Comercio agéntico: ACP, UCP y el cambio hacia los motores de respuesta
Charles Cortés, director de operaciones de Converteo España, asesora a las marcas en la optimización de sus resultados de adquisición y en el aprovechamiento de los datos. Damián Bourgeois, director de Dataiads, es especialista en el feed de productos y su activación en todos los canales.
Puntos clave
- El proceso de compra pasa de los motores de búsqueda a los motores de respuesta: Con ChatGPT y Gemini, el usuario descubre, compara y compra sin salir de la interfaz de la IA. El desafío ya no es estar presente, sino ser comprendido por la máquina.
- Dos protocolos estructuran este nuevo mercado: el ACP de OpenAI y el UCP de Google. Dos filosofías diferentes — una cercana a un marketplace con comisión, la otra gratuita y respaldada por el modelo publicitario, — pero un mismo movimiento de fondo: la compra integrada en la IA.
- 2026 será un año crucial: Pocas empresas han implementado estos protocolos, pero muchas se están preparando. El riesgo para las empresas que se queden atrás: desaparecer de las respuestas generadas mientras los competidores se consolidan.
Durante años, el proceso de compra online ha seguido una lógica estable: una consulta en un motor de búsqueda, un clic hacia un sitio web, la navegación por un catálogo y luego el pago. Este mundo donde el objetivo era “presentar un catálogo” está dando paso a un mundo donde el consumidor quiere “conversar con un catálogo”. El comercio agéntico no es solo una cuestión de tecnología, es un reposicionamiento estratégico.
Del motor de búsqueda al motor de respuesta
Los hábitos ya han cambiado. Una parte creciente de los usuarios ya no pasa sistemáticamente por la búsqueda clásica: consultan directamente a ChatGPT, Gemini u otras IA, que les devuelven resultados contextualizados y personalizados. OpenAI y Google lo han entendido y despliegan nuevas funciones a un ritmo constante.
El comercio agéntico abarca varias realidades. Por un lado, las marcas que integran sus propios agentes en su sitio web para hacer la experiencia más fluida. Por el otro, los agentes de las grandes IA generativas que ofrecen realizar la compra sin salir de su plataforma. En el medio, los consumidores también pueden recurrir a sus propios agentes para buscar y comprar.
ACP: la visión de marketplace de OpenAI
El protocolo ACP (Agentic Commerce Protocol) permite al usuario de ChatGPT buscar un producto, obtener resultados que tengan en cuenta su contexto, consultar las descripciones y comprar sin salir de la interfaz. OpenAI comenzó con una sólida alianza con Shopify y confió el pago a Stripe, antes de abrirse a otros socios.
El modelo económico recuerda a la lógica de un marketplace: una comisión de aproximadamente el 4% para OpenAI, a la que se suma la de Stripe, lo que supone un total cercano al 8%. Un nivel competitivo frente al 8% o 15% que aplica Amazon según los volúmenes y los sectores.
UCP: la respuesta integrada de Google
El protocolo UCP (Universal Commerce Protocol) funciona con un principio similar, pero se integra en Gemini y en el modo IA de la búsqueda. La visión de Google es más amplia: la colaboración abarca toda la cadena de valor — entregas, puntos de venta físicos, flujos financieros. Otra diferencia importante: Google no cobra comisión, al menos por ahora. Un contraataque directo hacia OpenAI, que se apoya en su histórico modelo publicitario y ya ha anunciado más de veinte socios estratégicos.
Rufus: lo que los datos ya demuestran
Entre los casos más avanzados se encuentra Rufus, el agente de Amazon, que ofrece una navegación híbrida entre la experiencia tradicional y la asistencia conversacional. En los Estados Unidos, Rufus ya puede llegar hasta el pago; en Europa aún no, pero probablemente sea solo cuestión de tiempo.
Los datos de Amazon confirman la intuición: los usuarios que utilizan el agente muestran una tasa de conversión más alta y un carrito medio superior. Una señal contundente para las marcas que todavía dudan.
SEO vs GEO: la carrera por la mención
En este nuevo mundo ya no basta con luchar por el clic en la búsqueda clásica: también hay que ser mencionado por los motores de respuesta. Sin embargo, estos últimos tienen una lógica inversa: no buscan que el usuario salga, sino retenerlo sintetizando la información. Para ello, deben comprender con precisión el contenido para producir una respuesta personalizada: ese es el objetivo del GEO (Generative Engine Optimization).
El punto esencial: los robots son ciegos. No ven el diseño, leen la estructura y su contenido. Si una ficha de producto no detalla claramente el precio, las tallas o el hecho de que es un producto disponible para compra, la IA no lo entenderá. Hay que trabajar simultáneamente para el humano y para la máquina, y esto se logra a través del feed de productos y la ficha de producto.
