La Evolución de Alexa+ de Amazon: Un Cambio de Paradigma en la Estrategia Digital de las Marcas
Con la inminente llegada de Alexa+, Amazon se prepara para transformar la experiencia de compra a través de la voz, obligando a las marcas a replantear su estrategia digital. Los recientes hallazgos de patentes sugieren que la integración de Alexa con la inteligencia de producto Rufus de Amazon dará prioridad a aquellas marcas que cuenten con información detallada y completa de los atributos de sus productos, así como con un lenguaje cotidiano y conversacional en sus listados. Este cambio presenta tanto desafíos como oportunidades, a medida que la optimización tradicional de palabras clave cede paso a un enfoque más conversacional y basado en atributos para el contenido del producto.
Optimizando para el «SEO» de la IA en Amazon
La patente recientemente descubierta para la integración de Alexa-Rufus de Amazon revela un cambio fundamental en la forma en que se descubrirán los productos. Mientras que la optimización de búsqueda tradicional se centra en la coincidencia de palabras clave específicas, el enfoque de Alexa+ se centra en los atributos del producto: las características y especificaciones estructuradas que definen los artículos.
«Esta patente está repleta de la palabra ‘atributos’. Es la palabra número uno utilizada», afirma Andrew Bell, Gerente de Comercio Electrónico, quien analizó la patente. «Cada elemento de contenido puede tener un conjunto de atributos, y un atributo, a su vez, está asociado con un valor de atributo. Por ejemplo, si un elemento de contenido dado es un teléfono móvil, sus atributos pueden incluir color, sistema operativo, tamaño de la memoria, tipo de procesador, capacidad de almacenamiento».
El proceso de compra se invertirá, pasando de «encontrar productos y luego investigar atributos» a «especificar atributos y luego descubrir productos que cumplan con los requisitos».
Para las marcas, esto implica un cambio crucial en la estrategia de contenido. El éxito dependerá cada vez más de la exhaustividad con la que se documenten y estructuren los atributos del producto, en lugar de simplemente incluir las palabras clave correctas en los títulos y viñetas.
Datos Estructurados en un Mundo Conversacional
La capacidad de Alexa para responder preguntas amplias mediante la agregación de información de múltiples productos introduce una nueva dinámica: el descubrimiento conversacional. Cuando los consumidores hacen preguntas como «¿Cuántos vatios consume un microondas de RV?» o «¿Puedo meter platos de plástico en el lavavajillas?», el sistema extraerá los datos de atributos relevantes de todo el catálogo.
Esto genera varios imperativos clave para las marcas:
- Completar Todos los Campos de Atributos: Las marcas deben completar minuciosamente todos los campos relevantes del producto, incluidos los opcionales. La falta de atributos podría significar la exclusión de las respuestas de Alexa+.
- Usar Lenguaje Cotidiano: Incorporar términos comunes y lenguaje natural en las descripciones de los productos se vuelve crucial, ya que el sistema extrae términos como «platos de plástico» de las consultas conversacionales.
- Proporcionar Especificaciones Técnicas Completas: Las medidas precisas, capacidades, materiales y detalles técnicos deben incluirse en los campos designados para responder preguntas específicas sobre atributos.
Morgan McAlenney, Líder de Crecimiento Comercial en PUBLIC LABEL, aconseja a las marcas que reconsideren cómo suena su contenido en las interacciones de voz: «Los datos del producto deben ser amigables para la voz y, lo que es más importante, tener en cuenta el contexto. ¿Has escuchado, realmente escuchado, cómo habla Alexa sobre tu marca? ¿Qué preguntan realmente los consumidores, no solo cómo lo enumeras?».
Reconocimiento de Marca en las Compras por Voz
Otra dimensión crítica es el reconocimiento de marca. En las interfaces visuales tradicionales, los productos pueden atraer la atención a través de imágenes, insignias o una ubicación destacada. En las interacciones de voz, las marcas deben ser solicitadas específicamente para destacar.
Kara Babb, consultora de comercio electrónico y exempleada de Amazon, destaca este desafío: «Es la diferencia entre un cliente que dice ‘Alexa, compra electrolitos en Amazon’ y ‘Alexa, compra electrolitos Plink! en Amazon’. Amazon comprará la ‘elección de Amazon’ para electrolitos, en lugar de la marca especificada».
Esta dinámica crea un doble imperativo: optimizar el contenido del producto para los sistemas de IA de Amazon y, al mismo tiempo, construir el reconocimiento de marca fuera de la plataforma.
«Las marcas pueden optar por invertir tiempo/recursos en construir su marca a través de las redes sociales, relaciones públicas, creadores O exprimir hasta el último centavo de sus PDP de Amazon y operaciones para ser la insignia de elección de Amazon en todo momento (batalla perdida)», señala Babb.
El Factor de los Datos Históricos
La patente también revela que las recomendaciones de Alexa+ no solo provendrán de los atributos de los productos, sino también de los datos de comportamiento del usuario. Según Bell, el sistema considera «transacciones históricas, que incluirían compras de platos de plástico, instancias de platos de plástico que se agregan al carrito, carrito de compras virtual… tasa de adición al carrito, tasa de compra y luego búsquedas relacionadas con platos de plástico».
Esto sugiere que los productos con un sólido historial de rendimiento pueden tener una ventaja en las recomendaciones de Alexa+, lo que podría crear un desafío para los listados más nuevos. También indica que impulsar el tráfico, las adiciones al carrito y las conversiones sigue siendo importante incluso en este nuevo paradigma.
Filtrado de Relevancia: Un Nuevo Factor de Clasificación
La patente describe un «modelo de filtrado de relevancia» que determina si un producto es semánticamente relevante para una consulta. Este modelo de aprendizaje automático agrega otra capa al proceso de descubrimiento, más allá de la simple coincidencia de atributos.
Para las marcas, esto refuerza la necesidad de garantizar que el contenido del producto comunique claramente los casos de uso, los propósitos y las relaciones con categorías más amplias. El contenido debe establecer la relevancia no solo para los términos de búsqueda específicos, sino también para el concepto subyacente a una consulta.
Preparándose para el Descubrimiento Impulsado por Voz
A medida que Alexa+ comience a implementarse en las próximas semanas, las marcas deben tomar varias medidas proactivas:
1. Auditar los Listados de Productos para Verificar la Integridad de los Atributos
Realice una revisión exhaustiva de sus listados de productos de Amazon para asegurarse de que todos los campos de atributos posibles estén completos. Preste especial atención a las especificaciones técnicas, los materiales, las instrucciones de uso y las preguntas frecuentes.
2. Optimizar para el Lenguaje Conversacional
Revise el contenido de su producto teniendo en cuenta cómo sonaría en una interacción de voz. Incorpore frases y preguntas cotidianas que los clientes podrían hacer verbalmente, no solo términos que podrían escribir en un cuadro de búsqueda.
Lauren Morgenstein Schiavone, ex ejecutiva de P&G y consultora de estrategia empresarial de IA, señala: «Las compras estarán determinadas por las conversaciones diarias, no solo por las búsquedas. Si le pides a Alexa ideas para la cena, comenzará a aprender tus preferencias. Así que más tarde, cuando digas: ‘Alexa, agrega leche a mi carrito’, sabrá que prefieres la leche de avena».
3. Probar la Presencia de Voz de su Marca
Pruebe activamente cómo aparecen su marca y sus productos en las interacciones de voz. Haga preguntas a Alexa relacionadas con su categoría de productos para comprender qué información proporciona y si se mencionan sus productos.
4. Fortalecer el Reconocimiento de Marca
Invierta en la construcción del conocimiento y el recuerdo de la marca a través del marketing, las relaciones públicas y las redes sociales. Cuando los consumidores solicitan específicamente su marca por su nombre, se evita la elección del algoritmo sobre qué producto recomendar.
¿Evolucionará el Contenido Patrocinado?
Ya se han observado ubicaciones patrocinadas dentro del asistente de compras de IA Rufus en Amazon.com y la aplicación de compras de Amazon.
Si bien la patente no aborda explícitamente la publicidad o el contenido patrocinado, la evolución de Alexa+ plantea preguntas sobre el futuro de la promoción de productos en entornos de voz.
Actualmente, los productos publicitarios de Amazon requieren espacio visual para mostrarse. ¿Cómo podrían evolucionar las oportunidades promocionales en un entorno de voz? ¿Podrán las marcas eventualmente patrocinar respuestas a preguntas de categoría, de manera similar a como aparecen los productos patrocinados en los resultados de búsqueda en la actualidad?
Estas preguntas permanecen sin respuesta por ahora, pero las marcas deben monitorear de cerca los desarrollos a medida que Amazon continúa evolucionando sus capacidades de compra por voz.
Un Cambio Fundamental en el Descubrimiento
La integración de las capacidades de voz de Alexa con la inteligencia de producto de Rufus señala un cambio potencialmente transformador en la forma en que los consumidores descubren productos en línea. Para las marcas, esto requiere una reevaluación estratégica de cómo se estructura el contenido del producto, cuán completos son sus datos de atributos y cómo construyen el reconocimiento fuera del ecosistema de Amazon.
«Nos estamos moviendo hacia listados de productos escritos de forma aún más conversacional», sugiere Bell. «De esa manera, cuando se extrae toda la información de las páginas de detalles del producto, deberían estar llenas de lenguaje conversacional».
A medida que las compras impulsadas por voz evolucionan de una novedad a una ruta de descubrimiento principal, las marcas que se adapten más rápido a este nuevo paradigma probablemente obtendrán ventajas competitivas en visibilidad y ubicación de recomendaciones. La clave es comprender que la optimización para Alexa+ no se trata solo de agregar algunas palabras clave, sino de construir una presencia de producto completa y rica en atributos que pueda ser comprendida por los sistemas de IA y entregada de manera efectiva a través de la voz.
Insights de Evox News: Cómo la evolución de Alexa+ puede impactar tu negocio
La transformación que Amazon está impulsando con Alexa+ presenta implicaciones significativas para las empresas en varios frentes:
Ventaja Competitiva: Las marcas que adopten rápidamente este nuevo paradigma, optimizando sus listados con atributos completos y lenguaje conversacional, obtendrán una ventaja competitiva en términos de visibilidad y recomendaciones en la plataforma de Amazon. Serán más «descubribles» por la IA.
Innovación en Marketing: Las empresas deberán innovar en sus estrategias de marketing. Ya no bastará con optimizar para búsquedas tradicionales; deberán pensar en «conversaciones» y en cómo sus productos se presentan a través de la voz. Esto abre la puerta a nuevas formas de publicidad y promoción, como el posible patrocinio de respuestas a preguntas de categoría.
Reestructuración de Datos Internos: La necesidad de tener datos de productos extremadamente detallados y estructurados obligará a las empresas a revisar y optimizar sus bases de datos internas. Esto puede implicar inversiones en tecnología y procesos para garantizar que la información del producto sea precisa, completa y fácilmente accesible para sistemas de IA.
Importancia del Branding: El reconocimiento de marca se vuelve aún más crucial. Las empresas que logren que los consumidores pidan sus productos por su nombre tendrán una ventaja significativa, ya que evitarán el algoritmo de selección de Amazon. Esto resalta la importancia de invertir en estrategias de marca a largo plazo.
Desafío para Nuevos Productos: El énfasis en los datos históricos podría dificultar que los nuevos productos ganen visibilidad. Las empresas deberán ser creativas en sus estrategias de lanzamiento, buscando formas de generar rápidamente tráfico, adiciones al carrito y conversiones para competir con productos establecidos.
Relevancia y semántica: La introducción del «modelo de filtrado de relevancia» obliga a replantear la forma en que se describe un producto. No se trata de rellenar campos, se trata de construir una relación semántica entre el producto y la necesidad del cliente. Esto implica entender a profundidad los «insights» de los consumidores
