, varias automatizaciones pueden escribir a la misma persona a la vez. Revisa la limitación de envíos y las prioridades entre flujos.
Condiciones de salida. ¿Qué pasa si el usuario compra a mitad de la secuencia? Asegúrate de que sale del flujo en ese momento y no sigue recibiendo mensajes ni códigos que ya no necesita.
Y antes de lanzarlo, pruébalo con un contacto de prueba.
Marketing automation para Black Friday con Geotelecom
En Geotelecom somos partners certificados de Connectif y trabajamos con nuestros clientes en cómo sacar partido a Copilot y a estos prompts en sus campañas de Black Friday. Cada tienda tiene sus márgenes, sus canales, su base de datos, y ahí es donde se nota la diferencia entre un flujo que existe y uno que vende.
El calendario de cualquier ecommerce tiene momentos que concentran una parte desproporcionada de las oportunidades del año: el Black Friday en noviembre, la campaña de Navidad y Reyes, las rebajas de enero, el Prime Day en julio, las rebajas de verano… Y con cada una de esas fechas llega la misma duda: ¿merece la pena participar? ¿Y si no lo hago, qué pierdo realmente?
Es una duda legítima. No todas las marcas deberían hacer lo mismo en cada temporada, y no participar puede ser una decisión estratégicamente correcta. Pero, y aquí está la trampa, esa decisión tiene que estar tomada con los números encima de la mesa, no desde la intuición o el cansancio acumulado. Porque lo que sí es seguro es que tu cliente va a estar comprando en esas fechas. La pregunta es si lo hará en tu tienda o en la de al lado.
Los números que cambian la perspectiva
Antes de cualquier decisión estratégica, los datos. Y los datos sobre la peak season del ecommerce en España son, sencillamente, difíciles de ignorar.
El ecommerce en España superó los 114.800 millones de euros en 2025, un 20,6% más que el año anterior (CNMC / El Debate, jul. 2026). De esa cifra, 31.418 millones correspondieron solo al Q4, lo que representa el 27% del total anual (CNMC, Q4 2025). Y eso es solo el último trimestre: a esa cifra hay que sumarle el tirón de las rebajas de enero, el Prime Day de julio o las rebajas de verano. No son temporadas más: son las temporadas.
Del lado del consumidor, el panorama es igual de claro: siete de cada diez españoles tienen intención activa de comprar durante el Black Friday, según el Estudio Ecommerce 2025 de IAB Spain. No son personas que podrían comprar: son personas que ya han decidido que van a hacerlo. La pregunta es solo a quién le van a comprar.
“Más de una cuarta parte de lo que se vende online en España se vende en el último trimestre del año. Súmale el resto de peak seasons y entenderás por qué la estrategia estacional no es opcional.”
Tu peak season no es la misma que la del vecino
El Black Friday es la fecha más mediática y la de mayor impacto global, pero comete un error quien crea que es la única que importa. La peak season es un concepto específico para cada sector: para una juguetería, Navidad y Reyes son el momento definitivo del año; para una tienda de viajes, el verano y la Semana Santa son imbatibles; para una marca de deporte, los propósitos de Año Nuevo generan un pico de intención que dura semanas.
Entender cuándo es tu temporada alta, y planificarla con suficiente antelación, es el primer movimiento estratégico del año. No es lo mismo vender moda que vender tecnología, juguetes, belleza o alimentación. Esta tabla recoge los principales sectores del ecommerce en España, sus momentos de máximo volumen y el peso estimado de Q4 sobre sus ventas anuales:
Sector
Principales Peak Seasons
Peso estimado de Q4 sobre ventas anuales
Moda y textil
Black Friday – Navidad – Rebajas – Vuelta al cole
~35%
Electrónica y tecnología
Black Friday – Navidad / Reyes – Vuelta al cole
~40%
Juguetes y juegos
Navidad / Reyes – Black Friday – Vuelta al cole
~55%
Viajes y turismo
Verano (jul-ago) – Navidad – Semana Santa – Black Friday
~20%
Belleza y cosmética
Black Friday – Navidad – San Valentín – Verano
~32%
Deporte y outdoor
Año Nuevo (propósitos) – Primavera – Black Friday – Vuelta al cole
~25%
Hogar y decoración
Black Friday – Navidad – Rebajas enero – Primavera
~30%
Alimentación gourmet
Navidad – Semana Santa – Halloween – Black Friday
~45%
Mascotas
Black Friday – Navidad – Verano
~28%
Los datos de la tabla dejan poco margen a la interpretación. Los sectores de juguetes y electrónica acumulan entre el 40% y el 55% de sus ventas anuales en el último trimestre del año. Para alimentación gourmet, ese porcentaje ronda el 45%. La moda y el textil concentran cerca del 35% de su facturación anual entre octubre y diciembre. Son proporciones tan altas que una mala campaña de peak season puede condicionar el cierre anual de la empresa.
La lectura es clara: independientemente del sector en el que operes, hay uno o varios momentos del año en los que el mercado se activa de forma extraordinaria. El error más común no es perderse Black Friday: es perderse tu propia peak season porque nadie en la empresa la había marcado en rojo con suficiente antelación. La pregunta real no es si debes aprovecharlas, sino cómo hacerlo de manera inteligente y rentable.
El coste de no hacer nada
Aquí viene la parte que más incomoda. Decidir no hacer nada no te hace neutral: te hace invisible precisamente cuando más atención hay. Y la invisibilidad en el momento de mayor intención de compra tiene un coste económico muy concreto.
Pensemos en lo que ocurre cuando un usuario que ya te conoce, alguien que ha visitado tu web, que está en tu base de datos, entra en modo compra durante el Black Friday, las rebajas de enero o la campaña navideña. Está buscando activamente. Compara precios. Y si tú no apareces con ninguna propuesta, ninguna comunicación, ninguna razón para elegirte precisamente esos días… irá a donde sí esté esa propuesta. Y eso significa la competencia.
El triple coste de la inacción
Ventas perdidas en el momento de mayor intención. Tu cliente está comprando esos días, con o sin ti. La demanda no desaparece porque no participes.
Pérdida de clientes actuales. Un cliente que compra durante la peak season en la competencia puede quedarse allí. Las temporadas altas son también momentos de fidelización y de cambio de marca.
Coste de captación desperdiciado. Si llevas meses invirtiendo en atraer tráfico y construir base de datos, no activar esa base durante el momento de mayor conversión es tirar ese coste de adquisición previo.
Participar no siempre significa bajar precios
Y para quienes creen que “no bajar precios” es en sí mismo una estrategia válida: lo puede ser. Hay marcas premium que no quieren devaluar la percepción de su producto y negocios cuyos márgenes simplemente no aguantan un descuento agresivo. Para ellos, la alternativa no es desaparecer, sino participar de otra forma: envío gratuito, regalo por compra, acceso anticipado a novedades para clientes, packs exclusivos o un posicionamiento tipo Green Friday.
Pero eso solo funciona si se comunica activamente. El silencio no es posicionamiento. Si tus clientes no saben que tu marca tiene una propuesta diferente para esa temporada, sencillamente creerán que te has olvidado de ellos. Y en el ecommerce, el olvido es caro.
Preparación vs. improvisación: los datos hablan
Si algo deja claro el análisis del Black Friday 2025 en España, y este patrón se repite en Navidad, rebajas y cualquier otra peak season, es que participar no es suficiente: la diferencia la hace cómo se participa. Los ecommerce que llegan a la campaña con trabajo previo, estrategia definida, acciones planificadas, infraestructura preparada, obtienen resultados radicalmente distintos a los que improvisan en la última semana.
Fuente: Periódico Publicidad / estudio sobre ecommerce españoles en Black Friday 2025.
La brecha es de más del doble: un +19,7% de crecimiento en facturación para los ecommerce que llegaron con una estrategia planificada, frente al +8,1% de los que no prepararon ninguna acción específica. Y eso es solo en términos de crecimiento de facturación. Si añadimos el número de pedidos, la diferencia es aún más pronunciada: los ecommerce preparados para la campaña vieron crecer sus pedidos un +63% interanual, frente al crecimiento medio de mercado.
“La diferencia entre una peak season rentable y una mediocre no está en el porcentaje de descuento. Está en los 60 días previos y en quién estuvo pensando la estrategia.”
Entonces, ¿qué es realmente planificar la peak season?
Una estrategia para el Black Friday, la Navidad, las rebajas de enero o el Prime Day no es poner un banner con un “−20%” tres días antes. Eso es lo que hace la mayoría. Y por eso la mayoría obtiene resultados mediocres: ingresan menos, comprimen márgenes y no captan un solo cliente nuevo que no habrían captado de todas formas.
Una estrategia real implica:
Análisis previo: qué funcionó el año pasado, qué segmentos de clientes compran en estas fechas, cuáles son tus productos de mayor margen y cuáles de mayor conversión.
Definición de objetivos concretos: ¿buscas volumen de ventas? ¿captación de nuevos clientes? ¿liquidación de stock? ¿activación de base de datos dormida? Cada objetivo implica tácticas distintas.
Planificación de canales y presupuesto: paid media (Google, Meta, TikTok), email marketing, automatizaciones, SEO de temporada, marketplace. Todo debe estar coordinado y con presupuesto asignado semanas antes de que suban los CPC.
Calendario editorial y de creatividades: los materiales visuales, copies, landings y secuencias de email tienen que estar listos antes, no mientras la campaña ya está activa.
Métricas de seguimiento en tiempo real: para poder tomar decisiones ágiles durante la campaña —subir presupuesto donde funciona, desactivar lo que no convierte— y extraer aprendizajes para el año siguiente.
Por qué el equipo detrás marca la diferencia
Aquí viene la pregunta que muchos se hacen pero pocos formulan en voz alta: ¿puedo hacer todo esto internamente? La respuesta honesta: depende de tu estructura, pero probablemente no de forma óptima.
La peak season comprime en días lo que en circunstancias normales requeriría semanas de ajuste. Los errores de configuración de una campaña de paid media durante el Black Friday, la semana de Navidad o el arranque de rebajas no se pueden corregir “mañana”, porque mañana ya habrá pasado lo mejor de la ventana. Los CPC se multiplican, la competencia por el inventario publicitario es máxima y los márgenes de error son mínimos.
Un equipo profesional con experiencia en peak season aporta algo que no está en ningún manual: el patrón de lo que funciona y lo que no, construido durante años y con la perspectiva de haber acompañado a marcas de distintos sectores. Sabe qué audiencias activar en qué momento, cómo estructurar los descuentos para maximizar margen sin destruir percepción de valor, cómo segmentar la base de datos para no quemar a los clientes más valiosos con comunicaciones masivas.
Así que, volviendo a la pregunta inicial: puedes hacer Black Friday, Navidad o rebajas, o decidir no hacerlos. Lo que no conviene es dejar que la fecha decida por ti. Tu próxima peak season ya tiene día en el calendario, y los 60 días previos empiezan antes de lo que parece. Si quieres llegar con la estrategia hecha y no improvisando la última semana, en Geotelecom te ayudamos a diseñar tu estrategia de Black Friday y del resto de temporadas clave de tu ecommerce.
El mercado mundial de software CRM alcanzó los 128.000 millones de dólares en 2024, tras crecer un 13,4% por segundo año consecutivo según cifras de Gartner, y las previsiones para 2026 apuntan a que seguirá creciendo a doble dígito. Y lo que más rápido crece no son las funciones que existen desde los años 90, sino las que ayudan a conocer al cliente y a construir un perfil de datos completo a través de la IA. Aun así, muchas empresas siguen gestionando a sus clientes con email, Excel y memoria.
CRM con gran historia como Salesforce, Zoho o HubSpot han implementado la IA en gran parte de sus procesos para ampliar sus funciones y capa de personalización. Tienen una alta capacidad para integrarse a plataformas como WhatsApp y cualquier tipo de página web.
Aunque parece idílico, hoy en día es muy fácil caer en errores frecuentes a la hora de implementar la IA en tu negocio. Por eso queremos contarte qué debes saber antes de dotar a tu CRM con las funciones más potentes que la inteligencia artificial tiene para ofrecerte.
Análisis y mapeo de procesos
No todos los procesos necesitan reconstruirse con la IA. En muchos casos hemos identificado clientes que han aplicado una capa demasiado avanzada para la capacidad del equipo comercial o logístico. Por ello, el primer paso para toda automatización es analizar a fondo qué está pasando.
A continuación, te explicamos en qué consiste mapear procesos:
Cada paso es clave y no son excluyentes. Saber exactamente qué queremos mejorar, con qué herramienta, cuáles objetivos, con qué revisión y en qué tiempos ayudará a construir una operativa mucho más eficiente.
La IA es una capa de mejora automática, sí. Sin embargo, hay tareas intermedias que pueden requerir de intervención humana y es por ello que los procesos deben desgranarse desde su inicio hasta su cierre. Veamos a continuación un ejemplo muy habitual en empresas B2B sin CRM:
Entra un nuevo contacto. Un instalador rellena el formulario de la web y el mensaje llega a info@empresa.com. Lo lee quien abra el buzón ese día y lo reenvía al comercial que cree que lleva esa zona.
Otros contactos llegan por teléfono, por tarjetas recogidas en una feria o por el WhatsApp personal de un comercial. El problema es que no hay un punto único de entrada. Algunos contactos se quedan sin responder y la información no llega a quien puede activar ese lead.
La comunicación es probablemente el cuello de botella más frecuente en las empresas. Es aquí donde puede entrar en juego un buen CRM y la IA para que cada lead tenga probabilidades casi ínfimas de perderse si este es de calidad:
Con una buena implementación, se puede configurar un embudo único. La IA lee cada mensaje, por ejemplo: “necesito precio para 200 m de cable y cuadros para una nave en Burgos, obra en noviembre”, y extrae lo importante:
Es un instalador, necesita cableado y cuadros, la obra está en Burgos y el plazo es urgente.
A partir de ahí, el CRM podría asignar el contacto al comercial de la zona, lo marca como prioritario y le crea una tarea para llamar ese mismo día. Mientras tanto, el cliente recibe en minutos una respuesta personalizada que confirma qué ha pedido y quién le va a llamar. Si nadie le contacta en 24 horas, salta un aviso al responsable.
Este tipo de acciones hacen que un lead de alta calidad no se pierda ante la falta de respuesta. Cada negocio tiene un público objetivo distinto, desde luego, pero cuando un cliente necesita un producto o servicio, debemos entrar como principal fuente de oferta en el menor tiempo posible.
Así como ocurre con la entrada de un lead, ocurre también con otros procesos dentro de las operativas de toda empresa. Es por ello que mapear los procesos ayudará a definir la mejora más adecuada para cada uno haciendo uso de la IA, o no.
Workflows
Son la representación de lo que automatizar significa. Con ellos puedes establecer flujos operativos para las distintas áreas y pasos de tu negocio. Si bien existen múltiples herramientas como Connectif o Klaviyo con los que hemos trabajado, también pueden vincularse a tu CRM.
Aquí es donde esos procesos que analizaste previamente comienzan a cobrar sentido. A través de los workflows podrás configurar acciones, frecuencia, canales de decisión, etc.
Ejemplo de GoUp CRM – Flujo de captación simple.
En esta imagen puedes ver cómo este flujo recoge un proceso simple que parte desde un clic en un mail. El marketing automation es una de las herramientas con más crecimiento en los últimos años, en Geotelecom contamos con un equipo experto en esta área y en implementación de CRM totalmente personalizado.
Capacitación
No todos los procesos de transformación digital son sencillos. Pasar de un excel que lleva años sosteniendo la facturación o la base de datos a una plataforma totalmente nueva supone un gran esfuerzo.
Algunos sistemas de CRM populares no tienen una curva de aprendizaje del todo amigable o bien, necesitan de personas altamente capacitadas para desarrollar bloques específicos para tu negocio.
Salesforce, por ejemplo, es uno de los CRM más usados del mundo. El “pero” está en que puede ser un poco complejo para implementar si los negocios no disponen de desarrollo especializado tal como expone Marketing4ecommerce en su top de CRM .
Para elegir un buen CRM te recomendamos analizar:
Capacidad actual del equipo comercial y cuál es el proceso de captación completo.
Herramientas utilizadas actualmente. Esto porque será de gran ayuda para saber si con el nuevo sistema podrás migrar tu información sin perder nada por el camino.
Tu página web es compatible con ese sistema y si lo es, qué necesitas para conectarla.
Qué personas van a hacer uso activo del CRM.
Analizar el coste total y no solo la licencia mensual.
Control de datos de los usuarios.
Soporte a medio y largo plazo.
El punto clave es contar con un equipo formado en el uso del CRM. Si un perfil no lo utiliza de forma activa se corre el riesgo de fallar en los flujos de trabajo y es cuando la operativa entera puede ralentizarse.
Si tienes dudas sobre qué CRM es el mejor para tu negocio y equipo, contáctanos y recibe información sobre nuestras soluciones.
Coste de implementar el CRM e IA
Los costes de implementación pueden variar drásticamente dependiendo del alcance. Bajo nuestra experiencia, se trata de un gasto necesario pues a diferencia de otros sistemas, este sostiene gran parte de las operaciones y procesos internos que influyen de manera directa en la consecución de leads y nuevo negocio.
Los precios suelen oscilar entre 0€ y más de 50.000€. Existen CRM gratuitos, aunque tienen una personalización limitada y límites de almacenamiento de datos. Es por ello que lo más común y recomendable es contar con una implementación profesional que además te pueda aportar algo más allá de la propia plataforma.
En Geotelecom contamos con una capa adicional de marketing que te ayudará a llegar al público que busca tus servicios, pero todavía no te encuentra. Una vez pulido todo el sistema de captación, el marketing podrá ayudarte a aumentar los leads de calidad.
En lo que se refiere a la IA, podemos decirte que lo más recomendable es utilizar un proveedor que puedes conectar a tu plataforma, pero también a todo lo que necesites a mayores para tu proyecto. En este aspecto, empresas como Anthropic cuentan con diversos tipos de suscripciones con los que podrás tanto vincular el chat básico de Claude como trabajar a través de API.
¿Cómo funciona la IA en el CRM?
Implementación por funciones nativas
Existen varias formas de integración. Muchos CRM como Zoho cuentan ya con funciones nativas que permiten: generar workflows predefinidos, hacer resúmenes, redacción de emails, puntuación de contactos (lead scoring). Es la opción más fácil de activar, pero también la menos personalizable.
Implementación a través de API
Por otro lado, tenemos la conexión vía API. Esta es quizá la más flexible y utilizada a día de hoy debido a su compatibilidad con prácticamente cualquier sistema. El CRM se conecta a un modelo externo mediante plataformas como Make, Zapier o n8n. Da mucha más flexibilidad para diseñar flujos a medida, pero requiere configuración técnica.
Uso de agentes
Por último, los agentes. Una IA que conversa con clientes (en la web o por WhatsApp) o ayuda al equipo internamente, consultando y actualizando el CRM. Es lo más potente y también lo que más supervisión necesita.
La mejor será tanto la más compatible como la más flexible para hacer acciones más personalizadas. Recuerda que es una herramienta muy potente, pero necesita de supervisión humana para garantizar los mejores resultados.
Resumen de los pasos
Te dejamos a continuación un resumen del paso a paso que debes seguir para implementar un CRM y añadirle una capa de IA.
Esperamos que este post haya sido de utilidad para ti. En Geotelecom contamos con un servicio de implementación de CRM, con una solución propia GoUp, que está preparado para poder meter capas de marketing automation y hacer que tu negocio no solo esté bien organizado, sino que también pueda crecer desde dentro.
Hace unos años, cuando queríamos buscar algo en Internet, el primer paso estaba bastante claro: irte a Google. Hoy seguimos haciéndolo, aunque ahora también recurrimos a herramientas como ChatGPT o Claude. Pero Google ya no es siempre nuestra primera opción.
Quieres encontrar un restaurante y miras Instagram. Buscas cómo hacer una receta y acabas en TikTok. Necesitas aprender a configurar una herramienta y probablemente termines viendo un vídeo en YouTube.
Las redes sociales ya no son únicamente lugares en los que hacemos scroll. También las utilizamos para buscar respuestas.
Y para quienes trabajamos creando contenido para marcas, esto debería hacernos cambiar algunas cosas.
La pregunta que nos hacemos:
«¿Qué podemos publicar esta semana?»
Cuando muchas veces deberíamos preguntarnos:
«¿Qué está buscando nuestro cliente?»
Ya no solo descubrimos contenido: lo buscamos
TikTok es probablemente uno de los ejemplos más claros. La propia plataforma lleva tiempo potenciando su buscador y desarrollando herramientas para que los creadores conozcan qué temas está buscando la gente. Además, durante 2026 ha seguido reforzando esa parte de descubrimiento con funciones relacionadas con contenido local, viajes, restaurantes y negocios. Si quieres repasar cómo ha evolucionado, puedes leer las novedades de TikTok que hemos ido recogiendo en el blog.
Los datos apuntan en la misma dirección. Según el Estudio de Redes Sociales 2026 de IAB Spain, elaborado junto a Elogia, el 54 % de los usuarios utiliza ya las redes sociales para buscar información antes de comprar online, con Instagram como principal plataforma de consulta y TikTok reforzando su papel en el descubrimiento de productos y tendencias a través de TikTok Shop.
El mismo estudio señala que el 44 % de los usuarios reconoce que las redes influyen en sus decisiones de compra y que 1 de cada 4 ya ha comprado directamente dentro de ellas.
Google ya lo había advertido hace unos años. En 2022, según una encuesta interna de la compañía a usuarios estadounidenses de 18 a 24 años, casi el 40 % acudía a TikTok o Instagram, en lugar de a Google Maps o al buscador, cuando quería encontrar dónde comer.
Y tiene bastante sentido. No buscamos únicamente cosas genéricas como: «Viaje a Roma». Cada vez hacemos consultas mucho más concretas: «Qué ver en Roma en tres días», «Restaurantes en Roma que no sean para turistas». Aquí el vídeo tiene una ventaja enorme: no solo nos cuenta algo, nos lo enseña.
Si alguien busca cómo podar un rosal, probablemente agradezca ver exactamente dónde tiene que cortar. Si busca una hamburguesería en una ciudad, seguramente quiera ver el local, el producto y cómo es realmente la comida. Y si quiere comprar una herramienta, ver cómo funciona puede aportar mucho más que una descripción.
Crear pensando en búsquedas cambia el enfoque
Pensemos en una tienda especializada en plantas.
Podríamos publicar un Reel titulado:
«3 consejos para cuidar tus plantas 🌱».
Correcto. Pero bastante genérico.
Ahora pensemos en una búsqueda real:
«¿Por qué se ponen amarillas las hojas de mis plantas?».
Puede que el contenido del vídeo sea prácticamente el mismo, pero la intención cambia por completo.
El primero intenta captar a alguien mientras hace scroll.
El segundo responde a una persona que ya tiene un problema.
Otro ejemplo.
Una tienda de bricolaje podría publicar:
«Descubre nuestra nueva hidrolimpiadora».
O podría plantearlo así:
«¿Qué presión necesita una hidrolimpiadora para limpiar una terraza?».
Seguimos mostrando el producto, pero antes estamos resolviendo una duda.
Para mí, aquí está una de las principales oportunidades: dejar de hablar continuamente de lo que queremos vender y empezar a hablar más de lo que el usuario quiere saber.
¿Es esto hacer SEO en TikTok, YouTube e Instagram?
En cierta manera, sí.
Pero tampoco hay que convertir cada vídeo vertical en una página web optimizada hasta el último detalle. Es el mismo razonamiento que aplicamos en nuestro trabajo de posicionamiento SEO: partir de la intención de búsqueda y no de la palabra clave aislada.
Lo importante es entender la búsqueda.
¿Qué escribiría nuestro cliente?
¿Qué duda tiene?
¿Qué quiere solucionar?
¿Quiere aprender, comparar, comprar o simplemente inspirarse?
Para responder a estas preguntas no hace falta empezar de cero: el autocompletado del buscador de cada red, los comentarios de tus propios vídeos y las dudas que recibe atención al cliente suelen dar muy buenas pistas.
Después podemos ayudar a la plataforma a entender el vídeo utilizando esas palabras de forma natural en lo que decimos, en el texto en pantalla, en el título o en la descripción.
Al fin y al cabo, hacer SEO en redes sociales también implica facilitar que las plataformas identifiquen de qué trata nuestro contenido y cuándo puede resultar relevante para una búsqueda.
Pero hay algo todavía más importante: que el vídeo responda realmente a la pregunta.
La relevancia se estima según lo bien que encajan el título, las etiquetas, la descripción y el propio contenido del vídeo con lo que alguien busca. La interacción tiene en cuenta, por ejemplo, el tiempo de visualización de un vídeo para esa consulta concreta. Y en la calidad busca señales de experiencia, autoridad y fiabilidad del canal en ese tema.
Por tanto, incluir palabras clave puede ayudarnos a aparecer en las búsquedas, pero de poco servirá si el contenido no consigue mantener el interés de quien lo está viendo.
Si alguien busca: «Cómo elegir una desbrozadora». No empezaría un vídeo diciendo: «Hola a todos, bienvenidos un día más a nuestro canal…».
Empezaría directamente: «Si tienes una finca grande, no compres una desbrozadora sin mirar antes estas tres cosas». Ya estamos respondiendo.
Lo mismo ocurre con una tienda de alimentación para mascotas: «Si tu perro ha dejado de comer su pienso, revisa primero estas tres cosas».
O con un hotel: «Si buscas hotel en Burgos con parking, fíjate en esto antes de reservar».
Los primeros segundos son fundamentales para captar la atención y conseguir que el usuario siga viendo el vídeo. Si necesitas inspiración para empezar tus contenidos, puedes consultar nuestra selección de hooks para TikTok y las tendencias de vídeos cortos para mejorar tus publicaciones en redes sociales.
El contenido pensado para búsquedas nos obliga, en cierto modo, a ir más al grano. Y eso también puede ayudarnos a crear mejores vídeos.
Porque al final subir un vídeo no se trata únicamente de conseguir visualizaciones.
Se trata de aparecer cuando alguien tiene una necesidad que nuestra marca puede resolver.
Y cada vez más, ese camino también empieza en el buscador de una red social.
¿Quieres convertir tus redes sociales en un canal de venta real?
En Geotelecom te ayudamos a crear una estrategia de Social Media pensada no solo para ganar visibilidad, sino también para atraer tráfico, conectar con tu público y vender más en tu ecommerce, con el apoyo de nuestra gestión de redes sociales.
Hasta hace poco, cuando hablábamos de visibilidad orgánica, terminábamos mirando casi siempre los mismos datos: posiciones, impresiones, clics, tráfico… Hoy todo eso sigue siendo importante, pero hay una pregunta nueva que merece nuestra atención: ¿qué ocurre cuando alguien pregunta a una IA por nuestro sector, nuestros productos o una necesidad que nuestro negocio puede resolver?
Porque aparecer en una respuesta generada por inteligencia artificial puede significar cosas muy distintas.
Una IA puede utilizar un artículo de tu web como fuente. Puede mencionar tu empresa porque la ha encontrado relacionada con un tema. O puede ir un paso más allá y recomendar tu marca cuando alguien pregunta dónde comprar un producto o qué empresa elegir.
En Geotelecom llevamos tiempo trabajando el SEO para IA dentro de nuestros proyectos y queríamos comprobar qué estaba sucediendo más allá de la teoría. Así que hemos hecho algo bastante sencillo: preguntar, repetir las búsquedas, cambiar su intención y comparar las respuestas.
Las pruebas las hemos realizado en octubre de 2026 con Google (Vista creada con IA), ChatGPT y Claude, sobre proyectos reales que gestionamos. Las respuestas de estos sistemas cambian con frecuencia, así que conviene leer lo que sigue como una fotografía de ese momento. Aun así, los resultados nos han servido para confirmar algo importante: hablar simplemente de “posicionar en IA” se queda corto.
¿Qué diferencia hay entre una citación y una recomendación en IA?
Una citación es cuando una IA utiliza una página de tu web como fuente para construir su respuesta: tu contenido aporta información. Una recomendación es cuando la IA incluye tu marca entre las opciones que propone al usuario: tu empresa forma parte de la respuesta. Y entre ambas hay un punto intermedio, la mención, en la que la IA nombra la marca sin enlazar su web ni recomendarla expresamente.
Se entiende mejor con un ejemplo. Empecemos por una búsqueda informacional: “¿Cuánto dinero necesito para empezar a invertir en oro?” Si la respuesta se apoya en el artículo de una empresa especializada en metales preciosos para explicar cuánto capital hace falta, tenemos una citación: la web está actuando como fuente.
Ahora cambiemos la consulta a una búsqueda comercial: “¿Cuáles son las mejores tiendas para comprar oro online en España?” Si esa misma empresa aparece entre las opciones propuestas, tenemos una recomendación. Ya no aporta solo información: la propia marca forma parte de la respuesta a una necesidad comercial.
La diferencia importa. Una citación puede reforzar nuestra autoridad sobre un tema, mientras que una recomendación nos introduce en una conversación mucho más próxima a una decisión de compra. Y una no implica necesariamente la otra.
¿Cuándo utiliza una IA una web como fuente?
Según lo que hemos observado, una IA tiende a utilizar una web como fuente cuando tiene una página que responde de forma específica a la pregunta que se le plantea. No basta con hablar del tema en general: funcionan mejor los contenidos creados para resolver una duda concreta.
No podemos afirmar que esto ocurra siempre ni que exista una relación directa de causa y efecto. Los sistemas generativos no ofrecen una fórmula cerrada que permita garantizar qué URL van a seleccionar. Pero sí hemos visto un patrón, y lo comprobamos en uno de nuestros proyectos.
Se trata de un proyecto del sector de los metales preciosos. Llevamos años trabajando su blog y su autoridad de marca, con una estrategia SEO que incluye link building. Al principio necesitábamos construir una base de contenidos alrededor de temáticas relativamente amplias del sector. Con el tiempo hemos podido profundizar mucho más y trabajar dudas específicas: cuánto dinero hace falta para empezar a invertir, diferencias entre bullion y numismática, liquidez de determinadas monedas o cuándo puede interesar vender oro.
Decidimos comprobar qué ocurría al trasladar algunas de esas preguntas directamente a los buscadores con IA.
De una búsqueda concreta a una fuente
Preguntamos en Google: “¿Cuánto dinero necesito para empezar a invertir en oro?”
La Vista creada con IA utilizó como una de sus fuentes el artículo específico que habíamos trabajado sobre esa cuestión.
Seguimos probando:
“¿Es mejor comprar lingotes o monedas de oro para invertir?”
Otra URL del proyecto entre las fuentes.
“¿Qué monedas de oro son más fáciles de vender en Europa?”
De nuevo aparece contenido del blog.
“¿Qué diferencia hay entre bullion y numismática?”
La IA vuelve a recurrir a una página que aborda específicamente esa duda.
En las cuatro consultas que probamos, la respuesta utilizó una URL del blog del proyecto entre sus fuentes.
Lo que sí podemos comprobar es el resultado: varios contenidos creados para responder a preguntas muy concretas están siendo utilizados como fuentes cuando los usuarios plantean precisamente esas preguntas.
Y esto refuerza algo que llevamos tiempo trabajando en SEO: no todo pasa por perseguir la keyword con mayor volumen. Una duda específica puede acercarnos mucho más a una necesidad real.
¿Qué hace que una IA recomiende una marca?
No hemos encontrado un único factor. En nuestras pruebas, lo que más cambió el resultado fue la intención de la consulta, el motor de IA que respondía y las fuentes en las que se apoyaba la respuesta, propias o externas.
Lo vimos al plantear consultas con una intención comercial clara en dos ecommerce de sectores muy diferentes: uno especializado en metales preciosos y otro del sector de las mascotas.
Una marca no aparece siempre
El proyecto del sector mascotas tiene mucha autoridad en el blog: tratamos desde razas y recomendación de gamas de pienso hasta actualidad del sector. Además, trabajamos el SEO de las fichas de producto, con preguntas frecuentes y la información clave bien marcada, y cuidamos el interlinking entre contenidos, categorías y productos.
Aun con ese trabajo detrás, hicimos seis consultas genéricas relacionadas con comprar comida y pienso para perros.
La empresa apareció en cuatro. La IA la incluía en varias de las consultas sobre tiendas recomendadas, mejores tiendas o dónde comprar pienso online, e incluso en alguna centrada en ofertas, pero no en todas: el resultado cambiaba al modificar la forma de preguntar.
Búsqueda en Chat GPT octubre de 2026. Consulta centrada en ofertas. Cliente del sector mascotas
Fíjate también en las fuentes que acompañan cada recomendación: la IA no se apoya solo en la web de la tienda.
Después hicimos la prueba con diferentes marcas de alimentación animal. Solo apareció al preguntar por una de ellas.
Esto cambia bastante la pregunta que deberíamos hacernos. En lugar de: “¿Mi empresa posiciona en IA?”Quizá deberíamos preguntar: “¿Para qué necesidades relaciona la IA mi marca con una posible solución?“
Porque una tienda puede aparecer en una consulta y desaparecer en otra muy parecida, y no siempre es fácil saber por qué.
La visibilidad también cambia según la IA
Con el ecommerce de metales preciosos encontramos una presencia comercial mucho más recurrente.
La empresa aparecía al preguntar dónde comprar oro en España, qué tiendas de oro de inversión elegir, dónde comprar lingotes de forma segura o qué opciones existen para adquirir monedas.
Después formulamos una pregunta mucho más concreta:
“Tengo 500 € para invertir en oro físico, ¿dónde podría comprarlo?”
ChatGPT llegó a recuperar una ficha de producto concreta de un lingote de 2,5 gramos y la utilizó como una de las opciones que encajaban con ese presupuesto.
Probamos la misma pregunta en Claude.
La respuesta explicó qué tipo de producto podía comprarse con 500 €, habló de lingotes pequeños, monedas y distribuidores especializados, pero nuestro proyecto no aparecía.
Claude, octubre de 2026.
Misma intención. Dos motores. Dos resultados diferentes.
Por eso es complicado hablar de una única “posición” en IA.
Una IA puede apoyarse en fuentes externas para hablar de tu marca
Esta ha sido una de las partes más interesantes de las pruebas.
Preguntamos cuáles eran las mejores tiendas para comprar oro online en España. La IA partía de información procedente de un comparador para construir parte de la selección, pero, al desarrollar la información sobre el proyecto con el que trabajamos, recurría directamente a su web oficial para hablar de catálogo, fabricantes, envíos y recompra.
En esa misma respuesta, algunos competidores estaban respaldados por otras fuentes externas.
Esto nos interesa especialmente porque pone sobre la mesa algo que a veces olvidamos cuando hablamos de GEO: la autoridad de una marca no se construye únicamente dentro de su dominio.
Lo que otras webs dicen sobre ella, con qué productos la relacionan, en qué comparativas aparece o qué medios la consideran relevante también forma parte de su huella digital.
SEO, branding y reputación empiezan a mezclarse bastante más de lo que lo hacían hace unos años.
¿Cómo trabajar la visibilidad de una marca en IA?
Podemos trabajar cinco frentes: construir autoridad temática, atender las búsquedas long tail, facilitar que se entienda el negocio, reforzar la marca fuera del dominio y aportar experiencia propia. Ninguno garantiza una recomendación en ChatGPT, Gemini, Google AI Mode o cualquier otro motor, y si alguien promete una fórmula para aparecer siempre conviene cogerla con cautela.
Pero sí ayudan a que una marca sea más comprensible, relevante y reconocible dentro y fuera de su web.
Construye autoridad temática
No necesitamos escribir sobre absolutamente todo lo relacionado con nuestro sector. Necesitamos decidir en qué temas queremos que nuestra marca sea realmente una referencia.
Si vendes un producto especializado, trabaja las dudas que aparecen antes, durante y después de comprarlo. Si prestas un servicio, explica los problemas que resuelves, las decisiones que debe tomar el cliente y aquellos aspectos en los que tienes experiencia real.
En nuestro ejemplo de metales preciosos, el trabajo no consiste en repetir “invertir en oro” en veinte artículos. Hemos ido construyendo contenidos alrededor de preguntas diferentes y cada vez más específicas.
Es precisamente algo que ya hacemos dentro de una estrategia de posicionamiento SEO: construir relevancia alrededor de un negocio, no alrededor de una keyword aislada.
Trabaja las búsquedas long tail
La forma en la que preguntamos a una IA suele ser más conversacional.
No escribimos necesariamente “oro inversión”. Preguntamos “tengo 500 euros, ¿qué oro puedo comprar?” o “¿qué moneda será más fácil de vender dentro de unos años?”.
Eso hace que las búsquedas long tail y las necesidades concretas cobren todavía más sentido.
No significa abandonar las keywords de volumen. Significa ampliar el keyword research y pensar también en preguntas, comparaciones, situaciones y problemas reales.
En nuestro artículo sobre cómo está afectando AI Mode al SEO ya hablábamos precisamente de este cambio hacia consultas más desarrolladas.
Facilita que se entienda tu negocio
Hay una parte menos vistosa, pero imprescindible.
Una web debe dejar claro quién es la empresa, qué ofrece, en qué está especializada y cómo se relacionan sus contenidos, categorías, productos y servicios.
Aquí seguimos hablando de SEO de toda la vida: arquitectura, enlazado interno, contenidos bien estructurados, páginas corporativas completas, información coherente y datos estructurados cuando tienen sentido. Es lo que hacemos, por ejemplo, en el ecommerce de mascotas, donde cuidamos las fichas de producto con preguntas frecuentes e información clave bien estructurada.
No porque implementar Schema vaya a conseguir mágicamente una recomendación, sino porque facilitar la comprensión de nuestra web nunca ha dejado de ser parte del trabajo SEO.
Refuerza tu marca fuera de tu dominio
Esta parte nos hace pensar más después de nuestras pruebas.
Si una IA puede utilizar una fuente externa para justificar por qué incluye una empresa entre sus recomendaciones, no podemos limitar nuestra estrategia a trabajar nuestra propia web.
Link building, medios especializados, menciones de marca, comparadores, directorios relevantes, relaciones públicas digitales o contenidos de terceros pueden contribuir a construir una presencia más amplia.
En el proyecto de metales preciosos, por ejemplo, el link building y el trabajo de autoridad de marca forman parte de la estrategia desde hace tiempo. Con la búsqueda generativa, observar quién habla de una marca y qué dice de ella cobra todavía más interés, como vimos cuando la IA se apoyó en un comparador para construir su selección.
Aporta experiencia, no contenido por llenar el blog
La IA puede generar en segundos un artículo genérico sobre prácticamente cualquier tema. Competir produciendo más de lo mismo tiene cada vez menos sentido.
Datos propios, pruebas, experiencia con clientes, ejemplos, comparativas, conocimiento del producto o una visión profesional aportan algo mucho más difícil de replicar.
De hecho, este mismo artículo nace de ahí. Podríamos habernos limitado a escribir otra guía sobre qué son GEO y AEO, pero preferimos comprobar qué estaba ocurriendo en proyectos reales y contar también las pruebas donde la marca no aparecía.
Porque esas también nos enseñan algo.
SEO y GEO: ¿estamos haciendo algo realmente diferente?
No, no los vemos como dos estrategias separadas. Con la aparición del GEO (Generative Engine Optimization), AEO y todas las siglas que han llegado después, puede parecer que necesitamos olvidarnos de lo aprendido y empezar de cero. Nosotros no lo estamos viendo así: la base sigue siendo SEO, y lo que se amplía son los lugares en los que ese trabajo puede generar visibilidad.
Si quieres profundizar en las definiciones, ya las explicamos en nuestro artículo sobre GEO, AEO y el futuro del SEO, y en el del archivo llms.txt hablamos de una de las medidas técnicas que más se comenta.
En nuestra agencia SEO trabajamos ambas realidades dentro de una misma estrategia: conseguir que una empresa sea relevante allí donde sus potenciales clientes buscan información y toman decisiones.
¿Cómo medir si una marca está ganando visibilidad en IA?
Creando grupos de consultas relevantes y observando qué ocurre con el tiempo, no con capturas aisladas. Hacer una pregunta, conseguir una captura en la que aparece nuestra empresa y afirmar que “ya posicionamos en ChatGPT” aporta bastante poco.
No miramos únicamente si aparece o no la marca. Analizamos:
Para qué preguntas aparece y para cuáles desaparece.
Qué tipo de aparición es: una citación, una mención o una recomendación.
Qué URL utiliza como fuente: home, categoría, producto, servicio o artículo.
Qué fuentes externas aparecen asociadas a la marca.
En qué motores se repite la presencia.
Cómo cambia el resultado al modificar la intención de la consulta.
Si esa visibilidad termina generando tráfico, leads o ventas que podamos identificar.
Para hacerlo combinamos herramientas como Google Search Console (consultas largas y conversacionales, y páginas con muchas impresiones y pocos clics), GA4 y Microsoft Clarity (tráfico desde dominios de IA y qué hacen esos usuarios al llegar), y Sistrix y Semrush (evolución de la visibilidad y comparación con competidores). Ninguna ofrece todavía una medición completa en IA, así que lo complementamos con pruebas manuales repetidas y registradas.
Hay algo más: no todo va a terminar reflejado en GA4.
Si alguien pregunta a una IA qué empresas debería valorar, ve nuestra marca y días después nos busca directamente en Google, atribuir ese recorrido es complicado. La ausencia de un clic desde ChatGPT no significa necesariamente que esa aparición no haya tenido valor.
Por eso la medición de la visibilidad generativa todavía tiene mucho camino por recorrer. Lo que sí podemos hacer ya es dejar de medirla únicamente con capturas aisladas.
El SEO no desaparece cuando cambia la búsqueda
Después de estas pruebas, y con las cautelas que hemos ido señalando, nuestra lectura es esta: no estamos sustituyendo SEO por GEO. Estamos ampliando el terreno.
Una estrategia SEO bien trabajada puede conseguir tráfico y posiciones en Google, pero también puede construir algo que ahora resulta todavía más importante: una relación clara entre una marca, su sector y aquello en lo que realmente tiene autoridad.
A veces esa autoridad se materializará en una URL citada por Google. Otras, en una recomendación de ChatGPT. Y habrá consultas en las que simplemente no apareceremos.
Precisamente por eso nuestra pregunta ya no puede ser únicamente “¿para qué keywords posicionamos?”.
También tenemos que empezar a preguntarnos para qué cuestiones nos consideran relevantes las IA, cómo presentan nuestra marca y qué fuentes utilizan para hablar de ella.
Porque conseguir visibilidad ya no consiste únicamente en ocupar una posición. Consiste en ser una de las respuestas que merece la pena tener en cuenta.
Vendes lo mismo que media docena de competidores, al mismo precio de fábrica y con las mismas fotos del proveedor. Y aun así, cada vez que alguien baja el precio, la reacción automática es bajarlo también. Es el dilema de siempre en el ecommerce multimarca: cómo competir por precio sin que ese sea el único argumento, y sin que cada bajada se coma el margen que sostiene el negocio.
En este artículo vemos por qué no todos los productos deberían jugar esa guerra, cuánto cuesta realmente cada rebaja y qué otras señales puedes ofrecer cuando el precio ya no es diferencial.
Mismo producto, distinto negocio
Vendes una televisión Samsung, una motosierra Husqvarna, una cafetera De’Longhi o unas zapatillas Adidas. Y no eres el único.
El mismo modelo, la misma referencia, probablemente las mismas fotografías proporcionadas por el fabricante. El comprador abre Google Shopping o cualquier comparador y en cuestión de segundos encuentra varias tiendas vendiendo exactamente lo mismo.
La reacción parece inevitable: bajar el precio. Si otro lo tiene por 499 €, pones 495. Si aparece alguien en 489 €, vuelves a revisar. Y así.
El problema es que eso no es una estrategia. Es una carrera hacia abajo en la que, habitualmente, solo gana quien puede permitirse perder dinero durante más tiempo. Y no siempre es una cuestión de voluntad: es uno de los errores más habituales en un ecommerce, y probablemente el más caro.
El precio importa, pero no es lo único que compara el cliente
El precio importa, y bastante: casi 9 de cada 10 compradores (87 %, según IAB Spain, en su Estudio Ecommerce 2025) lo cuentan entre sus motivos para comprar online. Pero por delante aparecen la conveniencia (96 %) y la amplitud de oferta (92 %).
Y con la inteligencia artificial integrándose en el proceso de búsqueda, el 55 % de quienes ya la utilizan para comprar valoran especialmente su capacidad para comparar precios, esa presión no va a disminuir.
El consumidor quiere buen precio. Y también quiere otras cosas. Ahí está la pregunta interesante.
Lo que realmente le estás quitando al margen cuando bajas precio
Hagamos los números, que es donde se ve lo que pasa de verdad.
Un producto con un PVP de 499 € y un coste de 424 € deja un margen bruto de 75 € (un 15 % sobre PVP, un margen bastante normal en electrónica de consumo o pequeño electrodoméstico). El día que un competidor lo pone a 489 € y decides igualarlo, ese margen se estrecha antes de que hayas movido un solo euro de costes.
Y todavía no hemos restado los costes de adquisición. Si sumamos 30 € de publicidad, 10 € de logística asumida y 5 € entre medios de pago y otros variables, cifras nada exageradas para muchos sectores, la contribución por pedido queda en 30 €. Que pueden volverse 15 € si el competidor vuelve a tocar precio la semana siguiente.
Esta es la trampa más habitual del multimarca: confundir facturación, eficiencia publicitaria y rentabilidad como si fueran la misma cosa. Un producto puede tener un ROAS aparentemente razonable y una contribución real que no justifica el esfuerzo. Otro puede vender menos, en absoluto, y ser mucho más rentable. Medir resultados que de verdad hacen crecer un ecommerce pasa por mirar esta contribución real, no solo el ROAS de campaña.
Por eso una política de precios construida únicamente observando lo que cobra la competencia tiene un problema estructural: no está mirando el negocio propio, está mirando el ajeno.
Key Value Items: no todas las referencias tienen que ganar la guerra de precios
En retail existe desde hace tiempo el concepto de Key Value Items (KVI): productos especialmente visibles, buscados con frecuencia y fáciles de comparar, en los que el consumidor construye su percepción de si una tienda es cara o barata.
Un comprador puede no recordar el precio exacto de 5.000 referencias. Pero sí recuerda cuánto cuesta el iPhone que lleva semanas mirando, la consola que quiere regalar en Navidad o la motosierra que ha comparado en tres sitios distintos.
McKinsey & Company ha observado que concentrar la competitividad en precio sobre esos productos concretos —en lugar de aplicarla indiscriminadamente a todo el catálogo— permite mejorar margen sin deteriorar la percepción de competitividad del retailer. De hecho, su recomendación es que los Key Value Items representen al menos un 15 % de las ventas de la categoría: suficiente para marcar la percepción de precio, sin necesidad de sacrificar margen en el resto.
“¿En qué productos necesitamos ser competitivos, por qué, y qué función le pedimos a cada referencia dentro del negocio?”
No todos los productos tienen el mismo papel.
Los KVI construyen imagen de precio: son los que el cliente compara y recuerda, y ahí conviene no perder por poco.
Otros productos son de tráfico: no dejan casi margen, pero traen visitas y datos.
Los productos de margen son los que de verdad sostienen la cuenta de resultados, aunque casi nunca se busquen por precio.
Y luego están los productos de recurrencia, cuyo valor no está en la primera venta sino en las siguientes: consumibles, repuestos, accesorios.
Pedirles a todos el mismo comportamiento de precio no tiene mucho sentido.
Dos batallas distintas: no se gana igual contra otro multimarca que contra un marketplace
Cuando hablamos de “la competencia” en ecommerce multimarca, en realidad se libran dos guerras distintas, con reglas distintas. Tratarlas como si fueran la misma es otro de los motivos por los que la estrategia de precio acaba siendo reactiva.
Frente 1: otro ecommerce multimarca como tú
Mismo modelo de negocio, catálogo parecido o solapado, mismas referencias de fabricante. Aquí es donde de verdad aplican los Key Value Items: no necesitas ganar en todo el catálogo, necesitas ganar (o al menos no perder de forma visible) en las referencias que ese tipo de cliente compara.
John Lewis lo entendió a la fuerza: cuando intentó igualar precio con cualquier competidor, el margen se resintió tanto que tuvo que retirar la promesa en 2022. Cuando la recuperó en 2024, lo hizo de forma mucho más quirúrgica, igualando precio solo frente a una lista curada de 25 competidores, no frente a cualquiera, y le funcionó: un 67 % de los clientes dijo que esa garantía, más limitada pero más creíble, les hacía más propensos a comprar allí.
Contra otro multimarca no gana quien iguala más precios, gana quien elige mejor cuáles igualar.
Frente 2: el marketplace generalista
Aquí las reglas cambian del todo: no compites contra otro negocio con tu misma estructura de costes, compites contra una máquina de repricing que puede mover precio 2,5 millones de veces al día y absorber pérdidas puntuales gracias a su escala. Intentar ganar esa guerra por precio es, casi siempre, una pelea perdida de antemano.
Aquí gana la especialización: BCG encontró que el 70 % de los consumidores prefiere comprar en un marketplace especializado en su categoría antes que en uno generalista, cuando precio y producto son similares, precisamente por mejor percepción de servicio y más confianza en la marca, algo que también se construye con reseñas de clientes visibles en Google.
El mismo principio se traslada a la tienda especializada frente al marketplace: piensa en esa motosierra. Un marketplace la vende. Un especialista puede ayudarte a entender qué potencia necesitas según tu tipo de uso, qué diferencias hay entre batería y gasolina, qué cadena es compatible, qué mantenimiento vas a necesitar, qué repuestos encontrarás en el futuro. No te vende una motosierra. Te ayuda a no equivocarte de motosierra.
Eso vale algo. No para todos los perfiles de cliente ni en todas las categorías. Pero en sectores con productos complejos, ticket alto o decisiones de compra con mucha incertidumbre, reducir esa fricción es una propuesta de valor real que no aparece en el precio.
Precio ampliado: lo que el cliente compara además del PVP
El cliente no tiene en cuenta únicamente el número que aparece junto al botón de compra. También valora tiempo, certeza, conveniencia y el riesgo de equivocarse. DHL, en su informe de tendencias de ecommerce, es bastante directo al respecto: una parte significativa de los compradores abandona el carrito cuando no encuentra las opciones de entrega que necesita, y algo parecido ocurre cuando las condiciones de devolución no cumplen sus expectativas.
Tiene sentido, por tanto, pensar en un precio ampliado: PVP + envío + tiempo de espera + facilidad de devolución + certeza de que llegará bien. Todo eso entra en la cabeza del comprador cuando decide, aunque no lo formule así. Y puede inclinar la balanza sin que el PVP haya movido ni un euro. Si tu web no está comunicando bien esas garantías, probablemente esté detrás de que una página no convierta aunque el precio sea competitivo.
La primera venta no siempre tiene que ser rentable
Hay un cálculo que se hace mucho en ecommerce para evaluar si una venta tiene sentido: ingreso menos costes, margen, y a otra cosa. El problema es que ese cálculo funciona bien para transacciones sueltas, pero no siempre captura lo que pasa después.
Un cliente satisfecho en su primera compra tiene más probabilidades de volver. Y esa segunda visita suele llegar sin coste de adquisición, con menos fricción y, en muchos casos, con un ticket igual o más alto. La matemática empieza a cambiar.
Bain & Company lleva documentando este efecto desde su investigación original con Harvard Business School: un aumento del 5 % en la retención de clientes puede incrementar los beneficios entre un 25 % y un 95 %, dependiendo del sector. No porque fidelizar sea fácil (no lo es), sino porque el coste de una segunda venta a alguien que ya confía en ti es estructuralmente inferior al de captar a alguien nuevo.
Ahora bien, esto no funciona igual en todas las categorías. Un cliente de productos consumibles (los que se agotan y hay que reponer) puede volver a comprar cada mes. Uno que compra un frigorífico probablemente no vuelva hasta dentro de varios años. Y el cliente que llegó buscando el precio más bajo no siempre es el mismo que después regresa por confianza o por servicio.
Por eso tiene sentido preguntarse no solo “¿cuánto gano en esta venta?” sino también ¿qué probabilidad hay de que este cliente vuelva y qué representa eso para el negocio?. Son preguntas distintas. Y no siempre dan la misma respuesta.
La transparencia va a seguir aumentando
Y todo apunta a que este dilema va a ser más importante, no menos.
Hasta ahora el consumidor tenía que hacer parte del trabajo: abrir varias pestañas, sumar gastos de envío, leer opiniones dispersas. La inteligencia artificial puede reducir ese esfuerzo de forma significativa.
No es difícil imaginar cómo será la búsqueda habitual dentro de poco: “Este modelo. Compárame precio final, plazo de entrega, política de devoluciones y valoraciones y dime cuál es la mejor opción.”
Cuando comparar sea tan sencillo, las estrategias que dependen de que el cliente no encuentre otro precio serán cada vez menos sostenibles. La pregunta relevante no es cómo frenar esa transparencia, sino qué otras señales somos capaces de ofrecer cuando el precio sea perfectamente visible para todos.
El mismo producto, tu propia estrategia
No hay una única forma de competir en el multimarca. Hay negocios con escala suficiente para ser los más baratos en lo que más importa al consumidor. Otros se centran en los productos donde se forma la percepción de precio y dejan respirar el resto del catálogo. Otros ganan por la especialización, por la logística, o simplemente porque consiguen que una primera venta poco rentable sea el inicio de algo más largo.
La mayoría tendrá que combinar varias de estas cosas. Lo que resulta difícil de sostener es querer ganarlo todo a la vez.
Compartir producto con la competencia no significa compartir propuesta de valor, estructura de costes, conocimiento del cliente o capacidad logística. El catálogo puede ser el mismo. El negocio no tiene por qué serlo.
Por eso, la próxima vez que un competidor baje precio, quizá la primera pregunta no debería ser cuánto hay que bajar. Quizá habría que empezar por: ¿es este un producto en el que necesito competir por precio? ¿Cuánto margen estoy sacrificando? ¿Me está trayendo clientes nuevos o únicamente ventas sueltas? ¿Hay algo en mi propuesta que justifique mantenerme?
“En un ecommerce multimarca el precio siempre será parte de la conversación. La estrategia empieza cuando deja de ser la única respuesta.”
